Removal of peanut allergen Ara h 1 from common hospital surfaces, toys and books using standard cleaning methods
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In children, a diagnosis of peanut allergy causes concern about accidental exposure because even small amounts of peanut protein could trigger an allergic reaction. Contamination of toys, books or other items by peanut butter in areas where individuals have eaten may occur in hospital waiting rooms and cafeterias. It is not known if hospital cleaning wipes are effective in removing peanut allergen. OBJECTIVES: The purpose of this study was to determine whether cleaning peanut contaminated items with common household and hospital cleaning wipes would remove peanut allergen. METHODS: 5 mL of peanut butter was evenly smeared on a 12 inch by 12 inch (30.5 by 30.5 cm) square on a nonporous (laminated plastic) table surface, a plastic doll, and a textured plastic ball, and 2.5 mL was applied to smooth and textured book covers. Samples for measurement of Ara h 1 were collected prior to the application of the peanut butter (baseline), and after cleaning with a common household wipe and two commercial hospital wipes. A monoclonal-based ELISA for arachis hypogaea allergen 1 (Ara h 1), range of detection 1.95-2000 ng/mL, was used to assess peanut allergen on each item. The samples were diluted 1:50 for testing. RESULTS: At baseline, there was no detectable Ara h 1 allergen on any item at baseline. Detectable Ara h 1 was detected on all products after applying peanut butter (range 1.2-19.0 micrograms/mL). After cleaning with any product, no Ara h 1 was detected on any item. CONCLUSIONS: Table surfaces, book covers and plastic toys can be cleaned to remove peanut allergen Ara h 1 using common household and hospital cleaning wipes. Regular cleaning of these products or cleaning prior to their use should be promoted to reduce the risk of accidental peanut exposure, especially in areas where they have been used by many children.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».