Physical and composition characteristics of clinical secretions compared with test soils used for validation of flexible endoscope cleaning
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To determine which simulated-use test soils met the worst-case organic levels and viscosity of clinical secretions, and had the best adhesive characteristics. METHODS: Levels of protein, carbohydrate and haemoglobin, and vibrational viscosity of clinical endoscope secretions were compared with test soils including ATS, ATS2015, Edinburgh, Edinburgh-M (modified), Miles, 10% serum and coagulated whole blood. ASTM D3359 was used for adhesion testing. Cleaning of a single-channel flexible intubation endoscope was tested after simulated use. RESULTS: The worst-case levels of protein, carbohydrate and haemoglobin, and viscosity of clinical material were 219,828μg/mL, 9296μg/mL, 9562μg/mL and 6cP, respectively. Whole blood, ATS2015 and Edinburgh-M were pipettable with viscosities of 3.4cP, 9.0cP and 11.9cP, respectively. ATS2015 and Edinburgh-M best matched the worst-case clinical parameters, but ATS had the best adhesion with 7% removal (36.7% for Edinburgh-M). Edinburgh-M and ATS2015 showed similar soiling and removal characteristics from the surface and lumen of a flexible intubation endoscope. CONCLUSIONS: Of the test soils evaluated, ATS2015 and Edinburgh-M were found to be good choices for the simulated use of endoscopes, as their composition and viscosity most closely matched worst-case clinical material.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».