A Novel Method and Its Application to Measuring Pathogen Decay in Bioaerosols from Patients with Respiratory Disease
Notice bibliographique
Résumé
This work aimed to develop an in vivo approach for measuring the duration of human bioaerosol infectivity. To achieve this, techniques designed to target short-term and long-term bioaerosol aging, were combined in a tandem system and optimized for the collection of human respiratory bioaerosols, without contamination. To demonstrate the technique, cough aerosols were sampled from two persons with cystic fibrosis and chronic Pseudomonas aeruginosa infection. Measurements and cultures from aerosol ages of 10, 20, 40, 900 and 2700 seconds were used to determine the optimum droplet nucleus size for pathogen transport and the airborne bacterial biological decay. The droplet nuclei containing the greatest number of colony forming bacteria per unit volume of airborne sputum were between 1.5 and 2.6 μm. Larger nuclei of 3.9 μm, were more likely to produce a colony when impacted onto growth media, because the greater volume of sputum comprising the larger droplet nuclei, compensated for lower concentrations of bacteria within the sputum of larger nuclei. Although more likely to produce a colony, the larger droplet nuclei were small in number, and the greatest numbers of colonies were instead produced by nuclei from 1.5 to 5.7 μm. Very few colonies were produced by smaller droplet nuclei, despite their very large numbers. The concentration of viable bacteria within the dried sputum comprising the droplet nuclei exhibited an orderly dual decay over time with two distinct half-lives. Nuclei exhibiting a rapid biological decay process with a 10 second half-life were quickly exhausted, leaving only a subset characterized by a half-life of greater than 10 minutes. This finding implied that a subset of bacteria present in the aerosol was resistant to rapid biological decay and remained viable in room air long enough to represent an airborne infection risk.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».