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Enregistrement W2559730744 · doi:10.1038/srep38293

The Disinfection Characteristics of Ebola Virus Outbreak Variants

2016· article· en· W2559730744 sur OpenAlexafffund
Bradley W. M. Cook, Todd Cutts, Aidan M. Nikiforuk, Anders Leung, Darwyn Kobasa, Steven Theriault

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueViral Infections and Outbreaks Research
Établissements canadiensUniversity of ManitobaPublic Health Agency of Canada
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésEbola virusOutbreakVirologyInfectivitySodium hypochloriteEbolavirusVirusInfectious doseBiologyNorovirusMicrobiologyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The recent Ebola virus outbreak in West Africa has forced experts to re-evaluate their understanding of how to best disinfect areas contaminated with infectious bodily fluids. Recent research has found that Ebola virus remains viable in blood for 7-10 days making appropriate disinfection crucial to infection control. We sought to determine if the three most important outbreak variants of Zaire ebolavirus (Mayinga, Kikwit and Makona) exhibit separate phenotypes when challenged with a range of sodium hypochlorite (NaOCl) concentrations or 70% ethanol (EtOH) at average West African temperature. The time dependent killing of Ebola virus was evaluated by measuring infectious virus and viral RNA (vRNA), to determine if RNA detection is a viable method for decontamination measurement in areas without high containment laboratory access. Makona was less susceptible to weaker concentrations of NaOCl (0.05 and 0.1%) than Mayinga and Kikwit. At the recommended concentration of NaOCl (≥0.5%) all of the variants were inert after 5 minutes of contact time. Similarly, all variants were inactivated by 70% EtOH after 2.5 minutes, only Makona was detected at 1 minute. In multiple instances, high amounts of vRNA was detected in the absence of infectious virus, suggesting that it does not serve as an accurate measure of remaining infectivity after cleansing.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,487
Score d'incertitude au seuil0,311

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,281 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations38
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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