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Enregistrement W3015490153 · doi:10.1371/journal.pone.0231164

Ozone efficacy for the control of airborne viruses: Bacteriophage and norovirus models

2020· article· en· W3015490153 sur OpenAlexafffund
Marie-Ève Dubuis, Nathan Dumont-Leblond, Camille Laliberté, Marc Veillette, Nathalie Turgeon, Julie Jean, Caroline Duchaine

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueViral gastroenteritis research and epidemiology
Établissements canadiensMinistère de l'Agriculture, des Pêcheries et de l'AlimentationUniversité LavalInstitut universitaire de cardiologie et de pneumologie de Québec
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesInstitut de Recherche Robert-Sauvé en Santé et en Sécurité du Travail
Mots-clésNorovirusMurine norovirusBacteriophage MS2InfectivityOzoneDisinfectantBacteriophageVirus quantificationVirus inactivationRelative humidityMicrobiologyVirusVirologyBiologyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study was designed to test the efficacy of an air treatment using ozone and relative humidity (RH) for the inactivation of airborne viruses. Four phages (φX174, PR772, MS2 and φ6) and one eukaryotic virus (murine norovirus MNV-1) were exposed to low ozone concentrations (1.23 ppm for phages and 0.23 ppm for MNV-1) and various levels of RH for 10 to 70 minutes. The inactivation of these viruses was then assessed to determine which of the tested conditions provided the greatest reduction in virus infectivity. An inactivation of at least two orders of magnitude for φX174, MS2 and MNV-1 was achieved with an ozone exposure of 40 minutes at 85% RH. For PR772 and φ6, exposure to the reference condition at 20% RH for 10 minutes yielded the same results. These findings suggest that ozone used at a low concentration is a powerful disinfectant for airborne viruses when combined with a high RH. Air treatment could therefore be implemented inside hospital rooms ventilated naturally.

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)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,886
Score d'incertitude au seuil0,273

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 Opus0,142
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,161 · 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

Citations139
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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