The impact of thermal pasteurization on viral load in human milk and other matrices: A rapid review
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Holder pasteurization (62.5°C, 30 min) of human milk (HM) is thought to reduce the risk of transmitting viruses to an infant. Some viruses may be secreted into milk – others may be contaminants. The effect of thermal pasteurization on viruses in HM has yet to be rigorously reviewed. The objective of this study is to characterize the effect of commonly used pasteurization techniques on viruses in HM and non-HM matrices. Databases (MEDLINE, Embase, Web of Science) were searched from inception to April 20 th , 2020 for primary research articles assessing the impact of pasteurization on viral load or detection of live virus. Reviews were excluded, as were studies lacking quantitative measurements or those assessing pasteurization as a component of a larger process. Overall, 65,131 reports were identified, and 108 studies included. Pasteurization of HM at a minimum temperature of 56°C-60°C is effective at reducing detectable live virus. In cell culture media or plasma, coronaviruses (e.g., SARS-CoV, SARS-CoV-2, MERS) are highly susceptible to heating at ≥56°C. Although pasteurization parameters and matrices reported vary, all viruses studied, with the exception of parvoviruses, were susceptible to thermal killing. Future research important for the study of novel viruses should standardize pasteurization protocols and should test viral inactivation using a human milk matrix. Novelty bullets In all matrices, including human milk, pasteurization at temperatures of 62.5°C was generally sufficient to reduce surviving viral load by several logs or to below the limit of detection. Holder pasteurization (62.5°C, 30 min) of human donor milk should be sufficient to inactivate non-heat resistant viruses, including coronaviruses, if present.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».