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Enregistrement W3035538612 · doi:10.1002/jmv.26170

Environmental and decontamination issues for human coronaviruses and their potential surrogates

2020· review· en· W3035538612 sur OpenAlexaff
Nevio Cimolai

Notice bibliographique

RevueJournal of Medical Virology · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfection Control and Ventilation
Établissements canadiensChildren's & Women's Health Centre of British ColumbiaUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHuman decontaminationCoronavirusBioburdenDisinfectantNidoviralesCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)OutbreakPandemicVirologyIntensive care medicineMedicineBiologyToxicologyMicrobiologyDiseaseInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pandemic coronavirus disease-2019 (COVID-19) gives ample reason to generally review coronavirus (CoV) containment. For establishing some preliminary views on decontamination and disinfection, surrogate CoVs have commonly been assessed. This review serves to examine the existing science in regard to CoV containment generically and then to translate these findings into timely applications for COVID-19. There is widespread dissemination of CoVs in the immediate patient environment, and CoVs can potentially be spread via respiratory secretions, urine, and stool. Interpretations of the spread however must consider whether studies examine for viral RNA, virus viability by culture, or both. Presymptomatic, asymptomatic, and post-14 day virus excretion from patients may complicate the epidemiology. Whereas droplet spread is accepted, there continues to be controversy over the extent of possible airborne spread and especially now for severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2). CoVs are stable in body secretions and sewage at reduced temperatures. In addition to temperature, dryness or relative humidity, initial viral burden, concomitant presence of bioburden, and the type of surface can all affect stability. Generalizing, CoVs can be susceptible to radiation, temperature extremes, pH extremes, peroxides, halogens, aldehydes, many solvents, and several alcohols. Whereas detergent surfactants can have some direct activity, these agents are better used as complements to a complex disinfectant solution. Disinfectants with multiple agents and adverse pH are more likely to be best active at higher water temperatures. Real-life assessments should be encouraged with working dilutions. The use of decontamination and disinfection should be balanced with considerations of patient and caregiver safety. Processes should also be balanced with considerations for other potential pathogens that must be targeted. Given some CoV differences and given that surrogate testing provides experimental correlates at best, direct assessments with SARS-CoV, Middle East respiratory syndrome-related coronavirus (MERS-CoV), and SARS-CoV-2 are required.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,037
Tête enseignante GPT0,373
Écart entre enseignants0,336 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations67
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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