Hand sanitizers: A review of ingredients, mechanisms of action, modes of delivery, and efficacy against coronaviruses
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The emergence of the novel virus, SARS-CoV-2, has posed unprecedented challenges to public health around the world. Currently, strategies to deal with COVID-19 are purely supportive and preventative, aimed at reducing transmission. An effective and simple method for reducing transmission of infections in public or healthcare settings is hand hygiene. Unfortunately, little is known regarding the efficacy of hand sanitizers against SARS-CoV-2. METHODS: In this review, an extensive literature search was performed to succinctly summarize the primary active ingredients and mechanisms of action of hand sanitizers, compare the effectiveness and compliance of gel and foam sanitizers, and predict whether alcohol and non-alcohol hand sanitizers would be effective against SARS-CoV-2. RESULTS: Most alcohol-based hand sanitizers are effective at inactivating enveloped viruses, including coronaviruses. With what is currently known in the literature, one may not confidently suggest one mode of hand sanitizing delivery over the other. When hand washing with soap and water is unavailable, a sufficient volume of sanitizer is necessary to ensure complete hand coverage, and compliance is critical for appropriate hand hygiene. CONCLUSIONS: By extrapolating effectiveness of hand sanitizers on viruses of similar structure to SARS-CoV-2, this virus should be effectively inactivated with current hand hygiene products, though future research should attempt to determine this directly.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».