Can Medical-Grade Gloves Provide Protection after Repeated Disinfection?
Notice bibliographique
Résumé
The advent of the COVID-19 pandemic has generated an increased consumption of personal protective equipment (PPE), including gloves and masks, by healthcare workers and by the general public at a global scale. This has generated substantial shortage of these single-use and disposable PPEs that will end up as a landfill waste. Extending the life cycle of PPEs, such as gloves, by disinfecting treatments could help mitigate these concerns. However, the effect of various disinfection treatments on the functionality of gloves is unknown. In this study, six commonly used viral disinfection treatment methods (i.e., ultraviolet (UV) radiation, dry heat, steam, alcohol, chlorine compounds, and quaternary ammonium compounds) were evaluated for their effect on the performance attributes of two commonly used medical-grade gloves and nitrile and vinyl (latex) gloves. The barrier properties of both gloves against water and ethanol vapor flux were not affected up to 10 cycles of disinfection cycles. However, the increase in the disinfection cycle from 10 to 20 slightly reduced their barrier properties with minor variation in the type of disinfection and glove type. Infrared spectroscopy and microscopy investigations confirmed that both types of gloves could withstand up to 20 cycles of disinfection treatments with no observable change in the chemical structure and surface morphology of the disinfected surfaces, respectively. Lastly, tear property testing of the gloves indicated little to no change from the baseline after 20 cycles of treatment in both the nitrile and vinyl-based gloves. Overall, this study indicated that alcohol, UV, and heat treatment could be acceptable disinfection methods that allow the reuse of gloves up to 20 cycles. Such repeated disinfection of gloves not only reduces the strain on the supply of gloves but also decreases the postconsumer landfilled waste and environmental footprint of gloves.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».