Evaluation of silver nanoparticles for the prevention of SARS-CoV-2 infection in health workers: <i>in vitro</i> and <i>in vivo</i>
Notice bibliographique
Résumé
Abstract SARS-CoV-2 infection in hospital areas is of a particular concern, since the close interaction between health care personnel and patients diagnosed with COVID-19, which allows virus to be easily spread between them and subsequently to their families and communities. Preventing SARS-CoV-2 infection among healthcare personnel is essential to reduce the frequency of infections and outbreaks during the pandemic considering that they work in high-risk areas. In this research, silver nanoparticles (AgNPs) were tested in vitro and shown to have an inhibitory effect on SARS-CoV-2 infection in cultured cells. Subsequently, we assess the effects of mouthwash and nose rinse with ARGOVIT ® silver nanoparticles (AgNPs), in the prevention of SARS-CoV-2 contagion in health workers consider as high-risk group of acquiring the infection in the General Tijuana Hospital, Mexico, a hospital for the exclusive recruitment of patients diagnosed with COVID-19. We present a prospective randomized study of 231 participants that was carried out for 9 weeks (during the declaration of a pandemic). The “experimental” group was instructed to do mouthwash and nose rinse with the AgNPs solution; the “control” group was instructed to do mouthwashes and nose rinse in a conventional way. The incidence of SARS-CoV-2 infection was significantly lower in the “experimental” group (two participants of 114, 1.8%) compared to the “control” group (thirty-three participants of 117, 28.2%), with a 84.8% efficiency. We conclude that the mouth and nasal rinse with AgNPs helps in the prevention of SARS-CoV-2 infection in health personnel who are exposed to patients diagnosed with COVID-19.
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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 | 0,006 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».