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Enregistrement W3170400370 · doi:10.1093/milmed/usab225

Effectiveness of Selected Air Cleaning Devices During Dental Procedures

2021· article· en· W3170400370 sur OpenAlexaff
T Maurais, J Kriese, Magali Fournier, Laurence Langevin, B MacLeod, S Blier, J P Tessier-Guay, Abigail L Girardin, L Maheux

Notice bibliographique

RevueMilitary Medicine · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueDental Research and COVID-19
Établissements canadiensCanadian Armed Forces
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoronavirus disease 2019 (COVID-19)MedicineDental EquipmentAerosolDentistryDental clinicPersonal protective equipmentSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)PandemicMedical emergencyInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: The recent COVID-19 pandemic has underscored the necessity of protecting health care providers (HCPs) against the transmission of infectious agents during dental procedures. To this end, the effectiveness of several air cleaning devices (ACDs) in reducing HCPs exposure to aerosols generated during dental procedures was estimated, separately or in combination with each other. These ACDs were a chairside unit capturing aerosols at the source of generation, and four ambient ACDs: a portable ambient ACD; a negative pressure module; a custom made, fan-operated and wall-mounted air filter (WMAF); and a smaller and passive version of the latter. The last three ACDs were intended for mobile dental clinics (MDCs) only. MATERIALS AND METHODS: This assessment was performed in two different environments: in a dental clinic operatory and in a MDC. Two dental personnel, acting in the roles of dentist and dental assistant, performed on simulated patient aerosol-generating and non-aerosol-generating procedures. For each 5-minute scenario, the cumulative exposure to airborne particulate matter 10 µm in size or smaller (PM10) was determined by calculating the sum of all 1 second readings obtained with personal and ambient air monitors. The effectiveness of the ACDs in capturing PM10 was estimated based on the capability of the ACDs to keep PM10 level at or below the initial background level. RESULTS: In all conditions assessed in the dental clinic operatory, when both the chairside and portable ambient ACDs were functioning, an estimated effectiveness of 100% in capturing PM10 was achieved. In the MDC, in all conditions where the chairside ACD was used without the negative pressure module, an estimated effectiveness of 100% was also achieved. The simultaneous operation of the negative pressure module in the MDC, which led to a room negative pressure of -0.25 inch wc, reduced the chairside ACD's effectiveness in capturing aerosols. Conversely, the use of the WMAF in the MDC in combination with the chairside ACD further reduced exposure to PM10 below the initial background level. Nonetheless, in all conditions assessed in both settings (dental clinic operatory and MDC), larger visible aerosols were produced, often landing on the surrounding environment. A fair portion of these aerosols landed on the inside of the chairside ACD flange. CONCLUSIONS: This assessment suggests that the use of the tested chairside ACD, by capturing aerosols at the source of generation, had the greatest impact on reducing exposure of dental personnel to PM10 produced during dental procedures. This study also indicates that such exposure is further reduced with the addition of an ambient ACD. However, creating a negative pressure room as high as -0.25 inch wc can lead to air turbulence reducing the effectiveness of ACDs in capturing aerosols at the source. Furthermore, the presence of uncaptured droplets and spatter on the surrounding environment supports the need to complement the use of engineering controls with proper administrative controls and personal protective equipment, as recommended by governmental agencies and the scientific community for preventing the transmission of infection in health care settings.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,538
Score d'incertitude au seuil0,730

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,300 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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

En bref

Citations6
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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