Efficacy of water skin decontamination in vivo in humans: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
With the constant possibility of occupational exposures, chemical warfare, and targeted attacks, increased attention has been given to determining effective and timely dermal decontamination strategies. This systematic review summarises experimental studies reporting decontamination with water-based solutions of dermal chemical contaminants with in vivo human data. Embase, MEDLINE, PubMed, Web of Science, and Google Scholar databases were comprehensively searched using search terms ("cutaneous" or "skin" or "dermal" or "percutaneous") and ("decontamination" or "decontaminant" or "skin decontamination") to include 10 studies, representing 18 chemical contaminants, 199 participants, and 351 decontamination outcomes. Three studies included data from decontamination with water (10.8%, n = 38/351 decontamination outcomes), seven with soap and water (68.4%, n = 240/351 decontamination outcomes), and two with 10% isopropanol distilled water (20.8%, n = 73/351 decontamination outcomes). Results of dermal decontamination using water showed complete decontamination (CD) outcomes in 52.6% (n = 20/38) and partial decontamination (PD) in 47.4% (n = 18/38); using soap and water showed PD outcomes in 92.9% (n = 223/240) and minimal to no effect in 7.1% (n = 17/240); and using 10% isopropanol distilled water achieved PD outcomes in 100.0% (n = 73/73). Available data show that decontamination with water, soap and water, and 10% isopropanol distilled water is incomplete. Much remains to be learned about decontamination of the large variety of chemical contaminants including a range of molecular weights, lipid and water solubilities, melting points, volatility, and hydrogen bonds, as well as clinically relevant anatomic sites. A major void exists in data confirming or denying the completeness of decontamination by measuring absorption and excretion. The development of effective decontamination solutions is of high priority.
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 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 | 0,008 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».