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Enregistrement W3198949437 · doi:10.6028/jres.126.020

Best Practices for Germicidal Ultraviolet-C Dose Measurement for N95 Respirator Decontamination

2021· article· en· W3198949437 sur OpenAlexfundno aff
Alisha Geldert, Halleh B. Balch, Anjali Gopal, Alison Su, Samantha M. Grist, Amy E. Herr

Notice bibliographique

RevueJournal of Research of the National Institute of Standards and Technology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfection Control and Ventilation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesArmy Research OfficeNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Defense Science and Engineering GraduateNational Institutes of HealthNational Science Foundation
Mots-clésRespiratorHuman decontaminationUltravioletCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Materials scienceEnvironmental scienceRadiochemistryMedicineChemistryOptoelectronicsComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ultraviolet-C (UV-C) decontamination holds promise in combating the coronavirus disease 2019 pandemic, particularly with its potential to mitigate the N95 respirator shortage. Safe, effective, and reproducible decontamination depends critically on UV-C dose, yet dose is frequently measured and reported incorrectly, which results in misleading and potentially harmful protocols. Understanding best practices in UV-C dose measurement for N95 respirator decontamination is essential to the safety of medical professionals, researchers, and the public. Here, we outline the fundamental optical principles governing UV-C irradiation and detection, as well as the key metrics of UV-C wavelength and dose. In particular, we discuss the technical and regulatory distinctions between UV-C N95 respirator decontamination and other applications of germicidal UV-C, and we highlight the unique considerations required for UV-C N95 respirator decontamination. Together, this discussion will inform best practices for UV-C dose measurement for N95 respirator decontamination during crisis-capacity conditions.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,495
Score d'incertitude au seuil0,994

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,174
Tête enseignante GPT0,477
Écart entre enseignants0,303 · 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.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations7
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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