Efficacy of water‐only or soap and water skin decontamination of chemical warfare agents or simulants using in vitro human models: A systematic review
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Water-only or water and soap are widely recommended as preferred solutions for dermal decontamination. However, limited efficacy data exist. We summarized experimental studies evaluating in vitro efficacy of water-only or soap and water in decontaminating chemical warfare agents (CWA) or their simulants from human skin models. Embase, Covidence®, MEDLINE, PubMed, Web of Science, and Google Scholar were searched for articles using water-only or soap and water decontamination methods for removal of CWA/CWA simulants in in vitro human skin models. Data extraction was completed from seven studies, yielding seven contaminants. Water-only decontamination led to partial decontamination in all skin samples (100%, n = 81/81). Soap and water decontamination led to partial decontamination in all skin samples (100%, n = 143/143). Four studies found decontamination to either paradoxically enhance absorption of contaminants or their penetration rates, known as the "wash-in" effect. Despite recommendations, water-only or water and soap decontamination were found to yield partial decontamination of CWA or their simulants in all human in vitro studies. Thus, more effective decontaminating agents are needed. Some studies demonstrated increased or faster penetration of chemicals following decontamination, which could prove deadly for agents such as VX, although these findings require in vivo validation. Heterogeneity in experimental setups limits interstudy comparison, and it remains unclear when water-only or water and soap are ideal decontaminants, which requires more studies. Pending manuscripts will summarize in vivo human and animal efficacy data. International harmonized efficacy protocol should enable more efficient public health decisions for evidence-based public health decisions.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle