Surface and Air Contamination With Severe Acute Respiratory Syndrome Coronavirus 2 From Hospitalized Coronavirus Disease 2019 Patients in Toronto, Canada, March–May 2020
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: We determined the burden of severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) in air and on surfaces in rooms of patients hospitalized with coronavirus disease 2019 (COVID-19) and investigated patient characteristics associated with SARS-CoV-2 environmental contamination. METHODS: Nasopharyngeal swabs, surface, and air samples were collected from the rooms of 78 inpatients with COVID-19 at 6 acute care hospitals in Toronto from March to May 2020. Samples were tested for SARS-CoV-2 ribonucleic acid (RNA), cultured to determine potential infectivity, and whole viral genomes were sequenced. Association between patient factors and detection of SARS-CoV-2 RNA in surface samples were investigated. RESULTS: Severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 RNA was detected from surfaces (125 of 474 samples; 42 of 78 patients) and air (3 of 146 samples; 3 of 45 patients); 17% (6 of 36) of surface samples from 3 patients yielded viable virus. Viral sequences from nasopharyngeal and surface samples clustered by patient. Multivariable analysis indicated hypoxia at admission, polymerase chain reaction-positive nasopharyngeal swab (cycle threshold of ≤30) on or after surface sampling date, higher Charlson comorbidity score, and shorter time from onset of illness to sampling date were significantly associated with detection of SARS-CoV-2 RNA in surface samples. CONCLUSIONS: The infrequent recovery of infectious SARS-CoV-2 virus from the environment suggests that the risk to healthcare workers from air and near-patient surfaces in acute care hospital wards is likely limited.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».