Efficacy of bioflavonoids of FLAVOBA against severe acute respiratory syndrome-coronavirus 2 in vitro
Notice bibliographique
Résumé
Introduction The Severe Acute Respiratory Syndrome-Coronavirus 2 (SARS-CoV-2) is responsible for the global pandemic of Coronavirus disease-2019 (COVID-19). Human-to-human transmission occurs mainly through the aerosolization of respiratory droplets. Improved antisepsis of human and non-human surfaces has been identified as a key feature of transmission reduction. Flavobac, a complex of soluble bioflavonoids and hydroxylated phenolic structures used in oral care products, has demonstrated efficacy to act against microorganisms. This study evaluated nasal and oral antiseptic formulations of FLAVOBAC for the virucidal activity against SARS-CoV-2. Methodology FLAVOBAC nasal antiseptic formulations and FLAVOBAC oral rinse antiseptic formulations from 1-10% concentrations were assayed for virucidal efficacy against the SARS-CoV-2 virus. SARS-CoV-2 was exposed directly to the test compound for 60 seconds or 5 minutes. Compounds were then neutralized, and the surviving virus was quantified. Results All concentrations of nasal antiseptics and oral rinse antiseptics evaluated completely inactivated the SARS-CoV-2 virus. Conclusion Nasal and oral FLAVOBAC solutions are effective at inactivating the SARS-CoV-2 virus at a variety of concentrations after 60-second or 5-minute exposure times. The formulations tested have the potential to reduce the transmission of SARS-CoV-2 if used for nasal/oral decontamination, or surface decontamination in known or suspected cases of COVID-19.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».