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Enregistrement W4211228434 · doi:10.1186/s12985-022-01754-w

A UV-LED module that is highly effective at inactivating human coronaviruses and HIV-1

2022· article· en· W4211228434 sur OpenAlexafffund
Arvin Tejnarine Persaud, Jonathan Burnie, Laxshaginee Thaya, Liann DSouza, Steven J. Martin, Christina Guzzo

Notice bibliographique

RevueVirology Journal · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfection Control and Ventilation
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of Toronto ScarboroughNational Institutes of HealthUniversity of TorontoUniversity of Bern
Mots-clésUltravioletUltraviolet lightBacillus pumilusBiologyVirologyMicrobiologyHuman immunodeficiency virus (HIV)Ultraviolet radiationMaterials scienceOptoelectronicsBacteriaChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ultraviolet (UV) light has previously been established as useful method of disinfection, with demonstrated efficacy to inactivate a broad range of microorganisms. The advent of ultraviolet light-emitting diodes provides advantages in ease of disinfection, in that there can be delivery of germicidal UV with the same light unit that delivers standard white light to illuminate a room. Herein we demonstrate the efficacy and feasibility of ultraviolet light-emitting diodes as a means of decontamination by inactivating two distinct virus models, human coronavirus 229E and human immunodeficiency virus. Importantly, the same dose of ultraviolet light that inactivated human viruses also elicited complete inactivation of ultraviolet-resistant bacterial spores (Bacillus pumilus), a gold standard for demonstrating ultraviolet-mediated disinfection. This work demonstrates that seconds of ultraviolet light-emitting diodes (UV-LED) exposure can inactivate viruses and bacteria, highlighting that UV-LED could be a useful and practical tool for broad sanitization of public spaces.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,102
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,267 · 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'étudeObservationnel
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

Citations8
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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