Efficacy of aerosol reduction measures for dental aerosol generating procedures
Notice bibliographique
Résumé
Aerosol particles generated by dental procedures could facilitate the transmission of infectious diseases and contain carcinogen particles. Such particles can penetrate common surgical masks and reach the lungs, leading to increased risk for dental care professionals. However, the risk of inhaling contaminated aerosol and the effectiveness of aerosol reduction measures in dental offices remain unclear. The present study aimed to quantify aerosols produced by drilling and scaling procedures and to evaluate present recommendations for aerosol reduction. The concentration of aerosol particles released from the mock scaling and drilling procedures on dental mannequin were measured using a TSI Optical Particle Sizer (OPS 3330) during 15-min sessions carried out in a single-patient examination room. Using a drilling procedure as the aerosol source, the aerosol reduction performance of two types of high-volume evacuators (HVEs) and a commercial off-the-shelf air purifier was evaluated in a simulated clinical setting. Using either HVEs or the air purifier individually reduced the aerosol accumulated over the course of a 15-minutes drilling procedure at a reduction rate of 94.8 to 97.6%. Using both measures simultaneously raised the reduction rate to 99.6%. The results show that existing HVEs can effectively reduce aerosol concentration generated by a drilling procedure and can be further improved by using an air purifier. Following current regulatory guidelines can ensure a low risk of inhaling contaminated aerosol for dentists, assistants, and patients.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».