Particle Size, Mass Concentration, and Microbiota in Dental Aerosols
Notice bibliographique
Résumé
Many dental procedures are considered aerosol-generating procedures that may put the dental operator and patients at risk for cross-infection due to contamination from nasal secretions and saliva. This aerosol, depending on the size of the particles, may stay suspended in the air for hours. The primary objective of the study was to characterize the size and concentrations of particles emitted from 7 different dental procedures, as well as estimate the contribution of the nasal and salivary fluids of the patient to the microbiota in the emitted bioaerosol. This cross-sectional study was conducted in an open-concept dental clinic with multiple operators at the same time. Particle size characterization and mass and particle concentrations were done by using 2 direct reading instruments: Dust-Trak DRX (Model 8534) and optical particle sizer (Model 3330). Active bioaerosol sampling was done before and during procedures. Bayesian modeling (SourceTracker2) of long-reads of the 16S ribosomal DNA was used to estimate the contribution of the patients’ nasal and salivary fluids to the bioaerosol. Aerosols in most dental procedures were sub-PM 1 dominant. Orthodontic debonding and denture adjustment consistently demonstrated more particles in the PM 1 , PM 2.5 , PM 4 , and PM 10 ranges. The microbiota in bioaerosol samples were significantly different from saliva and nasal samples in both membership and abundance ( P < 0.05) but not different from preoperative ambient air samples. A median of 80.15% of operator exposure was attributable to sources other than the patients’ salivary or nasal fluids. Median operator’s exposure from patients’ fluids ranged from 1.45% to 2.75%. Corridor microbiota showed more patients’ nasal bioaerosols than oral bioaerosols. High-volume saliva ejector and saliva ejector were effective in reducing bioaerosol escape. Patient nasal and salivary fluids are minor contributors to the operator’s bioaerosol exposure, which has important implications for COVID-19. Control of bioaerosolization of nasal fluids warrants further investigation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».