Tau PET Imaging in Neurodegenerative Disorders
Notice bibliographique
Résumé
Decontamination of N95 respirators has become critical to alleviate PPE shortages for healthcare workers in the current COVID-19 emergency. The factors that are considered for the effective reuse of these masks are the fit, filter efficiency and decontamination/disinfection level both for SARS-CoV-2, which is the causative virus for COVID-19, and for other organisms of concern in the hospital environment such as Staphylococcus aureus or Clostridium difficile. In its guidance entitled ‘Recommendations for Sponsors Requesting EUAs for Decontamination and Bioburden Reduction Systems for Surgical Masks and Respirators During the Coronavirus Disease 2019 (COVID19) Public Health Emergency’ (May 2020)[1], the FDA recommends a 6-log10 reduction in either the most resistant bacterial spores for the system or in a mycobacterium species to authorize the use of a decontamination method of N95 respirators for single or multiple users. While the goal is primarily inactivation against SARS-CoV-2, testing of decontamination methods against the virus may not always be available. For decontamination methods considered for only single users, the recommendation is a 6-log10 reduction in the infective virus concentration of 3 non-enveloped viruses or in the concentration of two Gram (+) and two Gram (-) bacteria. Based on these recommendations, we explored the efficacy of vaporized H2O2 (VHP) treatment of N95 respirators against surrogate viruses covering a wide range of disinfection resistance for emergency decontamination and reuse to alleviate PPE shortages for healthcare workers in the COVID-19 emergency.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».