Ozone Eliminates SARS-CoV-2 from Difficult-to-Clean Office Supplies and Clinical Equipment
Notice bibliographique
Résumé
(1) Background: Severe acute respiratory syndrome coronavirus type 2 (SARS-CoV-2) continues to cause profound health, economic, and social problems worldwide. The management and disinfection of materials used daily in health centers and common working environments have prompted concerns about the control of coronavirus disease 2019 (COVID-19) infection risk. Ozone is a powerful oxidizing agent that has been widely used in disinfection processes for decades. The aim of this study was to assess the optimal conditions of ozone treatment for the elimination of heat-inactivated SARS-CoV-2 from office supplies (personal computer monitors, keyboards, and computer mice) and clinical equipment (continuous positive airway pressure tubes and personal protective equipment) that are difficult to clean. (2) Methods: The office supplies and clinical equipment were contaminated in an area of 1 cm2 with 1 × 104 viral units of a heat-inactivated SARS-CoV-2 strain, then treated with ozone using two different ozone devices: a specifically designed ozonation chamber (for low–medium ozone concentrations over large volumes) and a clinical ozone generator (for high ozone concentrations over small volumes). SARS-CoV-2 gene detection was carried out using quantitative real-time polymerase chain reaction (RT-qPCR). (3) Results: At high ozone concentrations over small surfaces, the ozone eliminated SARS-CoV-2 RNA in short time periods—i.e., 10 min (at 4000 ppm) or less. The optimum ozone concentration over large volumes was 90 ppm for 120 min in ambient conditions (24 °C and 60–75% relative humidity). (4) Conclusions: This study showed that the appropriate ozone concentration and exposure time eliminated heat-inactivated SARS-CoV-2 RNA from the surfaces of different widely used clinical and office supplies, decreasing their risk of transmission, and improving their reutilization. Ozone may provide an additional tool to control the spread of the COVID-19 pandemic.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».