Of masks and methylene blue—The use of methylene blue photochemical treatment to decontaminate surgical masks contaminated with a tenacious small nonenveloped norovirus
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In the context of the SARS-CoV-2 pandemic, reuse of personal protective equipment, specifically that of medical face coverings, has been recommended. The reuse of these typically single-use only items necessitates procedures to inactivate contaminating human respiratory and gastrointestinal pathogens. We previously demonstrated decontamination of surgical masks and respirators contaminated with infectious SARS-CoV-2 and various animal coronaviruses via low concentration- and short exposure methylene blue photochemical treatment (10 µM methylene blue, 30 minutes of 12,500-lux red light or 50,000 lux white light exposure). METHODS: Here, we describe the adaptation of this protocol to the decontamination of a more resistant, non-enveloped gastrointestinal virus and demonstrate efficient photodynamic inactivation of murine norovirus, a human norovirus surrogate. RESULTS: Methylene blue photochemical treatment (100 µM methylene blue, 30 minutes of 12,500-lux red light exposure) of murine norovirus-contaminated masks reduced infectious viral titers by over four orders of magnitude on surgical mask surfaces. DISCUSSION AND CONCLUSIONS: Inactivation of a norovirus, the most difficult to inactivate of the respiratory and gastrointestinal human viruses, can predict the inactivation of any less resistant viral mask contaminant. The protocol developed here thus solidifies the position of methylene blue photochemical decontamination as an important tool in the package of practical pandemic preparedness.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».