Coronavirus outbreaks and infection prevention in dentistry: a narrative review.
Notice bibliographique
Résumé
Objective: This narrative review aims to compile and analyse infection prevention and control (IPAC) practices followed by dental clinics during 3 coronavirus outbreaks: SARS (2002-2004), MERS (2012-2014), and COVID-19 (2019-); and to draw parallels from them for future epidemics. Methods: Data were collected from 3 databases: Google Scholar, PubMed, and Embase using search terms "SARS," "MERS," "COVID-19," "infection control," "disinfection," and "sterilization". Results: Careful examination of 108 peer-reviewed articles on the 3 outbreaks revealed the following commonalities in the IPAC practices of dental clinics: use of sodium hypochlorite (surface disinfectant), ethanol and 1-propanol (hand hygiene), povidone-iodine (oral rinse), high-volume evacuation (HVE), rubber dam isolation, anti-retraction handpieces, and fogging. Discussion & Conclusion: Ethanol, 1-propanol, sodium hypochlorite, povidone-iodine, photocatalysis, and fogging have been shown to be effective against various coronaviruses. However, more studies are required to validate the effectiveness of anti-retraction handpieces, rubber dam isolation, HVE, and cold atmospheric plasma specifically in infection control of the current coronavirus strain, SARS-CoV-2.
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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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».