An Analytical Study for Reducing Infection Transmission in Chest Hospitals in Egypt
Notice bibliographique
Résumé
With the spread of infection and an increase in the number of visitors and patients in developing countries, especially in governmental hospitals that provide affordable healthcare, there has been an exhaustion in energy resources accompanied by a global increase in energy prices. Since some buildings are unable to properly use mechanical ventilation, they have turned to using recycled air, which has aided in the spread of infection. Therefore, it has become mandatory for these buildings to turn towards natural ventilation, especially after the World Health Organization recognized natural ventilation as a solution to combat the spread of infection in 2007. There are also limited studies covering the relationship between natural ventilation, airborne transmission of infection, and architectural variables. In this research, we will focus on studying the effect of ventilation and architectural variables on the spread of airborne infections in government chest hospitals using Ansys®21 Fluent CFD solvers. Architectural variables such as height, width, and depth and their effect on the amount of infection inside the ward and its spread were studied. It was found that an increase in height had a positive effect on reducing infection by 12.14%,while the increase in width had 3.54% effect and finally, an increase in depth had a negative effect on infection by 10.75%. Then, an increase in height was studied once with an increase in width and it was found to lead to a decrease in infection by 31.73%, depending on the baseline case and the amount of infection in it. An increase in depth was found to lead to a decrease in infection by 2.37%. Additionally, the acquired infection for each patient decreased from a range of 6-6.40% to a range of 2.40-2.80% in the first case and 3.40-3.70% in the second case. Therefore, the experiments confirm the effect of architectural variables on the rate of ventilation and the proportion of infection and its spread.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 | 0,000 |
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 ».