Impact of the Contamination Method on the Disinfection of N95 Respirators: Drops versus Aerosols
Notice bibliographique
Résumé
The recent surge in the use of filtering facepiece respirators (FFRs) during the SARS-CoV-2 pandemic triggered economic and environmental concerns with regards to their safe reuse and/or disposal. Their decontamination through ultraviolet (UV) irradiation has proven efficient in bench tests. Nevertheless, no study has yet investigated to what extent the decontamination method’s performance was impacted by the contamination method. In this study, Bacillus subtilis spores were inoculated in three suspensions used to contaminate coupons of FFRs via aerosols nebulisation or 2 µL drops deposition. The contaminated coupons were then exposed to UV irradiation in a monochromatic UVC lamp collimated beam reactor. The results revealed that contamination and decontamination were more efficient for drops (maximum 0.72 log losses and 3 log inactivation at 150 mJ cm-2) than for aerosols (maximum 2.47 log losses and 1.75 log inactivation at 150 mJ cm-2). Inactivation was greater in coupons contaminated using artificial saliva, followed by phosphate buffer solution, and finally artificial saliva with mucin which also presented the highest fraction of resistant spores, based on kinetic modeling. Disinfection was determined sensitive to the method of contamination (p < 0.001). However, the composition of the contaminating suspension was the most important performance predictor for decontamination by UV irradiation (p = 9.2 × 10-10).
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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 | 0,005 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».