Germicidal efficacy of continuous and pulsed ultraviolet-C radiation on pathogen models and SARS-CoV-2
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Ultraviolet radiation’s germicidal efficacy depends on several parameters, including wavelength, radiant exposure, microbial physiology, biological matrices, and surfaces. In this work, several ultraviolet radiation sources (a low-pressure mercury lamp, a KrCl excimer, and four UV LEDs) emitting continuous or pulsed irradiation were compared. The greatest log reductions in E. coli cells and B. subtilis endospores were 4.1 ± 0.2 (18 mJ cm −2 ) and 4.5 ± 0.1 (42 mJ cm −2 ) with continuous 222 nm, respectively. The highest MS2 log reduction observed was 2.7 ± 0.1 (277 nm at 3809 mJ cm −2 ). Log reductions of SARS-CoV-2 with continuous 222 nm and 277 nm were ≥ 3.4 ± 0.7, with 13.3 mJ cm −2 and 60 mJ cm −2 , respectively. There was no statistical difference between continuous and pulsed irradiation (0.83–16.7% [222 nm and 277 nm] or 0.83–20% [280 nm] duty rates) on E. coli inactivation. Pulsed 260 nm radiation (0.5% duty rate) at 260 nm yielded significantly greater log reduction for both bacteria than continuous 260 nm radiation. There was no statistical difference in SARS-CoV-2 inactivation between continuous and pulsed 222 nm UV-C radiation and pulsed 277 nm radiation demonstrated greater germicidal efficacy than continuous 277 nm radiation. Greater radiant exposure for all radiation sources was required to inactivate MS2 bacteriophage. Findings demonstrate that pulsed irradiation could be more useful than continuous UV radiation in human-occupied spaces, but threshold limit values should be respected. Pathogen-specific sensitivities, experimental setup, and quantification methods for determining germicidal efficacy remain important factors when optimizing ultraviolet radiation for surface decontamination or other applications. Graphical abstract
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».