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Enregistrement W4399910742 · doi:10.1016/j.scitotenv.2024.174016

Filling the knowledge gap: Scoping review regarding sampling methods, assays, and further requirements to assess airborne viruses

2024· article· en· W4399910742 sur OpenAlexaff
Marta Dias, Bianca Gomes, Pedro Pena, Renata Cervantes, Alan Beswick, Caroline Duchaine, Annette Kolk, Anne Mette Madsen, Anne Oppliger, Clara Pogner, Philippe Duquenne, Inge M. Wouters, Brian Crook, Carla Viegas

Notice bibliographique

RevueThe Science of The Total Environment · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfection Control and Ventilation
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesStaatssekretariat für Bildung, Forschung und InnovationFundação para a Ciência e a TecnologiaInstituto Politécnico de LisboaMedical Research CouncilNational Health and Medical Research CouncilMinistério da Ciência, Tecnologia e Ensino SuperiorEuropean CommissionUK Research and Innovation
Mots-clésExposure assessmentPopulationSampling (signal processing)Data extractionComputer scienceRisk assessmentRisk analysis (engineering)Environmental healthMEDLINEMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Assessment of occupational exposure to viruses is crucial to identify virus reservoirs and sources of dissemination at an early stage and to help prevent spread between employees and to the general population. Measuring workers' exposure can facilitate assessment of the effectiveness of protective and mitigation measures in place. The aim of this scoping review is to give an overview of available methods and those already implemented for airborne virus' exposure assessment in different occupational and indoor environments. The results retrieved from the different studies may contribute to the setting of future standards and guidelines to ensure a reliable risk characterization in the occupational environments crucial for the implementation of effective control measures. The search aimed at selecting studies between January 1st 2010 and June 30th 2023 in the selected databases. Fifty papers on virus exposure assessment fitted the eligibility criteria and were selected for data extraction. Overall, this study identified gaps in knowledge regarding virus assessment and pinpointed the needs for further research. Several discrepancies were found (transport temperatures, elution steps, …), as well as a lack of publication of important data related to the exposure conditions (contextual information). With the available information, it is impossible to compare results between studies employing different methods, and even if the same methods are used, different conclusions/recommendations based on the expert judgment have been reported due to the lack of consensus in the contextual information retrieved and/or data interpretation. Future research on the field targeting sampling methods and in the laboratory regarding the assays to employ should be developed bearing in mind the different goals of the assessment.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,431
Score d'incertitude au seuil0,289

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,138
Tête enseignante GPT0,409
Écart entre enseignants0,272 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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