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Enregistrement W4402025756 · doi:10.1016/j.infpip.2024.100395

Methods to assess environmental surface disinfectants against viruses: the quest and recommendations for a globally harmonized approach to microbicide testing

2024· review· en· W4402025756 sur OpenAlexaffabout
Syed A. Sattar, Bahram Zargar, Jason A. Tetro

Notice bibliographique

RevueInfection Prevention in Practice · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueViral gastroenteritis research and epidemiology
Établissements canadiensCredit Valley HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicrobicideMandateRisk analysis (engineering)HarmonizationMicrobicides for sexually transmitted diseasesHuman healthBusinessEnvironmental healthMedicineVirologyHealth servicesPolitical sciencePopulationHuman immunodeficiency virus (HIV)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Viruses pose a wide-ranging and significant risk to human health through acute and persistent infections that may confer risks for sequelae including musculoskeletal, immunological, and oncological disease. Infection prevention and control (IPAC) remains a highly effective, generic, global, and cost-effective means to mitigate virus spread. IPAC recommends proper disinfection of high-touch environmental surfaces (HITES) to reduce the risk of direct and indirect virus spread. The United States, Canada and many other countries mandate pre-market assessments of HITES disinfectants against viruses and other types of microbial pathogens. However, there are basic disparities in the regulation of disinfectants. Such incongruity in test protocols interferes with the determination of the true breadth of the microbicidal potential of a given product in the field where target pathogens are often unknown or may be encountered as mixtures. This review examines the various methodological disparities and recommends a more cohesive and harmonized approach. While there is particular emphasis on viruses here, an overall harmonization in microbicide testing of HITES disinfectants will greatly assist the numerous stakeholders involved in IPAC.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,989
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,274
Tête enseignante GPT0,538
Écart entre enseignants0,264 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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