The spatial and temporal effect of electrochromic windows on indoor and human microbiome in an inpatient hospital
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective: Improving the hospital environment and developing novel disinfection strategies are critical for infection control in healthcare settings. In this study, we explored the effects of electrochromic (EC) windows on indoor and patient microbiome in an inpatient hospital. Patient and setting: Hematology-Oncology patients at the University of Vermont Medical Center Methods: We conducted a prospective study in ten occupied patient rooms. Five of the patient rooms had active EC windows that tint dynamically to control for heat and glare, and the other five rooms had deactivated EC windows that simulated traditional windows and blinds. Samples were collected one day before patient admission as baseline and on the 1st, 3rd, and 5th day of the patient stay. Total bacterial abundance and bacterial community structure were determined through quantitative PCR and 16s rRNA Illumina MiSeq sequencing, respectively. Results: Patient rooms with active EC windows had significantly lower light intensity and temperature than traditional patient rooms with blinds. The absolute bacterial abundance and diversities on windows were significantly lower in rooms with EC windows and the bacterial composition changed after one day EC window activation. Compared to baseline, relative abundance of the Staphylococcus genus was significantly lower on EC window surface during the five-day experiment. In contrast, the air microbiome was more diverse in rooms with EC windows. Conclusion: Active electrochromic (EC) windows in patient rooms result in lower light intensity and temperature, reduced bacterial abundance and diversities on window surfaces, and a more diverse air microbiome, informing future healthcare design.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».