Efficacy of ex vivo decontamination methods for chemical warfare agents on military working dog (Canis familiaris) cadaver skin tissue
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Evidence-based evaluation of working dog decontamination is needed following several contemporary events involving threats for contamination with hazardous materials. The purpose of this study was to describe the behavior of ex vivo neat chemical warfare agent exposure on military working dog breed-specific canine cadaver tissue and measure the potential effectiveness of standard and potential alternative decontamination methods. METHODS: Previously frozen German Shepherd, Belgian Malinois, and Labrador Retriever full-thickness skin tissue with attached hair coat was used to test the efficacy of decontamination procedures in the removal of sulfur mustard blister agent (HD) and organophosphate nerve agent (VX) chemical warfare contaminants. Four different decontamination treatments were evaluated: none, microfiber towel only (MFTO), low-water method (LWM), and high-water method (HWM). The lesser/nonhaired inner ear, paw pads, and underbelly were evaluated using a Reactive Skin Decontamination Lotion treatment. RESULTS: The MFTO condition showed a significant removal amount of HD and VX agent from hair coats. An average of 83.1 percent HD and 80.9 percent VX reduction in the initially applied agent was observed with microfiber towel wipes in all tested breeds. As tested, the MFTO method resulted in less recovered agent than the 4 percent chlorhexidine scrub LWM. The HWM resulted in an average of 80.3 percent HD and 98.7 percent VX reduction in the initially applied agent. CONCLUSION: The data suggest that the MFTO method alone may be an effective field expedient decontamination method for VX and HD in situations with limited water resources.
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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 | 0,001 | 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 ».