Impact of ultraviolet radiation on filtering facepiece respirators and SARS-CoV-2 detection
Notice bibliographique
Résumé
Introduction The global coronavirus disease (COVID-19) pandemic of 2020 caused by SARS-CoV-2 resulted in a shortage of filtering facepiece respirators (FFRs), such as N95 and KN95 masks. Ultraviolet-C (UV-C) irradiation has been proposed as a potential decontamination method to enable FFR reuse and mitigate the shortage. This study aims to evaluate the impact of UV-C irradiation on the filtration efficiency (FE) of various FFR types and SARS-CoV-2 RNA degradation. Method We evaluated the effect of UV-C irradiation (60–900 mJ/cm2) on the FE using various particle sizes (PSs, 0.3–5 μm) representing seven common FFR types (3M-8210, 3M-1860, Gerson 1730, Medline, Benehal, KN95 “duck shape,” and KN95 “molded shape”) and the stability of the SARS-CoV-2 RNA genes (E, RdRp2, RdRp4, and N) using reverse transcription quantitative real-time polymerase chain reaction (RT-qPCR). Results Following UV-C exposure, the FE of the FFRs at all PSs was >98%, with no significant differences among them (p > 0.05). UV-C irradiation significantly increased the RT-qPCR cycle threshold values (ΔCt) for the E, RdRp2, and RdRp4 SARS-CoV-2 genes (p ≤ 0.001) compared with the control, indicating marked RNA degradation; however, it did not significantly affect N gene stability (p = 0.612). Discussion These results support the use of UV-C as an effective decontamination technique for FFRs, particularly during periods of shortage.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».