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Enregistrement W4416103130 · doi:10.1136/thorax-2025-btsabstracts.448

P267 Assessment of the impact of nebuliser type on fugitive emissions in a treatment room when delivering inhaled medications

2025· article· W4416103130 sur OpenAlexaff
Jason Suggett, L Clutterbuck, M. Nagel

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langue
DomaineMedicine
ThématiqueInhalation and Respiratory Drug Delivery
Établissements canadiensTrudell Medical International (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFugitive emissionsSalbutamolCleanroomInhalationAir monitoringNebulizerAerosolization

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Rationale Nebulisers are widely used to deliver inhaled medications. Fugitive emissions are aerosols created by the nebuliser that are not inhaled by the patient. Fugitive emissions along with nebuliser exudate may potentially contain viral pathogens which can pose a risk to others in close proximity. A laboratory investigation was performed to assess the potential for exposure to fugitive emissions within a treatment room. Methods Fugitive emissions produced by 3 different nebuliser types (AeroEclipse* II BAN* Nebuliser -breath-actuated, NebuTech† HDN† breath-enhanced, and Aerogen† Ultra-vibrating mesh) were assessed using salbutamol as a tracer and simulating an adult receiving a nebuliser treatment. Aerosol filters attached to breathing simulators were positioned 0.8 and 2 meters away from the nebuliser to represent caregivers within the room. Collection areas were also established within the test room to measure the amount of fugitive emissions/exudate that may have reached the caregiver but were not inhaled. The mass of salbutamol recovered from filters and collection surfaces was analysed by HPLC. Results Total recovered emissions/exudate varied depending on the type of nebuliser used. The BAN* Nebuliser produced the lowest amount of fugitive emissions. The vibrating mesh nebuliser produced a significantly higher recovered amount directly below the nebuliser compared to the other two devices. The distance between the patient and the healthcare worker was not determined to be a significant factor in the amount of exposure to fugitive emissions. Conclusions Healthcare workers should be aware of the potential risks associated with fugitive emissions from nebulisers and ways to minimise exposure. The choice of nebuliser can significantly affect the amount of fugitive emissions and exudate produced in a treatment environment.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,375
Écart entre enseignants0,351 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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