Surfactant Concentration and Type Affects the Removal of Escherichia coli from Pig Skin During a Simulated Handwash
Notice bibliographique
Résumé
The effect of surfactant type and concentration on a bland soap formulations ability to remove bacteria from hands remains largely unstudied. Several combinations of surfactants and water were combined to test bacterial removal efficacy using a handwashing device (two pieces of pig skin and a mechanical motor) to simulate a handwash. A nalidixic acid resistant, non-pathogenic strain of Escherichia coli (ATCC 11229) was used. Two anionic surfactants, sodium lauryl sulfate and sodium stearoyl lactylate, and two nonionic surfactants, poloxamer 407 and sorbitan monostearate, each in concentrations of 2%, 5%, and 10% were studied. A slight positive (r2=0.17) but significant (p=0.03) correlation was observed between hydrophile-lipophile balance value and mean log reduction. No correlation was observed between pH of the treatment solution and the mean log reduction (r2=0.05, p=0.25). A 10% sodium lauryl sulfate mixture showed the highest log reduction (x̄= 1.1 log cfu reduction, SD=0.54), and was the only treatment significantly different from washing with water (p=0.0005). There was a correlation between increasing surfactant concentrations above the critical micelle concentration, and mean microbial reduction (r2=0.62, p=0.001).
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».