了解消毒剂 用好消毒剂--卫生部专家答记者问

新华网北京5月9日电(记者 杨维汉 朱玉)消毒剂在预防“非典”过程中起到重要作用,日前,卫生部消毒卫生标准委员会副主任委员袁洽匡就了解、使用消毒剂答记者问。

问:什么是消毒剂?

答:消毒剂是指用于杀灭传播媒介上病原微生物,使其达到无害化要求的制剂,它不同于抗生素,它在防病中的主要作用是将病原微生物消灭于人体之外,切断传染病的传播途径,达到控制传染病的目的。

问:消毒剂按照其作用水平如何分类?

答:人们常称消毒剂为“化学消毒剂”,按照其作用的水平可分为灭菌剂、高效消毒剂、中效消毒剂、低效消毒剂。

灭菌剂:可杀灭一切微生物使其达到灭菌要求的制剂。包括甲醛、戊二醛、环氧乙烷、过氧乙酸、过氧化氢、二氧化氯等。

高效消毒剂:指可杀灭一切细菌繁殖体(包括分枝杆菌)、病毒、真菌及其孢子等,对细菌芽胞也有一定杀灭作用,达到高水平消毒要求的制剂。包括含氯消毒剂、臭氧、甲基乙内酰脲类化合物、双链季铵盐等。

中效消毒剂:指仅可杀灭分枝杆菌、真菌、病毒及细菌繁殖体等微生物,达到消毒要求的制剂。包括含碘消毒剂、醇类消毒剂、酚类消毒剂等。

低效消毒剂:指仅可杀灭细菌繁殖体和亲脂病毒,达到消毒剂要求的制剂。包括苯扎溴铵等季铵盐类消毒剂、氯己定(洗必泰)等二胍类消毒剂,汞、银、铜等金属离子类消毒剂及中草药消毒剂。

问:现在较常用的化学消毒剂消毒机理是什么?如何使用?

答:按化学性质的不同,现在较常用的化学消毒剂包括:过氧化物类消毒剂:由于它们具有强氧化能力,各种微生物对其十分敏感,可将所有微生物杀灭。这类消毒剂包括过氧化氢(30%至90%不等)、过氧乙酸(18%至20%)、二氧化氯和臭氧等。它们的优点是消毒后在物品上不留残余毒性,但由于化学性质不稳定需现用现配,使用不方便,且因其氧化能力强,高浓度时可刺激、损害皮肤黏膜、腐蚀物品。其中过氧乙酸常用于被病毒污染物品或皮肤消毒,一般消毒物品时可用0.5%,消毒皮肤时可用0.2%至0.4%,作用时间为3分钟。在无人环境中可用于空气消毒,用2%过氧乙酸喷雾(按每立方米8毫升计算),或加热过氧乙酸(按每升1克计算),作用1小时后开窗通风。二氧化氯可用于物品表面消毒,浓度为每立方米500毫克,作用30分钟。臭氧也是一种强氧化剂,溶于水时杀菌作用更为明显,常用于水的消毒,饮用水消毒时加臭氧量为每升0.5至1.5毫克,水中余臭氧量每升0.1至0.5毫克维持10分钟可达到消毒要求,在水质较差时,应加大臭氧加入量,每升3至6毫克。

含氯消毒剂:指溶于水产生具有杀微生物活性的次氯酸的消毒剂,其杀微生物有效成分常以有效氯表示。次氯酸分子量小,易扩散到细菌表面,并穿透细胞膜进入菌体内,使菌体蛋白氧化导致细菌死亡。含氯消毒剂可杀灭各种微生物,包括细菌繁殖体、病毒、真菌、结核杆菌和抗力最强的细菌芽胞。这类消毒剂包括:无机氯化合物,如次氯酸钠(10%至20%)、漂白粉(25%)、漂粉精(次氯酸钙为主,80%至85%)、氯化磷酸三钠(3%至5%);有机氯化合物,如二氯异氰尿酸钠(60%至64%)、三氯异氰尿酸(87%至90%)、氯铵T(24%)等无机氯性质不稳定,易受光、热和潮湿的影响,丧失其有效成分,有机氯则相对稳定,但是溶于水之后均不稳定。他们的杀微生物作用明显受使用浓度、作用时间的影响,一般说来,有效氯浓度越高、作用时间越长消毒效果越好。PH值越低消毒效果越好;温度越高杀微生物作用越强;但是当有机物(如血液、唾液和排泄物)存在时消毒效果可明显下降。此时应加大消毒剂使用浓度或延长作用时间。但是高浓度含氯消毒剂对人呼吸道黏膜和皮肤有明显刺激作用,对物品有腐蚀和漂白作用,大量使用还可污染环境。因此,使用时详细阅读说明书,按不同微生物污染的物品选用适当浓度和作用时间,一般来说,杀灭病毒可选用有效氯每升1000毫克,作用30分钟。此类消毒剂常用于环境、物品表面、食具、饮用水、污水、排泄物、垃圾等消毒。

问:其他常用化学消毒剂包括哪些?消毒机理是什么?如何使用?

答:按化学性质的不同,其他常用化学消毒剂包括:醛类消毒剂:包括甲醛和戊二醛。此类消毒为一种活泼的烷化剂作用于微生物蛋白质中的氨基、羟基,从而破坏蛋白质分子,使微生物死亡。甲醛和戊二醛均可杀灭各种生物,由于它们对人体皮肤、黏膜有刺激和固化作用,并可使人致敏,因此不可用于空气、食具等消毒,一般仅使用于医院中医疗器械的消毒或灭菌,且经消毒或灭菌的物品必须用灭菌水将残留的消毒液冲洗干净才可使用。

醇类消毒剂:最常用的是乙醇和异丙醇,它可凝固蛋白质,导致微生物死亡,属于中效水平消毒剂,可杀灭细菌繁殖体,破坏多数亲脂性病毒,如单纯疱疹病毒、乙肝病毒、人类免疫缺陷病毒等。醇类杀微生物作用也可受有机物影响,而且由于容易挥发,应采用浸泡消毒,或反复擦拭以保证作用时间。醇类常作为某些消毒剂的溶剂,而且有增效作用。常用浓度为75%,据国外报道:80%乙醇对病毒具有良好的灭活作用。近年来,国内外有许多复合醇消毒剂,这些产品多用于手部皮肤消毒。

含碘消毒剂:包括碘酊和碘伏,它们赖以卤化微生物蛋白质使其死亡。可杀灭细菌繁殖体、真菌和部分病毒。可以用于皮肤、黏膜消毒,医院常用于外科洗手消毒。一般碘酊的使用浓度为2%,碘伏使用浓度为0.3%至0.5%。

酚类消毒剂:包括苯酚、甲酚、卤代苯酚及酚的衍生物,常用的煤酚皂,又名来苏尔,其主要成分为甲基苯酚。卤代苯酚可增强苯酚的杀菌作用,例如三氯强基二苯醚可作为防腐剂已经广泛用于临床消毒、防腐。

环氧乙烷又名氧化乙烯,属于高效消毒剂,可杀灭所有微生物。由于它的穿透力强,常将其用于皮革、塑料、医疗器械、用品包装后进行消毒或灭菌,而且对大多数物品无损害,可用于精密仪器、贵重物品的消毒,尤其对纸张色彩无影响,常将其用于书籍、文字档案材料的消毒。

此外,还有双胍类和季铵盐类消毒剂,它们属于阳离子表面活性剂,具有杀菌和去污作用,医院里一般用于非关键物品的清洁消毒,也可用于手消毒,将其溶于乙醇可增强其杀菌效果作为皮肤消毒剂。由于这类化合物可以改变细菌细胞膜的通透性,常将它们与其他消毒剂复配以提高其杀菌效果和杀菌速度。

转载于:https://www.cnblogs.com/jiankangweisheng/archive/2009/05/27/1491042.html

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值