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Enregistrement W2139087400 · doi:10.1080/15459624.2011.566016

Health Care Workers and Respiratory Protection: Is the User Seal Check a Surrogate for Respirator Fit-Testing?

2011· article· en· W2139087400 sur OpenAlexafffund
Quinn Danyluk, Chun‐Yip Hon, Mike Neudorf, Annalee Yassi, Elizabeth Bryce, Bob Janssen, George Astrakianakis

Notice bibliographique

RevueJournal of Occupational and Environmental Hygiene · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOccupational Health and Safety Research
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaVancouver Coastal HealthPublic Health Agency of CanadaWorkers Compensation Board of British ColumbiaFraser Health
Organismes subventionnairesWorkSafeBC
Mots-clésRespiratorSeal (emblem)MedicinePersonal protective equipmentMedical emergencyEnvironmental healthCoronavirus disease 2019 (COVID-19)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Many agencies recommend that health care workers wear N95 filtering facepiece respirators (N95-FFR) to minimize occupational exposure to bioaerosols, such as tuberculosis and pandemic influenza. Published standards outline procedures for the proper selection of an N95-FFR model, including user seal checks and respirator fit-testing. Some health officials have argued that the respirator fit-test step should be eliminated altogether, given its additional time and cost factors, and that only a user seal check be utilized to ensure that an adequate face seal has been achieved. One of the aims of the current study is to examine whether a user seal check is an appropriate surrogate for respirator fit-testing. Subjects were assigned an N95-FFR and asked to perform a user seal check (as per manufacturer's instructions) after which they immediately underwent a respirator fit-test. Successfully passing a respirator fit-test was based on not detecting a leakage through the face seal (either qualitatively with a test agent or quantitatively with a particulate counter). The sample population consisted of 647 subjects who had never been previously fit-tested (naive), while the remaining 137 participants were experienced respirator users. Only four of the 647 naive subjects (0.62%) identified an inadequate seal during their user seal check. Of the 643 remaining naive subjects who indicated that they had an adequate face seal prior to fit-testing, 158 (25%) failed the subsequent quantitative fit-test and 92 (14%) failed the qualitative fit-test. All 137 experienced users indicated that they had an adequate seal after performing the user seal check; however, 41 (30%) failed the subsequent quantitative fit-test, and 30 (22%) failed the qualitative fit-test. These findings contradict the argument to eliminate fit-testing and rely strictly on a user seal check to evaluate face seal.

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)0,039
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,131
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,207

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0390,131
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,006
Communication savante0,0040,006
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0090,003
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 Opus0,215
Tête enseignante GPT0,421
Écart entre enseignants0,207 · 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

Citations46
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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