Health Care Workers and Respiratory Protection: Is the User Seal Check a Surrogate for Respirator Fit-Testing?
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».