N95 Filtering Facepiece Respirator Use during Pregnancy: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This study was aimed to systematically review the use of filtering facepiece respirators, such asN95 masks, during pregnancy. STUDY DESIGN: A comprehensive search for primary literature using Medline, Embase, Scopus, Web of Science, and ClinicalTrials.gov was conducted from inception until April 2020 to find articles reporting outcomes of pregnant women using filtering facepiece respirator (FFR). Studies were selected if they included the use of FFR in pregnant women and reported an outcome of interest including physiologic changes (heart rate, respiratory rate, pulse oximetry, and fetal heart rate tracing) or subjective measures (thermal or exertional discomfort or fit). The Newcastle-Ottawa Quality Assessment scale was used to assess the risk of bias. The main outcome was to describe the physiologic changes in pregnant women compared with nonpregnant women. Due to the small number of studies and heterogeneity of reported outcomes a meta-analysis was not conducted. Results of the studies were synthesized into a summary of evidence table. RESULTS: We identified four studies, three cohort studies and one crossover study, comprising 42 women using FFR during pregnancy. Risk of bias was judged to be low. Studies were consistent in showing no significant increase in maternal heart rate, respiratory rate, oxygen saturation, and fetal heart rate between pregnant and nonpregnant women using N95 FFRs for short durations. Repeat fit testing was not supported for women gaining the recommended amount of weight during pregnancy. No evidence was found to reach conclusions about prolonged N95 FFR use in pregnancy. CONCLUSION: Limited duration N95 FFR use during pregnancy is unlikely to impart risk to the pregnant women or her fetus. KEY POINTS: · Limited N95 use unlikely to impart risk to pregnant woman/fetus.. · Prolonged N95 use in pregnancy is unstudied.. · Repeat fit testing in pregnancy likely unnecessary..
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».