Efficacy and Use of Cloth Masks: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
During the coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic, there has been a global shortage of personal protective equipment (PPE). In this setting, cloth masks may play an important role in limiting disease transmission; however, current literature on the use of cloth masks remains inconclusive. This review aims to integrate current studies and guidelines to determine the efficacy and use of cloth masks in healthcare settings and/or the community. Evidence-based suggestions on the most effective use of cloth masks during a pandemic are presented. Embase, MEDLINE, and Google Scholar were searched on March 31, 2020, and updated on April 6, 2020. Studies reporting on the efficacy, usability, and accessibility of cloth masks were included. Additionally, a search of guidelines and recommendations on cloth mask usage was conducted through published material by international and national public health agencies. Nine articles were included in this review after full-text screening. The clinical efficacy of a face mask is determined by the filtration efficacy of the material, fit of the mask, and compliance to wearing the mask. Household fabrics such as cotton T-shirts and towels have some filtration efficacy and therefore potential for droplet retention and protection against virus-containing particles. However, the percentage of penetration in cloth masks is higher than surgical masks or N95 respirators. Cloth masks have limited inward protection in healthcare settings where viral exposure is high but may be beneficial for outward protection in low-risk settings and use by the general public where no other alternatives to medical masks are available.
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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 | 0,009 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 ».