Extended use or reuse of single-use surgical masks and filtering face-piece respirators during the coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic: A rapid systematic review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Shortages of personal protective equipment during the coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic have led to the extended use or reuse of single-use respirators and surgical masks by frontline healthcare workers. The evidence base underpinning such practices warrants examination. OBJECTIVES: To synthesize current guidance and systematic review evidence on extended use, reuse, or reprocessing of single-use surgical masks or filtering face-piece respirators. DATA SOURCES: We used the World Health Organization, the European Centre for Disease Prevention and Control, the US Centers for Disease Control and Prevention, and Public Health England websites to identify guidance. We used Medline, PubMed, Epistemonikos, Cochrane Database, and preprint servers for systematic reviews. METHODS: Two reviewers conducted screening and data extraction. The quality of included systematic reviews was appraised using AMSTAR-2. Findings were narratively synthesized. RESULTS: In total, 6 guidance documents were identified. Levels of detail and consistency across documents varied. They included 4 high-quality systematic reviews: 3 focused on reprocessing (decontamination) of N95 respirators and 1 focused on reprocessing of surgical masks. Vaporized hydrogen peroxide and ultraviolet germicidal irradiation were highlighted as the most promising reprocessing methods, but evidence on the relative efficacy and safety of different methods was limited. We found no well-established methods for reprocessing respirators at scale. CONCLUSIONS: Evidence on the impact of extended use and reuse of surgical masks and respirators is limited, and gaps and inconsistencies exist in current guidance. Where extended use or reuse is being practiced, healthcare organizations should ensure that policies and systems are in place to ensure these practices are carried out safely and in line with available guidance.
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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 | 0,002 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».