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Enregistrement W3098773548 · doi:10.1371/journal.pone.0242304

Subject validation of reusable N95 stop-gap filtering facepiece respirators in COVID-19 pandemic

2020· article· en· W3098773548 sur OpenAlexafffund
William Ng, Arnaud Romeo Mbadjeu Hondjeu, A. Syrett, Rebecca Caragata, Dmitry Rozenberg, Zixuan Xiao, Vahid Anwari, Jessica Trac, Azad Mashari

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfection Control and Ventilation
Établissements canadiensUniversity of AlbertaToronto General HospitalHospital for Sick ChildrenUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Mots-clésRespiratorCoronavirus disease 2019 (COVID-19)PandemicSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)2019-20 coronavirus outbreakCoronavirus InfectionsBetacoronavirusVirologyMedicineMaterials scienceInfectious disease (medical specialty)Composite materialPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: The COVID-19 pandemic has unveiled widespread shortages of personal protective equipment including N95 respirators. Several centers are developing reusable stop-gap respirators as alternatives to disposable N95 respirators during public health emergencies, using techniques such as 3D-printing, silicone moulding and plastic extrusion. Effective sealing of the mask, combined with respiratory filters should achieve 95% or greater filtration of particles less than 1um. Quantitative fit-testing (QNFT) data from these stop-gap devices has not been published to date. Our team developed one such device, the "SSM", and evaluated it using QNFT. METHODS: Device prototypes were iteratively evaluated for comfort, breathability and communication, by team members wearing them for 15-30min. The fit and seal were assessed by positive and negative pressure user seal checks. The final design was then formally tested by QNFT, according to CSA standard Z94.4-18 in 40 volunteer healthcare providers. An overall fit-factor >100 is the passing threshold. Volunteers were also tested by QNFT on disposable N95 masks which had passed qualitative fit testing (QLFT) by institutional Occupational Health and Safety Department. RESULTS: The SSM scored 3.5/5 and 4/5 for comfort and breathability. The median overall harmonic mean fit-factors of disposable N95 and SSM were 137.9 and 6316.7 respectively. SSM scored significantly higher than disposable respirators in fit-test runs and overall fit-factors (p <0.0001). Overall passing rates in disposable and SSM respirators on QNFT were 65% and 100%. During dynamic runs, passing rates in disposable and SSM respirators were 68.1% and 99.4%; harmonic means were 73.7 and 1643. CONCLUSIONS: We present the design and validation of a reusable N95 stop-gap filtering facepiece respirator that can match existent commercial respirators. This sets a precedence for adoption of novel stop-gap N95 respirators in emergency situations.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,469
Score d'incertitude au seuil0,364

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,181
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,139 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations12
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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