Subject validation of reusable N95 stop-gap filtering facepiece respirators in COVID-19 pandemic
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».