Navigating the risks of flying during COVID-19: a review for safe air travel
Notice bibliographique
Résumé
RATIONALE FOR REVIEW: With air travel restarting, there has been much discourse about the safety of flying during the pandemic. In travel medicine, risk assessment includes estimating baseline risk to the traveller, recognizing factors that may modify that risk, considering the role of interventions to decrease that risk and accounting for a traveller's perception and tolerance of risk. The goals of this review are to identify the in-flight transmission risks of commercial air travel, provide recommendations about the risks of flying during the pandemic and propose strategies to mitigate the spread of COVID-19. KEY FINDINGS: The airline industry has taken a layered approach to increase passenger safety through effective onboard ventilation, extended ventilation at the gate, boarding and deplaning strategies, improved aircraft disinfection and pre-flight screening such as temperature checks and COVID-19 testing. Proximity to an index case may contribute to the risk of transmission more than the seat type or location. The use of face masks has significantly reduced onboard transmission, and mandatory in-flight mask-wearing policies are being enforced. Innovations such as digital health passports may help standardize screening entry requirements at airports and borders, allowing for a safer return to travel. RECOMMENDATIONS: In-flight transmission of SARS-CoV-2 is a real risk, which may be minimized by combining mitigation strategies and infection prevention measures including mandatory masking onboard, minimizing unmasked time while eating, turning on gasper airflow in-flight, frequent hand sanitizing, disinfecting high touch surfaces, promoting distancing while boarding and deplaning, limiting onboard passenger movement, implementing effective pre-flight screening measures and enhancing contact tracing capability. Assessing risk is a cornerstone of travel medicine. It is important to evaluate the multiple factors contributing to the cumulative risk of an individual traveller during the COVID-19 pandemic and to employ a multi-pronged approach to reduce that risk.
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 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 | 0,004 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».