Development, manufacturing, and preliminary validation of a reusable half-face respirator during the COVID-19 pandemic
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The COVID-19 pandemic has led to widespread shortages of N95 respirators and other personal protective equipment (PPE). An effective, reusable, locally-manufactured respirator can mitigate this problem. We describe the development, manufacture, and preliminary testing of an open-hardware-licensed device, the "simple silicone mask" (SSM). METHODS: A multidisciplinary team developed a reusable silicone half facepiece respirator over 9 prototype iterations. The manufacturing process consisted of 3D printing and silicone casting. Prototypes were assessed for comfort and breathability. Filtration was assessed by user seal checks and quantitative fit-testing according to CSA Z94.4-18. RESULTS: The respirator originally included a cartridge for holding filter material; this was modified to connect to standard heat-moisture exchange (HME) filters (N95 or greater) after the cartridge showed poor filtration performance due to flow acceleration around the filter edges, which was exacerbated by high filter resistance. All 8 HME-based iterations provided an adequate seal by user seal checks and achieved a pass rate of 87.5% (N = 8) on quantitative testing, with all failures occurring in the first iteration. The overall median fit-factor was 1662 (100 = pass). Estimated unit cost for a production run of 1000 using distributed manufacturing techniques is CAD $15 in materials and 20 minutes of labor. CONCLUSION: Small-scale manufacturing of an effective, reusable N95 respirator during a pandemic is feasible and cost-effective. Required quantities of reusables are more predictable and less vulnerable to supply chain disruption than disposables. With further evaluation, such devices may be an alternative to disposable respirators during public health emergencies. The respirator described above is an investigational device and requires further evaluation and regulatory requirements before clinical deployment. The authors and affiliates do not endorse the use of this device at present.
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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 | 0,000 |
| 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 ».