Physiological Effects of Wearing N95 Respirator on Medical Staff During Prolong Work Hours in Covid-19 Departments
Notice bibliographique
Résumé
Abstract BackgroundSince the emergence of coronavirus disease, health care professionals in high-risk environments are mandated to wear N95 respirators for prolonged periods. The effect of this prolonged use on cardio-respiratory variables and gas-exchange is poorly defined. The objective of the current study was to determine gas exchange abnormalities and physiological changes among healthcare workers during a 4-hour emergency department (ED) shift while wearing the N95 respirator.MethodsThis was a single-center prospective observational study that consisted of medical staff working at the Sheba Medical Center ED. Physiological effects and gas exchange variables were obtained under normal breathing conditions and after 4-hour shifts while continuously wearing an N95 respirator. Comparisons of paired measurements were performed using a non-parametric Wilcoxon matched-pairs signed-rank test.ResultsForty-one subjects were included in the study. Prolonged N95 respirator use was associated with a significant decline in plasma pH [7.35mmHg vs. 7.34mmHg, P=0.02], PvO2 [23.2 mmHg vs. 18.6 mmHg, P<0.001] and a concurrent increase in EtCO2 [32.5mmHg vs. 38.5mmHg, p<0.0001]. PvCO2 and bicarbonate levels did not differ. No significant change was observed for heart rate or oxygen saturation. ConclusionUsing an N95 respirator for prolonged periods by healthcare professionals may provoke changes in gas exchange. The clinical significance of these changes in terms of symptoms or longer-term health status is unknown and remains to be determined.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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) | 0,002 | 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 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 ».