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Enregistrement W3161653034 · doi:10.21203/rs.3.rs-456096/v1

A reusable, locally manufactured, half- face respirator provides better protection than fitted disposable N95 masks: development and quantitative fit-testing comparison

2021· preprint· en· W3161653034 sur OpenAlexafffund
Arnaud Romeo Mbadjeu Hondjeu, William Ng, Vahid Anwari, Maggie Z. X. Xiao, Dmitry Rozenberg, Kate Kazlovich, Edem Afenu, Joshua Qua Hiansen, Azad Mashari

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2021
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfection Control and Ventilation
Établissements canadiensUniversity of AlbertaUniversity Health NetworkUniversity of TorontoToronto General HospitalHospital for Sick ChildrenToronto Western Hospital
Organismes subventionnairesUniversity of Toronto
Mots-clésRespiratorEconomic shortageComputer scienceOperations managementReliability engineeringEngineeringMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The COVID-19 pandemic has led to persistent supply shortages of respiratory protective equipment in many jurisdictions. Reusable industrial respirators have been proposed and deployed as an alternative, but also face severe supply limitations. In addition, industrial respirators do not filter the user’s expired breath, a major limitation in health care settings where bidirectional protection is required. We present the development and quantitative testing of a reusable silicone respirator that can be locally manufactured using low-cost desktop infrastructure. Using standardized quantitative fit-testing (QNFT including resting and activity components according to CSA Z94.4-18) in a cohort of 41 healthcare workers (HCWs), we compared the performance of the mask to the individually-fitted disposable N95 masks that the HCWs had been assigned by our institution. Overall QNFT pass rates for disposable N95 respirators were 58.5% vs. 100% for the reusable mask. For a production run of 1000 masks, unit cost is approximately $25 CAD in materials and 35 minutes in labor per mask. The device requires further testing to assess flow resistance, carbon dioxide rebreathing, and full conformance with technical standards required for regulatory approval.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,227
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,161
Tête enseignante GPT0,405
Écart entre enseignants0,245 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations3
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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