An Added Benefit of Masks During the COVID-19 Pandemic: Ultraviolet Protection
Notice bibliographique
Résumé
The widespread use of masks during the COVID-19 pandemic presents a new avenue for protecting the lower half of the face from the harms of sun exposure. The increased social acceptability of masks, which may persist post-pandemic, has the potential to impact prevention of photosensitive disorders, photoaging, and skin cancer. The authors sought to review clinically relevant information on the ultraviolet (UV) shielding properties of masks. This synthesis of current research will help physicians counsel patients on optimal mask choices, from both dermatological and public health viewpoints. The variables impacting the UV protection of masks were reviewed, including fabric type, construction, porosity, and color. Other factors related to wear and use such as moisture, stretch, laundering, and sanitization are discussed in the context of the pandemic. Black, tightly woven, triple-layered polyester cloth masks were determined to be optimal for UV protection. The most protective choice against both SARS-CoV-2 and UV radiation is a medical mask worn underneath the aforementioned cloth mask. In order to preserve the filtration capacity of the fabric, masks should be changed once they have become moist. Washing cotton masks before first use in laundry detergents containing brightening agents increases their UV protection. Overall, cloth masks for the public that are safest against SARS-CoV-2 are generally also the most protective against UV damage. People should be encouraged to procure a high-quality mask to simultaneously help reduce the spread of SARS-CoV-2 and shield against sun exposure. Further investigation is needed on the UV-protective properties of medical masks.
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 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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».