Size-Specific Filtration Performance of N95 Respirators After Decontamination by Moist Heat Incubation
Notice bibliographique
Résumé
Background: Decontamination and reuse of respirators have been proposed to mitigate the shortage of respirators during pandemics. The U.S. National Institute for Occupational Safety and Health (NIOSH)'s respirator filtration efficiency (FE) test has been used to confirm that decontamination procedures maintain minimum FE above 95% for N95s and similar respirators. However, it was hypothesized that the limited range of test particle sizes may not include the most penetrating particle size (MPPS) for all respirators, especially after decontamination by moist heat incubation (MHI). Materials and Methods: A custom-designed apparatus was used to measure size-specific FE for respirators across particle size bins between aerodynamic diameter of 0.07 and 1.97 μm using an electrical low-pressure impactor. FEs were measured for two N95 respirator models before and after 10 cycles of MHI. In addition, pressure drop through the respirator materials and scanning electron microscope (SEM) images of respirator layers were obtained before and after MHI. Results: For Kimtech™ brand N95 respirators, FE was not reduced at any size after MHI. For Safe Life brand N95s, FE was below 95% before MHI and decreased significantly after MHI. The MPPS for this respirator was outside the range defined in NIOSH test protocol, and increased after MHI. There was no appreciable change to the pressure drop through the two respirator models after MHI, nor was any deterioration in fiber integrity visible in SEM images. Conclusions: Based on the results of the present study and other studies in the literature, MHI can be used to decontaminate respirators without significant decrease in FE. However, potential effects of MHI on FE need to be assessed for each respirator model. The ability to evaluate size-specific FE across a wide range of particle sizes is important in identifying the MPPS and associated FE of respirators before and after MHI.
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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 | 0,001 | 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 ».