Enhanced protection face masks do not adversely impact thermophysiological comfort
Notice bibliographique
Résumé
The World Health Organization has advocated mandatory face mask usage to combat the spread of COVID-19, with multilayer masks recommended for enhanced protection. However, this recommendation has not been widely adopted, with noncompliant persons citing discomfort during prolonged usage of face masks. And yet, a scientific understanding on how face mask fabrics/garment systems affect thermophysiological comfort remains lacking. We aimed to investigate how fabric/garment properties alter the thermal and evaporative resistances responsible for thermophysiological strain. We constructed 12 different layered facemasks (D1-D5, T1-T6, Q1) with various filters using commercially available fabrics. Three approaches were employed: (1) the evaporative and thermal resistances were measured in all the test face masks using the medium size to determine the effect of fabric properties; (2) the effect of face mask size by testing close-fitted (small), fitted (medium) and loose fitted (large) face mask T-6; (3) the effect of face mask fit by donning a large size face mask T-6, both loose and tightened using thermal manikin, Newton. ANOVA test revealed that the additional N95 middle layer filter has no significant effect on the thermal resistances of all the face masks, and evaporative resistances except for face masks T-2 and T-3 (P-values<0.05) whereas size significantly affected thermal and evaporative resistances (P-values<0.05). The correlation coefficient between the air gap size and the thermal and evaporative resistance of face masks T-6 were R2 = 0.96 and 0.98, respectively. The tight fit large face mask had superior performance in the dissipation of heat and moisture from the skin (P-values <0.05). Three-layer masks incorporating filters and water-resistant and antimicrobial/antiviral finishes did not increase discomfort. Interestingly, using face masks with fitters improved user comfort, decreasing thermal and evaporative resistances in direct opposition to the preconceived notion that safer masks decrease comfort.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».