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Enregistrement W4231537645 · doi:10.31219/osf.io/8usx6

Efficacy and Safety of Disinfectants for Decontamination of N95 and SN95 Filtering Facepiece Respirators: Protocol for a Systematic Review

2020· review· en· W4231537645 sur OpenAlexaffabout
Katie O’Hearn, Richard Webster, Anne Tsampalieros, Margaret Sampson, Lindsey Sikora, Shira Gertsman, Jess Gibson, Rhiannon Ng, James Dayre McNally

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfection Control and Ventilation
Établissements canadiensChildren's Hospital of Eastern OntarioUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRespiratorPersonal protective equipmentHuman decontaminationEconomic shortageCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Protocol (science)MedicineInfection controlHealth careMedical emergencyEnvironmental healthIntensive care medicineInfectious disease (medical specialty)DiseaseAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

During the COVID-19 pandemic, a shortage of personal protective equipment (PPE), namely surgical masks, N95 masks, and gowns, has been experienced by some hospitals and could be expected in others due to a rapidly increased need. One method of addressing the shortage is to decontaminate and re-use PPE. The Centres for Disease Control (CDC) specifically recommends N95 filtering facepiece respirators (FFRs) for healthcare workers who are interacting with patients with COVID-19. There are anecdotal reports and published literature evaluating the potential of using disinfectants, such as hydrogen peroxide and bleach to decontaminate FFRs, with mixed reports of impact on structural integrity. To date this literature has not been comprehensively synthesized and the purpose of this review is to systematically review the existing literature on the use of disinfectants for the decontamination of facemask PPE.This information will be used to contribute to FFR decontamination protocols at the Children’s Hospital of Eastern Ontario and shared with other hospitals in Ontario, Canada, and internationally.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,193
Score d'incertitude au seuil0,640

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,417
Écart entre enseignants0,353 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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