Microwave- and Heat-Based Decontamination of N95 Filtering Facepiece Respirators: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Final peer-reviewed article: https://doi.org/10.1016/j.jhin.2020.08.005Background: In pandemic situations such as COVID-19, shortages of proper protective equipment are common. One solution may be to decontaminate equipment such as facemasks for reuse.Aim: The aim of this review was to collect and synthesize existing information on decontamination of N95 filtering facepiece respirators (FFRs) using microwave and heat-based treatments, with special attention to impact on mask function (aerosol penetration, airflow resistance) and fit.Methods: A systematic review (PROSPERO ID pending) of literature available on Medline, Embase, Global Health, JISRP and JEFF was conducted. Records were screened independently by two reviewers, and data was extracted and analyzed from studies that reported on the effects of microwave- or heat-based decontamination on N95 FFR performance and/or microbial load. Results: All interventions successfully destroyed viral/bacterial contaminants. Other than autoclaving, which significantly increased aerosol penetration, moist and dry microwave and heat conditions did not significantly impact functional parameters or fit. However, several conditions caused physical damage to at least one N95 model. Conclusions: Microwave irradiation and heat provides safe and effective decontamination options for N95 FFR reuse during critical shortages. However, autoclaving masks is not recommended by the evidence in this review. Any mask disinfected using these methods should be inspected for physical degradation before reuse.NOTE: The experiments summarized in this manuscript are performed under specialized laboratory conditions. Household appliances should not be used for any purposes that are not indicated in their manufacturer-supplied guidelines, including mask decontamination. Doing so may lead to damage or injury.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 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 ».