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Enregistrement W4310644990 · doi:10.7326/m22-1966

Medical Masks Versus N95 Respirators for Preventing COVID-19 Among Health Care Workers

2022· article· en· W4310644990 sur OpenAlexafffundabout
Mark Loeb, Amy Bartholomew, Madiha Hashmi, Wadea Tarhuni, Mohamed Hassany, Ilan Youngster, Ranjani Somayaji, Oscar Larios, Joseph Kim, Bayan Missaghi, Joseph Vayalumkal, Dominik Mertz, Zain Chagla, Maureen Cividino, Karim Ali, Sarah Mansour, Lana A. Castellucci, Charles Frenette, Leighanne Parkes, Mark Downing, Matthew Muller, Verne Glavin, Jennifer Newton, Ravi Hookoom, Jerome A. Leis, James Kinross, Stephanie Smith, Sayem Borhan, Pardeep Singh, Eleanor Pullenayegum, John Conly

Notice bibliographique

RevueAnnals of Internal Medicine · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfection Control and Ventilation
Établissements canadiensUniversity of TorontoAlberta Hospital EdmontonSt Joseph's Health CentreSunnybrook Health Science CentreJewish General HospitalMcGill University Health CentreUniversity of OttawaSt. Joseph’s Healthcare HamiltonHamilton Health SciencesNiagara Health SystemUniversity of SaskatchewanMcMaster UniversityCanadian Heart Research CentreUniversity of Alberta HospitalHealth Sciences CentreOttawa HospitalMontfort HospitalAlberta Health ServicesUniversity of CalgaryImpact
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchWorld Health Organization
Mots-clésRespiratorMedicineCoronavirus disease 2019 (COVID-19)2019-20 coronavirus outbreakSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Emergency medicineBetacoronavirusPandemicMedical emergencyHealth careIntensive care medicineVirologyInternal medicineOutbreakInfectious disease (medical specialty)Disease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: It is uncertain if medical masks offer similar protection against COVID-19 compared with N95 respirators. OBJECTIVE: To determine whether medical masks are noninferior to N95 respirators to prevent COVID-19 in health care workers providing routine care. DESIGN: Multicenter, randomized, noninferiority trial. (ClinicalTrials.gov: NCT04296643). SETTING: 29 health care facilities in Canada, Israel, Pakistan, and Egypt from 4 May 2020 to 29 March 2022. PARTICIPANTS: 1009 health care workers who provided direct care to patients with suspected or confirmed COVID-19. INTERVENTION: Use of medical masks versus fit-tested N95 respirators for 10 weeks, plus universal masking, which was the policy implemented at each site. MEASUREMENTS: The primary outcome was confirmed COVID-19 on reverse transcriptase polymerase chain reaction (RT-PCR) test. RESULTS: In the intention-to-treat analysis, RT-PCR-confirmed COVID-19 occurred in 52 of 497 (10.46%) participants in the medical mask group versus 47 of 507 (9.27%) in the N95 respirator group (hazard ratio [HR], 1.14 [95% CI, 0.77 to 1.69]). An unplanned subgroup analysis by country found that in the medical mask group versus the N95 respirator group RT-PCR-confirmed COVID-19 occurred in 8 of 131 (6.11%) versus 3 of 135 (2.22%) in Canada (HR, 2.83 [CI, 0.75 to 10.72]), 6 of 17 (35.29%) versus 4 of 17 (23.53%) in Israel (HR, 1.54 [CI, 0.43 to 5.49]), 3 of 92 (3.26%) versus 2 of 94 (2.13%) in Pakistan (HR, 1.50 [CI, 0.25 to 8.98]), and 35 of 257 (13.62%) versus 38 of 261 (14.56%) in Egypt (HR, 0.95 [CI, 0.60 to 1.50]). There were 47 (10.8%) adverse events related to the intervention reported in the medical mask group and 59 (13.6%) in the N95 respirator group. LIMITATION: Potential acquisition of SARS-CoV-2 through household and community exposure, heterogeneity between countries, uncertainty in the estimates of effect, differences in self-reported adherence, differences in baseline antibodies, and between-country differences in circulating variants and vaccination. CONCLUSION: Among health care workers who provided routine care to patients with COVID-19, the overall estimates rule out a doubling in hazard of RT-PCR-confirmed COVID-19 for medical masks when compared with HRs of RT-PCR-confirmed COVID-19 for N95 respirators. The subgroup results varied by country, and the overall estimates may not be applicable to individual countries because of treatment effect heterogeneity. PRIMARY FUNDING SOURCE: Canadian Institutes of Health Research, World Health Organization, and Juravinski Research Institute.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,099
Tête enseignante GPT0,435
Écart entre enseignants0,336 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

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

En bref

Citations84
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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