A systematic review of passing fit testing of the masks and respirators used during the COVID-19 pandemic: Part 1-quantitative fit test procedures
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: During respiratory infection pandemics, masks and respirators are highly sought after, especially for frontline healthcare workers and patients carrying respiratory viruses. The objective of this study was to systematically review fit test pass rates and identify factors influencing the fitting characteristics. METHODS: Potentially relevant studies were identified using PubMed, Scopus, Web of Science, and Science Direct during the COVID-19 pandemic from February 5, 2020, to March 21, 2023. The search strategy using the following keywords was conducted: Quantitative Fit Test, Condensation Nuclei Counter, Controlled Negative Pressure, PortaCount, Sibata, Accufit, Fit, Seal, Mask, Respirator, Respiratory Protective Device, Respiratory Protective Equipment, Protective Device, Personal Protective Equipment, COVID-19, Coronavirus, and SARS-CoV-2. The quality of the included studies was also assessed using the Newcastle-Ottawa scale. RESULTS: A total of 137 articles met the eligibility criteria. Fifty articles had a quality score of less than 7 (good quality). A total of 21 studies had a fit test pass rate of less than 50%. 26 studies on disposable respirators and 11 studies on reusable respirators had an FF of less than 50 and less than 200, respectively. The most influential factors include respirator brand/model, style, gender, ethnicity, facial dimensions, facial hair, age, reuse, extensive movement, seal check, comfort and usability assessment, and training. CONCLUSION: 37.36% of the disposable respirator studies and 43% of the reusable respirator studies did not report fit test results. 67.86% of the disposable respirator studies had a fit test pass rate greater than 50%, and 35.84% of these studies had an FF greater than 100. Also, 85.71% of the reusable respirator studies had a fit test pass rate greater than 50%, and 52.77% of these studies had an FF greater than 1000. Overall, the fit test pass rate was relatively acceptable. Newly developed or modified respirators must undergo reliable testing to ensure the protection of HCWs. Subject and respirator characteristics should be considered when implementing fit testing protocols. An optimal fit test panel should be developed prior to respirator design, certification, procurement decisions, and selection procedures.
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 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 | 0,002 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».