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Enregistrement W4392966263 · doi:10.1101/2024.03.17.24304429

Measuring the fitted filtration efficiency of cloth masks, medical masks and respirators

2024· preprint· en· W4392966263 sur OpenAlexafffund
Amanda A Tomkins, Gurleen Dulai, Ranmeet Dulai, Sarah Rassenberg, Darren Lawless, Scott Laengert, Rebecca S. Rudman, Shiblul Hasan, Charles‐François de Lannoy, Ken G. Drouillard, Catherine M. Clase

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2024
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfection Control and Ventilation
Établissements canadiensUniversity of WindsorMcMaster University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaLEO PharmaSanofiBayer HealthCareEnvironment and Climate Change CanadaRelypsaAstellas PharmaFresenius Medical Care North AmericaHamilton Health SciencesUniversity of WindsorAstraZenecaMcMaster UniversityPfizerAmgen
Mots-clésRespiratorFiltration (mathematics)Coronavirus disease 2019 (COVID-19)MathematicsStatisticsMaterials scienceMedicineComposite materialInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Importance Masks reduce transmission of SARS-CoV2 and other respiratory pathogens. Comparative studies of the fitted filtration efficiency of different types of masks of are few. Objective To describe the fitted filtration efficiency against small aerosols (0.02 – 1 µm) of medical and non-medical masks and respirators when worn, and how this is affected by user modifications (hacks) and by overmasking with a cloth mask. Design We tested a 2-layer woven-cotton cloth mask of a consensus design, ASTM-certified level 1 and level 3 masks, a non-certified mask, KF94s, KN95s, an N95 and a CaN99. Setting Closed rooms with ambient particles supplemented by salt particles. Participants 12 total participants; 21 – 55 years, 68% female, 77% white, NIOSH 1 to 10. Main Outcome and Measure Using standard methods and a PortaCount 8038, we counted 0.02–1µm particles inside and outside masks and respirators, expressing results as the percentage filtered by each mask. We also studied level 1 and level 3 masks with earguards, scrub caps, the knot-and-tuck method, and the effects of braces or overmasking with a cloth mask. Results Filtration efficiency for the cloth mask was 47-55%, for level 1 masks 52-60%, for level 3 masks 60-77%. A non-certified KN95 look-alike, two KF94s, and three KN95s filtered 57-77%, and the N95 and CaN99 97-98% without fit testing. External braces and overmasking with a well-fitting cloth mask increased filtration, but earguards, scrub caps, and the knot-and-tuck method did not. Limitations Limited number of masks of each type sampled; no adjustment for multiple comparisons. Conclusions and Relevance Well-fitting 2-layer cotton masks filter in the same range as level 1 masks when worn: around 50%. Level 3 masks and KN95s/KF94s filter around 70%. External braces or overmasking with a cloth-mask-on-ties produced filtration around 90%. Only N95s and CaN99s, both of which have overhead elastic, performed close to the occupational health and safety standards for fit tested PPE (>99%), filtering at 97-99%, without fit testing. These findings inform public health messaging about relative protection from aerosols from different mask types and increase understanding of findings of studies of implementation of masks and respirators. Key Points Question: How well do medical and non-medical masks filter aerosols when worn? Findings: Well-fitting 2-layer cotton masks, and level 1 medical masks were similar, both filtering around 50% of aerosols. Level 3 masks and KN95/KF94s were similar, filtering around 70%. N95s and CaN99s, without formal fit testing, filtered 97-98%. Meaning: Level 1 medical masks were not better than the well-fitting 2-layer cotton masks we tested. KN95/KF94s are not as efficient, when worn, as N95s and CaN99s. Overmasking and the use of external braces improve filtration: these are potentially useful strategies when N95s are not available. Abstract Figure

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)0,002
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,254 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2024
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Résumé présentoui

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