Mechanistic investigation of fitted mask source control efficacy for sub-micrometer aerosols
Notice bibliographique
Résumé
Severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) and other mucosal respiratory viruses spread through both respiratory droplets and aerosols. The apparent filtration efficiency of surgical, KN95, and N95 masks, donned on a physiologically realistic headform, is evaluated as source control for aerosol particle sizes in the 0.2 to 1 μm range. Material filtration efficiency is also evaluated to establish baseline values in the absence of leakages associated with mask fit. Barrier methods with higher stated filtration efficiency demonstrated greater filtration of sub-micrometer particles. However, the apparent filtration efficiency (ηAFE) was equivalent across the entire spectrum of sub-micrometer particle sizes tested, in contrast to the material filtration efficiency that was sensitive to particle size for the same aerosols. Aided by flow visualization, the analysis of the results shows that the apparent mask filtration efficiency is driven by leakages at the mask-skin interface. The conclusion was reinforced by a comparative analysis with relevant data available from other studies. The obtained statistics provide a range of outward filtration efficiencies that can be expected for an average user who follows manufacturer donning instructions, with 6%≲ηAFE≲40%, 24%≲ηAFE≲54%, and 52%≲ηAFE≲82% expected for a certified surgical, KN95, and N95 masks, respectively. The analysis also highlights important methodological considerations for future studies.Copyright © 2025 American Association for Aerosol Research
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».