Effectiveness of using full personal protective equipment in reducing the transmission of SARS-CoV-2 in health care workers: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This systematic review aimed to assess the effectiveness of full personal protective equipment (PPE) in preventing COVID-19 transmission among health care workers. METHODS: Studies published from December 2019 to August 2024 were searched in MEDLINE, Embase, Cochrane Library, CINAHL, Epistemonikos, ClinicalTrials.gov, MedRxiv, and Web of Science. Full PPE was defined as the combination of respiratory protection (surgical mask, N95, or equivalents), eye protection (visor or goggles), gown, and gloves, as recommended by the World Health Organization (WHO). The comparator was partial PPE or no PPE. Two reviewers independently performed screening, data extraction, and risk of bias assessment. The review was registered on PROSPERO (CRD4202230259). RESULTS: Eight observational studies were included; 4 showed a significant reduction in transmission with full PPE. Seven studies compared full to partial PPE, and 1 compared full PPE to no protection. Among studies with significant results, odds ratios ranged from 0.03 to 0.6. Risk of bias was critical in 6 studies and serious in 2. No meta-analysis was performed due to study quality. CONCLUSION: Full PPE appears protective for health care workers. The small number and low quality of studies limit the certainty of this conclusion. Further analyses are required to establish clear guideline for its use.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,011 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,012 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».