A systematic review of fit improvement strategies for respirators: lessons learned from the COVID-19 pandemic
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The use of respirators and masks has increased dramatically during outbreaks of respiratory infections, such as the COVID-19 pandemic. Both filtration efficiency and respirator fit testing influence the provision of effective respiratory protection to users. If healthcare workers (HCWs) do not have access to tight-fitting N95 filtering facepiece respirators (FFRs) or if fit testing procedures are not feasible, some cost‒benefit fit improvement strategies (FISs) could benefit HCW respiratory protection against respiratory infection pandemics. OBJECTIVE: The objective of this systematic review is to investigate the importance of fit testing and to identify the optimal factors influencing respirator or mask fit characteristics, particularly in emergency situations. METHODS: We searched four databases, including PubMed, Scopus, Web of Science, and Science Direct from February 5, 2020, to December 7, 2024, covering the COVID-19 pandemic period. Finally, a gray literature search was conducted to ensure that no further studies were missed. Additionally, quality assessment of the included studies was performed according to the Newcastle-Ottawa Scale. RESULTS: A total of 39 full texts were included in the systematic review. Seven categories of FISs included fitters or braces, double masking with cloth or medical masks over FFRs, ear loop knotting and tucking or using ear guards (hooks, clips), adhesive tape, skin protectants/dressings, wearing goggles over FFRs, and using cloths over facial hair to improve fit. Each FIS has its own advantages and disadvantages. Overall, there was an improvement in fitting after the application of the FISs. CONCLUSIONS: Among all, mask frame, ear loop strap modification, medical tape, thin dressings, double masking, and goggles donning modification are considered as pleasant FISs during performing the occupational activity. Among all, the mask frame and medical tape outperformed the other FISs. It is crucial that all respirators modified with FISs undergo standard fit testing procedures to avoid a false sense of security and prevent exposure to hazardous respiratory substances. Both safety and ergonomic factors are of great importance when applying each FIS.
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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 | 0,018 | 0,074 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| 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 ».