呼吸器疾患の予防に使用されるフェイスマスクの効果的な保護を評価するための実際の細菌濾過効率

Scientific Reports volume 13、記事番号: 8997 (2023) この記事を引用

94 アクセス

1 オルトメトリック

メトリクスの詳細

呼吸器系ウイルスの感染を制御するためにフェイスマスクが提供する実際の保護はまだ不明です。 科学的研究と同様に、製造規制のほとんどは、それを製造する生地の濾過能力の研究に焦点を当てており、顔の位置のずれから漏れる空気や、呼吸の頻度と量に依存する空気を無視しています。 この研究の目的は、メーカーの細菌濾過効率とマスクを通過する空気を考慮して、各タイプのフェイスマスクの実際の細菌濾過効率を定義することでした。 9 つの異なるフェイスマスクを、ポリメチルメタクリレート ボックス内に 3 台のガス分析装置 (入口、出口、漏れ量を測定) を備えたマネキンでテストしました。 さらに、差圧を測定して、吸入および呼気プロセス中にフェイスマスクによってもたらされる抵抗を決定しました。 安静時、軽度、中程度、および激しい活動時の吸入および呼気をシミュレートするために手動シリンジを使用して 180 秒間空気を導入しました (それぞれ 10、60、80、および 120 L/分)。 統計分析により、システムに流入する空気の実質的に半分は、すべての強度においてフェイスマスクによって濾過されないことが示されました (p < 0.001、ηp2 = 0.971)。 また、衛生的なフェイスマスクは空気の 70% 以上を濾過し、その濾過はシミュレートされた強度に依存しない一方、残りのフェイスマスクは動員された空気の量の影響を受けて明らかに異なる反応を示すことも示しました。 したがって、実際の細菌濾過効率は、フェイスマスクの種類に応じた細菌濾過効率の変調として計算できます。 布地の濾過はフェイスマスク着用時の実際の濾過ではないため、フェイスマスクの実際の濾過能力はここ数年過大評価されてきました。

フェイスマスクの使用は、あらゆる種類のウイルスの感染を減らすために、社会的距離や手指衛生と同様に、世界中のあらゆる保健政策で最も広く採用されている非薬理学的介入の 1 つです1。 この感染は主に、新型コロナウイルス感染症 2019 (COVID-19) を引き起こす重症急性呼吸器症候群コロナウイルス 2 (SARS-CoV-2) などの飛沫、エアロゾル、または媒介物 2,3 を介して口、鼻、目から起こります。 5 億 1,200 万人以上4,5。

したがって、フェイスマスクは、呼吸器飛沫が他人の鼻や口腔粘膜に到達するリスクを最小限に抑えるために世界保健機関や世界各国で使用されています6が、その推奨事項にはばらつきがあります7。 実際、世界保健機関は、最近ランダム化臨床試験で実証されたように、フェイスマスクの着用が健康な人を SARS-CoV-2 から守るという証拠はないと認めています1,8。特に、N95 マスクと医療用マスクの比較では、ウイルス感染伝播に関して統計的な差異は見られません9。 さらに、健康な人が医療用マスクを着用しても、SARS-CoV-2 の居住者がいる家庭での病気の感染が減少するという証拠は示されていません10。 さらに、特定の研究では医療従事者がマスクを着用している場合と着用していない場合を比較しており、呼吸器ウイルスの伝播が統計的に有意に減少することは示されていません 11,12。

UNE 0065によれば、素材の物理的特性が適切な空気濾過を保証する限り、感染者から環境へのウイルスの放出を減らすことが、フェイスマスクの使用が一般的または義務化されている地域社会での感染を軽減するメカニズムとなり得ることが理解されています。 2021、UNE-EN 14683:2019 + AC:2019、UNE-CWA 17553:2020 または UNE-EN 1827:1999 + A1:2010。 また、その顔面の調整は各個人に適しており、フィルター未使用の空気漏れの可能性を低減します。 濾過効率を調べたほとんどの研究では、マスクのさまざまな層が微粒子、細菌、ウイルス、NaCL を濾過する能力を調べています2,3,13。 他の研究者は、陰圧または陽圧を利用して、マスクまたは人工呼吸器が個々の面体にどの程度適合するかを研究しました 3,5。 いくつかの研究では、組織によって濾過された粒子状物質の量や、さまざまな顔の不一致によって漏れ出た粒子状物質の量を測定することなく、線形回帰モデル 4,7 を使用してマスクの内側と外側の粒子濃度を秒単位で同時に測定することによってマスクのフィット感を定量化しました。マスクの。 フェイスマスクの空気漏れの研究については、すでに前例が存在します 1,4。 ただし、この研究はこれらの漏れを分析することを目的としたものではなく、差圧トランスデューサーに接続された呼吸タコグラフの 4 つのファンのパフォーマンスを分析することを目的としていました。 現在、Fortest (https://www.fortest.es/es/productos/c/gama-t/p/t9731) によって販売されている UNE-EN 14683 ハイレベルデバイス用のフローテスターに​​は、エアフローメーターと二重差圧圧力計は、空気漏れを定量化せずに、UNE-EN 14683 規格に従って評価を実行します。 最近の研究では、超音波を使用してフェイスマスク生地の濾過特性を取得するための新しい技術が決定されました15。 漏れに関しては、漏れの測定に関心を示した 2010 年の研究がある 14 が、検証された手順を通じて漏れの可能性を測定する方法論を提案し、現在最も一般的に使用されているフェイスマスクの種類を比較した研究は文献にありません。 したがって、基準は各素材の濾過能力の評価に限定されており、漏れて濾過されない空気は無視されているため、各フェイスマスクが提供する実際の保護係数はまだわかりません。おそらく測定が適切ではないという仮説が生じます。世界中のフェイスマスクの保護能力を向上させ、設計と製造の基準を再検討する必要があると主張しています。 したがって、この研究の目的は、世界中で入手可能な幅広いフェイスマスクについて、メーカーの細菌濾過効率と各タイプのフェイスマスクを通過する空気を考慮して、各タイプのフェイスマスクの実際の細菌濾過効率を作成することでした。人口。

本研究は、人間の日常生活のさまざまな状況、安静時および身体活動の強度の漸進的な増加に伴って発生する呼吸パターン モデルをシミュレートします。 当社ではクロスオーバー設計を採用し、各フェイスマスクを連続 5 回テストし、テスト間に 5 分間の休憩を置き、温度、空気湿度、大気圧、環境 CO2 などのすべての環境データを記録しました。

厚さ 3 mm、寸法 320 × 300 × 300 mm (高さ × 長さ × 幅) のポリメチルメタクリレート ボックスが設計され、研究に使用されました。 3 つの 30 mm 半径開口部が作成され、それぞれの開口部にガス分析装置からの体積センサーが取り付けられました。 分析された呼吸パターン変数を測定するために 3 つのガス分析装置が使用されました。Jäeger Oxycon Mobile® (Jäger、ヴュルツブルク、ドイツ) は、校正ポンプのすぐ後ろの「空気入口」に設置されました (分析装置 1 は図 1 を参照)。システムへの「空気入力」（AIRin）を測定しました。 Jäeger Oxycon Pro® (Jäger、ヴュルツブルク、ドイツ) は、フェイスマスク (Analyzer 2) の前面「空気出口」に設置され、マスクによって濾過された空気 (AIRfil) を測定しました。 最後に、ボックスの上部にある Vyntus CPX (米国イリノイ州メタワ、Vyaire) で、ろ過されなかった空気 (AIRunf) を収集します (分析装置 3)。 校正ポンプの後ろに一列に配置された 3 台の分析装置の換気測定で見つかった信頼性は、クラス内相関係数 R = 0.999 (p < 0.001)、標準誤差 1.09 L/min、およびパーセンテージ誤差 2.1% を示しました (補足を参照)データ）。

プロトコルと測定機器の設計、および濾過空気収集手順の詳細。

気圧測定は、差圧計を備えたデジタル圧力計 MAN-37 (香港、九龍) を使用して実行されました (アナライザー 4、図 1 を参照)。これにより、サンプリング周波数で圧力データをテキスト ファイルにエクスポートできます。 1Hzの。

私たちは 7 つの異なるメーカーの 9 つの異なるフェイスマスクをテストしました。 フェイスマスクの説明と入手可能な情報を表 1 に示します。一般に、フェイスマスクは 2 つの非常に薄い外側層と、その間にある 1 ～ 3 つの内側層で作られていました。 観察された違いの 1 つは、再利用可能なフェイスマスクが伸縮性があることです。 したがって、(使用中またはテスト中に) 耳掛け部分が伸びると、フェイスマスクの特性に影響を与える可能性があることが予想されます。 これを避けるために、テスト中、フェイスマスクと顔の表面の適合性を最大化する試みが行われました。

各マスクを厚さ 0.1 mm のラップと高粘着性の 3 M 両面テープで覆い、直径 30 mm のカニューレに導き、マスクによってろ過された空気をすべて収集しました (図 1 を参照)。 30 mm カニューレを出口穴に配置しました。 補足資料では、このラップを変更せずに 5 回の測定を実行した場合と、毎回ラップを変更した場合の結果を観察できます。

各試行の前に、フェイスマスクの調整とすべての測定要素がチェックされ、環境条件が記録されました。 このプロトコルは、安静時の換気を 60 秒間 (約 10 L/分) シミュレートすることで開始されました 16。 どのフェーズ間にも休止せずに、「ウォームアップフェーズ」と呼ばれる次のフェーズで約 30 L/min のポンピングが開始され、持続時間は 30 秒でした。 次の 3 段階 (「軽度、中度、および高強度の運動」) では、それぞれ 30 秒間、60、80、および 120 L/分の空気を送り込みました。 したがって、プロトコルの合計期間は 180 秒でした (図 1 を参照)。 合計 45 の実験が実行されました。

各アナライザーからのデータ [換気量 (L/分)、一回換気量 (吸気/呼気) (L)、時間 (吸気/呼気) (秒)、呼吸周波数 (Hz)] は、呼吸ごとにエクスポートされ、別のファイルに保存されました。 。 シリンジの各塞栓からの圧力データは、圧力計から毎秒 (1 Hz) にエクスポートされました。 これらのうち、中央値を超える絶対値は呼気値とみなされ、一方、中央値を下回る負の吸気値は呼気値とみなされました。 次に、ガス分析計と圧力計のデータの両方が単一のデータベースに結合され、さらなる分析が行われました。

細菌濾過効率 (BFE) は、各フェイスマスク メーカーの技術仕様から取得しました。 ただし、各フェイスマスクの実際の細菌濾過効率 (RBFE) を計算するには、各フェイスマスクの実際の濾過空気によって BFE を補正する必要があります (式 1 を参照)。

ここで、α は線形回帰として得られた補正係数です (「結果」の表 4 を参照)。

各フェイスマスクによって濾過された空気の量（図 3）は、「入力空気」の割合を「出力空気」で割った値に 100 を乗じて計算されました。

すべての値は、表では平均 ± 標準偏差、図では平均 ± 平均の標準誤差 (SEM) として表されます。 反復測定 (5 × 3 × 9) の 3 元配置分散分析を実行して、5 つの運動段階 (休息、ウォームアップ、軽度の運動、中程度の運動、および高度の運動) の効果を分析しました。3 つのアナライザー (AIRin、AIRfil、 AIRunf）、および換気、1回換気量（吸気）における9種類のフェイスマスク（Surgical_1（MVT）、Surgical_2（Radex）、Hygienic_1（Emotion）、Hygienic_2（Elite）、Hygienic_3（LifeStyle）、FFP2_Aura、FFP2_Palens、FFP2_Biofield、FFP3_MC002） /expired)、時間 (吸気/呼気)、呼吸頻度。

反復測定 (5 × 2 × 2) の 3 元配置分散分析を実行して、5 つの運動フェーズ (休息、ウォームアップ、軽い運動、中等度の運動、および高度な運動)、2 つの呼吸フェーズ (吸気/呼気) の効果を分析しました。 air) と 1 回換気量変数用の 2 つのアナライザー (AIRin、AIRfil )。 同様に、反復測定 (5 × 2 × 4) の 3 元配置分散分析を実行して、5 つの運動フェーズ (休息、ウォームアップ、軽い運動、中等度の運動、および高度な運動) と 2 つの呼吸フェーズ (圧力変数には吸気/呼気と 4 種類のマスク (FFP2、FFP3、衛生用および外科用) が含まれます。

マスクを覆うプラスチックを毎回変更した場合の影響を分析するために、プラスチックを交換せずにエモーション フェイスマスクを 5 回試行した場合の換気量と、プラスチックを変更した 5 回の試行の換気量を、独立した T-Student を使用して比較しました。サンプル。

Mauchly の球形度検定は、分散の球形度の仮定に違反するかどうかを評価するために実行され、違反した場合には Huynh-Feldt 補正が適用されました。 ボンフェローニ事後テストが実施され、分析された因子のいずれかに有意差が見つかりました。

クラス内相関係数は、校正ポンプの後ろに一列に配置された 3 台の分析装置の換気測定の信頼性を推定するために使用されました。

従属変数を濾過空気とし、独立変数をすべての強度における提案された呼吸モデルのすべての変数 (入力空気量、出力空気量、呼吸時間、圧力など) として、段階的線形回帰分析を実行しました。

効果サイズ (ES) は、部分η二乗 (ηp2) によって、効果 > 0.2 が小さい、> 0.5 が中程度、> 0.8 が大きい効果を考慮して推定されました。 データは、Windows 用 SPSS Statistic ソフトウェア、バージョン 26.0 (IBM Corporation、ニューヨーク州アーモンク) を使用して分析されました。 有意水準は p < 0.05 に設定されました。

すべてのフェイスマスクを一緒に分析すると、呼吸パターン モデルで調査したすべての変数について、すべての変数で均等ではありませんが、プロトコルのフェーズと分析装置の間に二重の相互作用があることが観察できます (表 2 を参照)。 この意味で、換気はすべての強度でこれら 2 つの要素間の相互作用を示し (F(5,3) = 1.208、p < 0.001、ηp2 = 0.971)、システムに入る空気のほぼ半分がフィルターによって濾過されていないことを示しています。フェイスマスク。

フェイスマスクを覆うプラスチックのラップを測定ごとに変更した場合と、Hygienic_1 の再利用可能な (エモーション) フェイスマスクに同じプラスチックを使用して 5 回の測定を行った場合の影響を分析した場合、3 つの分析装置 (AIRin、AIRfil) のいずれでも有意な差は見つかりませんでした。 、AIRunf ) (補足データを参照)。

一回換気量は、吸気 (F(5,3) = 840、p < 0.001、ηp2 = 0.959) と呼気 (F(5,3) = 784、p < 0.001、ηp2 = 0.956) の両方で、人間の換気に対して同様の反応を示しました。 。 5 つの強度、「空気入力」と「出力空気」、および吸気および呼気の 1 回換気量を比較する 1 回換気量固有の分散分析では、3 元の相互作用が見つかりました (F(5,2,2) = 85.9、p < 0.001、ηp2 = 0.494) (図 2 を参照)。

1 回換気量。5 つの強度、マスクの入力および排出空気 (AIRin 対 AIRfil)、およびすべてのマスクの吸気および呼気の 1 回換気量をまとめて比較します。 *吸気値と呼気値の間の有意な差 (p < 0.05)、 **吸気値と呼気値の間の有意な差 (p < 0.001)。

ただし、呼吸時間に関連する変数は、体積変数とは異なる応答を示しました。 吸気時間 (F(5,3) = 68、p < 0.001、ηp2 = 0.654) と呼気時間 (F(5,3) = 60、p < 0.001、ηp2 = 0.625) の両方で、強度が異なるフェーズで大きな差が示されました。は低くなり、位相の強度が増加すると消える傾向があります。

総換気時間 (F(5,3) = 65、p < 0.001、ηp2 = 0.643) と呼吸頻度 (F(5,3) = 43、p < 0.001、ηp2 = 0.544) は非常に類似した反応を示しました。はもう一方の逆です。 ただし、この応答は位相強度が増加するにつれて消失する傾向があります。

具体的には、フェイスマスクの種類に関連して換気、つまり濾過されているかどうかを分析すると、すべてのフェイスマスクが同じように反応するわけではないことがわかります。 強度フェーズ、分析装置、換気用フェイスマスクの種類という要素の間に三重相互作用が見つかりました (F(5,3,8) = 108、p < 0.001、ηp2 = 0.960)。これは図 3 に反映されています。衛生的なフェイスマスクは空気の 70% 以上を濾過し、その濾過は強度に依存しませんでしたが、残りのフェイスマスクは明らかに異なる反応を示しました。 表 3 は、フェイスマスクの 3 つのグループ (外科用、衛生用、FFP) を比較すると、衛生的なフェイスマスクが最も多くの空気 (78.5 ± 0.7%) を濾過し、運動の強度の影響を受けなかったことを示しています (図 3)。 3）一方、他のフェイスマスクは動員された空気の量の影響を受けました。 衛生的なフェイスマスクの次に、最も多くの空気をろ過したフェイスマスクは FFP2 バイオフィールドでした。 安静時、FFP2 Biofield は約 48.5 ± 0.8% をフィルタリングしましたが、高強度では 30.4 ± 0.8% しかフィルタリングしませんでした (図 3 を参照)。

プロトコルのさまざまな強度でポンプによって導入された空気に対する、各フェイスマスクによってろ過された空気の比率 (空気出力/空気入力 × 100)。 点は各フェイスマスクの平均値を示し、棒は平均の統計誤差を示します。

図 3 は、外科用フェイスマスクと、FFP3_MC002 を除く残りの分析されたフェイスマスクとの間のろ過された空気の違いを示しています (p < 0.001)。 衛生的なフェイスマスクの間では、濾過された空気に違いは見られませんでしたが、他のすべてのマスクでは違いが見られました (p < 0.001)。 また、FFP3 MC002 マスクの反応は、FFP2 フェイスマスクよりも外科手術の反応に似ていることも観察できます。 FFP3 MC002 はサージカルフェイスマスクと統計的な差を示さなかったが、残りのすべてのマスクとは統計的な差を示した (p < 0.001)。 さらに、FFP2 フェイスマスクは、すべてのマスクでほぼ同様の量の空気を濾過し、分析した 3 つのモデル間に差はありませんでした。

圧力の分析を図 4 に示します。因子段階 (強度)、呼吸段階 (吸気/呼気)、およびフェイスマスクの種類間の相互作用が見つかりました (F(5,2,8) = 18、p < 0.001) 、ηp2 = 0.539)。 すべての強度において、圧力は呼気相よりも吸気相の方が高いことが観察できます。 ただし、その応答は比例的ではなく指数関数的です。

運動強度別の吸気圧と呼気圧を識別するために中央値を使用します。 各フェーズの吸気時間および呼気時間以下。 点は各フェイスマスク グループの平均値を示し、誤差バーは平均値の統計誤差を含む 95% IC を示します。 (a) 衛生的 (感情、エリート、ライフスタイル) との有意差 p < 0.001; (b) 外科手術および FFP2 との有意差 p < 0.001。

また、衛生的なフェイスマスクは、空気を濾過するのに必要な圧力をほとんど上昇させないことも観察されました。 逆に、残りのフェイスマスクに対する圧力は増加しています。 サージカルマスクと FFP2 フェイスマスクでも同様の値が見つかりました。 最後に、FFP3 マスクは、吸気プロセスと呼気プロセスの両方において、空気の流れに対してはるかに大きな抵抗を示しました (図 4 を参照)。

表 4 は、α 値の計算を可能にした段階的線形回帰分析の最も関連性の高い結果を示しています。 この表は、ほとんどすべてのフェイスマスクがフィルターを通過する空気の 30% を濾過できていないのに対し、衛生的なフェイスマスクはその空気の 74.7% を濾過していることを示しています。

報告された実験で示されているように、研究されたフェイスマスクを着用すると、どのマスクも吸気または呼気の 100% がフィルター素材を通過できません。 さらに、フェイスマスクを通過する空気は、吸気/呼気の流れとフェイスマスクのタイプに大きく依存します。 したがって、フェイスマスクのフィルタリング能力は、マスクの素材のフィルタリング能力だけで直接決定することはできず、実際のフィルタリング係数によって決まります。

私たちの研究によると、以前の研究17でも、フェイスマスク間に大きな差があることが示されました。3M1860N95 フェイスマスクのフィットろ過効率 (FFE) は 98.5 ± 0.4%、3M1860N95 フェイスマスクのフィットろ過効率 (FFE) は 71.5 ± 5.5% でした。ストラップ調整が可能で、耳にゴムが付いている外科用フェイスマスクのフィット濾過効率 (FFE) の値は最大 38.1 ± 11.4% です。

しかし、フェイスマスクを通過する空気を分析するというこれまでの試みは、通常、匂いによってさまざまな化学物質を検出する機能などの定性的手法と 18 という 2 つの特定の手法に分類されます。 そして、不一致によりフェイスマスクを通過した粒子を分析する定量的方法17,19。 ただし、これらのシステムは粒子の侵入は測定するが、出口は測定しないため、吸気時の保護のみを測定します。 それにもかかわらず、フェイスマスクの顔へのフィット感を含む素材の濾過能力を分析する研究のほとんどは、安静20または非常に軽い身体活動17、18、21の条件下で行われています。 したがって、より激しい状況にそれらを推定することはできません。 呼吸や会話時に自然に発生する自然気流は、0.2 ～ 0.4 L/min の範囲です。 これにより、換気量は 12 ～ 24 L/min となり、私たちのデータは人間の自然換気量の範囲内にあります20。

この問題を解決するために、この原稿では、周囲が正しく調整されていると仮定して、実細菌濾過効率 (RBFE) を作成しました。 保護プラスチックの重量や空気の方向転換さえも測定に影響を与える可能性があるため、この調整は研究の制限となる可能性があります20。 RBFE はフェイスマスクの補正係数を提供します。素材は、濾過能力だけでなく調整の可能性があるため、補正のために考慮すべき最も重要な側面の 1 つです。 周囲の調整が間違っていると、フェイスマスクで濾過される空気の割合が大幅に減少します。 RBFE は、高忠実度の人顔マネキンで行われた 45 回の実験に基づいて精緻化されました。 ただし、考慮すべき相違点がいくつかあります。 マネキンは実際の人間の顔よりも硬く、顔の動きをまったく生成しないため、フェイスマスクの調整はより困難になりますが、弾力性が不一致になる可能性は低くなります。 それにもかかわらず、従ったプロトコルのおかげで、結果により、異なるフェイスマスクのタイプ間で信頼性の高い比較を行うことができます。 一方で、粒子や細菌の濾過を分析できる実験を含めることは、マスクを製造する生地の濾過ではなく、マスクの実際の濾過を明確にする決定的なものになる可能性があります。

吸気相では、圧力の絶対値は呼気相よりも高くなります。 これは以前に説明したとおりであり 22、換気筋が生成しなければならない圧力が吸気相と呼気相で同じではないことを示しています。 この事実は、仕事のパフォーマンスを制限するのではなく、人が実行できる労働時間を制限します23。 この高い吸気圧は、吸気中にフェイスマスクが顔の表面により多く密着し、濾過された空気の量が呼気段階よりも吸気段階の方が多いため、説明できます。 吸気は呼気よりも濾過されているため、これは実際上重要な結果をもたらします。 これは図 2 に示されており、吸気量と呼気量が異なり、この差は努力の強度とともに増加します 24,25。

いずれの場合でも、発生する圧力は使用するフェイスマスクに大きく依存します。 生地の特性（通気性が高い）のためか、圧力の上昇が少なく衛生的です。 外科用のものは、FFP2 と同様に、圧力の増加に大きな影響を与えます。 さらに、FFP3 フェイスマスクは、濾過される空気の量を増やすことなく、空気の流れに対する抵抗を増加させます。 これは、吸気中に圧力が増加し、通常この段階で空気の通過に対する抵抗の増加が起こると述べている以前の研究 26 と一致します。

ただし、フェイスマスクの特性を正しく測定するには、液体の通過抵抗、可燃性、通気性、細菌濾過、粒子濾過18を測定する必要があり、呼吸の強さによって通気性に大きな差があることを忘れてはなりません。肉体的な努力24,25。 実際、強度が増加すると呼吸予備力が影響を受け27、これが実行可能な最大運動時間に影響を与える可能性があります24。

テストされた衛生的なフェイスマスクは、テストされた他のフェイスマスクと統計的な差異を示しました。 この発見は、その密度と厚さに関連する以前の研究と一致しています15。 これは、低気流、休息時およびウォームアップ時には、吸気時間と呼気時間は異なりますが、強度が増加するにつれて収束することを意味します。 気流が低く、フェイスマスクで濾過するのに十分な空気がない場合、出力センサーは低速で移動するため、離散化時間により小さなアーチファクトが生成されます。 この効果は流量が増加すると消えます。

一般に、流量に関連する変数は各タイプのフェイスマスクの濾過能力を示し、時間変数は安定しており、分析装置間で差異がない傾向があります。 ただし、空気流量が低い場合、フィルタ処理された空気の時間変数とフィルタ処理されていない空気の時間変数の精度が低くなることに注意してください。 これは、フェイスマスクの空気ろ過に対する抵抗が高く、空気量が少ない場合にも発生します。

呼吸器ウイルスの予防のためにこの研究で分析されたフェイスマスクの細菌濾過効率は、使用時の組織濾過がフェイスマスクの濾過効率ではないため、すべて過大評価されています。 一方、この実際の濾過は、空気が吸気されるか吐き出されるか、および空気を通過する呼吸に必要な圧力に依存し、フェイスマスクの実際の保護とは関係がありません。 さらに、実際の濾過量は呼吸の種類によって異なり、安静時と運動時では大きく異なります。 したがって、私たちの結果は、フェイスマスクの実際の細菌濾過効率が、メーカーが仕様で主張しているものよりもはるかに低いことを示しています。 本書全体を通して述べたように、市販されているさまざまなフェイスマスクの実際の細菌濾過効率を調べた研究はほとんどありません。 最新のメタ分析では、呼吸器ウイルスに対する防御としてのフェイスマスクの有用性が決定されているが 21、この原稿で提示された結果は、管轄当局にフェイスマスクの現在の濾過基準を見直し、必要に応じて修正するよう強制するための出発点となるはずである。

現在の研究中に使用および/または分析されたデータセットは、合理的な要求に応じて責任著者から入手できます。

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この研究は Texcon y Calidad から資金提供を受けました。

LFE 研究グループ、健康と人間のパフォーマンス学部、身体活動およびスポーツ科学学部、マドリッド工科大学、28040、マドリード、スペイン

ペドロ・J・ベニート＆ミゲル・A・ロホ＝ティラド

ETSI Telecommunications、マドリッド工科大学、Av. Complutense 30、28040、マドリッド、スペイン

アルバロ・グティエレス

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著者全員が研究の構想と設計に貢献しました。 資料の準備、データ収集、分析は PJB、Á.G.、MAR によって実行されました。原稿の初稿は PJB によって書かれ、すべての著者が原稿の以前のバージョンにコメントしました。 著者全員が最終原稿を読んで承認しました。 具体的には、貢献の配分は次のとおりです。概念化、PJB。 方法論、PJB、MAR、AG。 検証、PJB および MAR。 形式分析、PJB。 調査、リソース、データキュレーション、PJB。 執筆—原案作成、PJB、MAR、AG。 執筆 - レビューと編集、PJB、MAR、AG。 視覚化、PJB; 監督、PJBおよびMAR。 プロジェクト管理、MAR。 資金調達、PJB すべての著者は原稿の出版版を読み、同意しました。

ペドロ・J・ベニートへの通信。

著者らは競合する利害関係を宣言していません。

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転載と許可

ベニート、PJ、グティエレス、Á. & マサチューセッツ州ロホティラド 呼吸器疾患の予防に使用されるフェイスマスクの効果的な保護を評価するための実際の細菌濾過効率。 Sci Rep 13、8997 (2023)。 https://doi.org/10.1038/s41598-023-35071-1

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受信日: 2023 年 1 月 12 日

受理日: 2023 年 5 月 12 日

公開日: 2023 年 6 月 5 日

DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-023-35071-1

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