마스크 Cochrane 검토: 마스크의 효과에 대한 강력한 증거는 아직 없습니다.

코로나19 팬데믹이 발생한 지 3년이 지났지만 마스크가 코로나바이러스를 예방하는지 여부에 대해서는 아직 합의가 이루어지지 않았습니다. 지지자들과 회의론자들은 모두 상식이 자신들의 편이라고 생각합니다.

지지자들은 이것이 단순한 물리학이라고 말합니다. 코로나19는 공중에 떠 있습니다. 의사들은 환자를 진료할 때 마스크를 착용합니다. 게다가 집을 나갈 때마다 마스크를 착용하고 있으며 코로나에 걸린 적이 없습니다.

그렇게 빠르지는 않다고 회의론자들은 반박한다. 대부분의 사람들이 착용하는 마스크는 바이러스를 막지 못합니다. 마스크를 널리 사용하는 주와 국가에서는 사례가 많이 발생했습니다. 게다가 마스크를 썼는데 어차피 코로나에 걸렸어요.

이런 종류의 논쟁에 직면했을 때 많은 사람들은 공식적인 과학 연구에서 답을 찾을 수 있기를 바랍니다. 이는 마스크를 포함한 물리적 개입이 호흡기 바이러스의 확산을 줄이는지 여부를 고려한 최근 Cochrane Review로 이어집니다. Cochrane Reviews는 증거 기반 의학의 표준으로 널리 알려져 있습니다.

리뷰 작성자는 인플루엔자 또는 SARS‐CoV‐2를 예방하기 위해 마스킹과 비마스크를 비교한 작업에 대해 "지역 사회에서 마스크를 착용하는 것은 아마도 거의 또는 전혀 차이가 없을 것입니다"라고 결론지었습니다. 더욱이 일상적인 진료를 제공하는 의료 종사자들의 경우에도 의료용 또는 수술용 마스크와 N95 사이에 "명확한 차이가 없었습니다".

그러나 속담처럼 증거가 없다고 해서 부재의 증거는 아닙니다. 리뷰에서는 마스크가 확실히 COVID의 확산을 줄이지 않는다는 점을 보여주지는 않습니다. 다만 현재까지의 연구에서는 마스크가 효과가 있다는 것이 입증되지 않았을 뿐입니다.

"Cochrane Review는 두 가지 중요한 사실을 알려줍니다. 첫째, 코로나19 팬데믹 기간 동안 마스크의 효과를 조사한 고품질 연구는 거의 없었으며, 둘째, 우리가 보유한 소량의 고품질 데이터로는 브라운 대학교 공중 보건 대학의 전염병 센터 소장인 제니퍼 누조(Jennifer Nuzzo)는 슬레이트에 마스킹이 인구 수준에서 바이러스 감염을 예방하는 데 큰 영향을 미친다고 말했습니다. "이것은 반드시 마스크가 개인을 보호하지 않는다는 것을 의미하지는 않습니다. 그러나 인구 수준에서 마스크를 사용하는 방식이 효과적이지 않다는 것을 의미할 수 있습니다. 이유를 이해하려면 더 많은 무작위 시험이 필요합니다."

Cochrane Reviews가 그토록 유용한 도구인 이유는 저자가 중재의 안전성과 효과에 대한 증거의 질을 체계적으로 평가하고 평가하기 위해 사용하는 엄격한 방법론 때문입니다. 프로세스 전반에 걸쳐 검토 저자는 Cochrane Review Group 및 편집팀과 협력하며 결과는 동료 검토를 거칩니다. 따라서 검토 결과는 이용 가능한 최상의 증거를 종합한 것으로 간주됩니다.

마스킹의 경우 리뷰 작성자의 성향에 대해 약간의 경악이 있었습니다. 옥스퍼드 대학의 수석 부교사인 톰 제퍼슨(Tom Jefferson)은 2006년부터 호흡기 바이러스의 확산을 줄이기 위한 중재에 대한 코크란 리뷰(Cochrane Reviews)를 주도해 왔습니다. 그러나 제퍼슨은 공개적으로 마스크에 대한 회의적인 입장을 표명하면서 눈썹을 치켜올렸습니다. 최근 인터뷰에서 그는 신체 접촉과 매개물이 SARS-CoV-2 전염에 중요한 역할을 한다고 제안했습니다. (Slate는 논평을 위해 Jefferson에게 연락할 수 없었습니다.) 전송이 주로 공기를 통해 이루어진다고 생각하는 대부분의 전문가와는 달리 공기를 통한 COVID 전송을 경시한 캘거리 대학의 선임 검토 저자 John Conly는 다음 중 하나의 수석 저자이기도 합니다. 검토에 포함된 주요 연구.

코로나 이전에 전문가들은 일반적으로 호흡기 질환을 예방하기 위해 전체 인구를 마스크하는 것은 타당하지 않다는 데 동의했습니다. 이는 2020년에 발표된 이전 버전의 리뷰에서 보여준 내용입니다. 그러나 올해 버전에서는 혼합에 COVID 연구를 추가하기 시작했습니다. 이 검토를 위해 저자는 무작위 대조 시험(RCT)과 개인이 아닌 그룹을 무작위로 배정하는 군집 무작위 시험만 사용했습니다. 무작위 시험은 관찰 연구에서 발생할 수 있는 편향을 최소화하기 때문에 일반적으로 가장 강력한 증거 유형으로 간주됩니다. 편견의 예로, 마스크를 의무화한 주에서 어떻게 다른 코로나19 제한 사항도 부과했을 수 있는지, 마스크를 착용하는 사람들이 어떻게 다른 예방 조치를 취할 가능성이 있는지 생각해 보세요.