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Enregistrement W2073839872 · doi:10.1111/jvim.12032

Bacterial Contamination of Stethoscope Chest Pieces and the Effect of Daily Cleaning

2013· article· en· W2073839872 sur OpenAlexaff
Hiroshi Fujita, Bernie Hansen, Rita M. Hanel

Notice bibliographique

RevueJournal of Veterinary Internal Medicine · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfection Control in Healthcare
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStethoscopeMedicineMicrobiological cultureContaminationBacteriaToxicologyBiologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Stethoscopes are a potential source of nosocomial infection for hospitalized humans, a phenomenon not previously studied in companion animals. OBJECTIVES: To determine if daily cleaning of stethoscope chest pieces reduces bacterial contamination between cleanings. ANIMALS: Client-owned dogs and cats. METHODS: Prospective observational study. In phase 1, bacterial cultures were obtained from the chest pieces of 10 participant stethoscopes once weekly for 3 weeks. In phase 2, stethoscopes were cleaned daily and 2 culture samples were obtained once weekly, immediately before and after cleaning with 70% isopropyl alcohol, for 3 weeks. RESULTS: Daily cleaning eliminated bacteria immediately after each cleaning (P = .004), but did not reduce the rate of positive cultures obtained before cleaning in phase 2. Cultures were positive for 20/30 (67%) samples during phase 1 and 18/30 (60%) obtained before daily cleaning during phase 2. Recovered organisms included normal skin flora, agents of opportunistic infections, and potential pathogens. The only genus that was repeatedly recovered from the same stethoscope for 2 or more consecutive weeks was Bacillus sp. CONCLUSIONS AND CLINICAL IMPORTANCE: Daily cleaning was highly effective at removing bacteria, but provided no reduction in precleaning contamination. Cleaning stethoscopes after use on dogs or cats infected with pathogenic bacteria and before use on immunocompromised animals should be considered.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,313 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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