Evaluation of the efficacy of disinfectant footbaths as used in veterinary hospitals
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate efficacy of 2 disinfectants as used in footbaths in veterinary hospitals for reducing bacterial contamination of footwear. DESIGN: Prospective study. SAMPLE POPULATION: Bacteria collected from the soles of rubber boots after experimental contamination and exposure to disinfectant solutions or control conditions. PROCEDURES: Investigators contaminated boots by walking through soiled straw animal bedding. Swab samples were collected from the sole of 1 boot (right or left) without treatment. The other boot was briefly immersed in a disinfectant solution (either a quaternary ammonium compound [QAC] or a peroxygen compound) or water, and samples were collected after 7 minutes. Differences associated with the experimental treatments were analyzed statistically. Veterinary teaching hospitals (VTHs) in the United States and Canada were contacted to obtain information about the use of footbaths. RESULTS: Mean bacterial concentrations from peroxygen-treated boots were 67% to 78% lower, compared with samples taken from untreated boots. In contrast, there were no statistically detectable differences in mean bacterial concentrations in samples taken from QAC- or water-treated boots, compared with control boots. Disinfectant footbaths were reportedly used in 30 of 31 VTHs. CONCLUSIONS AND CLINICAL RELEVANCE: Disinfectant solution containing peroxygen applied in a footbath reduced bacterial concentrations on rubber boots under conditions representative of those found in VTHs. Footbaths are commonly used as a method to control infectious diseases in veterinary hospitals. Disinfectant footbaths should not be expected to sterilize footwear, but they may help in reducing the risk for nosocomial infection when used with effective disinfectants.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».