Self‐disinfecting sink drains reduce the <i>Pseudomonas aeruginosa</i> bioburden in a neonatal intensive care unit
Notice bibliographique
Résumé
AIM: Water in sink drains is a known source of gram-negative bacteria. We aimed to evaluate the impact of self-disinfecting sink drains on the emission of aerosolised bacteria and on Pseudomonas aeruginosa acquisition among neonates. METHODS: Aerosol bacterial growth and patient Pseudomonas aeruginosa acquisition rates were measured at baseline (Phase One), for 13 months after sinks were relocated or redesigned during refurbishment (Phase Two) and for 13 months after introducing self-disinfecting sink drains (Phase Three). RESULTS: Cultures were positive for bacterial growth in 56%, 24% and 13% of the tested aerosols in Phases One, Two and Three, respectively. Comparing Phases Two and Three produced an odds ratio (OR) of 0.47, with a 95% confidence interval (CI) of 0.22-0.99 (p = 0.047), for all bacteria and an OR of 0.31 and CI of 0.12-0.79 (p = 0.013) for Pseudomonas aeruginosa. Rates of Pseudomonas aeruginosa positive clinical cultures were 0.34, 0.27 and 0.13 per 1000 patient days during the respective phases, with a significant increase of time to the next positive clinical culture in Phase Three. CONCLUSION: Self-disinfecting sink drains were superior to sink replacements in preventing emissions from aerosols pathogens and may reduce hospital-acquired infections. The bioburden reduction should be confirmed in a larger multicentre trial.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».