Impact of a disinfecting technique on microbial contamination of computer keyboards and telephone handsets
Notice bibliographique
Résumé
Background: Computers and telephones are ubiquitous in the hospital and have been shown to be contaminated with potentially pathogenic microorganism. The aim of the study was to determine microbial contamination on computer keyboards and telephone handsets and the effectiveness of a disinfecting technique (DT). Methods: A matched cross-over study, involving an overall of 50 computer keyboards and 50 telephone handsets, was conducted in three hospitals, located in the Local Health Area of Siena (Italy) before and after the use of an innovative DT consisting of a malleable-elastic compound, containing ethanol, which adheres to surfaces, removes dirt and disinfects. Total bacterial count was evaluated and several types of bacteria and fungi were researched pre- and post- use of the DT. Non parametric tests: Wilcoxon signed rank and Mann Whitney, were used, when appropriate. Results: The DT was effective in disinfecting the objects. In fact, Colony-Forming Units (CFUs) decreased to zero in most comparisons. All the comparisons showed significant differences (p<0.001) after the DT, both for computer keyboards and telephone handsets. The only exception was found for molds in telephones (p=0.062). Keyboards emerged to be dirtier than telephones handsets (p<0.05) for several types of bacteria. Conclusions: The data suggest that microbial contamination of keyboards and telephones is considerable. These objects can be a vehicle for Health Care-Associated Infections HAIs and their disinfection should not be neglected. The DT showed to be appropriate for the disinfecting purpose.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».