Impact of Electronic Faucets and Water Quality on the Occurrence of<i>Pseudomonas aeruginosa</i>in Water: A Multi-Hospital Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To compare Pseudomonas aeruginosa prevalence in electronic and manual faucets and assess the influence of connecting pipes and water quality. SETTING: Faucets in 4 healthcare centers in Quebec, Canada. METHODS: Water samples from 105 electronic, 90 manual, and 14 foot-operated faucets were analyzed for P. aeruginosa by culture and enzymatic detection, and swab samples from drains and aerators were analyzed by culture. Copper and residual chlorine concentrations, temperature, and flow rate were measured. P. aeruginosa concentrations were analyzed in 4 consecutive volumes of cold water and a laboratory study was conducted on copper pipes and flexible hoses. RESULTS: P. aeruginosa contamination was found in drains more frequently (51%) than in aerators (1%) or water (culture: 4%, enzyme detection: 16%). Prevalence in water samples was comparable between manual (14%) and 2 types of electronic faucets (16%) while higher for foot-operated faucets (29%). However, type 2 electronic faucets were more often contaminated (31%) than type 1 (14%), suggesting that faucet architecture and mitigated volume (30 mL vs 10 mL) influence P. aeruginosa growth. Concentrations were 100 times higher in the first 250 mL than after flushing. Flexible hoses were more favorable to P. aeruginosa growth than copper and a temperature of 40°C led to higher counts. CONCLUSIONS: The types of faucets and connecting pipes, flow rate, and water quality are important parameters influencing the prevalence and the concentrations of P. aeruginosa in faucets. High concentrations of P. aeruginosa in the first 250 mL suggest increased risk of exposure when using the first flush.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».