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Enregistrement W2291746397 · doi:10.1093/ofid/ofv133.1260

Comparison of Surface Marker, Colony Count and ATP as a Means of Monitoring Environmental Cleaning Compliance for Intensive Care Discharge Rooms

2015· article· en· W2291746397 sur OpenAlexaboutno aff
Michelle J. Alfa, Curtis J. Donskey, Ícaro Boszczowski, Joost Hopman

Notice bibliographique

RevueOpen Forum Infectious Diseases · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfection Control and Ventilation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCompliance (psychology)Emergency medicineIntensive careIntensive care medicineEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background. Monitoring as an important quality process to ensure adequacy of environmental cleaning in healthcare is advocated. However, there are little data comparing monitoring using surface marker, colony count or ATP. The study objective was to determine the performance of these three monitoring methods in ICU discharge rooms in Canada and the Netherlands to identify if there were differences in clinical application of monitoring in different countries. Figure 1. Environmental cleaning monitoring in ICUs in Canada and the Netherlands. Figure 2. Median RLUs and CFUs on ICU surfaces in Canada and the Netherlands. Methods. This prospective study assessed 5 high-touch sites (HTS) in 50 ICU rooms in both countries. HTS included any five of the following: procedure table, bedside table, computer keyboard, bedrail, pump or cardiac screen. A novel reflective surface marker (RSM) was used on each HTS after patient discharge but before cleaning (clean cutoff = total marker removal). Viable count was done using Rodac plates containing DEN agar (clean cutoff < 2.5 cfu/cm2) and ATP (measured as relative light units – RLUs) were tested before and after terminal cleaning (clean cutoff ≤250 RLUs). Results. Pre-cleaning 92.8% and 25.6% of HTS were "dirty" by RLU in Canada and Netherlands, respectively. Post-clean 75.3% and 8.4% were still "dirty" by RLU in Canada and the Netherlands, respectively (figure 1). The median pre and post clean CFUs and RLUs are shown in (figure 2). The bedrails pre-clean had the highest bacterial level of Canadian HTS and in the Netherlands (bedrails not tested) it was the computer keyboard. Post-cleaning RSM was removed from 84.5% and 60% of HTS, in Canada and the Netherlands, respectively (figure 1). Conclusion. The Netherlands pre and post-cleaning level of viable bacteria and ATP residuals were significantly lower (P < 0.01) than in Canadian ICUs. A possible explanation could be the absence of handwash sinks in the Netherlands ICU rooms, with subsequent lower environmental contamination. Alternatively, surface material differences may be a factor. There was a significant reduction in colony count and ATP (p < 0.01) post-cleaning in both countries. In the Netherlands but not in Canada, a pass post-cleaning by the ATP test correlated with a pass by colony count. The clinical application of the monitoring tests studied differed between these two countries. Disclosures. M. Alfa, 3M: Consultant, Investigator and Scientific Advisor, Consulting fee, Research grant and Speaker honorarium; Boszczowski, 3M: Consultant, Investigator and Scientific Advisor, Consulting fee, Research support and Speaker honorarium; J. Hopman, 3M: Consultant, Investigator and Scientific Advisor, Consulting fee, Research support and Speaker honorarium

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
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 enseignants0,290
Score d'incertitude au seuil0,577

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,308 · 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

Citations0
Publié2015
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