Increased environmental sample area and recovery of<i>Clostridium difficile</i>spores from hospital surfaces by quantitative PCR and enrichment culture
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Clostridium difficile spores play an important role in transmission and can survive in the environment for several months. Optimal methods for measuring environmental C. difficile are unknown. We sought to determine whether increased sample surface area improved detection of C. difficile from environmental samples. SETTING: Samples were collected from 12 patient rooms in a tertiary-care hospital in Toronto, Canada. METHODS: Samples represented small surface-area and large surface-area floor and bedrail pairs from single-bed rooms of patients with low (without prior antibiotics), medium (with prior antibiotics), and high (C. difficile infected) shedding risk. Presence of C. difficile in samples was measured using quantitative polymerase chain reaction (qPCR) with targets on the 16S rRNA and toxin B genes and using enrichment culture. RESULTS: Of the 48 samples, 64·6% were positive by 16S qPCR (geometric mean, 13·8 spores); 39·6% were positive by toxin B qPCR (geometric mean, 1·9 spores); and 43·8% were positive by enrichment culture. By 16S qPCR, each 10-fold increase in sample surface area yielded 6·6 times (95% CI, 3·2-13) more spores. Floor surfaces yielded 27 times (95% CI, 4·9-181) more spores than bedrails, and rooms of C. difficile-positive patients yielded 11 times (95% CI, 0·55-164) more spores than those of patients without prior antibiotics. Toxin B qPCR and enrichment culture returned analogous findings. CONCLUSIONS: Clostridium difficile spores were identified in most floor and bedrail samples, and increased surface area improved detection. Future research aiming to understand the role of environmental C. difficile in transmission should prefer samples with large surface areas.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».