Banked Human Milk and Quantitative Risk Assessment of<i>Bacillus cereus</i>Infection in Premature Infants: A Simulation Study
Notice bibliographique
Résumé
Background . Banked human milk (BHM) offers potential health benefits to premature babies. BHM is pasteurized to mitigate infectious risks, but pasteurization is ineffective against sporulating bacteria such as Bacillus cereus . Sepsis related to Bacillus cereus in premature infants is severe and can often be fatal. Even if a causal link has never been established, BHM has been suggested as a potential source of infection in premature infants. Objective . Our aim was to estimate the potential risk of Bacillus cereus infection in preterm infants caused by the ingestion of contaminated pasteurized BHM using different post-pasteurization release criteria (i.e., 9 sampling of 100 microliters versus the HMBANA guideline of 1 sampling of 100 microliters per pool). Methods . In the absence of scientific evidence regarding the risk of Bacillus cereus infection by the ingestion of BHM in premature infants, risk assessment using Monte Carlo simulation with the exponential dose-response model was performed. Three scenarios of infectious risk (annual incidence rate of 0.01%, 0.13%, and 0.2%) with 18 variations of the B. cereus virulent dose (from 0.5 CFU/ml to 200 CFU/ml) were simulated. Results . The mean risk differential between the two methods of post-pasteurization bacteriological control for realistic infectious doses of 30 to 200 CFU/ml ranges from 0.036 to 0.0054, 0.47 to 0.070, and 0.72 to 0.11 per million servings, for each of the three scenarios. Conclusion . Simulation highlights the very small risk of Bacillus cereus infection following the ingestion of pasteurized BHM, even in the worst case scenarios, and suggests that a 100-microliter sample for post-pasteurization culture is sufficient.
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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 ».