The polytetrafluoroethylene (PTFE) channel model of cyclic-buildup biofilm and traditional biofilm: The impact of friction, and detergent on cleaning and subsequent high-level disinfection
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate the efficacy of detergent and friction on removal of traditional biofilm and cyclic-buildup biofilm (CBB) from polytetrafluoroethylene (PTFE) channels and to evaluate the efficacy of glutaraldehyde to kill residual bacteria after cleaning. METHODS: PTFE channels were exposed to artificial test soil containing 108 CFU/mL of Pseudomonas aeruginosa and Enterococcus faecalis, followed by full cleaning and high-level disinfection (HLD) for five repeated rounds to establish CBB. For traditional biofilm, the HLD step was omitted. Cleaning with enzymatic and alkaline detergents, bristle brush, and Pull Thru channel cleaner were compared to a water flush only. Carbohydrate, protein, viable count, adenosine triphosphate (ATP) levels were analyzed and atomic force microscopy (AFM) was performed. RESULTS: In the absence of friction, cleaning of traditional biofilm and CBB was not effective compared to the positive control (Dunn-Bonferroni tests; P > .05) regardless of the detergent used. ATP, protein, and carbohydrate analyses were unable to detect traditional biofilm or CBB. The AFM analysis showed that fixation resulted in CBB being smoother and more compact than traditional biofilm. CONCLUSION: Friction during the cleaning process was a critical parameter regardless of the detergent used for removal of either traditional biofilm or CBB. Glutaraldehyde effectively killed the remaining microorganisms regardless of the cleaning method used.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».