Legionella and agar cultures in healthcare facilities waters: a monitoring study in North-East Italy
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Water healthiness is fundamental in medical facilities. Monitoring Legionella spp. and agar cultures concentration is therefore very important. This study looks into these parameters to examine possible criticalities that could need interventions. Methods We collected 399 Legionella and 82 agar cultures withdrawals between November 2019 and February 2020 from 157 detection points (like taps and showers) in 31 structures of four health districts. Withdrawals referred to the 4 quarters of year 2019 (t1, t2, t3, t4). Legionella values were expressed in colony forming units (CFU)/l; agar cultures in CFU/ml. We performed a non-parametric analysis to compare mean values between districts. We used the statistical software package SAS version 9.4 for Windows, setting the significance level at α = 0.05. Results 45% of structures presented at least one positive withdrawal for Legionella (in six we found positivity in more than 1 quarter). Concerning Legionella concentration, we found significant difference between districts in t2 (p = 0.012) and between wards of one district in t3 (p < 0.05). We observed agar positive values in 11 structures (in four cases in more than 1 quarter). In t4 we found a very significant difference (p < 0.0001) between agar values in the four districts, while in t3 we observed a non significant association (p = 0.067). In t3 we found a significant difference for agar values between wards of one district (p = 0.025). We finally considered the simultaneous presence or absence of Legionella and agar positivities: without considering quarters division, we observed accordance (both present or both absent) in 60 detection points, while in 34 points we didn't find it. Conclusions Data provided by this study show that Legionella is rather present in our districts, revealing an association with concentration of CFU in agar. Disinfecting operations should be implemented considering the differences between districts to provide a safe water in every ward. Key messages Water quality monitoring in healthcare facilities is fundamental to provide a safe and healthy environment. Legionella spp. and agar cultures concentrations depend by quarter and spot considered; focused operations should be taken into account to improve disinfection quality.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».