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Enregistrement W3119065724 · doi:10.1093/ofid/ofaa439.1004

815. Biofilm Accumulation in New Flexible Gastroscope Channels within 30 Days in Clinical Use

2020· article· en· W3119065724 sur OpenAlexaffabout
Mariusa Gomes Borges Primo, Dayane de Melo Costa, Simone Vieira Toledo Guadagnin, Adriana da Silva Azevedo, Michelle J. Alfa, Karen Vickery, Lara Stefânia Netto de Oliveira Leão‐Vasconcelos, Anaclara Ferreira Veiga Tipple

Notice bibliographique

RevueOpen Forum Infectious Diseases · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueMedical Device Sterilization and Disinfection
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiofilmMedicineGlutaraldehydeBiomedical engineeringAir waterContaminationPathologyBacteria

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Flexible endoscopes are complex-design reusable devices, with long and narrow channels, making reprocessing difficult. Biofilm formation is a key factor for persistent contamination, as it protects microorganism against cleaning and disinfection agents. The aim of this study was to assess the accumulation of biofilm on the inner surfaces of new flexible gastroscope channels after 30 days of patient-use and full reprocessing. Methods Three flexible gastroscopes (FG) (GIF–Q150, OlympusTM) with new internal channels (TeflonTM) were subjected to 30 days of clinical use and reprocessing by trained nursing personnel, using a revised reprocessing protocol, at the endoscopy service of a Brazilian teaching hospital (235 beds). The reprocessing protocol included: pre-cleaning; manual cleaning; automated cleaning and disinfection - 2% Glutaraldehyde; manual drying (forced-air drying) and alcohol rinsing, and storage in vertical position in exclusive cabinets. Then, internal channels were removed from the three patient-ready FG (three biopsy, three air, three water and three air/water junction channels), and the inner surface subjected to bacteriological culture (~30 cm) (n=9) and Scanning Electron Microscopy (SEM) (~1 cm) (n=12). Air/water junctions (~1 cm) were subjected to SEM only. Results The average of use/reprocessing of the FG was 60 times. Bacterial growth was detected in 6/9 channels (three from FG#1 showed residual moisture) and seven bacterial isolates were recovered, most from air or water channels (Fig 1). Inner surface structural damage was identified in 11/12 channels by SEM. Extensive biofilm was detected in air, water and air/water junction channels (7/12) (Fig 2). Residuals matter were detected in all channels (12/12). Fig 1. Distribution of bacterial growth and genera/species identified in new flexible gastroscope channels after 30 days of patient-use and reprocessing at the endoscopy service of a large Brazilian teaching hospital. *FG1: flexible gastroscope nº1 **FG2: flexible gastroscope nº2 ***FG3: flexible gastroscope nº3 ¥Moisture was visually detected inside the channels during longitudinal cutting for SEM. Fig 2. Scanning Electron Micrographs showing extensive biofilm, containing bacilli/rods and/or cocci shape bacteria, on the inner surface of new flexible gastroscope channels after 30 days of patient-use and reprocessing at the endoscopy service of a large Brazilian teaching hospital. *FG1: flexible gastroscope nº1 **FG2: flexible gastroscope nº2 ***FG3: flexible gastroscope nº3 Conclusion The short timeframe before damage and biofilm accumulation in the channels were evident and suggests that improving endoscope design is necessary, while better reprocessing methods and channel maintenance needs to be investigated in detail. Improving design, maintenance and reprocessing of endoscopes will ensure safe use of these devices. Disclosures Michelle J. Alfa, B.Sc., M.Sc., Ph.D, Healthmark (Consultant, Other Financial or Material Support, Royalty monies from University of Manitoba that are provided through a License agreement with Healthmark)Kikkoman (Consultant)Olympus (Consultant, Advisor or Review Panel member, Speaker’s Bureau)STERIS (Consultant, Speaker’s Bureau)

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,089
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,279 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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