Characterizing the ESBL-Producing Enterobacterales Bioburden in a Neonatal Unit Using Chromogenic Culture Media: A Feasible and Efficient Environmental Sampling Method
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction: Infections due to extended spectrum beta-lactamase producing Enterobacterales (ESBL-PE) have emerged as the leading cause of sepsis among hospitalized neonates in Botswana and much of sub-Saharan Africa and south Asia. Yet, ESBL-PE reservoirs and transmission dynamics within the neonatal intensive care unit (NICU) environment are not well-understood. This study aimed to assess the efficiency and feasibility of a chromogenic-culture-media-based environmental sampling approach to characterize the ESBL-PE bioburden within a NICU. Methods A series of four point-prevalence surveys were conducted at a 36-bed NICU at a public tertiary referral hospital in Botswana from January-June 2021. Samples were collected on 3 occasions under semi-sterile technique using 1) flocked swabs & templates (flat surfaces); 2) sterile syringe & tubing (water aspiration); and 3) structured swabbing techniques (hands & equipment). Swabs were transported in physiological saline-containing tubes, vortexed, and 10 µL was inoculated onto chromogenic-agar that was selective and differential for ESBL-PE (CHROMagar™ ESBL, Paris, France), streaking plates to isolate individual colonies. Bacterial colonies were quantified and phenotypically characterized using biochemical identification tests. Results In total, 567 samples were collected, 248 (44%) of which grew ESBL-PE. Dense and consistent ESBL-PE contamination was detected in and around sinks and certain high-touch surfaces, while transient contamination was demonstrated on medical equipment, caregivers/healthcare worker hands, insects, and feeding stations (including formula powder). Results were available within 24–72 hours of collection. To collect, plate, and analyse 50 samples, we estimated a total expenditure of $269.40 USD for materials and 13.5 cumulative work hours among all personnel. Conclusions Using basic environmental sampling and laboratory techniques aided by chromogenic culture media, we identified ESBL-PE reservoirs (sinks) and plausible transmission vehicles (medical equipment, infant formula, hands of caregivers/healthcare workers, & insects) in this NICU environment. This strategy was a simple and cost-efficient method to assess ESBL-PE bioburden and may be feasible for use in other settings to support ongoing infection control assessments and outbreak investigations.
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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 | 0,002 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».