A prospective, multicenter, clinical study of duodenoscope contamination after reprocessing
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective: Several clinical procedures utilize duodenoscopes, which are processed for reuse after the procedures are completed. However, infection outbreaks due to improper duodenoscope processing occur frequently. To address this, we aimed to assess the contamination rates of duodenoscopes after reprocessing in nonoutbreak settings. Design and setting: Prospective study in 16 clinical sites in the United States. Methods: We sampled and cultured reprocessed duodenoscopes following the FDA/CDC/ASM guideline; “Duodenoscope Surveillance Sampling and Culturing – Reducing the Risks of Infection.” High-concern (HC) organisms were those highly associated with disease, including gram-negative rods, Staphylococcus aureus, Staphylococcus lugdunensis , β-hemolytic Streptococcus , Enterococcus spp, and yeasts. We evaluated duodenoscopes with ≥1 CFU of organisms after reprocessing. The reprocessing environments were also sampled and cultured. Results: We assessed 859 newer-model (NM) duodenoscopes (TJF-Q180V) and 850 older-model (OM) duodenoscopes (TJF-160F/VF); of these, 35 NM samples (4.1%) and 56 OM samples (6.6%) were contaminated with HC organisms. We detected and classified the HC organisms as gastrointestinal (45.4%), human origin (16.7%), environmental (24.1%), waterborne (13.0%), and unidentified (0.9%). Conclusions: We detected an overall HC contamination rate of 5.3% in nonoutbreak settings. Although the relationship between endoscopic contamination and the occurrence of infections remains unclear, attempts should continue to be made to further reduce contamination rates. Additional improvements to the manufacturer’s instructions for use, human factors during the reprocessing procedure, ongoing training programs, cleanliness of reprocessing environments, and the design of the distal end of the duodenoscope should be considered.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».