Comparison and Efficacy of Breast Pump Cleaning Techniques for Bioburden Reduction
Notice bibliographique
Résumé
Background: Donor milk is a good alternative for premature babies whose mothers cannot breastfeed. To reduce the risk of milk contamination, donors have to follow some hygiene instructions, including disinfecting their breast pump (BP). This study aims to investigate the efficacy of BP cleaning and disinfection methods. Methods: Contamination of BP parts was performed by passing milk inoculated with Bacillus cereus , Staphylococcus aureus , or Escherichia coli , through BPs. Devices were then rinsed with cold water or cleaned with hot soapy water. Disinfection was achieved using either a microwave or by immersing BP parts in boiling water. After treatment, residual bacteria were recovered by passing sterile phosphate buffer saline (PBS) through BPs before being inoculated on plates and performing bacterial counts. Method efficiency was assessed by comparing BP residual bioburden to results obtained from BPs that have not undergone cleaning or disinfection treatment (controls). Results: Rinsing BP parts with cold water leads to a diminution of residual bacteria in PBS recovered from device. This decrease is even more effective when hot soapy water is used. There is a slight persistence of all bacteria if disinfection of BPs is performed by using a microwave. This persistence reached up to 3.58 colony-forming unit/mL of sporulating B. cereus in PBS eluted from the pump parts. The use of boiling water, with or without cleaning step, removes bacteria to a level such that no residual contamination was observed. Conclusions: Cleaning BP parts in hot soapy water followed by a disinfection in boiling water ensures a completed decontamination of the BP. These results give evidences for instructions to milk bank donors for whom reducing risks of infections to minimal level is essential.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».