Bacteriological Evaluation Of Nigerian Currency Notes From Selected Handlers In Ilesha Metropolis Of Osun State, Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
Background: Peoples from various background and from difffferent works of life with difffferent hygienic status always engaged in physical transactions with a legal tender of varied denominations for exchange of goods and services, and one of the legal tender offiffifficially recognized in Nigeria is called naira. This study evaluated bacterial contaminants onnaira notes in circulations from selected handlers with specifific profession and determined the resistance of the isolates to conventional antibiotic in use. Methods: A total of 160 samples of currency notes 20 each of 8 existing denominations in Nigeria, collected from selected participants of various professions soaked in ringer's solution were serially diluted, subculture to various bacteriological media, Gram stained and biochemically characterized. Determination by antibiogram study was carried out,with a view to identifying resistance risk factors that could be associated with these contaminatedcurrency notes. Results: The microbial load was found to be higher in lower denominations irrespective of their polymer status. The total bacterial count per milliliter varied between 2.28 ×104 and 4.20×107 CFU, while the percentage distributions of isolates; Staphylococcus aureus (36.8%), Escherichia coli (31.5%), Bacillus spp (3.7%) and Pseudomonas aeruginosa (27.5%) and varied resistance to antibiotics used were recorded. Conclusion: Bacterial antibiotic resistance has been associated with treatment failure, high health cost burden and loss of manpower hours due to over hospitalization. The microbial contaminant loads capable of causing opportunistic infection were found to be present in currency notes examined. The alarming resistance of bacteria to selected conventional antibiotics used in this study, serves an indication of potential threat of contaminated currency notes to public health.
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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 | 0,008 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».