Pseudo-outbreak of haemodiafiltration dialysis fluid contamination: results of a detailed epidemiologic investigation
Notice bibliographique
Résumé
Background: Compliance with dialysis fluid ultrapurity standards is a paramount for online modalities. More than 200 dialysis fluid samples have been analyzed monthly for years in our two dialysis units, with compliant microbiological results until mid-2020. Aim: In mid-2020, an unusual occurrence (30%) of contaminated dialysis fluids in dialysis units led us to investigate to determine the source. Methods: Microbiological methods for aquaphilic bacteria culturing and endotoxin detection in dialysis fluids were routinely performed on a monthly basis for all dialysis machines. As the contamination appeared randomly and almost simultaneously in our two units without any routine change or febrile syndrome, we searched for a common cause. Supplier's sampling kits as well as microbiological laboratory procedures were scrupulously investigated. Findings: 21 out of 30 sampling bags filled with sterile water brought back numerous fungi and bacteria. Laboratory's investigation, through the negative control tests performed routinely, exonerated the lab. All batches of bags analyzed later showed variable levels of contamination according to their transport/storage mode or date of manufacturing. Analyses performed by the supplier - methods complying with the medical device's standards but different from those recommended for dialysis fluids purity - remained negative. Conclusion: Our investigation revealed that the contamination of our sampling kits came presumably from the manufacturer's supplying chain. Such false-positive results findings, created serious safety issues and disturbed clinical activities since positive machines were quarantined. Furthermore, it raised a serious concern about manufacturing, microbiological checking and shipping methods for the medical device industry that deserve further attention.
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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 | 0,006 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».