Dental unit waterline testing practices: an 11-Year retrospective study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: This retrospective study examined the dental unit waterline (DUWL) testing practices of Saskatchewan dental clinics over a period of 11 years, with an emphasis on their responses after identification of high microbial levels. MATERIALS AND METHODS: Dental clinics (n = 137) aseptically collected samples of output water from their air/water syringes, handpieces, and ultrasonic scaler lines using Sigma-Aldrich® waterline test kits and delivered them to a quality assurance laboratory. Tests were incubated for seven days at room temperature, and those with heterotrophic plate counts > 500 CFU/mL were reported as failures. Statistical analyses were performed on a database containing 4,093 test results. RESULTS: =.52, p < 0.001) was found between clinics' DUWL testing frequency and failure rate. Only 7% of failed DUWL tests were followed up by collection of a subsequent test within two weeks, of which 47% still exceeded the 500 CFU/mL threshold. CONCLUSIONS: Our findings demonstrate an association between DUWL testing frequency and detection of unacceptable microbial levels, along with infrequent retesting and often-inadequate intervention after a failed test. This suggests the need for further efforts at the regulatory and educational levels to maintain adequate water quality during dental treatment. CLINICAL RELEVANCE: Procedural water can become contaminated in DUWLs and endanger patients. Regular DUWL monitoring and evidence-based interventions to treat contaminated systems are necessary to safeguard patient 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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 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 ».