Assessment of monitoring approaches to control Legionella pneumophila within a complex cooling tower system
Notice bibliographique
Résumé
Precise and rapid methods are needed to improve monitoring approaches of L. pneumophila (Lp) in cooling towers (CTs) to allow timely operational adjustments and prevent outbreaks. The performance of liquid culture (ASTM D8429-21) and an online qPCR device were first compared to conventional filter plate culture (ISO 11731-2017), qPCR and semi-automated qPCR at three spiked concentrations of Lp (serogroup 1) validated by flow cytometry (total/viable cell count). The most accurate was qPCR, followed by liquid culture, online and semi-automated qPCR, and lastly, by a significant margin, filter plate culture. An industrial CT system was monitored using liquid and direct plate culture by the facility, qPCR and online qPCR. Direct plate and liquid culture results agreed at regulatory sampling point, supporting the use of the faster liquid culture for monitoring culturable Lp. During initial operation, qPCR and online qPCR results were within one log of culture at the primary pump before deviating after first cleaning. Other points revealed high spatial variability of Lp. The secondary pumps and chiller had the most positivity and highest concentrations by both qPCR and liquid culture compared to the basin and infeed tank. Altogether, this suggests that results from monthly compliance sampling at a single location with plate culture are not representative of Lp risks in this CT due to the high temporal and spatial variability. The primary pump, rather than the CT basin, should be designated for sampling, as it is representative of the health risk. An annual multi point survey of the system should be conducted to identify and target Lp hot spots. Generally, a combination of liquid culture for compliance and frequent qPCR for process control provides a more agile and robust monitoring scheme than plate culture alone, enabling early treatment adjustments, due to lower limit of detection (LOD) and turnover time.
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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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».