Exploring sterilizer performance through external biological indicator testing: a retrospective study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Quality assurance policies mitigate the risk of nosocomial infections from dental office instrument sterilization by assessing sterilizer performance through biological indicator (BIs) testing. This study aimed to evaluate the prevalence of failed sterilization cycles and their causes of failure for a period of eight years through database analysis of a quality assurance laboratory in the province of Saskatchewan, Canada. METHODS: Biological Sterility Indicators strips in full sterilizer loads and mailed the processed BI tests to an external quality assurance laboratory for analysis. Samples were assessed based on a colorimetric method checking for changes in color and turbidity. Data was collected and statistical analyses were performed using IBM SPSS 28.0. RESULTS: The overall failure rate throughout the study was 0.20%, and it decreased gradually from 0.51% (2015) to 0.15% (2022). On average, retests were conducted within 2 days of failure notification. The preferred method of processing was steam sterilization (98%), which had a steadily increasing utilization over time and displays a statistically lower failure rate (0.20%) as opposed to dry heat (1.30%) and chemical vapour (1.40%) sterilizers. Most BI failures were attributable to human error (91.80%), and equipment failures were significantly more likely to occur with dry heat or chemical vapour sterilizers (p < .001). CONCLUSION: This study significantly contributes to the understanding of dental sterilizer performance in Canada. The low and decreasing sterilizer failure rates over the study period indicate safe dental office procedures and reduced potential for disease transmissions. The study highlights the effectiveness of steam sterilizers with remarkably low failure rates, while human error remains the primary cause of failures. Further research should focus on identifying factors leading to human error and interventions to minimize sterilization failures in dental settings.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 0,001 |
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 ».