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Enregistrement W4409333302 · doi:10.1128/spectrum.02873-24

Still not sterile: viability-based assessment of the skin microbiome following pre-surgical application of a broad-spectrum antiseptic reveals transient pathogen enrichment and long-term recovery

2025· article· en· W4409333302 sur OpenAlexaff
Elizabeth C. Townsend, Kayla Xu, Karinda De La Cruz, Lynda Huang, Shelby Sandstrom, Delanie Arend, Owen Gromek, John Scarborough, Anna Huttenlocher, Angela Gibson, Lindsay Kalan

Notice bibliographique

RevueMicrobiology Spectrum · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBacterial Identification and Susceptibility Testing
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesNational Institute of General Medical Sciences
Mots-clésBioburdenAntisepticMicrobiomeMicrobiologyBiologyPropidium monoazideMedicineSurgeryBioinformaticsPathologyReal-time polymerase chain reaction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Broad-spectrum antiseptics such as chlorhexidine gluconate (CHG) have widespread use as pre-surgical tools to lower skin microbial burden and reduce the risk of surgical site infection. However, the short- and long-term effects of CHG on healthy skin microbial communities remain undefined due to the confounding effects of CHG binding with persistent bacterial DNA on the skin surface. Here, we aim to accurately characterize the immediate and long-term impact of pre-surgical preparation with CHG-based antiseptics on the human skin microbiome. Twenty-eight patients undergoing elective surgeries were enrolled. Swabs of the surgical site and a control site skin microbiome were collected at multiple time points before and up to 2 weeks after surgery. A propidium monoazide (PMAxx)-based viability assay was optimized to selectively evaluate DNA from live microbes in complex skin microbial communities with viability-qPCR and viable 16S ribosomal RNA gene profiling. Pre-operative CHG induces a measurable reduction in the viable microbial bioburden at the surgical site. On the day of surgery, surgical sites displayed a significant increase in the relative abundance of several SSI-associated bacterial genera including Acinetobacter, Bacillus, Escherichia-Shigella, and Pseudomonas compared to baseline. Bacillus species isolated from subjects at baseline also demonstrate resistance to CHG with minimum inhibitory concentrations exceeding 1,000 µg/mL. Although there are major skin microbiome shifts upon exposure to CHG, we also find that these shifts are largely transient. For the majority of individuals, skin microbial bioburden and community structure recover to near baseline by post-surgical follow-up. IMPORTANCE Surgical site infections continue to occur despite widespread adoption of surgical antiseptics. Before surgery, patients often wash their whole body multiple times with chlorhexidine gluconate (CHG)-based antiseptic soap and have CHG applied to the surgical site in the operating room. However, the effects of CHG antiseptics on the healthy skin microbiome are undefined due to CHG persisting and binding DNA from dead cells on the skin. We optimized a viability assay to selectively target DNA from live microbes on the skin before and after exposure to CHG. Our findings demonstrate that pre-surgical application of CHG significantly reduces the bioburden on skin; however, potentially pathogenic bacteria remain. Post-surgery, the skin microbiome eventually recovers to resemble its pre-CHG exposed state. Collectively, these findings identify tangible avenues for improving antiseptic formulations and further support that the skin microbiome is viable, stable, and resilient to chemical perturbation.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,340
Score d'incertitude au seuil0,741

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,257 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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