Mitigation of opportunistic drinking water pathogens by onsite monochloramine disinfection in a hospital water system
Notice bibliographique
Résumé
In acute care hospitals, susceptible patients and large, legacy water systems contribute to increased risk of nosocomial infections associated with drinking water pathogens. This study aimed to evaluate the long-term (>1-year) impact of onsite monochloramine treatment on Legionella pneumophila (Lp), nontuberculous mycobacteria (NTMs), Vermamoeba vermiformis (Vv), and physico-chemical water quality in a hospital hot water system. Using an innovative sampling approach, the efficacy of treatment was assessed at 22 distal sites (faucets, showerheads, handwashing stations) and compared to 10 control points representing the main flowing distribution system (return loops, heaters, remote sites). Monochloramine nearly eliminated Lp, achieving up to 3-log reductions in culturability (<24 h) and gene copies (4-week). Mean Vv concentrations decreased by 2-log within 24 h, with no evidence of a shift towards increased NTMs. Optimal reductions in all organisms were observed at monochloramine concentrations of 2-3 mg/L combined with temperatures exceeding 55 °C. However, these conditions were only consistently maintained at control points, where post-treatment mean concentrations were systematically 1-log lower than those at distal sites. The interruption of dosage (5-day and 4-week) also revealed significant and rapid rebounds of Legionella, NTMs, and Vv (>1-2-log), highlighting their persistence in biofilms. Short-term increases in metal release were observed, with mean copper and lead concentrations rising 1.8- and 4.6-fold, respectively. Overall, results confirmed the high and rapid efficacy of onsite monochloramine to control Lp and other organisms. Analysis of water quality, temperature distribution, and usage patterns emphasize the importance of maintaining optimized hydraulic and thermal regimes to ensure effective pathogen control at points of exposure. This study provides actionable insights and practical evidence to support healthcare facilities in implementing robust long-term monitoring and control strategies.
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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».