What is the best screening method to detect Serratia marcescens colonization during an outbreak in a neonatal intensive care nursery?

M. Giles*, H-M. Harwood, D.A. Gosling, D. Hennessy, C.T. Pearce, A.J. Daley
*The Royal Women’s Hospital, Australia
Journal of Hospital Infection (2006) 62, 349-352
新生児集中治療室（NICU）でセラチア・マルセセンス（Serratia marcescens）が集団発生することがある。しかし、保菌新生児患者の最適なスクリーニング方法は確立していない。地理的に離れた2カ所のNICUで、S. marcescensの集団発生中の新生児の気道および消化管における保菌をスクリーニングした。9カ月の調査期間で合計58例の新生児にS. marcescensの定着（47例）または感染（11例）が認められた。定着を認めた新生児の44例では気道と消化管の両方から試料を採取しており、そのうち消化管由来試料のみ陽性は39％、気道由来試料のみ陽性は22％で、両方の試料で菌が増殖した新生児は39％であった。固形培地への接種前に増菌を実施すると、気道保菌者の検出力が増強した。S. marcescensの集団発生中に、菌が定着した新生児を最大限に検出するためには、気道と消化器の両試料を採取すべきである。ブロス培地での増菌を行うと結果判定が1日遅延するが、気道由来試料の陽性率が高くなる。
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監訳者コメント：
MRSAなどの耐性菌対策として能動的監視培養（active surveillance culture；ASC）を実施すべきか、盛んな議論の対象となっているが、スクリーニング目的であればどのような検体を採取すべきか、対象菌ごとに検討する必要がある。

Implant-retaining management of cranioplasty-related surgical infections

T.K. Korhonen*, H. Mee, A. Helmy, O. Sule, G. Whiting, A. Kolias, K. Holland, P. Hutchinson, I. Timofeev
*University of Cambridge & Addenbrooke’s Hospital, UK

Journal of Hospital Infection (2026) 170, 152-160

Health system drivers of antimicrobial resistance: a qualitative exploration of implications for infection prevention and control in hospitals and long-term care facilities in Merseyside

Y. Alhassan*, M. Moore, K.A. Duda, F.E. Graf, S. Todd, J.M. Lewis, N. Feasey , M. Taegtmeyer
*Liverpool School of Tropical Medicine, UK

Journal of Hospital Infection (2025) 166, 12-20

Decontamination methods of needleless connectors in central venous access: a randomized controlled trial

Y.Y. Wu*, W. Ding, F.Q. Tao, Q.H. Deng, P.F. Wang, B.L. Feng
*Zhongnan Hospital of Wuhan University, China

Journal of Hospital Infection (2025) 162, 106-113

Surveillance on meticillin-sensitive Staphylococcus aureus colonization and infection in a neonatal intensive care unit

L. Mahieu*, A. Engelen, E. Hensels, K. Van Damme, V. Matheeussen
*Antwerp University Hospital, Belgium

Journal of Hospital Infection (2024) 143, 195-202

Machine-learning-based risk assessment tool to rule out empirical use of ESBL-targeted therapy in endemic areas

H.D. Ravkin*, R.M. Ravkin, E. Rubin, L. Nesher
*Ben-Gurion University of the Negev, Israel

Journal of Hospital Infection (2024) 149, 90-97