Impact of supplementary air filtration on aerosols and particulate matter in a UK hospital ward: a case study

M.J. Butler*, D. Sloof, C. Peters, A. Conway Morris, T. Gouliouris, R. Thaxter, V.L. Keevil, C.B. Beggs
*Cambridge University Hospitals, UK

Journal of Hospital Infection (2023) 135, 81-89

背景

重症急性呼吸器症候群コロナウイルス-2（SARS-CoV-2）のエアロゾル拡散は病院における大きな問題の 1 つであり、院内伝播の低減を目的とする補足的な超高性能空気ろ過装置の増加をもたらした。本稿では、高齢者医療病棟 1 棟の空気清浄ユニットが作動中に誤って電源が切れた時に生じた自然実験について報告する。

目的

病棟内のエアロゾル輸送を評価し、空気清浄ユニットが空中粒子状物質（PM）の濃度を低下させるかどうか明らかにすること。

方法

空気清浄ユニットは、6 床の区画 2 つと個室の隔離室 3 室で構成された、これまでに新型コロナウイルス感染症の複数のアウトブレイクを経験した病棟に設置されていた。作動中 2 日間にわたり、主要な室内空気の質のパラメータ（PM 1 ～ 10、二酸化炭素［CO₂］、温度と湿度）のリアルタイムの測定値を複数のセンサーから収集した。この期間中、空気清浄ユニットは約 7 時間誤って電源が切れており、本介入による粒子状物質への影響を評価することが可能となった。

結果

空気清浄ユニットは病棟全体で粒子状物質の数をかなり減少させ（例えば、PM1 では 65.5 ～ 78.2％）（全サイズで P ＜ 0.001）、全粒子状物質の分画および CO₂ に正の相関が認められた（r ＝0.343 ～ 0.817、すべての P ＜ 0.001）。空気清浄ユニットの電源が切れている時、粒子状物質の数は同時に増加／減少し、1μm 未満の粒子に関する複数の場所の粒子状物質のシグナルに相関があった（例えば、r ＝ 0.343 ～ 0.868、すべての P ＜ 0.001）。

結論

エアロゾルは様々な病棟の亜区画間で急速に移動し、ソーシャル・ディスタンシング単独では、より長距離（＞ 2 m）の伝播を軽減できないので、SARS-CoV-2 の院内伝播を予防できないことが示唆された。空気清浄ユニットは病棟の空間全体の粒子状物質の濃度をかなり低下させ、感染性空中浮遊粒子がもたらすリスクを減少させる効果的な介入としての可能性を示した。

サマリー原文（英語）はこちら

監訳者コメント：

空気清浄ユニットの有効性を粒子状物質の減少で示した報告である。空気清浄ユニットは補助的な感染対策として使用できる。Journal of Hospital Infection (2023) 135, 74-80 も合わせて読むとよい。

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S. Gómez-Zorrilla*, F. Becerra-Aparicio, E. Sendra, L. Zamorano, I. Grau, V. Pintado, B. Padilla, N. Benito, L. Boix-Palop, M.C. Fariñas, M. Peñaranda, M.R. Gamallo, J.A. Martinez, E. Morte-Romea, J.L. Del Pozo, I. López Montesinos, X. Durań-Jordà, R. Ponz, M. Cotarelo, R. Cantoń, A. Oliver, P. Ruiz-Garbajosa, J.P. Horcajada, on behalf the ITUBRAS-2 Groupx
*Universitat Autònoma de Barcelona (UAB), CEXS-Universitat Pompeu Fabra, Spain

Journal of Hospital Infection (2024) 151, 173-185

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R.G. Bentvelsen*, B.J. Laan, T. Bonten, R. van der Vaart, D.J. Hetem, R. Soetekouw, S.E. Geerlings, N.H. Chavannes, K.E. Veldkamp
*Leiden University Medical Centre, The Netherlands

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B. Casini*, A.M. Spagnolo, M. Sartini, B. Tuvo, M. Scarpaci, M. Barchitta, A. Pan, A. Agodi, M.L. Cristina, on behalf of the Study Group
*University of Pisa, Italy

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J.E. Baek*, I.H. Choi, Y.W. Cho, J. Kim, Y.J. Lee, M.C. Kim, K.O. Kim, Y-S. Cho
*The Catholic University of Korea, Republic of Korea

Journal of Hospital Infection (2023) 139, 106-112

Clinically explainable machine learning models for early identification of patients at risk of hospital acquired urinary tract infection

R.S. Jakobsen*, T.D. Nielsen, P. Leutscher, K. Koch
*North Denmark Regional Hospital, Denmark

Journal of Hospital Infection (2024) 154, 112-121