Clinical study of antibacterial medical textiles containing polyhydroxyalkanoate oligomers for reduction of hospital-acquired infections

L.L. Ma*, Y-Y. Wei, J.Li, Y-Y. Sun, S.R. Liu, K.M. Ma, P.H-M. Leung, X.M. Tao
*The Hong Kong Polytechnic University, China

Journal of Hospital Infection (2024) 149, 144-154

背景

院内の病棟で用いられる布が感染症伝播のプロセスに大きく関与しているため、院内感染の予防および制御は、依然として世界的に大きな課題となっている。本研究では、院内感染の制御および低減を目的として、病床の枕カバー、シーツ、および布団カバーを作るために用いられる、新規の医療用抗菌布について報告する。

方法

この医療用布は、ポリエステル繊維および分解性ポリ(3-ヒドロキシ酪酸-コ-3-ヒドロキシ吉草酸)／ポリ乳酸繊維（PET／PHBV／PLA）の混合糸から成っており、ポリラクチドオリゴマー（PLAO）でコーティングされた。ポリラクチドオリゴマーは、環境にやさしく安全な抗菌物質で、高温の洗濯において優れた熱安定性を有する。研究対象とした病院の感染症例で検出されたものとごく近縁の細菌種に重点をおいて、臨床試験を実施した。

結果

7 日間の使用後、PET／PHBV／PLA-PLAO製布の 94％で、総細菌数に対して 20 コロニー形成単位/100 cm² 未満の値が保持され、衛生および清浄度の基準を満たした。

結論

本研究において、ポリヒドロキシアルカン酸オリゴマーを含有する布について、有効性、安全性および長期持続性の高い抗菌医療用布であり、これにより院内感染の発生率を効果的に低減できる可能性が示された。

サマリー原文（英語）はこちら

監訳者コメント ：

新規の抗菌医療用布の使用により、リネン類の持続的抗菌作用が期待される。

Efficiency and sensitivity optimization of a protocol to quantify indoor airborne SARS-CoV-2 levels

J. Truyols-Vives*, K. Stiliyanov-Atanasov, E. Sala-Llinàs, N. Toledo-Pons, H.G. Baldoví, J. Mercader-Barceló
*Universitat de les Illes Balears (UIB), Spain

Journal of Hospital Infection (2022) 130, 44-51

Correlation between the genetic diversity of nosocomial pathogens and their survival time in intensive care units

Systematic screening for digestive carriage of extended-spectrum β-lactamase-producing Enterobacterales (E-ESBL) at hospital readmission among patients with past history of E-ESBL colonization or infection

C. Bouchand*, C. Bourigault, F. Le Gallou, S. Corvec, A. Andréo, D. Lepelletier
*Nantes University Hospital, France

Journal of Hospital Infection (2023) 131, 126-128

COVID-19 transmission in dental and oral/maxillofacial surgical practice during pandemic: questionnaire survey in 51 university hospitals in Japan

H. Tanaka*, H. Kurita, Y. Shibuya, D. Chikazu, M. Iino, K. Hoshi, W. Kobayashi, S. Yokoo, K. Kawano, K. Mitsudo, A. Miyazaki, Y. Ota, H. Kishimoto, Y. Mori, T. Yamamoto
*Shinshu University School of Medicine, Japan

Journal of Hospital Infection (2022) 125, 21-27

Comparative analysis of machine learning models for predicting hospital- and community-associated urinary tract infections using demographic, hospital, and socioeconomic predictors

A. Arjmand*, M. Bani-Yaghoub, G. Sutkin, K. Corkran, S. Paschal
*University of Missouri–Kansas City, USA

Journal of Hospital Infection (2025) 162, 263-271