医療機器からの血液の除去に対する乾燥時間の影響★

2024.10.31
★

Influence of drying time on the removal of blood from medical devices

B.R. Wulff*, S. Lohse, M. Tschoerner
*Chemische Fabrik Dr. Weigert GmbH & Co. KG, Germany

Journal of Hospital Infection (2024) 152, 156-163

背景

手術器具の使用後の処理では、血液や、血液を含んだ汚れを、確実に、残すことなく除去することが、最も重要な任務の 1 つである。使用した機器の洗浄の理想的な時間枠について、消毒や滅菌を確実に行い、悪影響を避けるために、様々な作業部会が推奨を出している。これらは、概して、主に実際の経験に基づいていて、このテーマについての体系的な研究はほとんどない。

目的

本研究では、ヒツジの血液で汚染させた試験検体を使って洗浄実験を行った。この方法で、全血の乾燥時間がその後の洗浄の結果に与える影響を調べた。

方法

実践を反映して、残留蛋白質の定量には、視覚的な方法と分光法の両方を用いた。実験結果は、乾燥時間の関数と、血液の残留水分量の関数の両方で評価した。

結果

乾燥しつつある血液の除去は、最初の 1 から 2 時間以内が特に難しかった。血液は凝固しているが、まだ完全には乾燥していないこの段階では、それより待ち時間が長かった場合よりも、洗浄後に試験検体に残っていた蛋白質の残留物がかなり多かった。

結論

血液の残留物の除去には、最適な洗浄結果が期待できる時間枠が存在する。そのため、再処理に不利な待ち時間も存在する。実験データに基づくと、この最適な時間は、汚染の直後、または汚れてから 3 時間を過ぎてから 24 時間未満の範囲であることが推定された。

サマリー原文(英語)はこちら

監訳者コメント :

医療機器の洗浄効果に対する最適な乾燥時間を実験的に評価した。

同カテゴリの記事

2026.03.06
★
Screening of carbapenemase-producing organisms and vancomycin-resistant enterococci by a molecular approach: impact and lessons learned

C. Dinh*, A. Hennebique, M. Veloso, N. Gonnet, I. Pelloux, S. David-Tchouda, C. Landelle, S. Boisset
*Grenoble Alpes University Hospital, France

Journal of Hospital Infection (2026) 169, 107-114
2025.01.17
★
Potential use of Fourier-transform infrared spectroscopy as a rapid screening tool for investigating nosocomial outbreaks of ST-80 vancomycin-resistant Enterococcus faecium

R.C.W. Wong*, I.Y.Y. Cheung, C.K.C. Lai, M.T. Yuk, V.C.Y. Chow, J.S.L. Leung, N.K. Chau, L.K. Konishi, L.K. Lee, I.C.F. Ng, W.Y. Tam, J.H.C. Tong, G.K.H. Siu
*Prince of Wales Hospital, Hospital Authority, China

Journal of Hospital Infection (2025) 155, 161-169
2025.12.13
★
Modelling the joint effects of single occupancy and N95 respirators on COVID-19 outbreaks in hospital wards

C. Zachreson*, R. Schofield, C. Marshall, M. Kainer, K. Buising, J. Monty, S. Sullivan, K. Subbarao, N. Geard
*The University of Melbourne, Australia

Journal of Hospital Infection (2025) 166, 190-197
2022.12.02
★
PreciSSIon: a collaborative initiative to reduce surgical site infections after elective colorectal surgery

B. Clayphan*, L. Dixon, S. Biggs, L. Jordan, A. Pullyblank, PreciSSIon Collaborators
*Great Western Hospitals NHS Foundation Trust, UK

Journal of Hospital Infection (2022) 130, 131-137


2024.12.16
★
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