Photodynamic coatings kill bacteria on near-patient surfaces in intensive care units with low light intensities

B. Kieninger*, R. Fechter, W.Bäumler, D. Raab, A. Rath, A. Caplunik-Pratsch, S. Schmid, T. Müller, W. Schneider-Brachert, A. Eichner
*University Hospital Regensburg, Germany

Journal of Hospital Infection (2024) 153, 39-46

背景

病院内で患者に非常に近い表面は、医療関連感染を引き起こす可能性がある。これらの表面は、病原体の保管場所となっていて、職員や患者の間での伝播を促進している。これらの表面を定期的に掃除し消毒しても、病原体を一時的に除去できるだけで、再汚染は避けられない。そのような表面を抗菌コーティングすることによって、病原体の伝播のリスクを更に減少させられる可能性がある。

目的

現場での研究を我々の大学病院の 2 つの集中治療室（ICU）で実施し、標準的な光力学的抗菌コーティングと新規の光力学的抗菌コーティングの有効性を、光強度の非常に低い状況においても評価すること。

方法

微生物量を 3 つのコーティング上で測定した。すなわち、標準的な光力学的抗菌コーティング（A）、新規の光力学的抗菌コーティング（B）、対照として不活性の抗菌コーティング（C）である。対照のコーティング C は、標準的なコーティング A と同一であるが、光増感剤を含んでいなかった。3 か月間で、699 個の標本が、同一の表面から、eSwab を使って採取され、分析された（cfu/cm²）。

結果

対照のコーティング（C）で覆われた表面すべての平均値は、微生物量が 5.5 ± 14.8 cfu/cm² であることを示した。光力学的抗菌コーティングでは、平均値が有意に低く、1.6 ± 4.6 cfu/cm²（コーティング A、P ＜ 0.001）と2.7 ± 9.6（コーティングB、P ＜ 0.001）であった。2.5 cfu/cm² を基準とみなしたとき、微生物数が多い方になる相対リスクは、それぞれ、52％（コーティング A）と 40％（コーティング B）減少した。

結論

どちらの光力学的抗菌コーティングも、低光強度の ICU の患者に近い表面上の微生物数に関して、リスクを持続的にかなり減少させる。

サマリー原文（英語）はこちら

監訳者コメント ：

光力学的抗菌コーティングによって持続的な環境消毒効果を認めており、臨床応用が期待される。

What factors are associated with surgical site infections after intracranial neurosurgical procedures? An exploratory register study

I-L. Böregård*, L. Arvidsson, S. Bringman, C. Leo Swenne, A-C. von Vogelsang
*Karolinska Institutet, Sweden

Journal of Hospital Infection (2025) 160, 81-87

Perceptions of antibiotic stewardship programmes and determinants of antibiotic prescribing patterns among physicians in tertiary hospitals in Bangladesh: implications for future policy and practice

S.A. Sumon*, M.M.U. Anwar, F.M. Akther, A.S. Priyanka, T. Tamanna, A. Rahman, M.S. Islam, M.G.D. Harun
*Infectious Diseases Division, icddr,b, Dhaka, Bangladesh

Journal of Hospital Infection (2024) 144, 56-65

Challenges undertaking procedures requiring asepsis: a qualitative interview study with nurses

D.J. Gould*, M. Courtenay, R. Gallagher, C. Hawker, J. Chudleigh, E. Purssell, N.S. Drey
*Independent Consultant, UK

Journal of Hospital Infection (2023) 133, 55-61

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

Use of complexity theory to inform antimicrobial stewardship: a scoping review

G. Hughes*, R. Cunney, D. Mockler, A. Fe Talento, A.O’ Leary, C. Bergin
*St. James’s Hospital, Ireland

Journal of Hospital Infection (2024) 154, 95-103