Bioparticle concentration in operating room air: a comparison between two clothing systems of different source strengths

L. Larsson*, J. Nordenadler, L. Felländer-Tsai, P. Kylmänen, H. Björne, B. Ljungqvist, B. Reinmüller, H. Brismar
*CLINTEC, Karolinska Institutet, Sweden

Journal of Hospital Infection (2026) 171, 27-31

背景

手術衣の透過性は、手術室内空気中の細菌量に影響を及ぼす。細菌量は、空気の単位当たりの蛍光生体粒子の計数によって測定可能である。本研究は、一次関節形成術中の手術室空気 50 dm³ 当たりのサイズ 3 μm以上の蛍光生体粒子（FBP）を、スタッフに 2 種類の衣料システムを使用させて比較することを目的とした。

方法

再利用可能な手術衣を用いた、連続した関節形成術 37 件と、単回使用の手術衣を用いた、手術の術式をマッチさせた関節形成術 37 件について平均 FBP を比較した。共分散分析（ANCOVA）を実施して、対数変換した FBP に対して手術時間が及ぼす影響を、立ち会ったスタッフの人数と手術時間を補正して分析した。

結果

平均 FBP レベルは、再利用可能な手術衣では 101（95％信頼区間［CI］96 ～ 107）、単回使用の手術衣では 18（95％CI 16 ～ 20）であった。ANCOVA の結果、手術衣の種類は対数変換した FBP と強く関連しており、偏分散の 86％を説明した（η² ＝ 0.86）。逆に、スタッフの人数と手術時間はいずれも FBP に対して有意な影響を及ぼさなかった。

結論

生体粒子に対する衣料システムの透過性は、手術室空気において低生体粒子レベルの空気を達成する上で一つの主要な因子である。関節形成術時にリアルタイムで FBP を測定することは、特定の手術室関連因子が空気中の細菌量に及ぼす影響について研究する新たな可能性を開く。

サマリー原文（英語）はこちら

監訳者コメント ：

人工関節手術中の手術室空気中バイオ粒子濃度（FBP）が、手術スタッフの衣服システムによって大きく変化することを、リアルタイム測定で明確に示した点にある。再使用型の綿・ポリエステル混紡スクラブでは、単回使用型ポリプロピレン製クリーンエアスーツに比べ、蛍光バイオ粒子濃度が約 6 倍高かった。これは、手術室の空気清浄度を考える上で、換気方式や HEPA フィルターだけでなく、職員由来粒子をどれだけ衣服内に封じ込められるかが重要であることを示している。また、従来の空気サンプリングによる培養では結果判明に数日を要するが、FBP 測定により手術中の空気質を即時に評価できる可能性が示された。今後の課題は、FBP 値と実際の創部汚染、インプラント汚染、人工関節周囲感染との関連を前向きに検証することである。

Epidemiology of healthcare-associated Pseudomonas aeruginosa in intensive care units: are sink drains to blame?

C. Volling*, L. Mataseje. Granña-Miraglia, X. Hu, S. Anceva-Sami, B.L. Coleman, M. Downing, S. Hota, A.J. Jamal, J. Johnstone, K. Katz, J.A. Leis, A. Li, V. Mahesh, R. Melano, M. Muller, S.Nayani, S. Patel, A. Paterson, M. Pejkovska, D. Ricciuto, A. Sultana, T. Vikulova, Z. Zhong, A. McGeer, D.S. Guttman, M.R. Mulvey
*Sinai Health, Canada

Journal of Hospital Infection (2024) 148, 77-86

One-day prevalence of asymptomatic carriage of toxigenic and non-toxigenic Clostridioides difficile in 10 French hospitals

A. Le Monnier*, T. Candela, A. Mizrahi, E. Bille, N. Bourgeois-Nicolaos, V. Cattoir, E. Farfour, I. Grall, D. Lecointe, A. Limelette, G. Marcade, I. Poilane, P. Poupy, I. Kansau, J-R. Zahar, B. Pilmis, on behalf of the GMC Group
*Groupe Hospitalier Paris Saint-Joseph, France

Journal of Hospital Infection (2022) 129, 65-74

Machine learning—based diagnostic model combined with Chinese natural language processing for surgical-site infections: development and validation

J. Shan*, X.Y. Bao, M. Jin, B. Wang, Y.B. Wang, Y. Wang, M. Lv, W. Huai, Y.C. Jin, Y.X. Jin, Z.X. Zhang, Y.L. Cao
*Beijing Jishuitan Hospital, Capital Medical University, China

Journal of Hospital Infection (2026) 171, 69-78

Hospital factors associated with SARS-CoV-2 infection among healthcare personnel in Greece

H.C. Maltezou*, X. Dedoukou, P. Tsonou, M. Tseroni, V. Raftopoulos, A. Pavli, K. Papadima, A. Chrysochoou, E. Randou, G. Adamis, E. Kostis, A. Pefanis, C. Gogos, N.V. Sipsas

*National Public Health Organization, Greece

Journal of Hospital Infection (2021) 109, 40-43

Fungal and bacterial coinfections increase mortality of severely ill COVID-19 patients

D.L. Silva*, C.M. Lima, V.C.R. Magalhães, L.M. Baltazar, N.T.A. Peres, R.B. Caligiorne, A.S. Moura, T. Fereguetti, J.C. Martins, L.F. Rabelo, J.S. Abrahão, A.C. Lyon, S. Johann, D.A. Santos
*Universidade Federal de Minas Gerais, Brazil

Journal of Hospital Infection (2021) 113, 145-154