Mikrobiologische Untersuchung zur Keimbesiedlung von Computertastatur und -maus auf einer operativen Intensivstation
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Hintergrund: Die Eingabeinstrumente von Patienten-Daten-Management-Systemen (PDMS) können ein potentielles Keimübertragungsmedium darstellen. Ziel dieser Untersuchung war es zu überprüfen, ob die Eingabeinstrumente unterschiedlich mit fakultativ pathogenen oder pathogenen Keimen besiedelt waren gegenüber anderen manuellen Bedienfeldern. Material und Methoden: Auf einer Operativen Intensivstation mit 14 Behandlungsplätzen, die bettseitig mit einem Computer für Dateneingaben in ein PDMS ausgerüstet sind, wurde die Keimbelastung von Maus und Tastatur innerhalb der Behandlungseinheiten und an den zentralen Arbeitsplatzrechnern sowie weiteren manuellen Bedieneinheiten bakteriologisch analysiert. Innerhalb von zwei Untersuchungszeiträumen von jeweils drei Monaten wurden an je acht Tagen Abstriche entnommen und bakteriologisch quantitaiv und qualitativ untersucht. Ergebnisse: Insgesamt wurden in den 14 Patientenzimmern jeweils 222 Abstriche an Mäusen, Tastaturen und Beatmungsgeräten, 174 Abstriche an Pflegewagen und 214 Abstriche an Spritzenpumpen sowie außerhalb der Behandlungsplätze jeweils 16 Abstriche an der Maus und Tastatur des Arbeitsplatzrechners, dem Telefonhörer und der Gegensprechanlage genommen. In den Patientenzimmern zeigten 26 Abstriche an Maus und Tastatur (5.9%) einen Nachweis fakultativ pathogener Keime gegenüber 18 an den manuellen Bedieneinheiten (3.0%;p<0,02). An der zentralen Arbeitsstelle waren zwei Abstriche an der Maus (6,3%) gegenüber keinem an der Gegensprechanlage und Telefonhörer mit als fakultativ pathogen anzusehenden Keimarten besiedelt (p=0,15). Schlussfolgerung: Die Eingabeinstrumente von PDMS sind stärker mit als fakultativ pathogen anzusehenden Keimarten besiedelt als manuelle Bedienfelder. Sie können ein zusätzliches Keimübertragungsmedium darstellen und als Vektoren für Kreuzkontaminationen fungieren.Link to publications or other datasets
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Original publication in
Journal of clinical monitoring and computing, 18,1 (2004), S. 7-12