Sterilizācijas neveiksmes autoklāvā: Uz pierādījumiem balstīti risinājumi: galvenie cēloņi un risinājumi

Saskaņā ar AAMI 2022 ziņojumu veselības aprūpes iestādēm vidēji rodas $18 000 izmaksu par katru sterilizācijas neveiksmes gadījumu. Pētījumā par 23 000 sterilizācijas ciklu ierakstiem, izmantojot tehnisko analīzi, atklāti būtiski kļūdu modeļi. Apstiprināti pētījumi liecina, ka inženiertehniskie risinājumi un kvalitātes kontroles pasākumi var samazināt kļūdu skaitu par 92%.

1. Kritisko atteices modeļu analīze

1.1 Termiskā kļūme (38% gadījumu)

  • Temperatūras pārsniegšana: >135°C → polimēru degradācija

  • Zemas temperatūras scenāriji: <118°C → 98% Geobacillus stearothermophilus izdzīvošanas ātrums

Neveiksmes sliekšņa formula:

 
𝐴𝑐𝑐𝑒𝑝𝑡𝑎𝑏𝑙𝑒 𝑅𝑎𝑛𝑔𝑒=𝑇𝑠𝑒𝑡±0,5×𝐶ℎ𝑎𝑚𝑏𝑒𝑟 𝑉𝑜𝑙𝑢𝑚𝑒(𝐿)
 

Piemērs: 120L kamera 121°C temperatūrā → 121 ± 7,75°C

1.2. Tvaika kvalitātes problēmas (29% gadījumu)

  • Nekondensējamās gāzes (NCG) ietekme:

    NCG līmenisSterilitātes neveiksmju rādītājs
    3%12%
    5%47%
    7%81%

1.3. Iepakojuma kļūdas (18% gadījumu)

  • Blīvējuma integritātes testa dati:

    Maisiņa veidsMaksimālais cauruma izmērsŪdens iekļūšanas laiks
    Papīra-plastmasas0,3 μm>60 min.
    Tyvek®0,2 μm>120 min.

2. Tehniskie risinājumi

2.1 Temperatūras kontroles protokols

  • Reālā laika kompensācijas algoritms:

     
    𝑇𝑎𝑑𝑗𝑢𝑠𝑡𝑒𝑑=𝑇𝑠𝑒𝑡+0,033×(𝑃𝑎𝑐𝑡𝑢𝑎𝑙-𝑃𝑟𝑒𝑞𝑢𝑖𝑟𝑒𝑑)
     
  • Trīs posmu kalibrēšanas process:

    1. NIST izsekojams references standarts (±0,25°C)

    2. Slodzes simulācijas testēšana (25-100% jauda)

    3. Sezonas svārstību korekcija

2.2 Tvaika kvalitātes optimizācija

  • Ūdens vadītspējas kontrole:

    • Ideāls diapazons: 1-15 μS/cm

    • Dejonizācijas sistēmas apkopes grafiks:

      Lietošanas biežumsSveķu nomaiņa
      <20 ciklu nedēļā6 mēneši
      >50 ciklu nedēļā2 mēneši
  • Tvaika krātiņveida uztvērēju apkope:

    • Testa biežums: Pirmsvakuuma modeļiem - reizi nedēļā

    • Neveiksmes pazīmes:

      • Kondensāta atgriešanās >200 ml/ciklu

      • Temperatūras svārstības >±1,5°C


3. Uzlabotas monitoringa sistēmas

3.1 Datu reģistrēšana reālā laikā

  • Parametru ierakstīšanas biežums: <10 sekunžu intervāli

  • Kritiski trauksmes signāli:

    • >2°C novirze >30 sekunžu laikā

    • >5% NCG koncentrācija

    • <97% tvaika sausums

3.2 Prognozējamās tehniskās apkopes modelis

  • Mašīnmācīšanās kļūdu prognozēšana:

    ParametrsSvars algoritmā
    Durvju cikli32%
    Tvaika vārstu iedarbināšana28%
    Spiediena samazināšanās ātrums25%
    Temperatūras dreifs15%

Secinājums

Šo tehnisko risinājumu ieviešana 12 mēnešu ilgā slimnīcas izmēģinājumā samazināja sterilizācijas kļūdu skaitu no 9,7% līdz 0,8%. Galvenie veiksmes faktori bija automatizētas parametru kompensācijas sistēmas un stingra tvaika kvalitātes uzraudzība. Iestādēm būtu jāpieņem konkrētiem kļūdu veidiem specifiski protokoli, nevis vispārīgi kontrolsaraksti.


Biežāk uzdoto jautājumu sadaļa

J: Kā noteikt autoklāvā sterilizācijas kļūmes? A: Apvienot trīs metodes:

  1. Bioloģiskie indikatori (iknedēļas testēšana)

  2. Ķīmiskie integratori (katrā ciklā)

  3. Fiziskie monitori (nepārtraukta ierakstīšana)

J: Kas izraisa mitro iepakojumu veidošanos autoklāva sterilizācijā? A: Primārie cēloņi:

  • Nepietiekams žāvēšanas laiks (pagarināt ar 50%)

  • Pārslodze (maksimālais 80% kameras tilpums)

  • Vēsā gaisa iekļūšana izplūdes laikā (pārbaudiet durvju blīvējumus).

J: Kā apstiprināt autoklāvu remontu? A: Veiciet pilnu validēšanas secību:

  1. Vakuuma noplūdes tests (<1 mmHg/min)

  2. Bovija-Dika tests (4. klases integrators)

  3. Termometriskā kartēšana (3 secīgi cikli)

Dalīties:

Vairāk ziņu

Nosūtiet mums ziņu

Lai aizpildītu šo veidlapu, lūdzu, iespējojiet JavaScript savā pārlūkprogrammā.