배경: 지속 액배양 감시 장비의 양성은 보고시간의 지연과 검사 비용의 증가를 래할 수 있다. 본 연구에서는 지속 액배양 감시 장비의 양성과 진양성을 감별할 수 있는 임상으로 유용한 변수를 찾아내고자 하다. 방법: 2010년 4월부터 2013년 11월까지 BACTEC FX system의 호기성(Plus Aerobic/F, BDA)과 기성(Plus Anaerobic/F, BDN) 배양병과 BacT/ALERT 3D system의 호기성(Standard Aerobic, BSA)과 기성(Standard Anaerobic, BSN) 배양병에서 장비 양성을 보인 배양병을 양성과 진양성의 두 군으로 분류하고, 두 군에서 15개의 변수 측정값의 통계 차이를 비교하다. 결과: 체 184,363개의 액배양 세트(호기성과 기성 배양병)에서 BDA, BDN, BSA와 BSN의 장비 양성률은 4.9%, 2.8%, 3.8%와 3.2%고, 장비 양성률은 각각 0.6%, 0.1%, 0.1%와 0.1%다. 장비 양성과 진양성의 통계으로 유의 한 차이가 있는 공통인 변수는 액 채량, 검출 시간, 입원일과 검사 의뢰와의 시간 간격, C-반응단백 농도, 백구 수, delta neutrophil index와 mean peroxidase index다. 결론: CMBCS 장비 양성과 진양성을 감별하는 데 만족할만한 진단 민도와 특이도를 가진 변수는 없었다. 향후 액 배양 장비 양성을 조기에 효율으로 검출하기 해서는 CMBCS 세균 성장곡선의 분석이 필요할 것으로 생각되었다. [Ann Clin Microbiol 2014;17:58-64]
Background: The false positive signals of a con- tinuous monitoring blood culture system (CMBCS) in- crease the reporting time and laboratory cost. This study aimed to determine the highly relevant varia- bles that discriminate false positive signals from true positive signals in a CMBCS. Methods: Among 184,363 blood culture sets (aerobic and anaerobic), the signal-positive samples according to a BACTEC FX system (Plus Aerobic/F, BDA; Plus Anaerobic/F, BDN) and BacT/Alert 3D system (Stan- dard Aerobic, BSA; Standard Anaerobic, BSN) be- tween April 2010 and November 2013 were classi- fied into two groups: false positive or true positive signals. The data of 15 parameters between the two groups were then statistically compared. Results: Among total blood cultures, the positive rates of CMBCS signals according to BDA, BDN, BSA, and BSN were 4.9%, 2.8%, 3.8%, and 3.2%,respectively. The false positive rates of CMBCS sig- nals according to BDA, BDN, BSA, and BSN were 0.6%, 0.1%, 0.1%, and 0.1%, respectively. The blood volume, detection time, time interval between admis- sion and test, C-reactive protein concentration, leuko- cyte count, delta neutrophil index, and mean perox- idase index showed statistically significant differences between the two groups. Conclusion: There were no variables with diagnostic sensitivity and specificity for discriminating the two groups. Therefore, analysis of bacterial growth curves produced by CMBCS is needed for early and effec- tive detection of false positive signals. (Ann Clin Microbiol 2014;17:58-64)