La perte de sommeil et le désalignement circadien contribuent à de nombreux accidents et incidents opérationnels. L’efficacité des contre-mesures et des plans de planification des travaux visant à atténuer la fatigue peut être difficile à évaluer dans les environnements opérationnels. Ce manuscrit résume une approche de collecte de données sur le sommeil, le circadien, la fatigue et le rendement dans des environnements opérationnels complexes.
La perte de sommeil et le désalignement circadien contribuent à une proportion significative d’accidents et d’incidents opérationnels. Les contre-mesures et les plans de planification des travaux visant à atténuer la fatigue sont généralement évalués dans des environnements de laboratoire contrôlés, mais l’efficacité de la traduction de telles stratégies dans des environnements opérationnels peut être difficile à évaluer. Ce manuscrit résume une approche de collecte de données sur le sommeil, le circadien, la fatigue et le rendement dans un environnement opérationnel complexe. Nous avons étudié 44 pilotes de ligne sur 34 jours alors qu’ils volaient un horaire fixe, qui comprenait une collecte de données de base avec 5 jours de vols en milieu de matinée, quatre vols tôt le matin, quatre vols à haute charge de travail à la mi-journée, et quatre vols en retard qui ont atterri après minuit. Chaque bloc de travail a été séparé par 3 à 4 jours de repos. Pour évaluer le sommeil, les participants portaient un moniteur d’activité validé par la recherche porté au poignet en permanence et ont rempli les agendas quotidiens du sommeil. Pour évaluer la phase circadienne, on a demandé aux pilotes de recueillir toute l’urine produite dans quatre ou huit bacs horaires pendant les 24 h après chaque bloc de service pour l’évaluation de 6-sulfatoxymelatonin (aMT6s), qui est un biomarqueur du rythme circadien. Pour évaluer la fatigue subjective et le rendement objectif, les participants ont reçu un dispositif à écran tactile utilisé pour compléter l’échelle de fatigue Samn-Perelli et la tâche de vigilance psychomotrice (PVT) pendant et après chaque vol, et au réveil, à la mi-journée, et Coucher. En utilisant ces méthodes, il a été constaté que la durée du sommeil a été réduite pendant les premiers départs et les finitions tardives par rapport à la ligne de base. La phase circadienne a changé selon l’horaire des droits, mais il y avait un large éventail dans le pic aMT6s entre les individus sur chaque calendrier. Les performances du PVT ont été pires au début, à charge de travail élevée et aux horaires de retard par rapport à la ligne de base. Dans l’ensemble, la combinaison de ces méthodes était pratique et efficace pour évaluer l’influence de la perte de sommeil et de la phase circadienne sur la fatigue et la performance dans un environnement opérationnel complexe.
La fatigue, résultant de la perte de sommeil et du désalignement circadien, est une menace sérieuse pour la sécurité dans les professions qui exigent des opérations de 24 heures, des horaires irréguliers, et des heures de travail prolongées1,2. La recherche en laboratoire a joué un rôle déterminant dans la façon dont les changements dans la durée du sommeil et le calendrier influencent la vigilance et les performances ultérieures3,4,5. Ces études constituent la base des recommandations de gestion des risques de fatigue et des pratiques d’horaire de travail dans les environnements opérationnels6.
Dans ce manuscrit, une étude sur le terrain des opérations aéronautiques est utilisée pour démontrer une approche de collecte des données sur le sommeil, le circadien, la fatigue et le rendement dans des contextes opérationnels complexes7. Nous avons étudié 44 pilotes de ligne sur 34 jours alors qu’ils ont suivi un horaire qui comprenait des périodes de vols en milieu de matinée, des vols tôt le matin, des vols à haute charge de travail à la mi-journée et des vols tardifs qui ont atterri après minuit. Chaque bloc de travail a été séparé par 3 à 4 jours de repos. Les pilotes ont recueilli des données objectives et subjectives sur l’ensemble de la période d’étude, y compris les jours de service en vol et de repos.
Étant donné les différences entre les environnements de laboratoire et les environnements réels, la mise en œuvre de stratégies et de contre-mesures développées en laboratoire ne se traduit pas toujours en opérations comme prévu. Les différences individuelles, un large éventail d’horaires de travail opérationnels, des opérations irrégulières et imprévisibles, des pratiques organisationnelles et de la culture, et des accords de travail sont quelques-uns des facteurs qui peuvent compliquer l’application de la science dans la pratique l’utilisation opérationnelle. Par conséquent, il est important d’évaluer l’impact de telles interventions à l’aide de méthodes cohérentes et fiables pour évaluer le sommeil, les rythmes circadiens, la fatigue ou la vigilance, et la performance. Le niveau de surveillance et de collecte de données doit être maintenu proportionnel aux niveaux prévus de fatigue et aux risques associés à la sécurité au sein d’une opération8. De plus, dans tout milieu sensible à la sécurité, le maintien d’opérations sécuritaires est primordial pour le protocole d’enquête.
La méthode de référence pour évaluer la durée et la qualité du sommeil est par la polysomnographie (PSG), qui consiste à mesurer l’activité cérébrale, la fréquence cardiaque, le mouvement des yeux et l’activité musculaire à travers une collection d’électrodes et de capteurs placés sur le cuir chevelu, le visage, et la poitrine. Bien que robuste, le PSG n’est pas pratique pour la collecte d’informations sur le sommeil dans la plupart des environnements opérationnels. De nombreux dispositifs portables ont été développés pour estimer le temps de sommeil, la durée et la qualité, mais peu ont été validés9,10. La combinaison de l’actigraphie portée par les poignets et des journaux de sommeil quotidiens ont été largement utilisés pour estimer le sommeil dans les études sur le terrain à travers une gamme de professions11,12,13,14 et ont été validés contre le PSG, montrant la concordance pour la durée du sommeil15. En outre, l’utilisation de l’actigraphie et des journaux de sommeil pour les études sur le terrain impose un faible fardeau d’effort aux participants à l’étude, parce que la plupart des dispositifs d’actigraphie sont portés sur le poignet non dominant et seulement enlevés pour la douche ou la natation, un peu comme une montre-bracelet. De même, un journal de sommeil bien conçu, présenté sur un téléphone ou un appareil à écran tactile, peut généralement être complété par les participants en moins de deux min.
Le cycle veille-sommeil est coordonné par le stimulateur circadien situé dans les noyaux suprachiasmatiques de l’hypothalamus16. Ce stimulateur cardiaque synchronise également de nombreux autres aspects de la fonction biologique tels que la température corporelle et les rythmes hormonaux (par exemple, mélatonine et cortisol). Le rythme circadien endogène est proche, mais pas exactement, de 24 h; par conséquent, il doit être réinitialisé chaque jour pour permettre une synchronisation stable (c.-à-d. l’entraînement) au jour de 24 h. L’agent de réinitialisation primaire du stimulateur cardiaque circadien est la lumière. Dans les environnements opérationnels qui nécessitent des horaires non standard et des opérations de 24 h, un désalignement circadien peut se produire, dans lequel le lecteur circadien pour dormir coïncide avec le travail prévu11. Il est possible de déterminer quand le stimulateur cardiaque circadien favorise le sommeil et le réveil en mesurant le moment de pointe (c.-à-d. la phase circadienne) des rythmes des signaux biologiques qui sont contrôlés par le rythme circadien.
Il est important de mesurer la phase circadienne suivant la mise en œuvre des contre-mesures afin de mieux comprendre si ces techniques réussissent à aligner le stimulateur circadien sur le calendrier de travail imposé. Bon nombre des extrants du système circadien utilisé pour déterminer la phase dans les milieux de laboratoire sont enclins à masquer, ce qui les rend impropres à une utilisation dans un environnement de terrain. Par exemple, les changements circadiens de la température corporelle sont difficiles à détecter chez les personnes qui vivent librement et qui peuvent s’adonner à des activités telles que l’exercice qui modifie leur température corporelle. La mélatonine est sévèrement supprimée par l’exposition à la lumière, ce qui rend la collecte de la mélatonine dans le sang ou la salive impossible dans les situations où la lumière ne peut pas être contrôlée. Cependant, 6-sulfatoxymelatonin (aMT6s), le métabolite principal de la mélatonine, est excrété dans l’urine et est moins affecté par les effets masquants de la lumière, ce qui en fait un candidat idéal pour mesurer la phase circadienne dans les environnements opérationnels17, 18.
En plus de mesurer les changements dans la physiologie, il est également important de mesurer l’impact des changements d’horaire de travail sur la fatigue subjective ou la vigilance. Bien qu’il existe plusieurs échelles disponibles pour mesurer différents aspects de la vigilance et la fatigue, les plus couramment utilisés dans l’aviation sont les 7 points Samn-Perelli Fatigue Scale (SP)19 et 9 points Karolinska Sleepiness Scale (KSS)20. Le SP est également couramment utilisé dans les études sur le terrain des travailleurs par quarts dans un large éventail de professions21,22,23,24. Le KSS a été validé contre des mesures objectives de la somnolence telles que l’électroencéphalographie (EEG) et les mouvements lents des yeuxroulants 20,25, ainsi que la performance25. Cette échelle est couramment utilisée dans les études à la fois en laboratoire et sur le terrain24,26. Il peut y avoir d’autres échelles subjectives qui conviennent à différents quarts de travail ou à des environnements professionnels. Il est important de choisir une échelle qui a été validée et qui, idéalement, comporte des seuils significatifs pour les niveaux de vigilance « acceptable ». Par exemple, les scores KSS de plus de 7 sont associés à des niveaux élevés de signes physiologiques de somnolence et de conduite avec facultés affaiblies25,27, tandis que les cotes Samn-Perelli se rapportent directement aux fonctions de vol28. Pour l’étude décrite dans ce manuscrit, le Samn-Perelli a été utilisé, parce qu’il a été développé à l’origine comme une mesure subjective de fatigue dans une population d’étude composée de pilotes. 28 Annonces
Bien que la mesure du sommeil et de la phase circadienne soit un élément important dans l’évaluation d’une intervention, l’un des principaux résultats de l’intérêt pour les études sur le terrain est généralement la performance objective. Il existe une variété de tests qui ont été développés pour évaluer la performance cognitive, mais le test le plus sensible et fiable pour mesurer les effets de la perte de sommeil et le désalignement circadien est la tâche de vigilance psychomotrice (PVT). Le PVT d’origine (PVT-192) est un test de temps de réaction simple, où un individu est présenté avec un stimulus et est chargé de répondre au stimulus en appuyant sur un bouton aussi rapidement que possible29. Le PVT a été validé dans des conditions de perte de sommeil aigu et chronique et de désalignement circadien4,5,30. La durée de la tâche peut être modifiée en fonction de la conception de l’étude31,32; bien que, la durée traditionnelle de 10 min est préférée dans les études de laboratoire33,34. tandis qu’un PVT de durée de 5 min est généralement plus faisable dans les études sur le terrain où les exigences opérationnelles peuvent interférer avec l’administration du test35.
En outre, le PVT montre peu ou pas d’effets d’apprentissage et est simple à utiliser, ce qui en fait un test pratique pour le déploiement dans des environnements de terrain où les participants à l’étude peuvent ne pas être observés lors des tests36. L’omniprésence des appareils à écran tactile permet un déploiement facile du PVT, mais les chercheurs doivent être prudents lors de la mise en œuvre du PVT, car il existe de nombreux aspects des appareils à écran tactile qui peuvent introduire des erreurs dans la collecte de données PVT37 ,38. Par exemple, différentes combinaisons de matériel et de logiciels ont des latences système différentes, et d’autres applications en cours d’exécution en arrière-plan peuvent introduire des erreurs inconnues dans les temps de réaction enregistrés. Par conséquent, il est important de collecter des données PVT à l’aide d’un PVT validé, avec un matériel et un logiciel cohérents, avec WiFi, et avec toutes les autres applications désactivées. En outre, étant donné qu’il n’est pas pratique d’observer les participants à l’étude lors des tests dans des environnements opérationnels, il est essentiel que les participants soient formés pour compléter chaque PVT avec l’appareil dans la même orientation, en utilisant le même doigt38, 39.
Chacun de ces éléments de collecte de données est important et ces outils ont été utilisés dans d’autres études opérationnelles au cours des40dernières,41,42,43. Cependant, en plus des défis décrits ci-dessus, il peut être difficile de se conformer aux procédures d’étude lorsque les participants sont tenus d’accomplir des tâches de façon indépendante, surtout lorsque ces tâches comportent un élément sensible au temps. Un dernier élément important dans la collecte de données dans les environnements opérationnels est l’organisation de l’information d’une manière qui facilite l’opération des individus à temps. L’application PVTMD de la NASA pour les appareils à écran tactile peut être personnalisée pour présenter des tâches aux participants dans l’ordre, en les guidant à travers les procédures d’étude. Par exemple, dans l’étude présentée ici, les pilotes de ligne reçoivent des appareils à écran tactile préchargés avec une application qui est utilisée pour remplir des agendas de sommeil tous les matins et tous les soirs. Les appareils sont également utilisés pour effectuer des tests PVT et des cotes de fatigue, entre autres tâches, le matin, au sommet de la descente (TOD) de chaque vol, après le vol, et le soir avant le coucher. Cette présentation de l’information a permis aux pilotes de compléter les procédures d’étude avec un minimum d’inconvénients à leurs tâches liées au travail.
Il peut être très difficile de recueillir des données parmi les pilotes, car la nature du travail les oblige à parcourir de longues distances et à travailler dans des espaces confinés (c.-à-d. des postes de pilotage) avec de nombreuses distractions et des charges de travail souvent imprévisibles. Malgré ces défis, il est essentiel de recueillir des données dans cette population, parce que la fatigue des pilotes est une menace pour les opérations aériennes sécuritaires40,44,45. La forte intensité des opérations aériennes est propice à la dégradation des performances de l’équipage et augmente le risque d’incidents liés à la fatigue46,47,48,49,50. En utilisant la combinaison des méthodes décrites ci-dessus, nous avons mesuré le sommeil, les rythmes circadiens, la fatigue et les performances chez 44 pilotes de ligne court-courriers sur 34 jours. Au cours de l’étude, les pilotes ont effectué un programme fixe qui comprenait une collecte de données de base comprenant 5 jours de vols en milieu de matinée, quatre vols tôt le matin, quatre vols à haute charge de travail à la mi-journée et quatre vols tardifs atterrissant après minuit. Chaque bloc de travail a été séparé par 3 à 4 jours de repos. Ces résultats démontrent comment la collecte complète de données, y compris les mesures du sommeil, des rythmes circadiens, de la fatigue et de la performance, peut être utilisée dans les environnements opérationnels.
Dans ce cas, le but de l’étude était d’évaluer le sommeil, les rythmes circadiens, la fatigue, et la performance par l’heure de début de service comme suit. 1) Ligne de base : pendant le premier bloc de service, tous les pilotes ont travaillé 5 jours qui ont chacun inclus deux vols d’environ 2 h chacun, commençant en milieu de matinée, pour permettre un épisode de sommeil de nuit adéquat. Ce bloc a été suivi de 4 jours de repos. 2) Débuts précoces : pendant le bloc de service anticipé, tous les pilotes ont travaillé 5 jours qui comprenaient chacun deux vols d’environ 2 h, chacun commençant entre environ 5 h et 8 h. Ce bloc a été suivi de 3 jours de repos. 3) Les quarts de travail élevés se déplacent à la mi-journée : pendant le bloc de service de la mi-journée, tous les pilotes ont travaillé 5 jours, ce qui comprenait chacun des vols de 2 à 4 vols de 2 à 6 h chacun, à partir d’environ la mi-journée. Ce bloc a été suivi de 3 jours de repos. 4) Arrivées tardives : pendant le bloc de service tardif, tous les pilotes ont travaillé 5 jours, ce qui comprenait deux vols d’environ 3 h chacun, commençant en fin d’après-midi vers 16 h et se terminant vers minuit. Ce bloc a été suivi de 3 jours de repos.
Les méthodes décrites dans ce manuscrit donnent un aperçu des habitudes de sommeil, des phases circadiennes, des cotes de fatigue et des performances des pilotes pendant les vols de jour, y compris les départs anticipés, la charge de travail élevée à la mi-journée et les arrivées tardives. La combinaison de ces méthodes a démontré que ces facteurs sont tous influencés par des changements modestes dans le temps de début de travail et la charge de travail. En évaluant un calendrier d’étude systématique et en intégrant ces mesures dans une application à écran tactile facile à utiliser, une grande quantité de données a été recueillie dans un environnement difficile. L’utilisation de cette combinaison de méthodes a permis une interprétation plus claire des changements de vigilance et de performance pendant les quarts de travail de jour non traditionnels.
Cette conception et la mise en œuvre de méthodes mesurant les données objectives sur le sommeil, le circadien, la fatigue et le rendement ont été essentielles pour permettre de déterminer comment le début du travail influence les pilotes pendant les vols de jour en l’absence de décalage horaire. Le protocole a été conçu pour permettre des comparaisons systématiques entre les conditions, tout en minimisant les inconvénients pour les participants et en maximisant la collecte de données aux points de temps opérationnels pertinents. Il s’agit d’étapes essentielles à la collecte de données significatives dans les environnements opérationnels. Les mesures ont été validées dans des études de laboratoire et sur le terrain, ce qui est important pour l’interprétation des résultats. Bien que l’étude ait été conçue pour permettre aux participants de compléter les procédures d’étude de façon indépendante, la séance d’information préalable à l’étude a été cruciale pour s’assurer que les bénévoles comprenaient les procédures d’étude et l’importance de maintenir l’uniformité lorsqu’ils terminent tests et questions, en particulier pour le PVT.
La constatation que la durée du sommeil et les changements de calendrier en fonction de l’heure de début du travail est compatible avec les études antérieures dans de plus petits échantillons d’individus qui ont utilisé PSG pour évaluer le moment du sommeil59,60. Bien qu’on puisse s’attendre à ce que les premiers départs et les finitions tardives empiètent sur le moment du sommeil, le vaste échantillon de données recueillies dans un environnement opérationnel donne un aperçu des façons inattendues dont les participants perdent le sommeil. Par exemple, la zone d’entretien du sillage, qui représente le disque le plus fort pour être éveillé, se produit juste avant l’heure du coucher habituelle. Dans les études de laboratoire, il a été démontré que les participants ont de la difficulté à dormir pendant la zone d’entretien du sillage61,62,63. On s’attendait à ce que les participants essaient d’aller se coucher quelques heures plus tôt que la normale afin de se préparer à des départs précoces. On s’attendait également à ce qu’en essayant d’initier le sommeil pendant la zone d’entretien du sillage, les participants puissent présenter une longue latence de sommeil pendant le sommeil précédant les premiers départs; toutefois, ce n’était pas le cas. Ces données mettent en évidence d’importantes différences entre le laboratoire et le domaine, et elles démontrent la nécessité de recueillir des données sur le sommeil dans des environnements opérationnels.
Bien que l’information de phase circadienne ait été obtenue dans un sous-ensemble d’individus, les changements de phase circadien observés dans chaque type de programme reflétaient les changements observés dans le chronométrage du sommeil. L’ajout de la phase circadienne à ce protocole a permis de comprendre pourquoi les cotes de fatigue et les performances ont changé en fonction de l’heure de début du travail. La vigilance et la performance suivent un rythme circadien, avec la plus faible vigilance et les performances les plus pauvres coïncidant généralement avec le moment de l’acrophase aMT6s. Bien qu’il ait été constaté que les rythmes circadiens de la plupart des participants ont changé dans la direction prévue par rapport à l’horaire de travail imposé, il a également été constaté que ce déplacement était variable entre les individus. Cela suggère que certaines personnes peuvent avoir plus de difficulté à s’adapter aux horaires précoces ou tardifs, ce qui provoque un décalage circadien modeste. La combinaison de ces méthodes a amélioré l’interprétation de ces conclusions.
Les données sur le sommeil recueillies ont également permis de mieux comprendre pourquoi les cotes de fatigue et le rendement ont changé par rapport aux différents horaires de travail. Par exemple, il a été constaté que pendant les premiers départs et les arrivées tardives, les cotes samn-Perelli et les performances pvT étaient plus faibles de jour en jour sur chacun de ces horaires. Cela est logique, parce que les pilotes ont obtenu moins de sommeil pendant les premiers départs et les finitions tardives par rapport à la ligne de base, ce qui signifie qu’ils ont été l’accumulation de la dette de sommeil avec chaque jour sur ces horaires. En revanche, les performances du PVT ont également été plus faibles de jour en jour pendant les horaires de démarrage élevés à la mi-journée. Au cours de l’horaire de mi-journée, la quantité de sommeil obtenue par les pilotes n’était pas différente de la durée du sommeil pendant la collecte de données de base. Par conséquent, cette constatation donne à penser que le rendement moins faible observé au cours des horaires de travail à la mi-journée n’était pas susceptible d’être motivé par une restriction de sommeil aigue. Il aurait été très difficile d’interpréter les cotes de fatigue et les données de performance sans les données sur le sommeil, ce qui aurait rendu la combinaison de ces méthodes importante.
Bien que ces méthodes aient été conçues et mises en œuvre avec succès, cette approche peut comporter certains défis. Par exemple, il est possible que les participants oublient quand ou comment effectuer certaines procédures. Il est utile de communiquer régulièrement avec les bénévoles pour confirmer qu’ils accomplissent des tâches selon le protocole, en particulier pendant la première phase de collecte d’urine. De plus, le risque de perte de données augmente à mesure que la durée de l’étude augmente, car les individus peuvent perdre ou endommager leurs appareils d’étude. Si une étude est prévue pour plusieurs semaines, comme ce fut le cas pour cette étude, il peut être souhaitable de télécharger des données au point médian de l’étude afin de réduire la perte potentielle de données et d’examiner la conformité avec le protocole. Des données insuffisantes ou manquantes peuvent réduire l’interprétabilité des résultats, il faut donc veiller à ce que les personnes recueillent les données de façon appropriée.
Il existe de nombreuses applications possibles pour ces méthodes dans d’autres contextes opérationnels. Ces méthodes peuvent être utilisées pour caractériser le sommeil, la phase circadienne, la fatigue et le rendement dans les professions ayant des pratiques d’horaire inhabituelles ou des considérations environnementales, comme pendant les vols spatiaux ou les opérations militaires. En outre, il existe de nombreuses interventions et contre-mesures prometteuses évaluées dans des environnements de laboratoire, telles que l’utilisation de la lumière bleu-enrichie pour accélérer le déplacement de phase circadienne, la sieste stratégique sur le tas, les hypnotiques pour maximiser le sommeil stimulants tels que la caféine pour améliorer la vigilance. Bien que de telles approches puissent être démontrées efficaces dans des conditions de laboratoire contrôlées, le déploiement de tels outils et technologies dans des environnements opérationnels doit être évalué pour confirmer leur efficacité à réduire la fatigue dans le monde réel. La combinaison de l’actigraphie, des journaux de sommeil, de l’information de phase circadienne, des évaluations de fatigue, et de la collecte de PVT, combinée avec une application logicielle facile à utiliser pour faciliter l’administration des tâches, fournit des données adéquates pour évaluer l’efficacité d’interventions. La combinaison de ces méthodes présente un potentiel de traduction important pour d’autres environnements opérationnels complexes, où il peut être difficile de déployer des efforts plus invasifs de collecte de données.
The authors have nothing to disclose.
Nous remercions les participants à l’étude et le personnel des compagnies aériennes pour leur soutien à la collecte de données. Nous remercions également les membres du Laboratoire de contre-mesures de fatigue du Centre de recherche Ames de la NASA pour leur aide dans ce projet. Cette recherche a été appuyée par le Programme de sécurité de la NASA.
Actiwatch Spectrum Pro | Philips Respironics, Bend OR, USA | 1099351 | The number listed in the Catalog Number section is the Reference number for Actiwatch Spectrum Pro. |
iPod Touch 5Th gen | Apple Inc., Cupertino CA, USA | A1509 | The number listed in the Catalog Number section is the Model number. Newer generations of iPods can be used for data collection. |
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Medline DYND80024 24 hours Urine Collection Bottle, 3000 mL | Medline Industries, Inc., Northfield IL | DYND80024 | The number listed in the catalog Number section is the Part number |
Moveland 3ml Disposable Plastic Transfer Pipettes | Moveland | ||
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Push cap, neutral for 7 mL tubes | Sarstedt, Numbrecht, Germany | 65.793 | |
SAS software 9.4 | SAS Institute, Cary, NC | https://www.sas.com/en_us/software/visual-statistics.html | This software is used to analyze the data. Any statistical software (e.g., SPSS, R) can be used. |
Shipping material | FedEx, USPS, UPS | Any company can be used. | |
Specimen Collector Urine/Stool White 26 oz. | McKesson Corporation, San Francisco CA | 16-9522 | The number listed in the catalog Number section is the Part number |
Tube 7 mL, 50x16mm, PS | Sarstedt, Numbrecht, Germany | 58.485 |