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Enregistrement W1992093804 · doi:10.1177/1078155213497070

Examining factors that influence the effectiveness of cleaning antineoplastic drugs from drug preparation surfaces: A pilot study

2013· article· en· W1992093804 sur OpenAlexafffund
Chun‐Yip Hon, Prescillia Chua, Quinn Danyluk, George Astrakianakis

Notice bibliographique

RevueJournal of Oncology Pharmacy Practice · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueSafe Handling of Antineoplastic Drugs
Établissements canadiensWorkers Compensation Board of British ColumbiaFraser HealthToronto Metropolitan UniversityUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesWorkSafeBC
Mots-clésDrugCleaning agentContaminationMedicineAntineoplastic DrugsDrug packagingIsopropyl alcoholContamination controlPharmacologyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Occupational exposure to antineoplastic drugs has been documented to result in various adverse health effects. Despite the implementation of control measures to minimize exposure, detectable levels of drug residual are still found on hospital work surfaces. Cleaning these surfaces is considered as one means to minimize the exposure potential. However, there are no consistent guiding principles related to cleaning of contaminated surfaces resulting in hospitals to adopt varying practices. As such, this pilot study sought to evaluate current cleaning protocols and identify those factors that were most effective in reducing contamination on drug preparation surfaces. Three cleaning variables were examined: (1) type of cleaning agent (CaviCide®, Phenokil II™, bleach and chlorhexidine), (2) application method of cleaning agent (directly onto surface or indirectly onto a wipe) and (3) use of isopropyl alcohol after cleaning agent application. Known concentrations of antineoplastic drugs (either methotrexate or cyclophosphamide) were placed on a stainless steel swatch and then, systematically, each of the three cleaning variables was tested. Surface wipes were collected and quantified using high-performance liquid chromatography-tandem mass spectrometry to determine the percent residual of drug remaining (with 100% being complete elimination of the drug). No one single cleaning agent proved to be effective in completely eliminating all drug contamination. The method of application had minimal effect on the amount of drug residual. In general, application of isopropyl alcohol after the use of cleaning agent further reduced the level of drug contamination although measureable levels of drug were still found in some cases.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,109
Tête enseignante GPT0,457
Écart entre enseignants0,349 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations27
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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