Surface Contamination in a Teaching Hospital: A 6 Year Perspective
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective: The aim of this paper is to review the surface contamination of three hazardous drugs within a teaching hospital and comment the different strategies put in place over the years in the context of these multicenter studies. Background: Many cross-sectional studies have been published about surface contamination with hazardous drugs in healthcare settings. Methods: This is a descriptive retrospective and longitudinal study. The study was conducted in a 500-bed mother-child university health center in Quebec, Canada. Results: A total of 72 samples (e. g. 36 in the pharmacy and 36 in outpatient care area) were obtained between 2010 and 2016 for a total of 216 analyses (three drugs/samples tested). The proportion of positive samples was 50 % (36/72) for cyclophosphamide, 32 % (23/72) for ifosfamide and 19 % (14/72) for methotrexate. The cyclophosphamide concentrations measured varied from undetectable to 400 pg/cm Conclusion: This study shows a longitudinal perspective of the surface contamination of hazardous drugs in a teaching mother-child hospital. Every hospital should review its annual scorecard of contamination with a longitudinal perspective to minimize drug contamination. It is possible to contain surface contamination with hazardous drugs with different strategies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».