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Enregistrement W2543112408 · doi:10.4212/cjhp.v69i5.1592

Surveillance urinaire des professionnels de la santé exposés aux antinéoplasiques dans le cadre de leur travail : revue de la littérature de 2010 à 2015

2016· article· fr· W2543112408 sur OpenAlexaffvenue
Céline Poupeau, Christel Roland, Jean‐François Bussières

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Hospital Pharmacy · 2016
Typearticle
Languefr
DomaineHealth Professions
ThématiqueSafe Handling of Antineoplastic Drugs
Établissements canadiensUniversité de MontréalCentre Hospitalier Universitaire Sainte-Justine
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineUrineHealth careFamily medicineOccupational exposureEnvironmental healthInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<p><strong>RÉSUMÉ</strong></p><p><strong>Contexte : </strong>Il existe de plus en plus de données sur la présence de traces de médicaments dangereux dans l’urine des professionnels de la santé exposés à ces médicaments.</p><p><strong>Objectif : </strong>Présenter une revue de la littérature scientifique concernant la surveillance urinaire de professionnels de la santé exposés aux anti - néoplasiques dans le cadre de leur travail.</p><p><strong>Sources de données : </strong>Recherche sur PubMed avec les <em>Medical Subject Headings </em>(MeSH) « <em>occupational exposure </em>» et « <em>antineoplastic agents </em>» ainsi que sur Google Scholar avec les termes « <em>antineoplastic </em>», « <em>urine </em>» et « <em>occupational exposure </em>».</p><p><strong>Sélection des études et extraction des données : </strong>L’examen a porté sur tous les articles en anglais et en français ayant trait aux professionnels de la santé exposés à des médicaments dangereux dans le cadre de leur travail, publiés entre le 1er janvier 2010 et le 31 décembre 2015. Les articles ne comportant pas de résultats urinaires et ceux concernant les vétérinaires ainsi que les revues de littérature, les éditoriaux, les lettres à la redaction et les résumés de congrès ont été exclus.</p><p><strong>Synthèse des données : </strong>Vingt-quatre articles ont été retenus. Les études ont été menées dans 52 établissements de santé provenant de sept pays. Elles regroupaient 826 travailleurs exposés à des médicaments dangereux et 175 témoins, notamment des infirmiers (<em>n </em>= 16 études), des pharmaciens (<em>n </em>= 10), des assistants techniques en pharmacie (<em>n </em>= 8), des médecins (<em>n </em>= 7), des aides-soignants (<em>n </em>= 2) et autres (<em>n </em>= 8). Différentes méthodes analytiques ont été utilisées pour quantifier la présence de 13 médicaments dangereux, principalement le cyclophosphamide (<em>n </em>= 16 études), les platines (<em>n </em>= 7) et l’alpha-fluoro-béta-alanine, un métabolite urinaire du 5-fluorouracile (<em>n </em>= 3). La proportion de travailleurs qui ont étés déclarés positifs s’étendait de 0 % (<em>n </em>= 10 études) à 100 % (<em>n </em>= 4). Si l’on ne retient que les études permettant de calculer le taux de travailleurs comportant au moins un prélèvement urinaire positif (<em>n </em>= 23), la proportion totale était de 21 % (173/809 travailleurs, toutes méthodes et tous médicaments confondus).</p><p><strong>Conclusion : </strong>Vingt-quatre études de surveillance urinaire ont été réalisées au sein de sept pays entre 2010 et 2015. Dans plusieurs études, aucune trace de médicaments n’a été mesurée dans l’urine.</p><p><strong>ABSTRACT</strong></p><p><strong>Background: </strong>There is increasing evidence that traces of hazardous drugs occur in the urine of health care professionals who are exposed to these drugs.</p><p><strong>Objective: </strong>To review the scientific literature regarding urinary monitoring of health care professionals exposed to antineoplastic drugs through their work.</p><p><strong>Data Sources: </strong>A search of PubMed using the Medical Subject Headings “occupational exposure” and “antineoplastic agents” and of Google Scholar using the terms “antineoplastic”, “urine”, and “occupational exposure”.</p><p><strong>Study Selection and Data Extraction: </strong>The analysis covered all articles in English or French pertaining to health care professionals exposed to hazardous drugs in the workplace, published from January 1, 2010, to December 31, 2015. Articles that did not discuss the results of urine tests and those concerning veterinarians, as well as literature reviews, editorials, letters to the editor, and conference abstracts, were excluded.</p><p><strong>Data Synthesis: </strong>Twenty-four articles were retained. The studies were conducted in 52 health care institutions in 7 countries. They included 826 workers exposed to hazardous drugs and 175 controls, specifically nurses (<em>n </em>= 16 studies), pharmacists (<em>n </em>= 10), pharmacy technicians (<em>n </em>= 8), physicians (<em>n </em>= 7), health care aides (<em>n </em>= 2), and others (<em>n </em>= 8). Various analytical methods were used to quantify the presence of 13 hazardous drugs, primarily yclophosphamide (<em>n </em>= 16 studies), platinum based drugs (<em>n </em>= 7), and alpha-fluoro-beta-alanine, a urine metabolite derived from 5-fluorouracil (<em>n </em>= 3). The proportion of workers with positive results ranged from 0% (<em>n </em>= 10 studies) to 100% (<em>n </em>= 4). Considering only those studies that allowed calculation of the rate of workers with at least one positive urine sample (<em>n </em>= 23), the total proportion was 21% (173/809 workers, for all methods and drugs combined).</p><p><strong>Conclusion: </strong>Twenty-four studies on urine monitoring were conducted in 7 countries between 2010 and 2015. In several studies, no traces of drugs were detected in urine.</p>

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,211
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,334 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations7
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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