Surveillance urinaire des professionnels de la santé exposés aux antinéoplasiques dans le cadre de leur travail : revue de la littérature de 2010 à 2015
Notice bibliographique
Résumé
RÉSUMÉ Contexte : 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. Objectif : 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. Sources de données : Recherche sur PubMed avec les Medical Subject Headings (MeSH) « occupational exposure » et « antineoplastic agents » ainsi que sur Google Scholar avec les termes « antineoplastic », « urine » et « occupational exposure ». Sélection des études et extraction des données : 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. Synthèse des données : 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 (n = 16 études), des pharmaciens (n = 10), des assistants techniques en pharmacie (n = 8), des médecins (n = 7), des aides-soignants (n = 2) et autres (n = 8). Différentes méthodes analytiques ont été utilisées pour quantifier la présence de 13 médicaments dangereux, principalement le cyclophosphamide (n = 16 études), les platines (n = 7) et l’alpha-fluoro-béta-alanine, un métabolite urinaire du 5-fluorouracile (n = 3). La proportion de travailleurs qui ont étés déclarés positifs s’étendait de 0 % (n = 10 études) à 100 % (n = 4). Si l’on ne retient que les études permettant de calculer le taux de travailleurs comportant au moins un prélèvement urinaire positif (n = 23), la proportion totale était de 21 % (173/809 travailleurs, toutes méthodes et tous médicaments confondus). Conclusion : 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. ABSTRACT Background: There is increasing evidence that traces of hazardous drugs occur in the urine of health care professionals who are exposed to these drugs. Objective: To review the scientific literature regarding urinary monitoring of health care professionals exposed to antineoplastic drugs through their work. Data Sources: 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”. Study Selection and Data Extraction: 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. Data Synthesis: 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 (n = 16 studies), pharmacists (n = 10), pharmacy technicians (n = 8), physicians (n = 7), health care aides (n = 2), and others (n = 8). Various analytical methods were used to quantify the presence of 13 hazardous drugs, primarily yclophosphamide (n = 16 studies), platinum based drugs (n = 7), and alpha-fluoro-beta-alanine, a urine metabolite derived from 5-fluorouracil (n = 3). The proportion of workers with positive results ranged from 0% (n = 10 studies) to 100% (n = 4). Considering only those studies that allowed calculation of the rate of workers with at least one positive urine sample (n = 23), the total proportion was 21% (173/809 workers, for all methods and drugs combined). Conclusion: 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.
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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 | 0,009 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 ».