Wipe Sampling Method and Evaluation of Environmental Variables for Assessing Surface Contamination of 10 Antineoplastic Drugs by Liquid Chromatography/Tandem Mass Spectrometry
Notice bibliographique
Résumé
This paper describes a novel wipe sampling and high-performance liquid chromatography/tandem mass spectrometry (HPLC-MS/MS) method capable of simultaneously detecting 10 antineoplastic drugs (5-fluorouracil, oxaliplatin, methotrexate, vindesine, ifosfamide, cyclophosphamide, vincristine, vinblastine, docetaxel, and paclitaxel). The good overall recoveries and sensitivity values of this method along with the comparatively short run time (8 min) allows for its use in routine monitoring in health care facilities. The long-term behavior of the studied drugs on contaminated surfaces and the effect of surface roughness on drug recoveries were studied to gain insights about how these environmental variables influence the detection, cleaning, and occupational exposure of these drugs. Surfaces with higher roughness parameter (Ra) values (rougher) had the lowest recoveries while those with lower Ra (smoother) presented the highest recoveries. Long-term assessments evidence distinctive drug behaviors with oxaliplatin, vindesine, vincristine, and vinblastine being the less persistent drugs (~20% was recovered after 24 h) and docetaxel and paclitaxel the most persistent drugs with recoveries of 40% and 80% after 1 month. This information indicates the importance of collecting ancillary information about drug usage (throughput, timing, cleaning procedures, etc.) to interpret the results in the context of potential exposure. Finally, the method was successfully applied to evaluate trace surface contamination down to the single picogram per square centimeter in multiple work areas within three local health care centers on Vancouver Island, Canada.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».