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Enregistrement W2792072268 · doi:10.14745/ccdr.v43i11a04

Surveillance of laboratory exposures to human pathogens and toxins: Canada 2016

2017· article· en· W2792072268 sur OpenAlexafffundvenueabout
Asako Bienek, Marianne Heisz, M Su

Notice bibliographique

RevueCanada Communicable Disease Report · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBacillus and Francisella bacterial research
Établissements canadiensPublic Health Agency of Canada
Organismes subventionnairesPublic Health AgencyPublic Health Agency of Canada
Mots-clésEnvironmental healthLegislationMedicinePublic healthMedical emergencyAgency (philosophy)Private sectorOccupational safety and healthHuman healthBusinessGeographyPolitical sciencePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Canada recently enacted legislation to authorize the collection of data on laboratory incidents involving a biological agent.This is done by the Public Health Agency of Canada (PHAC) as part of a comprehensive national program that protects Canadians from the health and safety risks posed by human and terrestrial animal pathogens and toxins.Objective: To describe the first year of data on laboratory exposure incidents and/or laboratory-acquired infections in Canada since the Human Pathogens and Toxins Regulations came into effect.Methods: Incidents that occurred between January 1 and December 31, 2016 were self-reported by federally-regulated parties across Canada using a standardized form from the Laboratory Incident Notification Canada (LINC) surveillance system.Exposure incidents were described by sector, frequency of occurrence, timeliness of reporting, number of affected persons, human pathogens and toxins involved, causes and corrective actions taken.Microsoft Excel 2010 was used for basic descriptive analyses.Results: In 2016, 46 exposure incidents were reported by holders of 835 active licences in Canada representing 1,352 physical areas approved for work involving a biological agent, for an overall incidence of 3.4%.The number of incidents was highest in the academic (n=16; 34.8%) and hospital (n=12; 26.1%) sectors, while the number of reported incidents was relatively low in the private industry sector.An average of four to five incidents occurred each month; the month of September presented as an outlier with 10 incidents.A total of 100 people were exposed, with no reports of secondary exposure.Four incidents led to suspected (n=3) or confirmed (n=1) cases of laboratory-acquired infection.Most incidents involved pathogens classified at a risk group 2 level that were manipulated in a containment level 2 laboratory (91.3%).Over 22 different species of human pathogens and toxins were implicated, with bacteria the most frequent (34.8%), followed by viruses (26.1%).Eleven (23.9%) incidents involved a security sensitive biologic agent.Procedure breaches (n=15) and sharps-related incidents (n=14) were the most common antecedents to an exposure.In 10 (21.7%) cases, inadvertent possession (i.e., isolation of an unexpected biological agent during routine work) played a role.Possible improvements to standard operating procedures were cited in 71.7% of incidents.Improvements were also indicated for communication (26.1%) and management (23.9%). Conclusions:The Laboratory Incident Notification Canada is one of the first surveillance systems in the world to gather comprehensive data on laboratory incidents involving human pathogens and toxins.Exposure incidents reported in the first year were relatively rare, occurring in less than 4% of containment zones within laboratory settings.

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)0,004
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,250

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,249 · 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

Citations15
Publié2017
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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