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Enregistrement W2805509851 · doi:10.14745/ccdr.v43i11a04f

Surveillance des expositions en laboratoire aux agents pathogènes humains et aux toxines au Canada en 2016

2017· article· fr· W2805509851 sur OpenAlexvenueaboutno aff
A Bienek, M Heisz, M Su

Notice bibliographique

RevueRelevé des maladies transmissibles au Canada · 2017
Typearticle
Languefr
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBacillus and Francisella bacterial research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Contexte : Le Canada a récemment adopté un projet de loi autorisant la collecte de données sur les incidents en laboratoire mettant en cause un agent biologique.L'Agence de la santé publique du Canada (l'ASPC) est responsable de cette activité dans le cadre d'un programme national complet visant à protéger les Canadiens des risques pour la santé et la sécurité posés par les agents pathogènes humains et d'animaux terrestres ainsi que les toxines.Objectif : Présenter les données sur les incidents d'exposition en laboratoire et les infections contractées en laboratoire au Canada, qui ont été recueillies au cours de la première année de collecte de données suivant l'entrée en vigueur du Règlement sur les agents pathogènes humains et les toxines.Méthodologie : Les incidents survenus entre le 1 er janvier et le 31 décembre 2016 ont été déclarés par les parties réglementées du gouvernement fédéral de l'ensemble du Canada au moyen d'un formulaire normalisé du système de surveillance de déclaration des incidents en laboratoire au Canada (DILC).Les incidents d'exposition ont été décrits par secteur, fréquence de survenue, délai de déclaration, nombre de personnes touchées, agents pathogènes humains et toxines en cause, causes et mesures correctives prises.Le programme Microsoft Excel 2010 a été utilisé pour les analyses descriptives de base.Résultats : En 2016, 46 incidents d'exposition ont été signalés par les titulaires de 835 permis en vigueur au Canada, ce qui représente 1 352 zones de confinement autorisés à réaliser des activités comportant la manipulation d'agents pathogènes humains ou de toxines, pour un taux d'incidence globale de 3,4 %.Le nombre d'incidents déclarés était le plus élevé dans les secteurs universitaire (n = 16; 34,8 %) et hospitalier (n = 12; 26,1 %), alors qu'il était relativement faible dans le secteur privé.En moyenne, quatre ou cinq incidents ont eu lieu chaque mois; le mois de septembre au cours duquel 10 incidents sont survenus est présenté comme étant une valeur aberrante.Au total, 100 personnes ont été exposées, aucun cas d'exposition indirecte n'a toutefois été signalé.Quatre incidents ont causé des infections soupçonnées (n = 3) ou confirmées (n = 1) contractées en laboratoire.La plupart des incidents mettaient en cause des agents pathogènes classés dans le groupe de risque 2 ayant été manipulés dans un laboratoire de niveau de confinement 2 (91,3 %).Plus de 22 différentes espèces d'agents pathogènes humains et de toxines ont été mises en cause, les bactéries ayant été les plus souvent signalées (34,8 %), suivies des virus (26,1 %).Onze incidents (23,9 %) se rapportaient à un agent biologique à cote de sécurité élevée (ABCSE).Le non-respect des procédures (n = 15) et les blessures par un objet tranchant ou piquant (n = 14) étaient les précurseurs les plus courants d'une exposition.Dans 10 cas (21,7 %), la possession involontaire (c.-à-d.l'isolement d'un agent biologique inattendu lors d'activités habituelles) a joué un rôle.Des améliorations possibles aux procédures d'opération normalisées ont été mentionnées dans 71,7 % des incidents.Des améliorations ont également été notées en ce qui concerne les communications (26,1 %) et la gestion (23,9 %).Conclusions : Le système de surveillance de déclaration des incidents en laboratoire au Canada est l'un des premiers systèmes de surveillance au monde, qui recueille des données exhaustives sur les incidents en laboratoire mettant en cause des agents pathogènes humains et des toxines.Les incidents d'exposition signalés au cours de la première année ont été relativement rares, survenant dans moins de 4 % des zones de confinement des laboratoires.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,131

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,253 · 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

Citations6
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentnon

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