Surface contamination with nine antineoplastic drugs in 109 canadian centers; 10 years of a monitoring program
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Healthcare workers exposure to antineoplastic drugs can lead to adverse health effects. Guidelines promote the safe handling of antineoplastic drugs, but no safe exposure limit was determined. Regular surface sampling contributes to ensuring workers safety. Methods A cross-sectional monitoring is conducted once a year with voluntary Canadian centers, since 2010. Twelve standardized sampling sites were sampled. Samples were analyzed by high performance mass coupled liquid chromatography. The limits of detection (in ng/cm 2 ) were: 0.001 for cyclophosphamide and gemcitabine; 0.3 for docetaxel and ifosfamide; 0.04 for 5-fluorouracil and paclitaxel; 0.003 for irinotecan; 0.002 for methotrexate; 0.01 for vinorelbine. Results The surfaces from 109 centers were sampled between 01/01/2020–18/06/2020. Twenty-six centers delayed their participation because of the COVID-19 pandemic. 1217 samples were analyzed. Surfaces were frequently contaminated with cyclophosphamide (34% positive, 75th percentile 0.00165 ng/cm 2 ) and gemcitabine (16% and <0.001 ng/cm 2 ). The armrest of patient treatment chairs (84% to at least one drug), the front grille inside the biological safety cabinet (BSC) (73%) and the floor in front of the BSC (55%) were frequently contaminated. Centers that prepared ≥5000 antineoplastic drugs annually had higher concentration of cyclophosphamide on their surfaces (p < 0.0001). Contamination measured on the surfaces was reduced from 2010 to 2020. Conclusions This large-scale study showed reproducible long term follow up of the contamination of standardized sites of Canadian centers and a reduction in surface contamination from 2010 to 2020. Periodic surface sampling help centers meet their continuous improvements goals to reduce exposure as much as possible. The COVID-19 pandemic had a limited impact on the program.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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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 découle