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Enregistrement W3135513737 · doi:10.1515/pthp-2020-0016

Characteristics of wipe sampling methods for antineoplastic drugs in North America: comparison of six providers

2020· article· en· W3135513737 sur OpenAlexaffabout
Claire Chabut, Jean‐François Bussières

Notice bibliographique

RevuePharmaceutical Technology in Hospital Pharmacy · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueSafe Handling of Antineoplastic Drugs
Établissements canadiensCentre Hospitalier Universitaire Sainte-Justine
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésService providerAntineoplastic DrugsMedicineSampling (signal processing)Service (business)BusinessMedical emergencyPharmacologyComputer scienceMarketingTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Objectives Several societies have published guidelines to limit the occupational exposure of workers. Several of these guidelines recommend periodic (once or twice a year) environmental monitoring of specific sites where antineoplastic drugs are prepared and administered. However, most of the guidelines provide no guidance concerning which antineoplastic drugs should be monitored, the preferred sampling sites, appropriate test methods or limits of detection. The aim of this study was to characterize providers that quantify antineoplastic drug measured on surfaces. Methods This was a cross-sectional descriptive study. To identify service providers offering environmental monitoring tests, we searched the PubMed database and used the Google search engine. We contacted each service provider by email between June 3rd and June 15th, 2020. We specified the objective of our study and described the information needed and the variables of interest with standardized questions. Additional questions were sent by emails or via teleconferences. No statistical analyses were performed. Results We identified six providers offering services to Canadian hospitals, either based in Canada or in the United States. Five of these providers were private companies and one was a public organization. Each service provider was able to measure trace contamination of 3–17 antineoplastic drugs. Five of the providers quantified drugs using ultra performance liquid chromatography coupled with tandem mass spectrometry (UPLC-MSMS), which allowed for lower LODs. The sixth provider offered quantification by immunoassay, which has higher LODs, but offers near real-time results; the surface area to be sampled with this method was also smaller than with UPLC-MSMS. The services offered varied among the service providers. The information about LODs supplied by each provider was often insufficient and the units were not standardized. A cost per drug quantified could not be obtained, because of variability in the scenarios involved (e.g. drug selection to be quantified, number of samples, nondisclosure of ancillary costs). Four of the six service providers were unable to report LOQ values. Conclusions Few data are available from Canadian service providers concerning the characteristics of wipe sampling methods for antineoplastics. This study identified six north-American providers. Their characteristics were very heterogeneous. Criteria to consider when choosing a provider include the validation of their analytical method, a low limit of detection, the choice of drugs to be quantified and the sites to be sampled, obtaining details about the method and understanding its limits, and price. This should be part of a structured multidisciplinary approach in each center.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,717
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,119
Tête enseignante GPT0,511
Écart entre enseignants0,392 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations3
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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