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Enregistrement W4255923637 · doi:10.4081/mrm.2018.131

Onsite production of medical air: is purity a problem?

2019· article· en· W4255923637 sur OpenAlexaboutno aff
Paul Edwards, Patricia-Ann Therriault, Ira Katz

Notice bibliographique

RevueMultidisciplinary Respiratory Medicine · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate Change and Health Impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineThreshold limit valueProduction (economics)Medical emergencyEnvironmental scienceEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Medical air (MA) is widely used in hospitals, often manufactured onsite by compressing external ambient air and supplied through a local network piping system. Onsite production gives rise to a risk of impurities that are governed by the same pharmacopoeia purity standards applicable to commercially produced MA. The question to be addressed in this paper is how to assess if a lack of purity poses a medical problem? Methods: The MA produced onsite at a major Canadian hospital was monitored for carbon dioxide (CO2) and other impurity gases at high frequency (one per minute) over a two-month period. Results: The average CO2 concentration was 255 ppm. The United States Pharmacopeia (USP) threshold of 500 ppm was exceeded during 1% of the total study period, and the average while exceeding the threshold was 526 ppm. The maximum concentration was 634 ppm. Discussion and conclusion: To our knowledge, there is only one study that evaluated the effects suffered by respiratory patients of elevated nitric oxide in MA; thus, it is not clear what are the medical bases for the thresholds stated in the USP. To perform a Quality Risk Assessment, the threshold and the time above threshold should be considered in determining the frequency of sampling and analysis, and operating methods required to ensure the quality of MA entering the pipeline meets the clinical, regulatory, and patient safety standards. In conclusion, because the USP does not provide impurity thresholds for specific patients nor time above thresholds, there is a need for the medical community to determine these quantities before it can be known if the purity of MA is a problem.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
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 enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil0,085

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,005
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0030,002
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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,293 · 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

Citations0
Publié2019
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