Initial assessment of multi-compound antineoplastic drug surface contamination in Argentinean healthcare centers: Insights into occupational exposures in South America
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Antineoplastic drug contamination can result in severe health effects for healthcare workers exposed to them. Despite the worldwide growing concern regarding these drugs and sustained monitoring efforts in developed countries, there is almost no data about surface contamination levels in Argentina, in particular, and South America, in general. Methods Antineoplastic drug contamination was measured in three Argentinean public hospitals (pharmacy and daycare center areas) by surface wiping and liquid chromatography coupled with tandem mass spectrometry. Results and Discussion Eleven drugs were detected, in 51 of 58 sampled surfaces, in variable concentrations from 0.00064 to 7.3 ng cm −2 , with cyclophosphamide, gemcitabine, and paclitaxel as the most prevalent drugs. This highly variable antineoplastic distribution reflects differences in facility layout, number of patients, antineoplastic drug use, etc., at each hospital. Values exceeding the 1 ng cm −2 threshold were detected in 13 surfaces of the two hospitals handling the largest amounts of antineoplastic drugs. The cyclophosphamide 75th percentile averaged 0.030 ng cm −2 comparable to the high values reported more than 10 years ago for developed countries, emphasizing the potential of reducing antineoplastic contamination by implementing routine monitoring and improved cleaning and handling procedures. Conclusion This study is the first survey of multi-compound surface antineoplastic contamination in Argentinean (and South American) hospitals, providing a baseline against which future studies can be compared. Widespread antineoplastic contamination has been detected on numerous surfaces, with concentrations surpassing suggested threshold exposure levels (1 ng cm −1 ) for some surfaces in two of the sampled hospitals.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,002 |
| 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.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».