Occupational Exposure to Antineoplastic Drugs: Identification of Job Categories Potentially Exposed throughout the Hospital Medication System
Notice bibliographique
Résumé
<p><strong>Objectives:</strong> Studies examining healthcare workers' exposure to antineoplastic drugs have focused on the drug preparation or drug administration areas. However, such an approach has probably underestimated the overall exposure risk as the drugs need to be delivered to the facility, transported internally and then disposed. The objective of this study is to determine whether drug contamination occurs throughout a facility and, simultaneously, to identify those job categories that are potentially exposed.</p> <p><strong>Methods:</strong> This was a multi-site study based in Vancouver, British Columbia. Interviews were conducted to determine the departments where the drugs travel. Subsequent site observations were performed to ascertain those surfaces which frequently came into contact with antineoplastic drugs and to determine the job categories which are likely to contact these surfaces. Wipe samples were collected to quantify surface contamination.</p> <p><strong>Results:</strong> Surface contamination was found in all six stages of the hospital medication system. Job categories consistently found to be at risk of exposure were nurses, pharmacists, pharmacy technicians, and pharmacy receivers. Up to 11 job categories per site may be at risk of exposure at some point during the hospital medication system.</p> <p><strong>Conclusion:</strong> We found drug contamination on select surfaces at every stage of the medication system, which indicates the existence of an exposure potential throughout the facility. Our results suggest that a broader range of workers are potentially exposed than has been previously examined. These results will allow us to develop a more inclusive exposure assessment encompassing all healthcare workers that are at risk throughout the hospital medication system.</p>
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,002 |
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 ».