Identification of Knowledge Gaps Regarding Healthcare Workers' Exposure to Antineoplastic Drugs: Review of Literature, North America versus Europe
Notice bibliographique
Résumé
<p>We have been examining the issue of healthcare workers' exposure to antineoplastic drugs for nearly a decade and have observed that there appears to be more publications on the subject matter originating from Europe than from North America. The concern is that findings from Europe may not be generalizable to North America because of differences in handling practices, regulatory requirements, and training. Our objective was to perform a literature review to confirm our observation and, in turn, identify gaps in knowledge that warrants addressing in North America. Using select keywords, we searched for publications in PubMed and Web of Science. All papers were initially classified according to the originating continent and then categorized into one or more subject categories (analytical methods, biological monitoring, occupational exposure, surface contamination, and probability of risk/exposure). Our review identified 16 papers originating from North America and 55 papers from Europe with surface contamination being the subject matter most often studied overall. Based on our results, we are of the opinion that North American researchers need to further conduct dermal and/or urinary drug contamination studies as well as assess the exposure risk faced by healthcare workers who handle antineoplastic drugs. Trends in exposure levels should also be explored.</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 | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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.
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 ».