Biological Monitoring via Urine Samples to Assess Healthcare Workers’ Exposure to Hazardous Drugs: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
<p>Although biological monitoring is beneficial as it assesses all possible routes of exposure, urine sampling of healthcare workers exposed to hazardous drugs is currently not routine. Therefore, a scoping review was performed on this subject matter to understand what is known about exposure and identify knowledge gaps. A literature search was performed on three databases: ProQuest, Web of Science, and PubMed. Articles published between 2005 and 2020 and written in English were included. Overall, this review consisted of 39 full-text articles. The studies varied with respect to design, sample sizes, sample collection times, and drugs examined. Many articles found at least one sample had detectable levels of a hazardous drug. Studies reported urinary drug contamination despite controls being employed. Knowledge gaps included a lack of an exposure limit, lack of a standardized sampling method, and lack of correlation between health effects and urinary contamination levels. Due to differences in sample collection and analysis, a comparison between studies was not possible. Nevertheless, it appears that biological monitoring via urine sampling is meaningful to aid in understanding healthcare workers’ exposure to hazardous drugs. This is supported by the fact that most studies reported positive urine samples and that case-control studies had statistically significant findings.</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 | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,009 |
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 ».