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Enregistrement W4387008851 · doi:10.14745/ccdr.v49i09a06

Surveillance of laboratory exposures to human pathogens and toxins, Canada, 2022

2023· article· en· W4387008851 sur OpenAlexafffundvenueabout
Christine Abalos, Audrey Gauthier, Antoinette Davis, C J Ellis, Nathalie Balbontin, Samuel Bonti‐Ankomah

Notice bibliographique

RevueCanada Communicable Disease Report · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBacillus and Francisella bacterial research
Établissements canadiensPublic Health Agency of Canada
Organismes subventionnairesPublic Health AgencyPublic Health Agency of Canada
Mots-clésMedicineIncident reportLaboratory safetyEnvironmental healthToxicologyBiologyComputer security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The Laboratory Incident Notification Canada (LINC) surveillance system was launched in 2015 to monitor the mandated national reporting of laboratory incidents. This report describes the laboratory exposures reported in 2022. Methods: Exposure incidents were analyzed by activity, occurrence, sector, root cause and pathogens/toxins implicated, while affected individuals were analyzed by education, exposure route, role and years of laboratory experience. An analysis of the median number of exposures per month was conducted, and time between the exposure incident date and the date the incident was reported to LINC was examined. Results: Forty confirmed laboratory exposure incident reports were received, with two suspected laboratory-acquired infections. The exposure incident rate per 100 active licences was 3.8, and the number of exposure incidents was highest in September. The majority of exposure incidents involved risk group 2 pathogens (n=27; 63%) and non-security sensitive biological agents (n=36; 84%). Microbiology was the most cited activity occurring during the exposure event (n=20; 50%), and sharps and procedure-related issues were the most common occurrences (n=15; 24.2% each). Most incidents were reported by the academic sector (n=16; 40%). Human interaction was the most common root cause (n=20; 23.8%) and most affected individuals were technicians/technologists (n=68; 73.1%). The median time delay between the incident date and reporting date was 5.5 days. Conclusion: The exposure incident rate was lower in 2022 than in 2021. Incidents related to sharps and standard operating procedures remained the most common occurrence types. The most cited root cause of exposure incidents involved human interaction.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,199

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,238 · 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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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