Surveillance of laboratory exposures to human pathogens and toxins, Canada, 2022
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».