Canadian laboratory incidents with human pathogens and toxins: An overview of reports, 2016–2022
Notice bibliographique
Résumé
Background: came into force, the reporting of laboratory incidents to the Laboratory Incident Notification Canada (LINC) surveillance system became mandatory. This report summarizes the laboratory exposure and non-exposure data reported from 2016 to 2022, with a particular focus on factors that are not typically presented in LINC's annual report. Methods: Reported laboratory incidents from 2016 to 2022 were analyzed. Exposures were analyzed by severity, occurrence and root cause, and affected individuals were analyzed by disease outcome, role and applied interventions. Non-exposures were analyzed by incident type. Exposure and non-exposure incident rates were calculated. Results: Events reported to LINC totalled 928. Of those, 355 were confirmed non-exposures, 361 were confirmed exposures, and 111 were other events. Both exposure and non-exposure incident rates per 100 active licences peaked in 2018 (9.44 and 7.11, respectively). Most exposures were rated as minor or negligible severity. The most cited exposure occurrence types were sharps-related and procedure-related (23% each), and standard operating procedure-related root causes were most cited (24%). While 781 individuals were affected in the exposure incidents, most did not develop a laboratory-acquired infection (n=753; 96%) and received at least one form of treatment post-exposure (n=717; 92%). Inadvertent possession/production cases were the most common non-exposure incidents reported. Conclusion: Exposure and non-exposure incident rates have decreased since 2018. Among exposure incidents, sharps-related and procedure-related occurrences were the most common, and the root cause was usually a standard operating procedure. Non-exposure incidents were mostly inadvertent possession/production cases. Exposure and illness outcome severity was mostly minor.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,020 | 0,021 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 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 ».