Surveillance des expositions en laboratoires aux agents pathogènes humains et aux toxines, Canada, 2023
Notice bibliographique
Résumé
Contexte : L'Agence de la santé publique du Canada assure la supervision de l'application de la Loi sur les agents pathogènes humains et les toxines, de son Règlement sur les agents pathogènes humains et les toxines et la surveillance des incidents liés aux agents pathogènes humains et aux toxines dans les installations titulaires de permis afin de minimiser les effets de l'exposition au niveau des individus et de la population.Objectif : Fournir un aperçu des incidents d'exposition en laboratoire confirmés au Canada en 2023.Méthodes : Les rapports d'incidents d'exposition confirmés en 2023 ont été analysés à l'aide de R 4.2.2,Microsoft Excel et SAS.Résultats : En 2023, 207 rapports d'incidents ont été reçus, dont 63 incidents d'exposition confirmés qui ont touché 85 personnes.Le secteur universitaire représentait 50,8 % (n = 32) des incidents confirmés d'exposition déclarés.La microbiologie (n = 33; 52,4 %) était l'activité la plus citée au cours de l'exposition, et les objets tranchants (n = 22; 27,2 %) et les problèmes liés aux procédures (n = 16; 19,8 %) étaient les types d'événements les plus fréquents.Les facteurs humains (n = 36; 57,1 %) et les procédures opérationnelles normalisées (n = 24; 38,1 %) étaient citées comme les causes fondamentales les plus fréquentes, avec les mesures correctives adressant souvent directement ces causes.La majorité des 85 personnes touchées étaient des techniciens/technologues (n = 55; 64,7 %) et avaient en moyenne 11 ans d'expérience en laboratoire.Soixante-sept agents pathogènes humains et toxines (APHT) ont été impliqués dans les incidents d'exposition confirmés, les bactéries (n = 36; 53,7 %) étant le type d'agent biologique le plus courant.Le délai médian entre la date de survenue de l'incident et la date de déclaration était de six jours.Conclusion : Le nombre d'incidents confirmés d'exposition a augmenté en 2023 par rapport à 2022.La microbiologie était l'activité la plus citée au cours de l'exposition, et les types d'évènements, les causes fondamentales et les APHT cités en 2023 reflétaient ceux cités en 2022.
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 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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 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 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 ».