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Enregistrement W4406352265 · doi:10.1002/9781683670438.mcm0014

Prevention of Laboratory‐Acquired Infections

2023· other· en· W4406352265 sur OpenAlexaff
Philippe Lagacé‐Wiens, Michael Pentella

Notice bibliographique

RevueClinMicroNow · 2023
Typeother
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBacillus and Francisella bacterial research
Établissements canadiensManitoba Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiosafetyBiosecurityLaboratory safetyPreparednessPersonal protective equipmentEnvironmental healthAuditRisk assessmentMedicineRisk managementBiological hazardRisk analysis (engineering)BusinessComputer securityInfectious disease (medical specialty)DiseasePathologyComputer scienceManagement

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Biosafety is protection of the laboratorian from acquiring illness due to pathogens handled in the laboratory. In contrast, biosecurity is protecting the pathogens from acquisition by those who would use them for harmful purposes. The foundational components of a biorisk management program are the performance of risk assessments, selection of mechanisms to mitigate risk, assessment of staff competency, training, an active biosafety committee, performance of safety audits, collaboration with the occupational health program, and continual improvement of the biosafety practices. The risk assessment is a critical tool to prevent laboratory‐acquired infections. Laboratory preparedness is the ability to recognize and respond to occupational, personal, and public health threats and hazards at all times. The blood‐borne pathogens most commonly associated with laboratory infections are hepatitis B virus, hepatitis C virus, and HIV. The investigation and management of laboratory exposures and laboratory infections vary considerably according to the pathogen and type of exposure.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,391
Score d'incertitude au seuil0,883

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,288 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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