Canadian monitoring program of the surface contamination with 11 antineoplastic drugs in 131 centres
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Handling hazardous drugs contributes to surface contamination in healthcare centres. Their decontamination has proven difficult. Surface monitoring can estimate workers exposure and raise awareness. This program aimed to describe contamination with 11 antineoplastic drugs measured on surfaces of Canadian healthcare centres and their practices, such as the use of dedicated equipment and the communication of results. Methods Each centre sampled six standardized sites in oncology pharmacies and six in outpatient clinics. Ultra-performance liquid chromatography-tandem mass spectrometry quantified cyclophosphamide, docetaxel, doxorubicine, etoposide, 5-fluorouracil, gemcitabine, irinotecan, methotrexate, paclitaxel and vinorelbine. Platinum-based soluble drugs were analysed by inductively coupled plasma mass spectrometry. Centres completed a questionnaire about their practices. Results 131 Canadian hospitals participated in the program. Forty percent (615/1524) of surfaces were contaminated with at least one drug: cyclophosphamide (396/1,524, 26%), gemcitabine (291/1,524, 19%) and platinum (72/805, 9%) were the most frequent. The 90 th percentile of surface concentration was 0.0086 ng/cm² for cyclophosphamide and 0.0028 ng/cm² for gemcitabine. The most contaminated sites were the front grille inside the biological safety cabinet (97/129, 75% contaminated with at least one drug) and the armrest of the treatment chair (92/124, 74%). Both sites were dedicated to hazardous drugs in the majority of centres (114/119, 96% and 91/93, 98%). Most centres (90/116, 78%) had communicated their monitoring results locally. Conclusions Some surfaces were frequently contaminated with low concentration of antineoplastic drugs. Centres should strive to disseminate monitoring results more widely to multidisciplinary teams. These practices can help minimize contamination and ensure a safer working environment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».