Surveillance of laboratory exposures to human pathogens and toxins, Canada, 2024
Notice bibliographique
Résumé
Background: Exposure incidents to human pathogens and toxins (HPTs) in licensed facilities in Canada are monitored by Laboratory Incident Notification Canada (LINC), a surveillance system that describes and identifies trends among exposure incidents in Canada using quantitative and qualitative data. Methods: Confirmed exposure incidents reported to LINC in 2024 were analyzed. The exposure incident rate was calculated and compared to previous years. A seasonality analysis compared monthly trends. Exposure incidents were described by sector, implicated HPTs, main activity, occurrence types, root causes, affected individuals and reporting delay. Text-based descriptions of exposure incidents underwent qualitative analysis. Results: In 2024, there were 71 confirmed exposure incidents affecting 132 individuals. There were 67.5 incidents per 1,000 active licences. Bacteria was the most commonly implicated HPT (64%). Microbiology (67.6%) was the primary activity during confirmed exposures. The public health sector had the highest incident rate and mean number of affected persons per active licence. The most frequently reported occurrence type and root cause was procedure-related (21.4%) and human factors (62%), respectively. Most affected individuals were technicians/technologists (76.5%). The median time between incident and reporting was five days. Conclusion: The exposure incident rate was higher in 2024 compared to the previous year. The public health sector had the highest incident rate between 2016-2024. Qualitative analysis revealed that working with cultures outside the biological safety cabinet and insufficient face-related personal protective equipment were common factors involved in confirmed exposure incidents.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».