Reducing the Preoperative Ecological Footprint in Otolaryngology
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To (1) evaluate the potential for recycling uncontaminated preoperative waste and (2) identify recycling differences within otolaryngology-head and neck surgery subspecialties. STUDY DESIGN: Prospective study. SETTING: Three university-affiliated tertiary level hospitals. SUBJECTS: Otolaryngology-head and neck surgery operative procedures. METHODS: A total of 97 operative procedures were evaluated. Preoperative waste products were sorted into recyclable and nonrecyclable materials; intraoperative waste was weighed for volume but not sorted. The preoperative period was defined as the opening of the surgical supply cart for operating room preparation until procedure initiation. Mass and volume of each type of waste were recorded upon the conclusion of the case. RESULTS: Approximately 23.1% of total operative waste mass (36.7% by volume) was derived from the preoperative set-up, of which 89.7% was recyclable. Pediatric procedures produced the least recyclable material per operation as a proportion of total waste, which was statistically different than the 2 highest recyclable subspecialties, general and rhinology (P = .006); the remaining subspecialties did not statistically differ in proportion of recyclable material produced. CONCLUSION: This study identified a source of clean recyclable materials that could eliminate 21% of operating room waste mass.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».