Surgical waste audit of 5 total knee arthroplasties
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Operating rooms (ORs) are estimated to generate up to one-third of hospital waste. At the London Health Sciences Centre, prosthetics and implants represent 17% of the institution's ecological footprint. To investigate waste production associated with total knee arthroplasties (TKAs), we performed a surgical waste audit to gauge the environmental impact of this procedure and generate strategies to improve waste management. METHODS: We conducted a waste audit of 5 primary TKAs performed by a single surgeon in February 2010. Waste was categorized into 6 streams: regular solid waste, recyclable plastics, biohazard waste, laundered linens, sharps and blue sterile wrap. Volume and weight of each stream was quantified. We used Canadian Joint Replacement Registry data (2008-2009) to estimate annual weight and volume totals of waste from all TKAs performed in Canada. RESULTS: The average surgical waste (excluding laundered linens) per TKA was 13.3 kg, of which 8.6 kg (64.5%) was normal solid waste, 2.5 kg (19.2%) was biohazard waste, 1.6 kg (12.1%) was blue sterile wrap, 0.3 kg (2.2%) was recyclables and 0.3 kg (2.2%) was sharps. Plastic wrappers, disposable surgical linens and personal protective equipment contributed considerably to total waste. We estimated that landfill waste from all 47 429 TKAs performed in Canada in 2008-2009 was 407 889 kg by weight and 15 272 m3 by volume. CONCLUSION: Total knee arthroplasties produce substantial amounts of surgical waste. Environmentally friendly surgical products and waste management strategies may allow ORs to reduce the negative impacts of waste production without compromising patient care. LEVEL OF EVIDENCE: Level IV, case series.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».