132. AN ECONOMIC ANALYSIS OF LIQUID WASTE DISPOSAL IN THE OPERATING ROOM: FLUSHING MONEY DOWN THE TOILET
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: The purpose of this study was two-fold. First, we wanted to compare the cost of liquid waste disposal from the operating rooms (ORs) via a 3rd party medical waste company, with utilization of the sewer system at Kingston General Hospital. Secondly, we sought to assess national trends in liquid waste disposal, in order to make a national recommendation for liquid waste disposal from the OR. Method: The hospital cost for OR liquid waste disposal at Kingston General Hospital was calculated by weighing the liquid waste from 871 surgical cases over a 5-week period in 2008. The materials, manpower and weight of the waste were used to calculate the costs for the two methods of liquid waste disposal. Seventy teaching hospitals across Canada were surveyed to determine their practice of liquid waste disposal in the OR. Results: The raw cost per kg of liquid waste disposal using a medical waste company was found to be 57.126 % greater than utilizing the sewer system. Using the sewer system resulted in a total cost reduction of 40% compared with using a medical waste company. Sixty-three out of seventy teaching hospitals across the nation (90%) were found to utilize medical waste companies, while seven out of seventy hospitals (10%) utilized the sewer system to dispose of liquid waste. Conclusion: The sewer system is an under-utilized yet safe, legal, and cost effective way to dispose of liquid waste from the OR. Using the sewer system to dispose of liquid waste would save the Canadian health care system millions of dollars compared with disposal via medical waste companies.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».