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Enregistrement W2774156456 · doi:10.1016/s2542-5196(17)30162-6

The impact of surgery on global climate: a carbon footprinting study of operating theatres in three health systems

2017· article· en· W2774156456 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueThe Lancet Planetary Health · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate Change and Health Impacts
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesUniversity of Minnesota
Mots-clésCarbon footprintGreenhouse gasOperating theatresEnvironmental scienceUnit (ring theory)MedicineOperations managementAgricultural scienceMedical emergencyMathematicsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BackgroundClimate change is a major global public health priority. The delivery of health-care services generates considerable greenhouse gas emissions. Operating theatres are a resource-intensive subsector of health care, with high energy demands, consumable throughput, and waste volumes. The environmental impacts of these activities are generally accepted as necessary for the provision of quality care, but have not been examined in detail. In this study, we estimate the carbon footprint of operating theatres in hospitals in three health systems.MethodsSurgical suites at three academic quaternary-care hospitals were studied over a 1-year period in Canada (Vancouver General Hospital, VGH), the USA (University of Minnesota Medical Center, UMMC), and the UK (John Radcliffe Hospital, JRH). Greenhouse gas emissions were estimated using primary activity data and applicable emissions factors, and reported according to the Greenhouse Gas Protocol.FindingsSite greenhouse gas evaluations were done between Jan 1 and Dec 31, 2011. The surgical suites studied were found to have annual carbon footprints of 5 187 936 kg of CO2 equivalents (CO2e) at JRH, 4 181 864 kg of CO2e at UMMC, and 3 218 907 kg of CO2e at VGH. On a per unit area basis, JRH had the lowest carbon intensity at 1702 kg CO2e/m2, compared with 1951 kg CO2e/m2 at VGH and 2284 kg CO2e/m2 at UMMC. Based on case volumes at all three sites, VGH had the lowest carbon intensity per operation at 146 kg CO2e per case compared with 173 kg CO2e per case at JRH and 232 kg CO2e per case at UMMC. Anaesthetic gases and energy consumption were the largest sources of greenhouse gas emissions. Preferential use of desflurane resulted in a ten-fold difference in anaesthetic gas emissions between hospitals. Theatres were found to be three to six times more energy-intense than the hospital as a whole, primarily due to heating, ventilation, and air conditioning requirements. Overall, the carbon footprint of surgery in the three countries studied is estimated to be 9·7 million tonnes of CO2e per year.InterpretationOperating theatres are an appreciable source of greenhouse gas emissions. Emissions reduction strategies including avoidance of desflurane and occupancy-based ventilation have the potential to lessen the climate impact of surgical services without compromising patient safety.FundingNone.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,270
Score d'incertitude au seuil0,939

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,153
Tête enseignante GPT0,389
Écart entre enseignants0,236 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle