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Enregistrement W2886121884 · doi:10.1371/journal.pmed.1002623

Life cycle environmental emissions and health damages from the Canadian healthcare system: An economic-environmental-epidemiological analysis

2018· article· en· W2886121884 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

RevuePLoS Medicine · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate Change and Health Impacts
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGreenhouse gasEnvironmental healthDamagesPollutantHealth carePublic healthAir pollutionNatural resource economicsLife-cycle assessmentEnvironmental scienceCriteria air contaminantsEnvironmental pollutionBusinessEnvironmental protectionMedicineProduction (economics)Economic growthAir pollutantsEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Human health is dependent upon environmental health. Air pollution is a leading cause of morbidity and mortality globally, and climate change has been identified as the single greatest public health threat of the 21st century. As a large, resource-intensive sector of the Canadian economy, healthcare itself contributes to pollutant emissions, both directly from facility and vehicle emissions and indirectly through the purchase of emissions-intensive goods and services. Together these are termed life cycle emissions. Here, we estimate the extent of healthcare-associated life cycle emissions as well as the public health damages they cause. METHODS AND FINDINGS: We use a linked economic-environmental-epidemiological modeling framework to quantify pollutant emissions and their implications for public health, based on Canadian national healthcare expenditures over the period 2009-2015. Expenditures gathered by the Canadian Institute for Health Information (CIHI) are matched to sectors in a national environmentally extended input-output (EEIO) model to estimate emissions of greenhouse gases (GHGs) and >300 other pollutants. Damages to human health are then calculated using the IMPACT2002+ life cycle impact assessment model, considering uncertainty in the damage factors used. On a life cycle basis, Canada's healthcare system was responsible for 33 million tonnes of carbon dioxide equivalents (CO2e), or 4.6% of the national total, as well as >200,000 tonnes of other pollutants. We link these emissions to a median estimate of 23,000 disability-adjusted life years (DALYs) lost annually from direct exposures to hazardous pollutants and from environmental changes caused by pollution, with an uncertainty range of 4,500-610,000 DALYs lost annually. A limitation of this national-level study is the use of aggregated data and multiple modeling steps to link healthcare expenditures to emissions to health damages. While informative on a national level, the applicability of these findings to guide decision-making at individual institutions is limited. Uncertainties related to national economic and environmental accounts, model representativeness, and classification of healthcare expenditures are discussed. CONCLUSIONS: Our results for GHG emissions corroborate similar estimates for the United Kingdom, Australia, and the United States, with emissions from hospitals and pharmaceuticals being the most significant expenditure categories. Non-GHG emissions are responsible for the majority of health damages, predominantly related to particulate matter (PM). This work can guide efforts by Canadian healthcare professionals toward more sustainable practices.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,084
Score d'incertitude au seuil0,991

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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 Opus0,110
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,226 · 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