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Enregistrement W2997154006 · doi:10.3399/bjgp20x707717

Our prescription for climate change: reduce and recycle inhalers!

2019· article· en· W2997154006 sur OpenAlexaboutno aff
Theresia Mikolasch, Collette Isabel Stadler

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of General Practice · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInhalation and Respiratory Drug Delivery
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMontreal ProtocolInhalerOzone layerMedicineFeelingMedical emergencyMedical prescriptionEnvironmental scienceAsthmaOzoneMeteorologyNursingPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It's an emergency -you take a deep breath in.But this time the emergency isn't a patient collapsing in front of you: that awful feeling in the pit of your stomach is the sense of alarm that comes from knowing that you are contributing to irreversible, anthropogenic climate change -by prescribing an inhaler! GREENHOUSE GASUnbeknown to most doctors and patients, metered-dose inhalers (MDIs) -the most common is the trusted 'blue puffer' salbutamol -pose a devastatingly significant and direct threat to the environment.Although the Montreal Protocol led to the phasing out of ozone-damaging chlorofluorocarbons (CFCs) in inhalers in the 1990s, sadly, they were replaced with hydrofluorocarbons (HFCs).HFCs -although unreactive with ozone and thus safe for the ozone layerare powerful greenhouse gases.Their effect on climate change has been calculated to be up to 3800 times more powerful than that of carbon dioxide: the equivalent of driving a typical car for 170 miles, per inhaler. 1 To put this into context, the Department for Transport reports that cars travelled an average of 7134 miles in 2017, so, performing a back-of-an-envelope calculation, by prescribing 42 salbutamol inhalers you have just put an extra car on the road!Have a look over your prescribing records and shudder.And an MDI inhaler's impact on the environment does not end there.Of the estimated 35 million inhalers issued by the NHS each year, only about 0.5% are recycled appropriately. 2 Thus millions of MDIs end up in landfill each year, where they not only contribute to plastic waste, but also, over time, release residual HFCs into the atmosphere.Our long-term effort to cut global greenhouse gas emissions must include international legislation to phase out HFCs, and a recent amendment to the Montreal Protocol is calling for just that.The need to

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,073
Score d'incertitude au seuil0,246

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,004
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0070,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0730,031

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,293 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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