Carbon footprint reduction associated with a surgical outreach clinic
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Healthcare systems generate substantial carbon footprints that may be targeted to decrease greenhouse gas emissions. Outreach clinics may represent tools to assist in this reduction by optimizing patient related travel. Therefore, we sought to estimate the carbon footprint savings associated with a head and neck surgery outreach clinic. METHODS: This study was a cross-sectional survey of patient travel patterns to a surgical outreach clinic compared to a regional cancer treatment centre from December 2019 to February 2020. Participants completed a self-administered survey of 12 items eliciting travel distance, vehicle details, and ability to combine medical appointments. Canadian datasets of manufacturer provided vehicular efficiency were used to estimate carbon emissions for each participant. Geographic information systems were used for analyses. RESULTS: One hundred thirteen patients were included for analysis. The majority of patients (85.8%) used their own personal vehicle to travel to the outreach clinic. The median distance to the clinic and regional centre were 29.0 km (IQR 6.0-51.9) and 327.0 km (IQR 309.0-337.0) respectively. The mean carbon emission reduction per person was therefore 117,495.4 g (SD: 29,040.0) to 143,570.9 g (SD: 40,236.0). This represents up to 2.5% of an average individual's yearly carbon footprint. Fewer than 10% of patients indicated they were able to carpool or group their appointments. CONCLUSION: Surgical outreach clinics decrease carbon footprints associated with patient travel compared to continued care at a regional centre. Further research is needed to determine possible interventions to further reduce carbon emissions associated with the surgical care of patients.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».