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Enregistrement W4223492032 · doi:10.1080/13696998.2022.2063603

Carbon footprint and associated costs of asthma exacerbation care among UK adults

2022· article· en· W4223492032 sur OpenAlexaff
Kalé Kponee-Shovein, Jessica Marvel, Ryotaro Ishikawa, Abhay Choubey, Harneet Kaur, Praveen Thokala, Khadidja Ngom, Iman Fakih, Todd Schatzki, James Signorovitch

Notice bibliographique

RevueJournal of Medical Economics · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate Change and Health Impacts
Établissements canadiensInstitute of Health Economics
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCarbon footprintExacerbationGreenhouse gasAsthmaMedicineAsthma exacerbationsEnvironmental healthPopulationInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Asthma exacerbations are a primary driver of costs and health impacts from asthma. Despite research suggesting that asthma care has a disproportionate carbon footprint, emissions costs are not considered when evaluating its societal burden. To advance the understanding of greenhouse gas (GHG) emissions associated with asthma, we estimated the carbon footprint and associated costs of asthma exacerbation care by severity level among UK adults.Methods Guidelines for asthma exacerbation treatment in UK adults were reviewed by severity level: mild, moderate, and severe/life-threatening. Components of care for each severity were evaluated for GHG emission potential and key drivers were identified. Carbon dioxide equivalent (CO2e) emissions of drivers were sourced from published literature and combined to estimate the carbon footprint per exacerbation, by severity level. Emissions were scaled up to the annual UK adult population based on the annual number of exacerbations at each severity. Costs associated with emissions were estimated using the UK government’s 2020 nontraded price of carbon, at ₤71 per tonne CO2e (tCO2e).Results Overall, emissions drivers for exacerbations were medical services, including patient-travel, and quick-relief inhalers. The annual number of mild, moderate, and severe/life-threatening asthma exacerbations among UK adults were 118.9 M, 5.5 M, and 2.4 M. Associated annual carbon footprints were estimated to be 83,455 tCO2e, 192,709 tCO2e, and 448,037 tCO2e for mild, moderate, and severe/life-threatening exacerbations, respectively, with a total of 724,201 tCO2e. Total annual emissions costs from exacerbation care were £51.3 M; ₤5.9 M, ₤13.6 M, and ₤31.7 M for mild, moderate, and severe/life-threatening exacerbations, respectively.Conclusion GHG emissions from asthma exacerbation management were the highest for severe/life-threatening events, followed by moderate exacerbations. Treatment to reduce the severity and occurrence of exacerbations, such as effective, long-term control therapy via lower-emission dry powder inhalers (DPIs), can help mitigate asthma care emissions. For mild exacerbations, the use of DPIs can eliminate associated emissions.

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)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,078
Score d'incertitude au seuil0,155

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,240 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations36
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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