Quantitative Assessment of Computed Tomography Energy Use and Cost Savings Through Overnight and Weekend Power Down in a Radiology Department
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: To assess energy and cost savings when a CT scanner is powered down during overnight non-operational times compared with the CT scanner left on full power or partial shutdown mode. Materials and Methods: Temporary portable power data loggers were placed on the power supply to the CT scanner to measure the energy consumption of the CT scanner in 3 power modes over 9 weeks: system ON (computer on, gantry on), computer ON (computer on/gantry off), and system shutdown (computer off/gantry off). Energy was separated into daily average consumption during normal operating hours and consumption after hours for three different day types: weekdays, Saturdays, and Sundays/Holidays. To estimate savings, the average after hours energy use per day during the system ON was compared to each of the two power saving modes. 95% confidence intervals were calculated for each mode and savings result. Results: Overnight and Sunday system shutdown compared to system ON mode is shown to save approximately 14 000 kWh over one year with a 95% confidence interval of (13 899 kWh, 14 464 kWh) as calculated by the electricity provider. Conclusion: Energy consumed by a CT scanner can be significantly reduced through system shutdown when the unit is non-operational, saving emissions and cost. In addition to cost and energy savings, this study emphasizes the importance of clinician leadership in convening interdisciplinary teams outside of usual healthcare silos to rethink how we purposefully use energy and reduce waste.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».