Maximizing the benefit from the Inhaler In Order to Minimize Carbon Footprint
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To compare the modelled lung delivery of rescue medication via different valved spacers with the goal of providing optimum patient care and minimizing potential carbon footprint. Methods: 3 different spacers types were evaluated by breathing simulator (tidal volume=155-mL, I:E ratio=1:2, rate=25 cycles/min). The facemask of each spacer (n=3) was attached to an anatomical model and the airway coupled to a breathing simulator via a filter to capture drug particles that penetrated as far as the carina. 5-actuations of salbutamol (Ventolin Evohaler) were delivered at 30-s intervals and recovered from specific locations in the aerosol pathway by HPLC. Comparisons were then made on drug delivery data looking at potential dose to the lungs for each pMDI/spacer. This potential delivery was then equated to a potential relative carbon footprint based upon published claims [1] that Ventolin has a carbon footprint of 28 kg CO2 per inhaler. Results: The mass (µg) of salbutamol delivered to modelled carina are reported in the table. Conclusion: Depending on the pMDI/spacer system chosen the delivery of medication can vary significantly and as a result will have implications on the potential carbon footprint. In this case, the use of the AeroChamber Plus* Flow-Vu* spacer could potentially reduce the carbon footprint by three fold compared to the alternative spacers. By maximizing the amount of each puff reaching the lungs the patient is likely to be able to get relief sooner and reduce the amount of puffs needed. [1] https://greeninhaler.org
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».