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Enregistrement W4366594397 · doi:10.3390/challe14020021

A Medical Equipment Lifecycle Framework to Improve Healthcare Policy and Sustainability

2023· article· en· W4366594397 sur OpenAlexaff
Bruce Mang, Yeonjae Oh, Chabelly Bonilla, Jennifer Orth

Notice bibliographique

RevueChallenges · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHealthcare and Environmental Waste Management
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSustainabilityBusinessStandardizationMerge (version control)DonationHealth careReuseProcess managementRisk analysis (engineering)Knowledge managementEngineeringComputer sciencePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The healthcare sector is struggling to become more environmentally friendly compared to other industries, evidently seen by the contribution to global emissions. These struggles have elicited some research on sustainable methods regarding the lifecycle of medical devices. Indeed, the World Health Organization (WHO) encourages the reuse of equipment and ethical donations, namely for the sake of the environment and sustainable global health. However, there is a lack of synthesis–multiple greener alternatives to the current healthcare system are developing without a connection to each other, hindering an increase in sustainability. Thus, there is a lack of global organization and standardization in medical equipment lifecycles. Inspired by the findings and guidelines of the Safe and Sustainable Medical Equipment Supply Subgroup (SASMES) of the International Rotary Fellowship of Healthcare Professionals, we created the Re-processing Medical Equipment: Rotarian Research Group for the Environment (Re-MERGE) to expand on these challenges. Re-MERGE follows the life cycle of medical devices in the United States of America through its initial stages of classification and various regulatory pathways, the middle stage of post-market requirements, and the end stage of disposal or donation and reprocessing. Our findings indicate that current medical device end-stages are inefficient, damaging to the environment, and burdensome to donation recipients; however, existing processes can provide improvements to medical device end-stage methods by drastically reducing environmental damage, improving healthcare globally, and increasing sustainability in the field. We identify that more research is needed to connect the implications of different medical device end stages. Additionally, we encourage the findings to be implemented to create more sustainable, effective methods of medical device disposal, donation, and reprocessing.

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)0,022
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,117

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0220,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0050,004
Études des sciences et des technologies0,0040,011
Communication savante0,0160,022
Science ouverte0,0040,010
Intégrité de la recherche0,0090,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,003

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,373
Écart entre enseignants0,333 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations9
Publié2023
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Résumé présentoui

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