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Enregistrement W4380626301 · doi:10.1093/ndt/gfad063c_3286

#3286 ENVIRONMENTAL PERFORMANCE OF HEMODIALYSIS THROUGH LIFECYCLE ASSESSMENT (LCA): IN-CENTRE HEMODIALYSIS VS HOME-HEMODIALYSIS

2023· article· en· W4380626301 sur OpenAlexaffabout
Saba Saleem, Tasleem Rajan, Andrea J. MacNeill, Caroline Stigant, Michael A. Copland, Kasun Hewage, Rehan Sadiq, Christopher Nguan

Notice bibliographique

RevueNephrology Dialysis Transplantation · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDialysis and Renal Disease Management
Établissements canadiensUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHemodialysisMedicineHome hemodialysisLife-cycle assessmentMedical prescriptionDialysisEnvironmental impact assessmentSurgeryNursingProduction (economics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background and Aims Despite being energy and resource-intensive, hemodialysis (HD) is the most common therapy for end stage kidney disease. Considering the extensive amount of energy, water, and consumables involved, this modality is expected to have a significant environmental impact. Through a comparative lifecycle assessment (LCA), this study aims to analyze the environmental impacts of hemodialysis in British Columbia, Canada. Method A process-based life cycle assessment was performed for three hemodialysis modalities: i) in-centre HD (ICHD), ii) home HD with NxStage machine (HHD-Nx), and iii) home HD with Baxter AK-98 machine (HHD-B). The scope of study included patient and staff commute, supply transportation, dialysis services, patient training for home hemodialysis, and waste management. The functional unit considered is HD energy and material consumption for one patient per year. Based on the patient's record, two prescriptions including standard (three dialysis sessions per week for 4 hours daily) and extended (six HD sessions per week for 8 hours daily) were considered. LCAs were performed using ISO 14040, 14041 standards in which ReCiPe (world) midpoint method and a cut-off criterion of 0.5% was used to assess the environmental impacts of selected impact categories. Results For both prescriptions, ICHD had highest impact on all environmental impact categories (climate change, human toxicity, freshwater eutrophication, particulate matter formation, marine ecotoxicity and water depletion), except ozone depletion in which HHD-B had highest impact. The fewest impacts were associated with HHD-Nx. CO2 emissions observed for a standard HD prescription are 3590 kg carbon dioxide equivalents (CO2eq) per patient/year by ICHD, 1350 kg CO2eq/patient/year by HHD-B and 733 kg CO2eq/patient/year by HHD-Nx. For extended prescriptions, the highest impact observed is from HHD-B (2210 kg CO2eq/patient/year) followed by HHD-Nx (1110 kg CO2eq/patient/year). With respect to ICHD, HHD-Nx only accounts for 13% (standard) and 18% (extended) of total environmental impact. Patient and staff commute in ICHD (40% of total impact) and dialysis services in HHD (75% in HHD-B and 63% in HHD-Nx) are the highest contributors to the majority of environmental impacts. Conclusion Our study demonstrates the environmental impacts of various modes of HHD through LCA. HD modalities have substantial differences in their environmental impacts as compared to ICHD, both HHD systems have lower impact, with NxStage having less impact than Baxter. Our results also demonstrate that a shift from standard to extended prescriptions increases overall environmental impact by 5%. Combined with existing clinical and economic data, these results could assist policy and decision-makers to optimize the provision of kidney replacement therapies. Lower environmental impact of HHD may add to the patient and provider appeal of these therapies, and when clinical equipoise exists, NxStage may be preferred over Baxter in eligible patients.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,233
Score d'incertitude au seuil0,464

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,236 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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