Reductions in inhaler greenhouse gas emissions by addressing care gaps in asthma and chronic obstructive pulmonary disease: an analysis
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Climate change from greenhouse gas (GHG) emissions represents one of the greatest public health threats of our time. Inhalers (and particularly metred-dose inhalers (MDIs)) used for asthma and chronic obstructive pulmonary disease (COPD), constitute an important source of GHGs. In this analysis, we aimed to estimate the carbon footprint impact of improving three distinct aspects of respiratory care that drive avoidable inhaler use in Canada. METHODS: We used published data to estimate the prevalence of misdiagnosed disease, existing inhaler use patterns, medication class distributions, inhaler type distributions and GHGs associated with inhaler actuations, to quantify annual GHG emissions in Canada: (1) attributable to asthma and COPD misdiagnosis; (2) attributable to overuse of rescue inhalers due to suboptimally controlled symptoms; and (3) avoidable by switching 25% of patients with existing asthma and COPD to an otherwise comparable therapeutic option with a lower GHG footprint. RESULTS: We identified the following avoidable annual GHG emissions: (1) ~49 100 GHG metric tons (MTs) due to misdiagnosed disease; (2) ~143 000 GHG MTs due to suboptimal symptom control; and (3) ~262 100 GHG MTs due to preferential prescription of strategies featuring MDIs over lower-GHG-emitting options (when 25% of patients are switched to lower GHG alternatives). Combined, the GHG emission reductions from bridging these gaps would be the equivalent to taking ~101 100 vehicles off the roads each year. CONCLUSIONS: Our analysis shows that the carbon savings from addressing misdiagnosis and suboptimal disease control are comparable to those achievable by switching one in four patients to lower GHG-emitting therapeutic strategies. Behaviour change strategies required to achieve and sustain delivery of evidence-based real-world care are complex, but the added identified incentive of carbon footprint reduction may in itself prove to be a powerful motivator for change among providers and patients. This additional benefit can be leveraged in future behaviour change interventions.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».