Don’t Waste the Medical Waste: Reducing Improperly Classified Hazardous Waste in a Medical Facility
Notice bibliographique
Résumé
Hospitals in the United States generate over one million tons of waste each year, approximately a quarter of which is classified as hazardous medical waste. There are environmental, infectious, and financial burdens associated with this waste, and those burdens increase significantly when the waste is hazardous. Managing waste can be difficult, but training is an effective approach to reducing waste. We conducted a quality improvement project at the Johns Hopkins Hospital Pathology Core Laboratory from 2015 through 2017. We hypothesized that improved staff training is an effective way to reduce the amount of general waste in a medical facility that is incorrectly classified as hazardous. Two interventions were identified and implemented, the first being a series of classroom-based training sessions and the second being a simple informational poster that was displayed over waste bins. The impact of the training and posters was measured by two surveys that were performed before and after the interventions. The first survey was a web-based instrument that was completed by laboratory staff, while the second survey was observational and measured how many bins contained improperly disposed waste. Some of the data from these interventions supports the hypothesis. The observational survey, in particular, recorded an increase in proper waste disposal from 7.5% to 71.9% following the classroom intervention. Future studies can help determine if these improvements can be increased and sustained over time by assessing the cost and benefit of different interventions and measuring how long the gains from each can be sustained.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».