Carbon emissions from a FIT versus a colonoscopy screening program – environmental impact of travel and waste
Notice bibliographique
Résumé
Aims Environmental harms of colorectal cancer (CRC) screening have not been considered although their impact to planet and human health can be substantial. The aim was to compare carbon footprint generated by travel and waste of three CRC screening strategies. Methods We examined three hypothetical cohorts of 1000 screen eligible persons in the US participating in one of three CRC screening programs over a 10-year time horizon: a) primary colonoscopy, b) annual FIT, c) biennial FIT. Probabilities were obtained from publicly available data. Waste estimates were based on a 5-day audit at two hospitals. Environmental impact analysis was performed following ISO14040 standards. The main outcome of interest was the carbon footprint of travel and waste in each of these cohorts (expressed as kgCO2e) and when applied to all screen eligible persons in the US (expressed as tCO2e). Results The primary colonoscopy screening strategy generated the greatest carbon footprint (9,806 kgCO2e), followed by the annual FIT strategy (3,970 kgCO2e), and the biennial FIT strategy (2,202 kgCO2e). Compared to a colonoscopy screening program, an annual FIT program would reduce the carbon footprint by 60% and a biennial FIT program by 78% (table). Transitioning to a primary annual FIT based program in the US would reduce the carbon footprint by 5,360 tCO2e, and by 6,983 tCO2e for a biennial FIT program (equivalent of 5,100 and 6,600 transatlantic passenger flights avoided, respectively) ([ Table 1 ]). Table 1 Conclusions Switching from a primary colonoscopy CRC screening program to a FIT program would lower the carbon footprint related to travel and waste alone by at least 60%, which would be in line with the international goal of a 50% reduction of greenhouse gas emissions by 2030. Carbon footprint from travel and waste of three CRC screening strategies for cohorts of 1000 screen-eligible persons over a 10-year screening period and applied to all screen eligible persons in the US each year. Publication History Article published online: 14 April 2023 © 2023. European Society of Gastrointestinal Endoscopy. All rights reserved. Georg Thieme Verlag KG Rüdigerstraße 14, 70469 Stuttgart, Germany
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».