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Enregistrement W4388998508 · doi:10.34172/jaehr.1274

Medical Waste Management in Private Hospitals in Tehran

2023· article· en· W4388998508 sur OpenAlexaff
Ali Hosseinzadeh, Mir Amir Mohammad Reshadi, Morteza Nazaripour, M. Katayoon Rezaei

Notice bibliographique

RevueJournal of Advances in Environmental Health Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHealthcare and Environmental Waste Management
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHospital wasteMedical wasteWaste managementChecklistMunicipal solid wasteMedicineBiomedical wasteSolid waste managementMedical emergencyHealth careEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Solid waste management is one of the important aspects of the hospital management. Methods: In this study, we examined the quantity and composition of medical solid waste in eight private hospitals in Tehran. For this purpose, a checklist was used through interviews with hospital waste management staff as well as collecting information on hospital waste generation. The annual average of obtained data was analyzed in this study. Results: The results indicated that the private hospitals under study generated solid waste ranging from 24 to 1091 kg/day. The average medical waste generation in the studied privative hospitals was 4 kg/bed/day equal to 5.09 kg/patient/day. Common waste accounted for 70.73% of total hospital solid waste, while infectious and sharp waste accounted for 31.04% of the hospital solid waste. Infectious wastes were disinfected using autoclave in all hospitals. Conclusion: Segregation of infectious waste from hospital waste mass reduces the environmental and health risk of hospital waste and reduces the cost of waste management in private hospitals.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,637
Score d'incertitude au seuil0,608

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,451
Écart entre enseignants0,388 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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'admission1
Résumé présentoui

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