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Enregistrement W4391533627 · doi:10.1016/j.jclepro.2024.141126

Life cycle assessment of medical oxygen

2024· article· en· W4391533627 sur OpenAlexaffabout
Maliha Tariq, Ankesh Siddhantakar, Jodi D. Sherman, Alexander Cimprich, Steven B. Young

Notice bibliographique

RevueJournal of Cleaner Production · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate Change and Health Impacts
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLife-cycle assessmentEnvironmental scienceOxygenGreenhouse gasWaste managementEnvironmental engineeringProduction (economics)ChemistryEngineeringEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We use life cycle assessment to model the environmental impacts of medical oxygen supply to hospitals. Although medical oxygen accounts for only 1% of global liquid oxygen production, it serves life-saving purposes in the healthcare sector, which is increasingly grappling with its environmental burdens. Considering six indicators in the TRACI impact assessment method, we estimate the total environmental impacts of bulk liquid oxygen – by far the dominant supply pathway in North America – as follows: global warming potential of 0.49 kg CO2 eq., fossil fuel depletion of 0.90 MJ surplus, carcinogenic toxicity of 6.2 × 10−8 CTUh, non-carcinogenic toxicity of 2.1 × 10−7 CTUh, respiratory effects of 2.8 × 10−4 PM2.5 eq., and ecotoxicity of 15 CTUe, per oxygen bed day, assuming a flow rate of 2 L/min. These impacts are primarily driven by electricity used to produce liquid oxygen via cryogenic distillation. Alternatively, liquid oxygen can be converted to gaseous form and shipped to hospitals in cylinder format – with substantially increased environmental impacts from the additional container and transportation. Medical oxygen can also be produced in gaseous form via pressure swing adsorption technology, either in an on-site plant or in a portable oxygen concentrator at the patient bedside. These alternatives may modestly reduce environmental impacts compared to liquid oxygen production, though the lower purity oxygen produced is less prevalent in clinical practice. We highlight several key variables affecting the environmental impacts of each medical oxygen supply pathway, including the location of production facilities (and corresponding electricity grids), losses in the supply-chain, and clinical practice (such as the choice of oxygen purity and flow rate). Limitations of our study include a lack of primary empirical data collection and a cradle-to-gate scope that omits other aspects of oxygen therapy such as hospital energy and water use (allocated to the procedure), wastes generated, and the production of medical equipment and consumables used. Ultimately, the results of our study suggest that medical oxygen production accounts for less than 1% of the total carbon footprint of healthcare in Canada.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,481
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,372
Écart entre enseignants0,327 · 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.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations15
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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