CARING NATURE (ClimAte neutRal INitiatives for GrowiNg heAlTh and care Unmet REquirements) - Waste Management in Health Care
Notice bibliographique
Résumé
Background: Each OR has the potential to produce up to 2300 kg of waste/year. A recent study from UK, USA and Canada documented that ORs were found to be up to 6 times more energy-consuming than other hospital departments, but in addition, ORs generate several types of waste and by-products, each requiring a different disposal.
 Aims: This project aims to provide a paradigmatic change in the life-cycle of waste produced in the OR.
 Methods: 1) We will provide an accurate measure of the total amount of waste produced in the OR, by monitoring activities in the OR for a 2-weeks period. 2) We will produce operational guidelines, based on 3 levels of interventions: A) Reuse; B) Rethink (raise awareness and promote education on health-care waste); and C) Reduce. 3) We will produce an organization model based on a new tool to discard products and implement their recycling. 4) We will provide the blueprint of reusable products, by scrutinizing the market of surgical devices and testing/comparing potential devices to those routinary employed. 5) Finally, we will divulgate a training package for all healthcare workers working in the OR focused on the management of hospital waste.
 Results: This project is part of the CARING NATURE initiative, submitted and funded in the HORIZON-HLTH-2023-CARE-04 call. The 36-months project will start on January 2024.
 Conclusions: This EU-funded project will add knowledge, implement management with new tools, address unmet needs, promote re-use, limit overuse, and disseminate guidelines to radically change OR management.
 
 
 Funding: This work has been supported by the CARING NATURE project that has received funding from the European Union’s Horizon Europe research and innovation programme under the Grant Agreement No. 101101322.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».