Assessing the Current Evidence on Environmental Sustainability in Nephrology: Protocol for a Scoping Review by the International Society of Nephrology, Emerging Leaders Program Cohort 2022-2024
Notice bibliographique
Résumé
Background: Human-induced climate change is a significant threat to global public health. The healthcare sector contributes significantly to environmental damage through resource depletion and greenhouse gas emissions. Furthermore, nephrology practices have a disproportionately higher share in the carbon footprint produced by medical therapies (e.g. dialysis). This review aims to map the available evidence of green/sustainable nephrology in the literature to better understand the current lacunae in the evidence and challenges faced while adopting eco-friendly practices. Methods: A search strategy, developed in collaboration with a medical librarian to be used in Medline, and adapted for other databases (PubMed, Embase, Cochrane Library, CINAHL), will be used to retrieve references. A secondary manual search of all references from included studies will be undertaken (snowballing approach). All publications (including original studies, case reports, editorials, review articles, editorial letters, positional statements from professional societies, and conference abstracts) addressing any environmental impact of activity in kidney care; current knowledge or awareness of environmental impact of kidney care impact; any activity, strategy or effort focused on environmental sustainability of kidney care activity; or any barrier or challenge faced in adopting environmentally sustainable kidney care activity will be included. A data extraction table will be used to record the key components and information from the retrieved papers. Extracted data will be analyzed qualitatively using preidentified and newly identified themes. Results: Results will be summarized using descriptive statistics and narrative summaries around the identified themes, to explore the environmental impact of kidney care and the application of sustainability approaches. Conclusions: Results from this scoping review, which should be available for presentation in the fall of 2023, will help facilitate the formulation of a planned toolkit by our group, based on relevant components identified, which can direct healthcare professionals to vital resources in sustainable nephrology.
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 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 | 0,133 | 0,124 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,019 |
| Bibliométrie | 0,028 | 0,024 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,006 |
| Communication savante | 0,012 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,066 | 0,013 |
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 ».