Climate-conscious inhaler prescribing for family physicians
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To provide family physicians with prescribing and diagnostic strategies that can reduce carbon emissions associated with inhalers. SOURCES OF INFORMATION: This review is based on the authors' experience developing the climate-conscious inhaler prescribing playbooks and courses for CASCADES (Creating a Sustainable Canadian Health System in a Climate Crisis). The approach was refined through patient and provider feedback since the first playbook was published in 2021. PubMed was also searched for relevant publications on inhaler use, asthma management, and chronic obstructive pulmonary disease (COPD) management. Current asthma and COPD guidelines were also reviewed. MAIN MESSAGE: There is growing acknowledgment of the substantial impact that inhalers have on climate emissions generated by the health sector. Recent surveys indicate that most Canadian patients care about climate change and would be willing to opt for less carbon-intensive treatment and care delivery options where available. Beyond inhaler choice, there are many opportunities to address the climate impacts of respiratory care and enhance quality of care. Working with patients to ensure they are using the right medications in the right ways will produce both carbon savings and better health outcomes. The climate crisis can therefore serve as a catalyst for improving treatment of patients with respiratory conditions. Family physicians may reduce carbon emissions associated with inhalers by reducing unnecessary inhaler prescribing; ensuring patients' control of asthma and COPD is optimized; considering whether a more sustainable inhaler may be appropriate; optimizing dosing technique to reduce emissions and waste; and disposing of inhalers appropriately if possible. CONCLUSION: Family physicians may reduce carbon emissions associated with inhalers through the following strategies: confirming diagnosis, controlling disease, considering inhaler type, optimizing dosing technique, and encouraging appropriate disposal.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,007 |
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 ».