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Enregistrement W4399726001 · doi:10.46747/cfp.7006e73

Prescription d’inhalateurs respectueuse du climat pour les médecins de famille

2024· article· fr· W4399726001 sur OpenAlexaffvenueabout
Samantha Green, Valeria Stoynova, Celia Culley, Alan Kaplan, Ilona Hale, Nicole Simms, Naba Khan

Notice bibliographique

RevueCanadian Family Physician · 2024
Typearticle
Languefr
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate Change and Health Impacts
Établissements canadiensInstitute of Health Services and Policy ResearchCollege of Family Physicians of CanadaRoyal Jubilee HospitalArtificial Intelligence in Medicine (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectif Présenter aux médecins de famille des stratégies de prescription et de diagnostic qui peuvent réduire les émissions de carbone liées aux inhalateurs. Sources de l’information Cette revue se fonde sur l’expérience des auteurs dans l’élaboration de guides et de cours sur la prescription d’inhalateurs respectueuse du climat pour CASCADES (Créer un système de santé canadien durable face à la crise climatique). L’approche a été peaufinée à la suite de commentaires de patients et de professionnels depuis la publication du premier guide, en 2021. Une recension a aussi été effectuée dans PubMed pour trouver des publications pertinentes sur l’utilisation des inhalateurs, et sur la prise en charge de l’asthme et de la maladie pulmonaire obstructive chronique (MPOC). Les lignes directrices actuelles sur l’asthme et la MPOC ont aussi été passées en revue. Message principal On reconnaît de plus en plus l’impact considérable des inhalateurs sur les émissions de carbone engendrées par le secteur de la santé. De récents sondages indiquent que les patients canadiens se soucient du changement climatique, et qu’ils seraient réceptifs à l’idée de choisir des traitements et une prestation des soins à production moins intensive de carbone, s’ils étaient accessibles. En plus du choix de l’inhalateur, il existe de nombreuses possibilités de réduire les impacts sur le climat des soins respiratoires et d’améliorer la qualité des soins. En collaborant avec les patients pour faire en sorte qu’ils utilisent les médicaments appropriés, et ce, correctement, il sera possible d’obtenir des économies de carbone et de meilleurs résultats en santé. La crise climatique peut donc servir de catalyseur pour améliorer le traitement des patients souffrant de problèmes respiratoires. Les médecins de famille peuvent réduire les émissions de carbone liées aux inhalateurs en évitant d’en prescrire inutilement; en s’assurant que le contrôle de l’asthme et de la MPOC est optimisé; en se demandant s’il est approprié de prescrire un inhalateur plus écologique; en optimisant la technique du dosage pour réduire les émissions et le gaspillage; et en disposant convenablement des inhalateurs, si possible. Conclusion Les médecins de famille peuvent réduire les émissions de carbone associées aux inhalateurs au moyen des stratégies suivantes : confirmer le diagnostic, contrôler la maladie, tenir compte du type d’inhalateur, optimiser la technique du dosage et encourager les façons appropriées de disposer des inhalateurs.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,028
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,987
Score d'incertitude au seuil0,114

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,028
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0340,007

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.

Tête enseignante Opus0,048
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,229 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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