Carbon Footprint Reduction Associated With Multidisciplinary Pediatric Airway Clinics: A Program Evaluation Study
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Health care is a significant contributor to the climate crisis. Multidisciplinary clinics (MDC) may reduce carbon emissions by combining multiple appointments into one. This is the first program evaluation study to quantify the carbon footprint associated with multidisciplinary pediatric airway clinics. Study Design: Retrospective. Setting: Children's Hospital at London Health Sciences Center, London, Canada. Methods: Pediatric airway MDC allows patients to see otolaryngology and respirology in one appointment. The carbon and financial savings (Canadian Dollars) of all patients attending the MDC from January 1, 2018 to December 31, 2022 were calculated. Patient postal codes and institutional parking rates were inputted into the CASCADES carbon accounting tool. Total distance was divided into unsustainable (vehicles) and sustainable (transit, walking, cycling) transportation to calculate carbon emissions. Travel costs included cost/kilometer for vehicles (maintenance, license/registration, insurance, fuel) and costs/ride for transit. Results: A total of 560 MDC appointments for 300 patients saved 77,785 km. Total carbon emissions saved from travel averted was 16.21 tonnes. The total carbon emissions saved, minus public transit, was 15.60 tonnes. Using the Natural Resources Canada Greenhouse Gas Equivalencies Calculator, 16.21 tonnes are approximately equivalent to 5 passenger vehicles, 6906 L of gasoline, 3.8 homes' energy, and 10.8 homes' electricity use for one year, 36.6 barrels of oil consumed, and 675 propane cylinders. Travel costs of $28,891.83 (no parking), $30,519.40 ($4 minimum parking fee), or $33,774.55 ($12 maximum parking fee) were saved. Conclusion: MDC effectively reduced carbon emissions and offered patients financial savings. Similar models can be adapted across institutions to help mitigate climate change.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».