Environmentally sustainable opportunities for health systems: Metered-dose inhaler prescribing, dispensing, use and waste at a tertiary academic centre
Notice bibliographique
Résumé
Background: The Canadian health sector's carbon footprint is among the highest in the world and is responsible for 4.6% of Canada's total greenhouse gas emissions, a quarter of which is linked to pharmaceuticals, with metered-dose inhalers (MDIs) contributing disproportionally high amounts. Objectives: To describe MDI prescribing, dispensing, use and waste patterns at a Canadian tertiary care academic hospital. Methods: In a retrospective point-prevalence cohort study, 100 consecutive patients discharged from medical and surgical services who were prescribed at least 1 MDI during their admission were included. Data were collected to describe patient demographics, MDI prescribing, dispensing, use and waste patterns. Use and waste data were applied to annual purchasing data to estimate annual usage and waste. Financial cost was computed using local purchasing estimates and carbon cost was calculated using published estimates. Results: In 100 consecutively discharged patients, 315 MDIs were dispensed in total, of which 96 were unused. This represents 61,440 actuations dispensed, with 56,773 (92%) of doses unused or wasted. Waste data were applied to annual estimates, with a calculated annual carbon footprint of 315.8 tons of carbon dioxide equivalent (tCO2e). We estimate that a 20% waste reduction would result in carbon savings of 68.5 tCO2e. If 20% of salbutamol prescriptions were switched to the dry powder inhaler alternative, terbutaline, a 14% reduction in waste would be required to offset the additional monetary cost. Conclusions: This study suggests that 92% of MDI doses are unused and wasted. Opportunities for waste reduction exist and would be associated with both financial and carbon savings.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».