A-204 Commitment to Sustainability From Laboratory Medicine
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background According to McGill University, sustainability means “meeting our needs without compromising the ability of future generations to meet their own needs”. Sustainable environmental practices improve water and air quality, reduce landfills, and increase renewable energy sources in the long term. In response to the growing urgency of global sustainability challenges, the healthcare industry is taking a step forward to reduce its environmental impact. University of Malaya Medical Centre (UMMC) is a government-funded teaching hospital and medical institution, which processes about 3.95 million chemistry and 371,000 immunoassay tests per year. This study aims to evaluate the sustainability aspects of Atellica Solution, focusing on water usage, power consumption, carbon dioxide emissions and plastic waste generations. Methods Power and water consumption for the analysers Advia Chemistry 2400 & XPT and Advia Centaur XPT were obtained from Atellica Solution using the year 2022 test volumes and compared with those of Siemens legacy system for the year 2019 test volumes. In addition, the reduction of plastic usage was also assessed for the year 2019 and 2022. Results With innovative Atellica Solution replacing Siemens legacy system, the data showed reduction in water and energy consumption by 36.44% and 47.74% respectively, whereas the annual throughput increased by 13.7%. By using Atellica INTELIQ QC management, fewer aliquot tubes were used and thus plastic waste was reduced by 168 kg. These reductions combined to lower CO2 emissions by about 16 tons. Conclusions Atellica Solution is designed for high throughput and sustainability, reducing water and energy consumption while also significantly reducing CO2 emissions. Furthermore, it enables faster, streamlined quality control management with Atellica INTELIQ QC management system. UMMC is strongly committed to minimizing laboratories’ environmental footprint and provide better access to care eventually contributing to the well-being of patients.
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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 | 0,003 | 0,124 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».