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Enregistrement W4404434553 · doi:10.4212/cjhp.3591

Development of an Environmental Audit Tool for Hospital Pharmacy

2024· article· en· W4404434553 sur OpenAlexaffvenueabout
Caitlin Roy, Kirsten Fox, Kirsten Tangedal

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Hospital Pharmacy · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueChemistry and Chemical Engineering
Établissements canadiensSaskatchewan Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAuditPharmacyHospital pharmacyMedicineFamily medicineBusinessAccounting

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Health care contributes significantly to greenhouse gas emissions, and pharmacy departments have many opportunities to reduce their emissions. Objective: To describe the development and implementation of an environmental audit tool for hospital pharmacy departments. Methods: A pharmacy environmental audit tool was developed by modifying a generic workplace audit tool to include pharmacy-specific content. The audit tool contained 22 categories, with scoring on a 4-point scale (from 0 to 3). Members of a volunteer committee completed the audit by observing practice areas. The lowest-scoring categories were then prioritized for action. Results: Overall, the 4 main pharmacy sites in Regina, Saskatchewan, scored 23/66 (35%). Areas of strength identified in the audit included reuse of packaging materials, carpooling, and paperless meetings. Areas for improvement prioritized by the committee included paper use, plastic use, and recycling. Conclusions: The pharmacy environmental audit tool described here can facilitate reflection on current practice, benchmarking, and goal setting. Pharmacy professionals have a role in leading change for the benefit of planetary health. Keywords: hospital, pharmacy, environmental sustainability, audit tool, planetary health RÉSUMÉ Contexte : Le secteur des soins de santé contribue de manière significative aux émissions de gaz à effet de serre et les départements de pharmacie ont de nombreuses occasions de réduire leurs émissions. Objectif : Décrire l’élaboration et la mise en œuvre d’un outil de vérification de l’impact environnemental pour les départements de pharmacie hospitalière. Méthodologie : Un outil de vérification de l’impact environnemental des pharmacies a été mis au point en modifiant un outil de vérification générique pour les lieux de travail existant. Un contenu spécifique aux pharmacies y a été inclus. Cet outil comprenait 22 catégories avec une notation sur une échelle de 4 points (de 0 à 3). Des membres d’un comité bénévole ont réalisé la vérification en observant les domaines de pratique. Les catégories ayant obtenu les notes les plus basses ont ensuite été classées comme étant prioritaires. Résultats : Les 4 principaux sites de pharmacies de Regina, en Saskatchewan, ont obtenu un score global de 23/66 (35 %) à l’aide de l’outil de vérification. Les forces dégagées comprenaient la réutilisation des matériaux d’emballage, le covoiturage et les réunions sans papier. Les domaines d’amélioration prioritaires définis par le comité comprenaient l’utilisation du papier, l’utilisation du plastique et le recyclage. Conclusions : L’outil de vérification de l’impact environnemental des pharmacies décrit ici peut faciliter la réflexion sur les pratiques actuelles, l’analyse comparative et la définition d’objectifs. Les professionnels de la pharmacie ont un rôle à jouer dans la conduite du changement pour le bien de la santé de la planète. Mots-clés : hôpital, pharmacie, durabilité environnementale, outil de vérification, santé de la planète

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,347
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,223 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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