Sustainable practice in gastroenterology: travel-related CO2 emissions for gastroenterology clinic appointments in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Telemedicine is increasingly common in gastroenterology and may represent an opportunity for improving sustainability in medical care. The purpose of this study was to determine the carbon emissions related to travel for in-person gastroenterology clinic appointments. Methods We conducted a cross-sectional analysis evaluating carbon emissions associated with travel to gastroenterology appointments over a 2-week period. We determined the average number of appointments per day and used patient’s postal codes to estimate travel distances. We estimated carbon emissions based on these travel distances and completed sensitivity analyses to model methods for emissions reductions. Results We assessed 975 clinic appointments, of which 71 were excluded (eg, insufficient data, non-physician appointments), leaving 904 included appointments of which 75% were follow-up (678) and the remainder were new consultations (226). Sixteen different gastroenterologists had an average of 22.7 patients per clinic. The mean return distance travelled per appointment was 57.3 km which translates to 14.9 kg CO2 per patient visit. An average day at our clinic was equal to burning 146.6 L of gasoline or the annual carbon capture of 15.5 trees. By changing follow-up appointments or those with a travel distance over 100 km to telehealth, emissions were reduced by 77%. Conclusions We demonstrate that a relatively modest change in the number of in-person visits can save thousands of litres of gasoline emissions annually from each practicing clinician. While we cannot avoid emissions related to travel for procedure-based appointments, the use of telemedicine is one potential strategy to reduce healthcare-related emissions.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».