Australian and Canadian clinicians’ views and application of ‘carbon health literacy’: a qualitative study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Clinical care contributes to at least 50% of the greenhouse gas (GHG) emissions of healthcare. This includes the 40% of healthcare that is harmful or low value, adding avoidable emissions without improving health or quality of care. Clinicians are well-placed to mitigate emissions associated with the provision of clinical care. This study aimed to explore clinicians' views on a new construct we have termed 'carbon health literacy' to understand how knowledge, skills and capacities related to the emissions of clinical care has application in clinical practice. METHODS: Qualitative interviews were conducted between August 2022 and February 2023 with clinicians from Australia (n = 15) and Canada (n = 13). Clinicians with an interest in climate change and healthcare sustainability were sampled from a variety of clinical specialty areas, such as primary care, nursing, anaesthetics, and emergency. Clinicians were recruited through advertising on social media and via professional networks. A pre-piloted interview schedule was used to guide the interviews. Interviews were audio recorded, transcribed verbatim and analysed using framework analysis. RESULTS: Participants viewed carbon health literacy as an increasingly important skill for clinicians to have or acquire, though they reported that the level of carbon health literacy and knowledge needed varies by job roles, clinical specialty areas, and individual capacity to generate healthcare system change. Many clinicians reported implementing strategies to mitigate their work-related GHG emissions, such as reducing waste or choosing lower carbon commuting options. There was limited awareness of reducing low-value care as a strategy to decrease emissions. All participants had encountered barriers to providing low-carbon care, including managing patient expectations, inadequate training and information, and limited capacity to generate system change in their organisational roles. CONCLUSIONS: To support the delivery of high value low carbon healthcare, work is needed to build the carbon health literacy of clinicians and remove other barriers currently impeding their capacity to practice and promote sustainable clinical care.
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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 | 0,023 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,023 | 0,012 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| 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 ».