Anesthetic Gases: Environmental Impacts and Mitigation Strategies for Fluranes and Nitrous Oxide
Notice bibliographique
Résumé
Anesthetic gases represent a small but significant portion of the environmental impact of health care in many countries. These compounds include several fluorocarbons commonly referred to as “fluranes”. The fluranes are greenhouse gases (GHG) with global warming potentials in the hundreds to thousands and are also PFAS compounds (per- and polyfluorinated alkyl substances) according to at least one definition. Nitrous oxide (N2O) is sometimes used as an adjunct in anesthesia, or for sedation, but has a significant stratospheric ozone depletion potential as well as GHG effects. Reducing emissions of these compounds into the environment is, therefore, a growing priority in the health care sector. Elimination or substitution of the highest impact fluranes with alternatives has been pursued with some success but limitations remain. Several emission control strategies have been developed for fluranes including adsorption onto solids, which has shown commercial promise. Catalytic decomposition methods have been pursued for N2O emission control, although mixtures of fluranes and N2O are potentially problematic for this technology. All such emission control technologies require the effective scavenging and containment of the anesthetics during use, but the limited available information suggests that fugitive emissions into the operating room may be a significant route for unmitigated losses of approximately 50% of the used fluranes into the environment. A better understanding and quantification of such fugitive emissions is needed to help minimize these releases. Further cost–benefit and techno-economic analyses are also needed to identify strategies and best practices for the future.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,002 |
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 ».