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Enregistrement W4407285057 · doi:10.1093/jcag/gwae059.110

A110 SUSTAINABILITY IN EVERYDAY GI PRACTICE: QUANTIFYING TRAVEL RELATED CARBON EMISSIONS FOR IN-PERSON APPOINTMENTS AND MODELS FOR REDUCTION THROUGH USE OF TELEHEALTH

2025· article· en· W4407285057 sur OpenAlexaffabout
Ciarán Galts, Sama Anvari, Grigorios I. Leontiadis

Notice bibliographique

RevueJournal of the Canadian Association of Gastroenterology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueInnovative Approaches in Technology and Social Development
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTelehealthSustainabilityEnvironmental economicsReduction (mathematics)BusinessEnvironmental planningPsychologyTelemedicineEnvironmental scienceHealth careEconomic growthEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background The health care industry alone contributes to approximately 5% of annual carbon emissions and gastroenterology represent a more resource intensive subspecialty so much so that multiple societies have begun initiatives with aims to reduce the environmental impact of gastroenterology practice. After COVID-19 there was a large adoption of telehealth across many disciplines including gastroenterology. This had the benefit of reducing viral transmission but also significantly reduced travel related emissions for routine appointments. Since that time there has been a varied continuation of virtual care. Aims We aimed to quantify the average carbon emissions associated with travel to non-endscopic gastroenterology appointments. We also aimed to develop models for emission reductions based on possible changes to practice (e.g. conversion of follow-up appointments to telehealth). Methods Over a 2-week period, we conducted a cross-sectional analysis evaluating carbon emissions associated with travel to gastroenterology appointments. The average number of appointments per day was determined and by using postal codes we were able to estimate travel distances for patients. Carbon emissions were based on these travel distances using standard estimates (including average emissions by car, percentage of patients using alternate transportation, non-tail pipe emissions) and we assessed various estimated of emissions related to telehealth. We then used variable practice models to determine the potential emissions reductions. Results We assessed 975 appointments, of which 71 were excluded (e.g. insufficient data, non-physician appointments), leaving 904 included appointments of which 75% were follow-up (678) and the remained were new consultations (226). Sixteen different gastroenterologists had an average of 22.7 patients per day. 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 in clinic would then equate to 337.3 kg CO2 per day, equivalent to 146.6 L gasoline or 15.5 trees’ annual carbon capture. By converting only appointments with a return distance over 100 km or follow-up appointments, we found that a 77% emissions reduction could be achieved. Conclusions There can be significant emissions savings with conversion of in-person visits to telehealth while still allowing for some visits to be in-person. Given the unique nature of gastroenterology requiring in-person visits for endoscopy, this may serve as one mechanism by which the collective group of Canadian gastroenterologists can substantilally reduce carbon emissions related to their practice. Impact on carbon emissions from conversion of in-person appointments to telehealth for gastroenterology Funding Agencies None

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,103
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
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)0,0000,000

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,249 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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