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Enregistrement W4407947885 · doi:10.1007/s00330-025-11413-7

Sustainability in radiology: position paper and call to action from ACR, AOSR, ASR, CAR, CIR, ESR, ESRNM, ISR, IS3R, RANZCR, and RSNA

2025· article· en· W4407947885 sur OpenAlexaff
Andrea Rockall, Bibb Allen, M. J. Brown, Tarek El‐Diasty, Rachel F. Gerson, Stacy Goergen, Thomas M. Grist, Kate Hanneman, Christopher P. Hess, Evelyn Lai Ming Ho, Dina H. Salama, Julia Schoen, Sarah Sheard

Notice bibliographique

RevueEuropean Radiology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate Change and Health Impacts
Établissements canadiensSinai Health SystemUniversity of TorontoUniversity Health NetworkUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesAcademia Oamenilor de Știință din RomâniaRoyal Australian and New Zealand College of RadiologistsRadiological Society of North America
Mots-clésMedicineHealth careSustainabilityGovernment (linguistics)Call to actionBusinessGreenhouse gasEnvironmental resource managementEconomic growthMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The urgency for climate action is recognized by international government and healthcare organizations, including the United Nations (UN) and World Health Organization (WHO). Climate change, biodiversity loss, and pollution negatively impact all life on earth. All populations are impacted but not equally; the most vulnerable are at the highest risk, an inequity further exacerbated by differences in access to healthcare globally. The delivery of healthcare exacerbates the planetary health crisis through greenhouse gas emissions, largely due to combustion of fossil fuels for medical equipment production and operation, creation of medical and non-medical waste, and contamination of water supplies. As representatives of radiology societies from across the globe who work closely with industry, and both governmental and non-governmental leaders in multiple capacities, we advocate together for urgent, impactful, and measurable changes to the way we deliver care by further engaging our members, policymakers, industry partners, and our patients. Simultaneous challenges, including global health disparities, resource allocation, and access to care, must inform these efforts. Climate literacy should be increasingly added to radiology training programs. More research is required to understand and measure the environmental impact of radiological services and inform mitigation, adaptation and monitoring efforts. Deeper collaboration with industry partners is necessary to support innovations in the supply chain, energy utilization, and circular economy. Many solutions have been proposed and are already available, but we must understand and address barriers to the implementation of current and future sustainable innovations. Finally, there is a compelling need to partner with patients, to ensure that trust in the excellence of clinical care is maintained during the transition to sustainable radiology. By fostering a culture of global cooperation and rapid sharing of solutions amongst the broader imaging community, we can transform radiological practice to mitigate its environmental impact, adapt and develop resilience to current and future climate and environmental threats, and simultaneously improve access to care. KEY POINTS: Question What actions can professional societies take to improve the environmental sustainability of radiology? Findings Better understanding of resource usage in radiology is needed; action is required to address regional and global disparities in access to care which stand to be exacerbated by climate change. Clinical relevance Radiological societies need to advocate for urgent, impactful, and measurable changes to mitigate the environmental impact of radiological practice. Research and education, as well as adaptation and resilience to current and future climate and environmental threats, must be prioritized while simultaneously improving access to care.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,277
Score d'incertitude au seuil0,938

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,280 · 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

Citations13
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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