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Enregistrement W4410274745 · doi:10.1164/ajrccm.2025.211.abstracts.a5548

Decarbonizing Respiratory Care: The Impact of a Low-carbon Salbutamol Metered-dose Inhaler

2025· article· en· W4410274745 sur OpenAlexaboutno aff
Maximilian Plank, Antonio Anzueto, Christer Janson, Richard W. Henderson, Sourabh Fulmali, J. King

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Respiratory and Critical Care Medicine · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInhalation and Respiratory Drug Delivery
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMetered-dose inhalerSalbutamolInhalerIntensive care medicineBronchodilatorAsthmaAnesthesiaEmergency medicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Rationale: The World Health Organization considers climate change to be the biggest global health issue; patients with chronic respiratory diseases are particularly susceptible to variable weather conditions and extreme weather events.1 Short-acting β2-agonists (SABAs) are typically used as reliever medications for the short-term relief of asthma and chronic obstructive pulmonary disease symptoms. They are also responsible for 70% of total inhaler-related greenhouse gas (GHG) emissions.2 The development of metered-dose inhaler (MDI) devices that contain low global warming potential (GWP) propellants aims to reduce the carbon footprint of MDIs and balance reduced GHG emission goals with patient health and wellbeing. A new candidate propellant, hydrofluoroalkane (HFA)-152a, has a substantially reduced GWP100 (GWP over 100-year time horizon), expressed as carbon dioxide equivalence (CO2e), compared with the currently used HFA-134a propellant. The aim of this study was to assess the carbon footprints of salbutamol HFA-152a MDI, salbutamol HFA-134a MDI, and a salbutamol dry-powder inhaler (DPI). Methods: Three cradle-to-grave lifecycle analyses (LCA) were undertaken following ISO 14040, 14044 and 14067 standards along with PAS 2050 methodology, to compare the carbon footprints of salbutamol HFA-152a MDI, salbutamol HFA-134a MDI and a DPI (salbutamol). Over 600 individual emission factors were calculated from over 2000 data points and categorized into active pharmaceutical ingredients manufacture, micronization, device, formulation and packaging, use phase, distribution and end of life stages. Data were collected in 2023 from seven countries: Algeria, Australia, Canada, France, Poland, Romania and Saudi Arabia. The LCA were independently verified by the Carbon Trust. Results: Based on the data from all study countries together, the average carbon footprint values were 27.09, 2.24 and 0.76 kg CO2e per device for salbutamol HFA-134a MDI, salbutamol HFA-152a MDI and salbutamol DPI, respectively. This represents an approximate 92% reduction in carbon footprint for salbutamol HFA-152a MDI compared with salbutamol HFA-134a MDI. The difference was mainly driven by the patient use phase (Table). Conclusions: Substituting the currently available HFA-134a propellant with a new HFA-152a candidate propellant could substantially reduce the carbon footprint of a SABA reliever. This switch may be implemented in clinical practice, as patients are already familiar with this inhaler device. Funding: GSK (study ID: 223743). References: 1. Andersen ZJ, et al. Breathe (Sheff). 2023;19:220222. 2. Alzaabi A, et al. Adv Ther. 2023;40:4836-4856.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,326 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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'admission1
Résumé présentoui

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