Trends in greenhouse gas emissions from volatile anaesthetics in 41 countries: 2013–2023
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Inhalational anaesthetics contribute to greenhouse gas emissions, leading to regulatory restrictions in some countries. This study analysed time trends of greenhouse gas emissions directly attributable to the use of volatile anaesthetic agents in 41 countries. METHODS: Sales data were obtained using data from IQVIA MIDAS® and national medicines agencies. We calculated the kilograms of carbon dioxide equivalents (based on global warming potential) per capita and percentage change in greenhouse gas emissions, from the emission of volatile anaesthetics from 2018 to 2023. RESULTS: Data were obtained for 41 countries, representing approximately 35% of the global population. Greenhouse gas emissions associated with volatile anaesthetic agents decreased in the 27 European Union nations and other 'western' countries included in the study (Australia, Canada, New Zealand, UK and USA), achieving in some cases below 0.5 kg of carbon dioxide equivalents per inhabitant. In contrast, several Asian countries showed a substantial increase in emissions, with South Korea and Japan reporting the highest values globally (approximately 2.5 kg of carbon dioxide equivalents per inhabitant). A secondary analysis restricted to European countries showed a 17-fold difference in per-capita carbon-equivalent emissions between the highest and lowest emitters, suggesting that recommendations on the use of volatile anaesthetic agents are implemented inconsistently. DISCUSSION: Our study highlighted large differences in the management of greenhouse gas emissions attributable to volatile anaesthetic use. While results show a decreasing trend in western countries, albeit with substantial variation, rising trends observed in many Asian countries may constitute a source of concern. The experience of nations that have phased out the highest impacting volatile anaesthetic agents show that reducing emissions below 0.5 kg of carbon dioxide equivalents per inhabitant is attainable. This should serve as a model for other systems, prompting implementation of educational initiatives and specific policies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 tête enseignante, 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 ».