Implementation strategies for reducing carbon emissions in acute care: a scoping review protocol
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This scoping review aims to characterize evidence on implementation strategies to reduce carbon dioxide equivalent emissions in acute care settings. INTRODUCTION: Decarbonizing health care sectors is important for the sustainability of health systems and mitigating greenhouse gas emissions. While evidence on the environmental impacts of health care is growing, there is limited understanding of how interventions to reduce emissions are implemented and what strategies support health care adaptation to reduce emissions. ELIGIBILITY CRITERIA: Articles published in English since 1999 will be included if they report on interventions or implementation strategies to reduce carbon dioxide equivalent emissions in acute care settings. Eligible studies may use quantitative, qualitative, or mixed methods and involve any health care professional, staff, clinical specialty, or activity (eg, recycling, anesthesia, prescribing). Studies conducted outside acute care or lacking information related to reducing carbon dioxide equivalent emissions will be excluded. METHODS: This review will follow JBI scoping review methodology. MEDLINE (Ovid), Embase (Elsevier), Scopus, and CINAHL (EBSCOhost) will be searched for peer-reviewed articles on emissions reduction in health care. Data will be extracted, synthesized, and categorized using the Expert Recommendations for Implementing Change (ERIC) taxonomy of implementation strategies and the behavior change technique taxonomy. Results will be presented in tables, creating an inventory of intervention types and implementation strategies for reducing emissions in health care. This review will provide a comprehensive overview of strategies for reducing carbon dioxide equivalent emissions in acute care, contributing to efforts to decarbonize health care systems and support climate change mitigation. REVIEW REGISTRATION: OSF https://osf.io/e8d4r.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 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) | 0,001 | 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 ».