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Enregistrement W4413991236 · doi:10.11124/jbies-24-00367

Implementation strategies for reducing carbon emissions in acute care: a scoping review protocol

2025· review· en· W4413991236 sur OpenAlexaff
Brittany Barber, Fiona A. Miller, Daniel Rainham, Sean Christie, Melissa A. Berry, Kelachi Nsitem, G. Murray, Stéphanie Aboueid, Leah Boulos, Doug Sinclair, Christine Cassidy

Notice bibliographique

RevueJBI Evidence Synthesis · 2025
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate Change and Health Impacts
Établissements canadiensUniversity of TorontoIzaak Walton Killam Health CentreUniversity of OttawaNova Scotia Health AuthorityDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCINAHLGreenhouse gasPsychological interventionAcute careHealth careMedicineMEDLINESustainabilityBusinessNursingPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,101
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,081
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,101
Score d'incertitude au seuil0,534

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1010,081
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0050,005
Méta-épidémiologie (sens large)0,0100,016
Bibliométrie0,0230,020
Études des sciences et des technologies0,0060,005
Communication savante0,0100,010
Science ouverte0,0070,010
Intégrité de la recherche0,0090,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0670,016

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 Opus0,101
Tête enseignante GPT0,495
Écart entre enseignants0,394 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreProtocole

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
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Résumé présentoui

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