The Air We Share: Guiding Inhaler Selection Today for a Sustainable Tomorrow
Notice bibliographique
Résumé
Climate change is currently the greatest global health threat. As the planet experiences rising temperatures due to global warming, widespread health impacts are emerging, including extreme weather events, food insecurity due to droughts, and forced relocation of populations. From a respiratory health perspective, patients with lung disease experience negative health consequences due to high temperatures, risks from heat-related illnesses, exposure to wildfire smoke that causes poor air quality, and increased severity and duration of pollen seasons. The resulting health consequences contribute to increased use of healthcare services, which in turn generate their own contributions to healthcare pollution, thus further worsening the climate crisis. In fact, the health sector contributes more than 5.2% of net global greenhouse gas emissions. In Canada, healthcare activities are responsible for 4.6% of the country’s total greenhouse gas emissions, placing Canada’s healthcare system among the top four emitters per capita by country. In terms of the contributions of various healthcare sectors to greenhouse gas emissions, England’s National Health Service (NHS) demonstrated that anesthetic gases and metered dose inhalers (MDIs) play a significant role; MDIs alone contribute to 3.1% of the NHS’s total healthcare emissions. MDIs rely on hydrofluorocarbon (HFC) propellants to deliver medication, which act as potent greenhouse gases when released into the atmosphere. Depending on the formulation, one aerosol inhaler can have a carbon footprint equivalent to driving a gasoline-powered car up to 170 km. In Canada, short-acting beta-agonist (SABA) inhalers constitute 71% of total inhaler use, the majority of which are delivered via MDI devices. For these reasons, strategies that reduce the use of MDIs have the potential to reduce negative environmental consequences of respiratory care.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».