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Enregistrement W4416635882 · doi:10.1183/13993003.congress-2025.pa335

Climate Impact of Inhalers: Patient Empowerment Drives Prescription Change

2025· article· W4416635882 sur OpenAlexaff
Rosemarie Vincent, Sara Elatris, Samia Benabess, Shaainthabie Karthigesu, Isabelle Pitrou, Linda Ofiara, Emily G. McDonald, Nicole Ezer

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langue
DomaineMedicine
ThématiqueInhalation and Respiratory Drug Delivery
Établissements canadiensMcGill University Health CentreMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOddsAsthmaLogistic regressionCarbon footprintOdds ratioHealth literacy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Studies show patients are unaware of the climate impact of metered dose inhalers (MDI) vs. dry powder inhalers (DPI) but are open to change inhalers. We aimed to assess the efficacy of empowering patients to change inhaler for environmental reasons. Stable asthmatic patients on MDI (salbutamol) were given an educational pamphlet and a pre-filled DPI (terbutaline) prescription. Primary outcome was MDI to DPI rotation at 30 days. Secondary outcomes were rotation back from DPI to MDI at 90 days and patient and provider perspectives. Odds of rotation were assessed with multivariate logistic regressions. We enrolled 54 patients (mean age 57) with a mean asthma control test [ACT] score of 20 and surveyed 7 providers. Higher health literacy correlated with better asthma control (p=0.007). Both groups had low awareness of inhalers' climate impact (94% patients, 71% providers) but valued reducing carbon footprint (70% patients, 57% providers) and ease of use (67% patients, 71% providers). 56% of patients and 43% of providers considered inhaler’s climate impact important. Fewer patients (43%) than providers (57%) attributed high importance to cost. Rate of rotation from MDI to DPI 24%, of whom 13% switched back to MDI at 90 days. Poor asthma control (ACT score < 20) increased odds of rotation from MDI to DPI (OR 7.5; 1.57-47.62 95% CI) after adjustment for covariates. Patients who felt empowered to decrease their carbon footprint were more likely to change inhalers (OR 2.4; 1.08- 6.07 95% CI). Empowering patients to initiate an MDI to DPI transition was a successful approach to reduce the climate impact of inhalers. Patients and providers value lowering climate impact, and poor asthma control doesn't hinder inhaler changes.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,298 · 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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