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Enregistrement W4416637188 · doi:10.1183/13993003.congress-2025.pa5846

Inhaler user awareness of climate implications: a Canadian survey

2025· article· W4416637188 sur OpenAlexaffabout
Stacey J. Butler, Geneviève C. Digby, Sze Man Tse, Shellyza Sajwani, Jill Hubick, Carolyn Mccoy, Ivy Lam, Alexander Singer, Eva Leek, Alan Kaplan, Sakina Walji, Valeria Stoynova, Erika Penz, Samir Gupta

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langue
DomaineMedicine
ThématiqueInhalation and Respiratory Drug Delivery
Établissements canadiensUniversity of ManitobaUniversity of TorontoUniversity of SaskatchewanAir CanadaSinai Health SystemUniversity of British ColumbiaEnvironment and Climate Change CanadaQueen's UniversityCentre Hospitalier Universitaire Sainte-JustineRoyal Society of CanadaRegistered Nurses' Association of OntarioSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInhalerCarbon footprintClimate changePsychological interventionPharmacyVendor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: People with lung diseases are vulnerable to climate change; yet the most common inhaler device, metered dose inhalers (MDIs), have significant climate impacts. Aim: To understand inhaler users’ perspectives on climate change and awareness of inhaler climate implications. Methods: Canadians (aged ≥ 16) who reported using an inhaler in the previous 6 months were invited via health organizations' newsletters to complete a cross-sectional e-survey. Multivariate regression models assessed the association between sociodemographic factors and climate change risk perception index scores, inhaler disposal methods, awareness of inhaler climate impacts, and willingness of MDI users to switch to low carbon footprint devices. Results: There were 255 respondents (mean age 68 ± 12 years, 64% female, 80% MDI users). Most individuals were concerned about climate change (84%) but only 20% were aware that MDIs have high carbon footprints. Older individuals and women were less likely to be aware of the carbon footprint of MDIs, while higher education was associated with greater awareness (p<0.05). People who already experienced health changes due to climate events (31%) had higher climate change risk perception scores (p < 0.001). Most respondents reported disposing of their inhalers in garbage bins (58%) and when provincial pharmacy return programs were available (n=216) they were underutilized (26%). Nearly all MDI users (92%) were willing to switch to a lower carbon footprint device. Conclusions: Inhaler users are concerned about climate change but lack awareness of inhaler climate impacts. Interventions that promote education, use of low carbon devices, and sustainable disposal could reduce inhaler-related climate impacts.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,086

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,296 · 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'admission2
Résumé présentoui

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