Environmental sustainability in diabetes: improving the quality of diabetes management through HTA and system-level change?
Notice bibliographique
Résumé
Diabetes affects over 500 million people worldwide and contributes substantially to the environmental impact of health care, including carbon emissions and plastic waste. As healthcare systems globally aim to reduce their environmental footprint, there is a need to embed environmental sustainability into decision making and foster innovation in health and life sciences.This commentary outlines the environmental sustainability challenges and opportunities across the diabetes care pathway, highlighting innovations that reduce the demand for healthcare resources and associated environmental impact. We discuss the current and potential role of health technology assessment (HTA) agencies in promoting more sustainable health systems, by incorporating environmental considerations into the value assessment of technologies. Several approaches, such as integrated and parallel evaluation, are emerging to support this aim, whereas HTA agencies increasingly consider parameters of environmental life cycle assessment (eLCA), a comprehensive framework for evaluating the environmental sustainability of technology. Although a framework is evolving, early implementation by HTA bodies, for example, in the United Kingdom, Thailand, Canada, and Italy, highlights growing momentum. Moreover, sustainability policies at government and health system levels are developing globally, signaling opportunities to incorporate environmental sustainability in HTA (ESHTA).Given the scale of health care's environmental footprint, large disease areas offer critical opportunities for sustainable action. Diabetes, with its growing global prevalence, presents a particularly suitable domain for piloting the integration of environmental sustainability into HTA.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,022 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,008 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».