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Enregistrement W7093330139 · doi:10.63209/2025.1583

Sélection et utilisation écoresponsables des médicaments en inhalation à l’Institut universitaire de cardiologie et de pneumologie de Québec–Université Laval

2025· article· W7093330139 sur OpenAlexaffabout

Notice bibliographique

RevuePharmactuel · 2025
Typearticle
Langue
DomaineMedicine
ThématiqueInhalation and Respiratory Drug Delivery
Établissements canadiensInstitut universitaire de cardiologie et de pneumologie de Québec
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInhalationMultimeterOccupational exposure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectif : Faire une sélection et une utilisation écoresponsables des médicaments en inhalation, notamment par la réduction des aérosols-doseurs puisqu’ils sont des émetteurs importants de gaz à effet de serre. Méthode : Un groupe de travail multidisciplinaire a été créé pour réévaluer la liste des médicaments administrés par inhalation sur le formulaire de l’Institut et leur utilisation. Parallèlement, la pharmacie a mené un projet de gestion écoresponsable du circuit du médicament. Les employés de la pharmacie ont reçu un sondage à remplir, et certains ont participé à un groupe de discussion. Un plan d’action a ensuite été préparé. Résultats : Une procédure a été élaborée pour réutiliser les aérosols-doseurs contenant un bronchodilatateur en physiologie respiratoire. Des chambres d’espacement réutilisables après stérilisation ont été achetées ainsi que des boîtes pour le recyclage des aérosols-doseurs. Une révision complète des médicaments en inhalation figurant sur le formulaire de l’Institut a été effectuée afin de privilégier les dispositifs à poudre sèche lorsque c’est possible. Conséquemment, la mise à jour du tableau de substitution automatique vers ces dispositifs a été entériné par le Comité de pharmacologie. Les dispositifs d’inhalation que les patients apportent de leur domicile sont employés, avec leur consentement, pendant leur séjour à l’urgence. Un plan de communication a été établi. Conclusion : Les aérosols-doseurs sont parmi les médicaments qui émettent le plus de gaz à effet de serre. Les actions qui émanent de ce projet ont réduit de façon substantielle les émissions des gaz à effet de serre et ont entraîné des économies importantes. Abstract Objective: To perform an eco-responsible selection and use of inhalers, particularly by reducing the use of metered-dose inhalers (MDIs), which are significant emitters of greenhouse gases. Method: A multidisciplinary working group was created to reassess the inhaled medications list on the Institute’s formulary and their use. Simultaneously, the pharmacy launched a project for the eco-responsible management of the medication circuit. Pharmacy staff received a survey to fill, and some participated in a focus group. An action plan was then prepared. Results: A procedure was established to reuse MDIs containing a bronchodilator in the respiratory physiology department. Reusable spacer chambers that can be sterilized were purchased, along with boxes for recycling MDIs. A comprehensive review of inhalation medications on the Institute’s formulary was conducted to prioritize dry powder inhalers whenever possible. Consequently, the automatic substitution chart was updated to reflect this preference and approved by the Pharmacy and Therapeutic Committee. Inhalation devices brought by patients from home are used, with their consent, during their stay in the emergency department. A communication plan was also developed. Conclusion: MDIs are among the medications with the highest greenhouse gas emissions. The actions resulting from this project have significantly reduced greenhouse gas emissions and led to substantial cost savings.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,121
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,310 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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