Sélection et utilisation écoresponsables des médicaments en inhalation à l’Institut universitaire de cardiologie et de pneumologie de Québec–Université Laval
Bibliographic record
Abstract
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.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.007 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".