血液透析患者におけるカーボンフットプリント計算ツールを用いた炭素排出量算出：多施設観察研究
Carbon Emission Calculation in Hemodialysis Patients Using a Carbon Footprint Calculator: A Multicenter Observational Study (原題)
VAMSHI KRISHNA, Manjusha Yadla, P. Srinivas
🤖 gxceed AI 要約
日本語
インド・テランガナ州の18透析センター、489患者・156,264セッションを対象に、CarbonClickツールで患者単位の炭素排出量を推計した多施設観察研究。総排出量は1121.7 t CO₂e、1人平均2.29 t CO₂eで、交通39.1%、住居エネルギー30.4%、食事26.0%が主因であった。患者・施設レベルの炭素会計が、地域に即した持続可能な透析ケアの改善機会の特定に有用となり得ることを示す。
English
Multicenter observational study estimating patient-level carbon emissions from maintenance hemodialysis across 18 centers in Telangana, India (489 patients; 156,264 sessions) using the CarbonClick calculator. Total footprint was 1121.7 t CO2e (mean 2.29 t CO2e per patient), driven by transportation (39.1%), household energy (30.4%) and diet (26.0%). Patient- and center-level carbon accounting may reveal locally relevant opportunities for more sustainable dialysis care.
Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.
📝 gxceed 編集解説 — Why this matters
日本のGX文脈において
日本では医療機関の脱炭素はScope1/2報告や病院のRE100調達が論点になりつつあるが、患者単位の排出推計はまだ事例が少ない。本稿は透析という高資源集約的治療における患者・施設レベルの炭素会計手法の一事例として、医療系サプライチェーン排出や統合報告での医療セクター開示を検討する日本企業・医療法人に示唆を与える。
In the global GX context
Global disclosure frameworks (ISSB/CSRD) increasingly push healthcare providers to quantify Scope 1-3 emissions, yet patient-level footprints remain rare. This study offers a replicable, low-cost calculator approach for a resource-intensive therapy, adding empirical evidence from India to the emerging literature on healthcare decarbonization and could inform sector guidance for dialysis and hospital supply chains.
👥 読者別の含意
🔬研究者:医療部門の患者単位炭素会計手法と、交通・住居・食事という間接排出の寄与構造を定量化した実証例として参照できる。
🏢実務担当者:医療機関・医療機器/消耗品サプライヤーが、患者・施設単位の排出把握と地域に即した削減策検討に活用できる。
🏛政策担当者:医療セクターの脱炭素政策設計において、患者単位・施設単位の排出推計を組み込む際の基礎データとして留意に値する。
📄 Abstract（原文）
Background: Haemodialysis is a resource-intensive treatment associated with greenhouse-gas emissions from repeated treatment delivery, transportation, household energy use, diet and waste. Patient-level carbon-emission data from India remain limited. This study assessed carbon emissions associated with maintenance haemodialysis across centres in Telangana, India. Methods: This multicentre observational assessment included 489 patients receiving maintenance haemodialysis at 18 dialysis centres during 2025, representing 156,264 haemodialysis sessions. Carbon emissions were estimated using the CarbonClick carbon-footprint calculator and included reported transportation, air travel, dietary habits, household energy use and household waste generation. Emissions were expressed as tonnes of carbon dioxide equivalents (t CO₂e). Results: The total reported carbon footprint was 1121.7 t CO₂e, with a mean of 2.29 ± 0.18 t CO₂e per participant, a median of 2.30 and a range of 2.00–2.60. Transportation contributed 39.1% of total emissions, housing energy 30.4%, dietary sources 26.0% and other sources 4.5%. Small petrol-powered vehicles predominated. Electricity accounted for 83% of the housing-energy contribution, while LPG and diesel-generator use contributed 12% and 5%, respectively. Among 475 participants with dietary data, the largest categories were vegetarian or very-low-meat and vegetarian diets. Conclusions: Transportation, housing energy and dietary factors were the main reported contributors. Patient- and centre-level carbon accounting may help identify locally relevant opportunities for more environmentally sustainable dialysis care.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- openalex https://doi.org/10.9734/ijanr/2026/v9i1103first seen 2026-09-21 04:41:44
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gxceed は公開メタデータに基づく研究支援データセットです。要約・翻訳・解説は AI 支援で生成されています。 最終的な解釈・検証は利用者が原典資料に基づいて行うことを前提とします。