Detection of Infectious <i>Cryptosporidium</i> in Filtered Drinking Water
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Monitoring of 82 surface water treatment plants revealed that 1.4% of 1,690 100‐L finished water samples tested positive for infectious Cryptosporidium using the cell culture‐polymerase chain reaction). Infectious oocysts were detected in finished water samples from 22 water treatment plants (26.8%). Genotype analysis identified 23 isolates as Cryptosporidium parvum and one isolate as Cryptosporidium hominis . All isolates subgenotyped were shown to be genetically distinct environmental isolates. Analysis of the water quality and treatment plant characteristics showed no differences between the positive and negative sites. More than 70% of the positive samples occurred in filtered water samples of <0.1 ntu, and 20% of the positive samples were in water of <0.05 ntu. There was no association among Cryptosporidium occurrence and source water type, microbial indicators, or plant operation and treatment. It was concluded that given sufficient testing, nearly all conventional treatment plants would be at risk for passing infectious oocysts. Based on this study, the overall risk of Cryptosporidium infection for conventionally treated drinking water was 52 infections/10,000 people/year, with an 80% credible range of 9–119 infections/10,000 people/year. It was also concluded based on these studies that conventional treatment requires an additional treatment barrier, such as ultraviolet light disinfection, to meet the US Environmental Protection Agency risk goals.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle