Waterborne Pathogens: A Critical Assessment of Methods, Results and Data Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Humans harbour a variety of pathogens that are often transmitted from other animal species. A few are localized in tropical areas, but most enteric pathogens are present everywhere on the planet and they travel with their hosts to distant locations. Several of these microorganisms are transmitted by water that has been contaminated by fecal matter, whereas some are normally found in water but, given an opportunity, will cause disease (i.e., opportunistic pathogens). While waterborne outbreaks have been reported for many pathogens, assessing the proportion of the disease burden to a specific route and pathogen has proven quite elusive. Surveillance of disease in populations, even when actively done, is very inaccurate as it often gathers data on the most acute cases that are only a very small proportion of the true number of infected individuals. There are several issues discussed herein, focusing on the needs and gaps linked to waterborne pathogen monitoring. The benefits and weaknesses of current and emerging methodologies are discussed, in addition to the appropriateness of allocating resources to waterborne pathogen monitoring. The most critical gap is the lack of validation of most methods used in environmental microbiology for the detection of pathogens. Data generated by various laboratories are currently extremely difficult to compare and cannot serve as the basis for risk assessment or management. The issue of laboratory capacity is also raised, within the context of the availability of trained personnel, the application of QA/QC protocols, and accreditation on a national level. In closing, needs are identified for informed communication of the risks of waterborne pathogens, the training of highly qualified personnel, and the development and standardization of methods that will ultimately enhance water safety and public health protection.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».