Fate of<i>Clostridium difficile</i>during wastewater treatment and incidence in Southern Ontario watersheds
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: To investigate the prevalence of Clostridium difficile encountered during sewage treatment and in water sources into which treated effluent was directly or indirectly discharged. METHODS AND RESULTS: Samples from wastewater treatment plants (WWTPs) and rivers were collected and then enriched for Cl. difficile. Each of the isolates was subjected to toxinotyping and DNA typing using ribotyping, in addition to pulse-field gel electrophoresis. Cl. difficile was isolated from 92% (108/117) of the raw sludge and 96% (106/110) of the anaerobic digested sludge samples from two Ontario WWTPs. The pathogen was recovered from 73% (43/59) of dewatered biosolids and effluent discharge, in addition to river sediments 39% (25/64). Ribotype 078 (commonly associated with Community Acquired infections) was recovered from raw sewage (19%; 21/108), digested sludge (8%; 8/106), biosolids (35%; 15/43) and river sediments (60%; 15/25). CONCLUSIONS: Clostridium difficile is commonly encountered in raw sewage and survives the wastewater treatment process. The pathogen can then be disseminated into the wider environment via effluent and land application of biosolids. SIGNIFICANCE AND IMPACT OF THE STUDY: The study has illustrated the wide distribution of toxigenic Cl. difficile in WWTPs and river sediments although the clinical significance still requires to be elucidated.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».