Arsenic in Drinking Water Toxicological Risk Assessment in the North Region of Burkina Faso
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
Human health risks assessment were estimated by determining the nature and probability of adverse health effects in the North region’s populations who are now exposed to arsenic from drinking water or will be exposed in the future. Several questions were addressed in this study: what types of health problems may be caused by arsenic from drinking water? What is the chance that people will experience health problems when exposed to different levels of arsenic? What arsenic level are people exposed to and for how long? To answers these questions we have first identified the hazard by evaluating arsenic concentration in thirty-four (34) bore-hole water points among the region based on the assumption of clinical cases related to drinking water. Arsenic concentration ranged from 0 up to 87.8 micrograms per liter. Next we assessed the dose-response of exposure to arsenic. Dose-response relationship describes how the likelihood and severity of adverse health effects are related to the amount and condition of exposure to arsenic. This required us to choose toxicity reference values (TRVs) above which adverse effects may occur for noncarcinogenic and for carcinogenic effects. Exposure factors have been calculated in two scenarios: people from 0 to 14 years old and people from 15 to 70 years. Exposure has been estimated indirectly through consideration of measured concentrations of arsenic in drinking water. This study show that people in the Yatenga, Zondoma and Passore provinces are at very high risk for developing several pathologies such as hyper pigmentation, keratosis, cancer, etc. due by chronic exposure to arsenic in drinking water.
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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 | 0,001 | 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