Pharmaceutical concentrations in screened municipal wastewaters in Victoria, British Columbia: A comparison with prescription rates and predicted concentrations
Notice bibliographique
Résumé
Pharmaceuticals and personal care products (PPCPs) are emerging chemicals of concern detected in surface waters globally. Recent reviews advocate that PPCP occurrence, fate, and exposure need to be better predicted and characterized. The use of pharmaceutical prescription rates to estimate PPCP concentrations in the environment has been suggested. Concentrations of 7 pharmaceuticals (acetylsalicylic acid, diclofenac, fenoprofen, gemfibrozil, ibuprofen, ketoprofen, and naproxen) were measured in municipal wastewater using gas chromatography/ion trap-tandem mass spectroscopy (GC/IT-MS/MS). Subregional pharmaceutical prescription data were investigated to determine whether they could predict measured effluent concentrations (MECs) in wastewaters. Predicted effluent concentrations (PECs) for 5 of the 7 pharmaceuticals were within 2-fold agreement of the MECs when the fraction of parent pharmaceutical excreted was not considered. When the fraction of parent pharmaceutical excreted was considered, the respective PECs decreased, and most were within an order of magnitude of the MECs. Regression relationships of monthly PECs versus MECs were statistically significant (p < 0.05) but weak (R(2) = 0.18-0.56) for all pharmaceuticals except ketoprofen. This suggests high variability in the data and may be the result of factors influencing MECs such as the analytical methods used, wastewater sampling frequency, and methodology. The PECs were based solely on prescription rates and did not account for inputs of pharmaceuticals that had a significant over-the-counter component or were from other sources (e.g., hospitals).
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».