Pharmaceuticals in the environment: scientific evidence of risks and its regulation
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Notice bibliographique
Résumé
During the past two decades scientists, regulatory agencies and the European Commission have acknowledged pharmaceuticals to be an emerging environmental problem. In parallel, a regulatory framework for environmental risk assessment (ERA) of pharmaceutical products has been developed. Since the regulatory guidelines came into force the German Federal Agency (UBA) has been evaluating ERAs for human and veterinary pharmaceutical products before they are marketed. The results show that approximately 10% of pharmaceutical products are of note regarding their potential environmental risk. For human medicinal products, hormones, antibiotics, analgesics, antidepressants and antineoplastics indicated an environmental risk. For veterinary products, hormones, antibiotics and parasiticides were most often discussed as being environmentally relevant. These results are in good correlation with the results within the open scientific literature of prioritization approaches for pharmaceuticals in the environment. UBA results revealed that prospective approaches, such as ERA of pharmaceuticals, play an important role in minimizing problems caused by pharmaceuticals in the environment. However, the regulatory ERA framework could be improved by (i) inclusion of the environment in the risk-benefit analysis for human pharmaceuticals, (ii) improvement of risk management options, (iii) generation of data on existing pharmaceuticals, and (iv) improving the availability of ERA data. In addition, more general and integrative steps of regulation, legislation and research have been developed and are presented in this article. In order to minimize the quantity of pharmaceuticals in the environment these should aim to (i) improve the existing legislation for pharmaceuticals, (ii) prioritize pharmaceuticals in the environment and (iii) improve the availability and collection of pharmaceutical data.
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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 | 0,002 | 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 | 0,005 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découle