A Systematic Review of Waterborne Disease Outbreaks Associated with Small Non-Community Drinking Water Systems in Canada and the United States
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Reports of outbreaks in Canada and the United States (U.S.) indicate that approximately 50% of all waterborne diseases occur in small non-community drinking water systems (SDWSs). Summarizing these investigations to identify the factors and conditions contributing to outbreaks is needed in order to help prevent future outbreaks. OBJECTIVES: The objectives of this study were to: 1) identify published reports of waterborne disease outbreaks involving SDWSs in Canada and the U.S. since 1970; 2) summarize reported factors contributing to outbreaks, including water system characteristics and events surrounding the outbreaks; and 3) identify terminology used to describe SDWSs in outbreak reports. METHODS: Three electronic databases and grey literature sources were searched for outbreak reports involving SDWSs throughout Canada and the U.S. from 1970 to 2014. Two reviewers independently screened and extracted data related to water system characteristics and outbreak events. The data were analyzed descriptively with 'outbreak' as the unit of analysis. RESULTS: From a total of 1,995 citations, we identified 50 relevant articles reporting 293 unique outbreaks. Failure of an existing water treatment system (22.7%) and lack of water treatment (20.2%) were the leading causes of waterborne outbreaks in SDWSs. A seasonal trend was observed with 51% of outbreaks occurring in summer months (p<0.001). There was large variation in terminology used to describe SDWSs, and a large number of variables were not reported, including water source and whether water treatment was used (missing in 31% and 66% of reports, respectively). CONCLUSIONS: More consistent reporting and descriptions of SDWSs in future outbreak reports are needed to understand the epidemiology of these outbreaks and to inform the development of targeted interventions for SDWSs. Additional monitoring of water systems that are used on a seasonal or infrequent basis would be worthwhile to inform future protection efforts.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,009 | 0,053 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,043 | 0,054 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».