Cytotoxic drugs in drinking water: A prediction and risk assessment exercise for the thames catchment in the United Kingdom
Notice bibliographique
Résumé
Cytotoxic, also known as antineoplastic, drugs remain an important weapon in the fight against cancer. This study considers the water quality implications for the Thames catchment (United Kingdom) arising from the routine discharge of these drugs after use, down the drain and into the river. The review focuses on 13 different cytotoxic drugs from the alkylating agent, antimetabolite, and anthracycline antibiotic families. A geographic-information-system-based water quality model was used in the present study. The model was informed by literature values on consumption, excretion, and fate data to predict raw drinking water concentrations at the River Thames abstraction points at Farmoor, near Oxford, and Walton, in West London. To discover the highest plausible values, upper boundary values for consumption and excretion together with lower removal values for sewage treatment were used. The raw drinking water cytotoxic drug maximum concentrations at Walton (the higher of the two) representative of mean and low flow conditions were predicted to be 11 and 20 ng/L for the five combined alkylating agents, 2 and 4 ng/L for the three combined antimetabolites, and 0.05 and 0.10 ng/L the for two combined anthracycline antibiotics, respectively. If they were to escape into tap water, then the highest predicted concentrations would still be a factor of between 25 and 40 below the current recommended daily doses of concern. Although the risks may be negligible for healthy adults, more concern may be associated with special subgroup populations, such as pregnant women, their fetuses, and breast-feeding infants, due to their developmental vulnerability.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».