Implications of faecal indicator bacteria for the microbiological assessment of roof-harvested rainwater quality in southeast Queensland, Australia
Notice bibliographique
Résumé
The study aimed to evaluate the suitability of Escherichia coli, enterococci, and Clostridium perfringens for assessing the microbiological quality of roof-harvested rainwater and assessing whether the concentrations of these faecal indicators can be used to predict the presence or absence of specific zoonotic bacterial or protozoan pathogens. From a total of 100 samples tested, 58%, 83%, and 46% of samples were found to be positive for, respectively, E. coli, enterococci, and Clostridium perfringens spores, as determined by traditional culture-based methods. Additionally, in the samples tested, 7%, 19%, 1%, 8%, 17%, and 15% were PCR positive for Aeromonas hydrophila lip, Campylobacter coli ceuE, Campylobacter jejuni mapA, Legionella pneumophila mip, Salmonella invA, and Giardia lamblia beta-giardin genes, respectively. However, none of the samples was positive for E. coli O157 lipopolysaccharide, verocytotoxin 1, and verocytotoxin 2 and Cryptosporidium parvum oocyst wall protein genes. The presence or absence of these potential pathogens did not correlate with any of the faecal indicator bacterial concentrations as determined by a binary logistic regression model. The roof-harvested rainwater samples tested in this study appeared to be of poor microbiological quality, and no significant correlation was found between the concentration of faecal indicators and pathogenic microorganisms. The use of faecal indicator bacteria raises questions regarding their reliability in assessing the microbiological quality of water and particularly their poor correlation with pathogenic microorganisms. The presence of one or more zoonotic pathogens suggests that the microbiological analysis of water should be performed and that appropriate treatment measures should be undertaken, especially in tanks where the water is used for drinking.
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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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».