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Enregistrement W2263630374 · doi:10.1021/acs.est.5b05749

Antibiotics in Drinking Water in Shanghai and Their Contribution to Antibiotic Exposure of School Children

2016· article· en· W2263630374 sur OpenAlexaff
Hexing Wang, Na Wang, Bin Wang, Qi Zhao, Hong Fang, Chaowei Fu, Chuanxi Tang, Feng Jiang, Ying Zhou, Yue Chen, Qingwu Jiang

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Science & Technology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePharmaceutical and Antibiotic Environmental Impacts
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNational Health and Family Planning Commission of the People's Republic of ChinaMinistry of Education of the People's Republic of ChinaFudan UniversityNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésThiamphenicolFlorfenicolAntibioticsUrineTap waterChemistryBottled waterEnvironmental chemistryChromatographyChloramphenicolEnvironmental scienceEnvironmental engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A variety of antibiotics have been found in aquatic environments, but antibiotics in drinking water and their contribution to antibiotic exposure in human are not well-explored. For this, representative drinking water samples and 530 urine samples from schoolchildren were selected in Shanghai, and 21 common antibiotics (five macrolides, two β-lactams, three tetracyclines, four fluoquinolones, four sulfonamides, and three phenicols) were measured in water samples and urines by isotope dilution two-dimensional ultraperformance liquid chromatography coupled with high-resolution quadrupole time-of-flight mass spectrometry. Drinking water included 46 terminal tap water samples from different spots in the distribution system of the city, 45 bottled water samples from 14 common brands, and eight barreled water samples of different brands. Of 21 antibiotics, only florfenicol and thiamphenicol were found in tap water, with the median concentrations of 0.0089 ng/mL and 0.0064 ng/mL, respectively; only florfenicol was found in three bottled water samples from a same brand, with the concentrations ranging from 0.00060 to 0.0010 ng/mL; no antibiotics were found in barreled water. In contrast, besides florfenicol and thiamphenicol, an additional 17 antibiotics were detected in urine samples, and the total daily exposure doses and detection frequencies of florfenicol and thiamphenicol based on urine samples were significantly and substantially higher than their predicted daily exposure doses and detection frequencies from drinking water by Monte Carlo Simulation. These data indicated that drinking water was contaminated by some antibiotics in Shanghai, but played a limited role in antibiotic exposure of children.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,056
Score d'incertitude au seuil0,110

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,224 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations269
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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