Antibiotics in Drinking Water in Shanghai and Their Contribution to Antibiotic Exposure of School Children
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle