A systematic review of waterborne disease burden methodologies from developed countries
Notice bibliographique
Résumé
The true incidence of endemic acute gastrointestinal illness (AGI) attributable to drinking water in Canada is unknown. Using a systematic review framework, the literature was evaluated to identify methods used to attribute AGI to drinking water. Several strategies have been suggested or applied to quantify AGI attributable to drinking water at a national level. These vary from simple point estimates, to quantitative microbial risk assessment, to Monte Carlo simulations, which rely on assumptions and epidemiological data from the literature. Using two methods proposed by researchers in the USA, this paper compares the current approaches and key assumptions. Knowledge gaps are identified to inform future waterborne disease attribution estimates. To improve future estimates, there is a need for robust epidemiological studies that quantify the health risks associated with small, private water systems, groundwater systems and the influence of distribution system intrusions on risk. Quantification of the occurrence of enteric pathogens in water supplies, particularly for groundwater, is needed. In addition, there are unanswered questions regarding the susceptibility of vulnerable sub-populations to these pathogens and the influence of extreme weather events (precipitation) on AGI-related health risks. National centralized data to quantify the proportions of the population served by different water sources, by treatment level, source water quality, and the condition of the distribution system infrastructure, are needed.
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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 | 0,007 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,019 | 0,021 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».