P334 Extreme precipitation, turbidity, drinking water and acute gastro-intestinal illness in a canadian surface drinking water system: mechanisms and opportunities to build resilience to climate change
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Climate change is expected to increase the burden of waterborne acute gastrointestinal illness (AGI) with the increased frequency and intensity of extreme precipitation events. Turbidity in source water is a risk factor. Here we investigate the relationship between extreme precipitation, turbidity and parasitic AGI. Further, we project the impact of climate change on these illnesses at a watershed level. Methods All 1997–2009 reported cases of cryptosporidiosis and giardiasis in a population served by a municipal surface drinking water system were analysed using distributed lag non-linear models. Precipitation was assessed for a lag up to six weeks, and adjusted for seasonality, secular trend, preceding dry/wet period and holiday effects. The mean annual case counts were predicted for 2060–2069 using downscaled daily precipitation projections from 10 global climate models under a moderate emissions growth scenario. Results Including 7422 cases, a significant increase in cryptosporidiosis and giardiasis 5–6 weeks after extreme precipitation (>90th percentile) was found during the study period. The highest rate ratio (1.17; 1.07–1.24) was identified for a lag of five weeks. A preceding dry period further increased the risk, which appears to be driven by increases in turbidity. Temperature did not contribute significantly to this risk. Climate models indicate decreases in average weekly and extreme precipitation during dry seasons in the 2060s, but increases in rainy seasons compared with 2000–2009. The overall annual disease burden increased by 6.3 % −14.2% (ensemble mean 12.1%). Discussion We found a significant risk of waterborne illness associated with extreme precipitation events in a large and well-protected municipal drinking water system. The effects were most pronounced following a dry period. To try and reduce these future risks additional filtration of finished water is being deployed for these sources. There is a need to increase resilience in water systems to address the impacts due to climate change.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».