Human Health Risk Assessment of Heavy Metals in Kampala (Uganda) Drinking Water
Notice bibliographique
Résumé
Levels of aluminium, arsenic, cadmium, chromium, copper, iron, mercury, manganese, nickel, lead and zinc in tap water, groundwater-fed protected spring and bottled water were determined. The cancer and non-cancer risks associated with ingestion of heavy metals (HM) were also assessed for both children and adults. Forty seven water samples obtained from five divisions of Kampala city were analyzed using atomic absorption spectrophotometry. Cancer and non-cancer risks were determined using incremental lifetime cancer risk (ILCR) and non-carcinogenic hazard quotient (HQ), respectively. Lead content was higher than permissible limits (PL) according to East African Standard, World Health Organization, European Union and United States Environmental Protection Agency (USEPA). Arsenic showed minor exceedances above guideline values in tap water and groundwater-fed protected spring, whereas mercury, manganese and nickel were higher than PL. Levels of aluminium, cadmium, chromium, copper, iron, and zinc were below the PL. The lifetime risk of developing cancer through the oral route was greater than the USEPA acceptable level for both children and adults, revealing that exposure to HM in drinking water posed an unacceptable potential cancer risk. Arsenic contributed ca. 90% of the ILCR in tap water and groundwater-fed protected spring. The combined non-cancer risk of the HM expressed as hazard index (HI) was greater than one, with values for children being higher than those for adults. Lead contribution towards HI was in all cases above 90%. These results demonstrate the presence of alarming non-cancer risks for children.
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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 | 0,015 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».