Efficacy of microbial sampling recommendations and practices in sub-Saharan Africa
Notice bibliographique
Résumé
Current guidelines for testing drinking water quality recommend that the sampling rate, which is the number of samples tested for fecal indicator bacteria (FIB) per year, increases as the population served by the drinking water system increases. However, in low-resource settings, prevalence of contamination tends to be higher, potentially requiring higher sampling rates and different statistical methods not addressed by current sampling recommendations. We analyzed 27,930 tests for FIB collected from 351 piped water systems in eight countries in sub-Saharan Africa to assess current sampling rates, observed contamination prevalences, and the ability of monitoring agencies to complete two common objectives of sampling programs: determine regulatory compliance and detect a change over time. Although FIB were never detected in samples from 75% of piped water systems, only 14% were sampled often enough to conclude with 90% confidence that the true contamination prevalence met an example guideline (≤5% chance of any sample positive for FIB). Similarly, after observing a ten percentage point increase in contaminated samples, 43% of PWS would still require more than a year before their monitoring agency could be confident that contamination had actually increased. We conclude that current sampling practices in these settings may provide insufficient information because they collect too few samples. We also conclude that current guidelines could be improved by specifying how to increase sampling after contamination has been detected. Our results suggest that future recommendations should explicitly consider the regulatory limit and desired confidence in results, and adapt when FIB is detected.
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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 | 0,088 | 0,218 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».