Estimated burden of disease from arsenic in drinking water supplied by domestic wells in the United States
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Well water around the world can be contaminated with arsenic, a naturally occurring geological element that has been associated with myriad adverse health effects. Persons obtaining their drinking water from private wells are often responsible for well testing and water treatment. High levels of arsenic have been reported in well water-supplied areas of the United States. We quantified - in cases and dollars - the potential burden of disease associated with the ingestion of arsenic through private well drinking water supplies in the United States. To estimate cancer and cardiovascular disease burden, we developed a Monte Carlo model integrating three input streams: (1) regional concentrations of arsenic in drinking water wells across the United States; (2) dose-response relationships in the form of cancer slope factors and hazard ratios; and (3) economic cost estimates developed for morbidity endpoints using 'cost-of-illness' methods and for mortality using 'value per statistical life' estimates. Exposure to arsenic in drinking water from U.S. domestic wells is modeled to contribute 500 annual premature deaths from ischemic heart disease and 1,000 annual cancer cases (half of them fatal), monetized at $10.9 billion (2017 USD) annually. These considerable public health burden estimates can be compared with the burdens of other priority public health issues to assist in decision-making.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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