Estimated burden of disease from arsenic in drinking water supplied by domestic wells in the United States
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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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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».