Why pathogens matter for meeting the united nations’ sustainable development goal 6 on safely managed water and sanitation
Notice bibliographique
Résumé
Water and wastewater utilities, water and sanitation hygiene (WASH) practitioners, and regulating bodies, particularly in developing nations, rely heavily on indicator microorganisms, as opposed to pathogens, for much of their regulatory decisions. This commentary illustrates the importance of considering pathogens and not relying only on indicator organisms when making decisions regarding water and sanitation, especially with respect to meeting the current targets of the Sustainable Development Goal (SDG) 6. We use quantitative microbial risk assessment (QMRA) to present three common scenarios that WASH and public health practitioners encounter to illustrate our point. These include 1) chlorination of surface water for drinking, 2) land application of latrine waste as a fertilizer, and 3) recreation/domestic use of surface waters impacted by wastewater discharge. We show that the calculated probabilities of risk of infection are statistically significantly higher when using treatment/survival information for pathogens versus using indicator species data. Thus, demonstrating that relying solely on indicators for sanitation decision making is inadequate if we truly want to achieve the SDG6 targets of safely managed water and sanitation services.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».