Prevalence and Detection of Pharmaceuticals in Hospital Wastewater: A Case of Referral and District Hospitals in Zanzibar
Notice bibliographique
Résumé
Despite the great efforts taken by the developed and some developing countries in managing the release of pharmaceuticals from their primary sources to the environment; the pharmaceutical wastewater management in Zanzibar-Tanzania still has not received much attention as a bulk of pharmaceuticals and their metabolites are released to the environment without proper treatment. Therefore, this study has scrutinized the incidence of pharmaceuticals in wastewater released from the referral and district hospitals in Zanzibar, to ascertain the levels of pharmaceuticals present in hospital wastewater. Purposive sampling was implemented to collect a total of seventy-two (72) wastewater samples in a period of six months (March-August 2022). Samples were collected in the effluent of wastewater-streams (Mnazi Mmoja Hospital, MMH) and pit latrines (Kivunge District Hospital (KDH) and Makunduchi District Hospitals (MDH)). The pharmaceuticals in these samples were obtained via the solid phase extraction after which they were analyzed using the LC-tandem MS (Agilent 1,290 LC coupled to 6,460-triple quadrupole MS). The limit of detections (LODs) and limit of quantitations (LOQs) for the determination of pharmaceuticals were in the range of 0.021-0.037 μg L-1 and 0.033-0.059 μg L-1, respectively. The detected analytes belonged to antibiotics, anti-inflammatory, benzodiazepine, antipsychotic, antipyretic and anticonvulsant (anti-epileptic) drugs. Diclofenac (DIC), paracetamol (PCT), ciprofloxacin (CIP), sulfamethoxazole (SMZ) and azithromycin (AZM) were detected at higher concentrations (> 0.25 μg L-1) in wastewater samples collected from KDH and MDH. Lower concentrations of pharmaceuticals (< 0.10 µg L-1) were identified in MMH wastewater samples. These present findings provide estimable information on the incidence of pharmaceuticals in wastewater that can assist in strengthening the environmental strategies for the protection of marine and terrestrial life from pharmaceutical pollution in Zanzibar.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».