Assessing drinking water quality based on water quality indices, human health risk, and burden of disease attributable to heavy metals in rural communities of Yazd County, Iran, 2015–2021
Notice bibliographique
Résumé
The water quality indices, health risk, and burden of disease attributable to heavy metals in rural communities of Yazd County, Iran during 2015–2021 were studied. The drinking water quality index (DWQI) based on 27 parameters (including heavy metals) and heavy metal pollution index (HPI) were used for assessing drinking water quality. The health risk and burden of disease from heavy metals in drinking water were estimated in terms of hazard quotient (HQ), hazard index (HI), incremental lifetime cancer risk (ILCR), and disability-adjusted life year (DALY). Based on the DWQI scores by community, the drinking water quality in rural communities of Yazd County was characterized as good for 61 %, fair for 25 %, marginal for 2 %, and poor for 12 %. The distribution of the rural communities into the HPI categories was as follows: 43 % for excellent, 36 % for good, 14 % for poor, and 7 % for unsuitable. In about 20 % of the rural communities, the average HI level of heavy metals was higher than the boundary limit of one. The highest average HQ level at the county level was related to arsenic (As) to be 0.44. In all the communities, the total ILCR values of the heavy metals were in the category of significant increased cancer risk (10 −6 to 10 −4 ). At the county level, As and cadmium (Cd) exhibited the two highest cancer risk levels to be 1.96 × 10 −4 and 1.87 × 10 −4 for ILCR, respectively. The DALY rate (per 100,000 people) induced by exposure to the heavy metals via drinking water was 13.9, which was considered relatively high as compared to that of other drinking water pollutants obtained in the previous studies. The drinking water quality improvement through decreasing Cd and As levels below the standard values can drastically reduce the attributable burden of disease and promote the public health in the rural communities.
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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 | 0,005 | 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) | 0,001 | 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 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 ».