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Enregistrement W4401258308 · doi:10.1038/s41545-024-00355-0

Examining geographic variation in the prevalence of household drainage types across India in 2019-2021

2024· article· en· W4401258308 sur OpenAlexaff
Anoop Jain, Caleb Harrison, Akhil Kumar, Rockli Kim, S. V. Subramanian

Notice bibliographique

Revuenpj Clean Water · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueChild Nutrition and Water Access
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDrainageSanitationToiletDrainage system (geomorphology)Septic tankGeographyMedicineWater resource managementEnvironmental scienceEnvironmental engineeringEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The proportion of Indian households with access to a toilet has grown considerably over the past decade. Many of these toilets rely on on-site containment, either in the form of a septic tank or soak pit. If the waste from these containers is not removed using some type of mechanized method, it can overflow into drains before flowing into treatment facilities or being discharged into water bodies. Therefore, drains are a critical part of the sanitation chain. What remains unknown, however, is what types of drains are available to households in India. Understanding this is critical given that people are at a greater risk of ingesting contaminated water and making dermal contact with pathogens if waste flows in open drains. For the first time, India’s National Family Health Survey from 2019–2021 contains data on the type of drainage available to households. Thus, the purpose of this paper is to estimate the prevalence of households relying on no drainage, open drainage, drains to soak pits, and closed drainage. We also estimate these prevalence values for each of India’s 720 districts and by urban/rural communities to understand the geographic clustering of drainage types throughout India. Overall, we found that the most common drainage type was open drains (37.5% | 95% CI: 37.3–37.6), followed by closed drains (33.9% | 95% CI: 33.7–34.0). The household prevalence of open drainage was above 42% in more than half of India’s 720 districts. Similarly, the household prevalence of closed drainage was below 24% in more than half of India’s 720 districts. We also found that open drains were more common in rural communities, while closed drains were more common in urban communities. We also found a socioeconomic gradient in terms of drainage types, with those lower on the socioeconomic spectrum more likely to have open drains or no drainage. Our results underscore the need to both geographically and socioeconomically target interventions that ensure households have access to adequate drainage. Doing so is vital to remove contamination from the environment as a means of preventing morbidity.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,072
Score d'incertitude au seuil0,144

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,246 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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