Levels, sources and toxicity assessment of PCBs in surface and groundwater in Nigeria: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
• Anthropogenic activities such as the use unsanitary dumpsites, oil spillage, and effluents are major sources of PCBs to the environment. • PCBs are toxic organic compounds which can pollute the ground and surface water bodies. • Pollution of the water bodies can lead to cancer and non-cancer health threats. Polychlorinated biphenyls (PCBs), which are produced by human activity, have contaminated Nigeria's ecology as a result of its industrialization for economic development. Organic compounds such as PCBs, are hazardous substances that provide significant health and environmental dangers. This study investigated the levels of PCBs in Nigerian ground and surface water, as well as their origins and associated health risks. A suitable screening process was used to gather and evaluate previous works from research databases, including PubMed, Google Scholar, ResearchGate, and Scopus. Both high and low quantities of PCBs were discovered in the research, and these findings pose an adverse effect on public health. The ground and surface water values ranged from below detectable limit (BDL) –560 µg/L and BDL–56.25 µg/L, respectively. Furthermore, transformer failures and oil spills were connected to the PCB sources. Additionally, leachates from waste sites, transformer oil, untreated effluent discharge, and petroleum spills were identified as the sources of PCBs. Through ingesting exposure routes to people, the cancer risk assessment values of PCBs in the water showed low to high-risk levels. Except for a single study, the non-carcinogenic risk's hazard index (HI) values showed no danger. It is advised that appropriate oversight, education, and stringent adherence to legal regulations be put in place to stop this hazardous substance from contaminating water and other environments.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 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) | 0,000 | 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 ».