Pharmaceuticals and personal care products in Canadian municipal wastewater and biosolids: occurrence, fate, and time trends 2010–2013 to 2022
Notice bibliographique
Résumé
The concentrations of 135 pharmaceuticals and personal care products (PPCPs) were determined in raw influent, final effluent, and treated biosolids at Canadian wastewater treatment plants (WWTPs) to evaluate the fate of PPCPs through liquid and solids trains of typical treatment types used in Canada and to assess changes in PPCP concentrations in wastewater matrices between 2010-2013 and 2022. PPCPs dominant in influent and effluent included the antidiabetic metformin, analgesics/anti-inflammatories (acetaminophen, ibuprofen, 2-hydroxy-ibuprofen), caffeine and its metabolite (1,7 - dimethylxanthine), theophylline (a bronchodilator and metabolite of caffeine), an insect repellent (N,N-diethyl-m-toluamide, DEET), and iopamidol (a contrast media for X-rays). PPCPs dominant in biosolids differed from those in influent/effluent and included antibiotics (fluoroquinolones and doxycycline), antidepressants (sertraline, citalopram, and amitriptyline), a preservative and antimicrobial agent (triclosan), an antihistamine (diphenhydramine), and an antifungal (clotrimazole). These elevated concentrations in influent/effluent and biosolids reflected their use in Canadian communities. PPCPs dominant in influent/effluent had relatively low hydrophobicity whereas those in biosolids tended to be more hydrophobic, or electrostatic forces governed their sorption. Higher removal of PPCPs was generally observed at WWTPs that used biological treatment compared to primary physical/chemical treatment. PPCP concentration changes in wastewater matrices between 2010-2013 and 2022 were influenced by risk management measures, warnings, the development of new pharmaceuticals, the COVID-19 pandemic, and other factors. These time trends reflected the limited information available on PPCP use in Canada. Continued periodic monitoring of PPCPs is recommended to fill data gaps on community use and release to the environment.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».