Pharmaceuticals in drinking water: a scoping review to raise pharmacists’ public health and environmental awareness on contamination in groundwater, surface water, and other sources
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To summarize knowledge on medications and medication-disinfection byproducts-compounds formed when pharmaceutical contaminants react with disinfectants-found in drinking water and its sources (effluents, surface water, groundwater), aiming to raise awareness and empower pharmacists to implement best practices for improving public health and reducing environmental impact. METHODS: A scoping review was conducted according to the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses extension for Scoping Reviews. Data were retrieved from Medline and Embase between 2005 and 2023 using keywords related to drinking water, pharmaceutical waste, and water purification. Articles had to focus on human medication use and originate from North America and Europe. Data on types of medications, concentrations found in drinking water or its sources, and types of byproducts were extracted, and a narrative synthesis was written. KEY FINDINGS: Forty-five articles were included. Among pre-defined classes, antihypertensives, analgesics, antibiotics, and psychotropic medications were most frequently found. The most commonly identified medications included carbamazepine, diclofenac, ibuprofen, and acetaminophen/paracetamol. Traces of medications were present in many water sources, with higher concentrations near pharmaceutical industries. Some medications, like carbamazepine, persist in the environment for extended periods. Although not necessarily found in drinking water, medication-disinfection byproducts can be toxic, and further evidence is required to assess their risk. CONCLUSIONS: Many medications are found in drinking water and its sources, highlighting the need for pharmacists to consider their public health impact. Best practices, such as prescribing only when necessary, deprescribing, social/green prescribing, and opting for environmentally friendly alternatives, should be enforced.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 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 ».