Development of a Quantitative Microbial Risk Assessment for Private Drinking Water Wells in Rural and Remote Ontario
Notice bibliographique
Résumé
The province of Ontario comprises the largest groundwater reliant population in Canada serving approximately 1.6 million individuals. Private well users are responsible for ensuring the potability of their own private drinking water source through protective actions (i.e., water treatment, well maintenance, and regular water quality testing). Infections associated with private drinking water wells are rarely documented given their sporadic nature, thus the human health effects remain relatively unknown, representing a significant gap in water safety management and public health action. In the absence of regulation and limited surveillance, quantitative microbial risk assessment (QMRA) represents the most feasible and robust approach to estimating the human health burden attributable to private wells. The current thesis sought to quantify the risk of waterborne acute gastrointestinal illness (AGI) attributed to Giardia, shiga-toxin producing E. coli and norovirus from private drinking water wells in Ontario using simulation-based hydrogeologically- and socio-cognitively- (i.e., Clusters) delineated QMRA. The effects of various geographical and societal factors on E. coli detection rates informed delineation of QMRA models. The current study employed a large groundwater quality dataset (>700,000 samples), permitting spatio-temporally-specific exposure distributions for model inputs, including private well water consumption and annual contamination duration. Developed models were used to explore the effect of varying socio-cognitive scenarios on baseline simulations. Consumption of contaminated private well water in Ontario is estimated to cause 4,648 AGI cases annually, with 3,420 and 1,228 AGI cases predicted to occur among well users located in consolidated and unconsolidated aquifers, respectively. These estimates would increase by 1,596 cases per year in the (unlikely) event of total treatment failure. Further, socio-cognitive-specific QMRA findings suggest significant differences in the level of exposure among Cluster sub-groups of private well users. Private well users within Cluster 3 are characterised by higher levels of exposure and annual illness than Clusters 1 and 2. An efficacious public health intervention would be predicted to decrease AGI cases among well users within Cluster 3 by approximately 91% (5,345 to 536 cases). Developed models provide a transferable tool for public health authorities and governments globally to preserve and protect private well water for current and future well users.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».