Assessing Point of Use Water Treatment Technologies under Real-Use Conditions: The Field Challenge Test Technique
Notice bibliographique
Résumé
Point of use water treatment (POUWT) technologies can be the final and sometimes only barrier against waterborne illness in contexts where there is insufficient access to a safely managed on-premises water supply. Microbiological effectiveness of POUWT devices is currently evaluated under controlled laboratory conditions using water spiked with virus, bacteria, and/or protozoa or their surrogates to measure log10 reduction values or LRVs, in a process called challenge testing. However, laboratory-based POUWT challenge tests do not adequately assess microbe reduction under real-use conditions, thus omitting variations relative to factors such as user behaviours and water quality. The overall aim of this work was to develop a method with which POUWT technologies can be evaluated under real-use conditions, which we refer to as the field challenge test technique. To this end, we validated the use of probiotic Escherichia coli (E. coli Nissle, EcN) and S. cerevisiae (baker’s yeast) as field-appropriate, food-safe surrogates for pathogenic bacteria and protozoans, respectively. We implemented the innovative field challenge test technique using validated EcN and S. cerevisiae surrogates. In summer 2021, 144 one-on-one surveys were conducted of backcountry campers in the Juan de Fuca provincial park in British Columbia, Canada. The field challenge test consisted of spiking a 1 L sample of water with EcN and S. cerevisiae and requesting participants to treat the spiked water as they normally would, using their own POUWT device. Post-treatment water samples were enumerated in comparison to the original spike to calculate LRVs. Using field challenge testing, we were able to ascertain the performance of POUWT methods under real-use conditions. Our field-based LRVs were generally lower than claimed by POUWT device manufacturers for the bacterial microbe class, but for the protozoan microbe class, LRVs were similar to those claimed by manufacturers. Using the framework of quantitative microbial risk assessment (QMRA), we quantified and compared health risk estimates when using laboratory-gathered vs field-gathered LRVs of POUWT devices. Health risks attributable to the bacterial pathogen class were higher based on field-gathered LRVs (i.e., obtained by field challenge testing) in comparison to corresponding manufacturer-claimed LRVs.For the protozoan pathogen class, calculated health risks were similar due to homogeneity between field-obtained and manufacturer-claimed LRVs. The field challenge technique and corresponding QMRA analysis have numerous implications, including validation of POUWT sanitary inspection criteria, quantifying health impacts of contextual factors, or to inform technology selection.
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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 | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».