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Enregistrement W7104460463 · doi:10.71781/11584

Quantification des fluoroquinolones, du triclosan et du triclocarban dans les eaux usées et les biosolides par SPE en ligne couplée à l’UHPLC MS/MS

2024· dissertation· fr· W7104460463 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2024
Typedissertation
Languefr
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePharmaceutical and Antibiotic Environmental Impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAntibacterial agentTriclocarbanTriclosanAquatic environment

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les répercussions de la propagation de la résistance aux antimicrobiens (RAM) sont préoccupantes et requièrent une mobilisation mondiale coordonnée et urgente. L’utilisation de biosolides contaminés en tant qu’engrais dans le cadre de l’économie circulaire favorise le retour des produits pharmaceutiques consommés par les humains aux sols agricoles, créant une voie de contamination connue sous le nom de « feces-to-farm » (des excréments à la ferme). Ce mémoire se concentre sur la quantification de 33 produits pharmaceutiques dans les sous-produits des stations de traitement des eaux usées (STEP) comme source potentielle de dissémination de la RAM. À cette fin, deux méthodes analytiques ont été développées, utilisant la SPE en ligne couplée à l'UHPLC-MS/MS, pour l’analyse simultanée et ciblée des 33 composées dans les eaux usées, les boues et les biosolides. Les composés ciblés comprennent 31 antibiotiques de la famille des fluoroquinolones ainsi que deux antibactériens le triclosan (TCS) et le triclocarban (TCC). Les méthodes mises au point ont été validées dans les matrices correspondantes, et leurs limites spécifiques de détection (LOD) et de quantification (LOQ) étaient jusqu'à 400 fois inférieures à celles des méthodes rapportées dans la littérature, utilisant une instrumentation similaire et visant un nombre restreint d'antibiotiques dans les deux matrices. En outre, la méthode développée pour l'analyse des échantillons d'eaux usées permet une analyse directe, sans nécessiter d'étape de préparation d’échantillon manuelle, contrairement aux techniques disponibles dans la littérature. L'extraction des échantillons de biosolides a été réalisée grâce à une extraction assistée par ultrasons (UAE). Les méthodes développées se distinguent par leur grande sensibilité, une large gamme de linéarité (de 10 ng·L⁻¹ à 5 µg·L⁻¹ et de 0,6 µg·kg⁻¹ à 1 mg·kg⁻¹), ainsi qu'une grande précision, avec des RSD inférieurs à 3 % pour la majorité des antibiotiques ciblés. Les méthodes ont été mises en œuvre avec succès pour la quantification des antimicrobiens ciblés dans des échantillons de biosolides ainsi que dans des échantillons d'eaux usées d’influents d’effluents, provenant de 12 STEPs situées dans 6 provinces canadiennes. Les résultats révèlent la présence d'antibiotiques FQs, ainsi que les agents antibactériens TCS et TCC dans l'ensemble des échantillons analysés. Les concentrations observées dans les biosolides variaient de 0,96 μg·kg⁻¹ à 4,4 mg·kg⁻¹ pour les FQs, de 1,9 à 10 mg·kg⁻¹ pour le TCS, et de 3,4 à 1,3 mg·kg⁻¹ pour le TCC. En revanche, les concentrations dans les échantillons d'eaux usées étaient plus faibles, allant de 12 à 73 ng·L⁻¹ pour les FQs, de 4 à 35 ng·L⁻¹ pour le TCS et de 24 à 44 ng·L⁻¹ pour le TCC.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,055
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,281 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
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