Concentração de fármacos na água tratada: revisão sistemática e metanálise
Notice bibliographique
Résumé
A wide range of pharmaceutical compounds can be detected in potable water in concentrations ranging from ng/L to μg/L. Such compounds comprise the micropollutants of emerging interest, and indiscriminate use can cause harmful effects human health. Moreover, they are persistent in the aquatic environment, where they can cause a change in the microbial community. However, the regulatory framework aimed at controlling the pharmaceuticals occurrence in potable water is still incipient. This study aims to investigate the occurrence of pharmaceutical compounds in potable water through a systematic review of this topic in the scientific literature. For this purpose, a bibliographic search was conducted in published literature between 2000 and 2021. Published data from each paper (concentration, city, country, and analytical detection method) was analyzed statistically. The information comprised 468 concentration data, distributed in 143 compounds in 17 countries worldwide. Maximum concentrations of Prednisone (6.323 ng/L), Caffeine (5.845 ng/L), Betamethasone (2.620 ng/L), Iopamidol (2.400 ng/L), Triclocarban (2.055 ng/L) and Lincomicina (1.413 ng/L) were detected in Belo Horizonte, Campinas, Ganges river (India) and Ontario (Canada), respectively. Furthermore, the concentrations of Iopamidol, Ibuprofen, Diclofenac, Triclosan and Carbamazepine exceeded the Australian guidelines for potable water by 2.4×, 1.4×, 4×, 2.1× and 2×, respectively. Despite the aforementioned data, the results indicate that there is still little systematic monitoring or comprehensive studies on the occurrence of pharmaceuticals in treated water. More studies should be developed in order to track the sources of contamination and understand the risk to which the population is subjected by the water supply.
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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 | 0,012 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,038 | 0,029 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».