Análisis de aguas residuales con fines epidemiológicos: aplicaciones a la estimación del consumo de sustancias de abuso y en salud pública en general. Red española ESAR-Net
Bibliographic record
Abstract
En este artículo se presenta la metodología de análisis de aguas residuales con fines epidemiológicos (wastewater-based epidemiology, WBE) y su potencial para abordar diversos aspectos relacionados con la salud pública. Esta metodología permite obtener datos a una escala temporal y espacial relativamente pequeña (típicamente datos diarios-semanales sobre un municipio) de hábitos de consumo de sustancias de abuso, ilegales (como la cocaína o el cannabis) o legales (como el alcohol) a través de la determinación de biomarcadores de consumo (el compuesto original no metabolizado o alguno de sus metabolitos) en el agua residual. Aparte de discutir los fundamentos, ventajas y limitaciones de WBE, se comentan los precedentes más relevantes a nivel internacional, y las actividades más destacables en España en este ámbito. Finalmente, se exponen, los objetivos de la Red Española de Análisis de Aguas Residuales con Fines Epidemiológicos (ESAR-Net), una “Red de Excelencia” que agrupa a investigadores españoles con amplia experiencia en el área de WBE, así como las perspectivas de futuro de esta metodología puede tener para mejorar las competencias de la Salud Pública en España
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".