零售生鲜猪肉中沙门菌污染对居民健康影响的初步定量风险评估（一） 最终计算并描述其风险大小

发布时间：2025-05-11 20:12:51 来源：星语云坊 作者：知识

微生物性食源性疾病是零售全球重要的食品安全问题，沙门菌(Salmonella spp.)是生鲜世界范围内最重要的食源性致病菌之一，WHO估计，猪肉中沙每年近1/10的门菌民健人因此患病，约丧失400万伤残(失能)调整生命年(disability adjusted life years,污染 DALYs),主要因摄入被污染的畜禽和蛋类等动物性食品而患病，其中食用或接触猪肉和猪肉制品引起的对居定量约占25.00%。我国是康影全球最大的猪肉生产和消费国，但我国猪肉中沙门菌污染率较高，初步零售猪肉中沙门菌阳性率达到73.10%,风险远高于欧盟(0.00%～6.00%)。

微生物定量风险评估通过采用数学模型预测微生物在食品加工过程中的评估变化，最终计算并描述其风险大小。零售它可识别食品加工过程中的生鲜主要风险来源，以此提出干预措施，猪肉中沙为食品安全问题提供可行的门菌民健解决途径。鉴于我国猪肉消费量大且零售生鲜猪肉中沙门菌污染严重，污染本研究对我国生鲜猪肉从零售到餐桌沙门菌的风险进行初步定量风险评估，以期为我国生鲜猪肉中沙门菌的风险管理提供理论依据。

1 材料与方法

1.1 数据来源

1.1.1 危害识别数据

本研究从CNKI(https: //www.cnki.net)和PubMed(https: //www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/)数据库中搜索2005至2019年发表的文章，了解沙门菌的病原学特征，致病机制、临床症状、感染来源， 疾病负担等，检索方法分别为“摘要+关键词=沙门菌”和“Title=Salmonella”,然后对题名和摘要进行筛选。

1.1.2 污染水平数据

生鲜猪肉中沙门菌污染水平数据来源于2015年全国食品安全风险监测对零售生鲜猪肉(包括超市、农贸市场、零售店、路边摊等零售的冷鲜肉和热鲜肉)的沙门菌定量检测。

1.1.3 评估模型参数

生鲜猪肉购买、储存的温度和时间参数主要来源于参考文献和本实验室对动物性食品储存加工方式的调查(部分结果尚未发表),交叉污染模型参数主要来源于参考文献,猪肉消费量数据来源于2012年中国居民营养与健康状况监测，具体见表1。

1.2 评估依据

参考国际食品法典委员会(Codex Alimentarius Commission, CAC)《微生物风险评估原则和指南》,从危害识别、危害特征描述、暴露评估、风险特征描述4个方面进行评估。

1.3 主要评估模型

1.3.1 零售生鲜猪肉中沙门菌的初始污染水平

零售生鲜猪肉中沙门菌的初始污染水平(Pp)应用Beta函数进行描述如下：

Pp～Beta(s+1, n-s+1)

式中：n为样品总数，s为阳性样品数。

阳性样品(Lp)和阴性样品(Ln)中沙门菌的污染水平均采用Cumulative函数进行描述如下：

式中：min和max为阳性样品检测值x1,x2,…,xn的最小值和最大值，p1,p2,…,pn为各检测值的累计概率。

由于零售生鲜猪肉中的沙门菌阴性样品检出量未定，本研究采用Jarvis等式计算污染水平以估计阴性样品中的污染浓度，公式如下：

M=-(2.303/m)×lg_(Z/N)(1)

式中：M表示样品中真实污染浓度(lg(CFU/g));m表示检测时所用的样品量(g),Z表示阴性样品的数量，N为检测样品的总数。将其计算值M假设为阴性样品的污染浓度的平均值，并用left-hand-tailed cumulative分布来描述阴性样品中的沙门菌污染浓度。

综上，零售生鲜猪肉中沙门菌的污染情况采用Diserete函数进行描述如下：

N0～Discrete(Lp:Ln,Pp:(1-Pp))

1.3.2 沙门菌生长动力学模型

采用预测微生物模型估算生鲜猪肉中沙门菌从零售、运输、储存到消费阶段的增长情况。预测微生物的一级模型和二级模型分布使用Baranyi模型和Ratkowsky平方根模型模拟沙门菌的生长，从ComBase数据库中选取10、15、20、25、35、45 ℃猪肉中沙门菌的生长数据，利用IPMP2013软件(https: //www.ars.usda.gov/northeast-area/wyndmoor-pa/eastern-regional-research-center/docs/ipmp-2013/)进行模型的拟合。

Baranyi方程：

式中：Y0,Ymax和Y(t)分别为初始细菌计数值，最大细菌计数值和时间为t的细菌计数值的自然对数值，μ_max为最大生长速率，h0为最大生长速率与迟滞期的乘积。

Ratkowsky平方根方程：

式中：μ_max为温度T时细菌的最大生长速率。

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