生の鶏肉を取り扱う際のクロスコンタミネーションに関連したヒトカンピロバクター症。オーストラリアにおける介入シナリオ分析の指針となる定量的リスク評価の適用

Human campylobacteriosis related to cross-contamination during handling of raw chicken meat: Application of quantitative risk assessment to guide intervention scenarios analysis in the Australian context.

• Ihab Habib
• John Coles
• Mark Fallows
• Stan Goodchild

抄録

定量的微生物リスク評価（QMRA）とは、科学的情報を整理・分析し、有害事象の確率と重症度を推定し、食中毒性病原体のリスクを低減するための努力に優先順位をつけるために使用される方法論である。オーストラリアの鶏肉部門では、カンピロバクターに対する QMRA の取り組みは行われていない。そこで我々は、西オーストラリア州（WA州）の生鶏肉を扱う際の交差汚染の発生に関連したヒトカンピロバクター感染症のQMRAモデルを提示する。この研究は、オーストラリアにおけるカンピロバクターのリスク評価のギャップを埋め、他国で実施されたリスク評価とのベンチマークを可能にした。モデルは、生の鶏肉を扱った後に扱ったことで交差汚染されたサラダ1皿あたりの病気の発生確率の平均値を7.0×10（90％信頼区間[CI]±4.7×10）と予測した。リスク評価モデルは、1食あたりの病気（カンピロバクター症）の予測確率に対する介入シナリオの影響の可能性を推定するために利用された。カンピロバクターの小売有病率の変化に伴う相対的なリスク削減の予測は、削減シナリオで望まれるパーセンテージに比例しています。カンピロバクターの平均濃度を 1 対数で減少させた場合のシミュレーションでは、約 20%の相対リスク低減が生じると予測される。平均値の1対数の減少によって誘導される相対的なリスク低減は、入力分布の末尾が影響を受けた場合、すなわち、ベースラインのカンピロバクター濃度の標準偏差の変化（1対数の減少）によっても同様に達成されました。消費者段階でのベースラインでの交差汚染の確率が5％ポイント低下すると仮定したシナリオでは、14％の相対的なリスク低減が得られ、これはカンピロバクターの小売有病率を10％低減するという戦略的目標の影響と同じくらい効果的である。結論として、本モデルは、WA州の小売鶏肉からカンピロバクターに交差汚染されたサラダを食べた平均的な個人の病気になる確率をシミュレーションした。いくつかの不確実性があるにもかかわらず、このモデルは、オーストラリアの文脈でヒトカンピロバクター感染症のリスクを低減するための戦略を実施するためのリスク管理者の指針となる科学的根拠としてQMRAのアプローチを利用した初めての試みである。

Quantitative Microbiological Risk Assessment (QMRA) is a methodology used to organize and analyze scientific information to both estimate the probability and severity of an adverse event as well as prioritize efforts to reduce the risk of foodborne pathogens. No QMRA efforts have been applied to Campylobacter in the Australian chicken meat sector. Hence, we present a QMRA model of human campylobacteriosis related to the occurrence of cross-contamination while handling raw chicken meat in Western Australia (WA). This work fills a gap in Campylobacter risk characterization in Australia and enables benchmarking against risk assessments undertaken in other countries. The model predicted the average probability of the occurrence of illness per serving of salad that became cross-contaminated from being handled following the handling of fresh chicken meat as 7.0 × 10 (90% Confidence Interval [CI] ± 4.7 × 10). The risk assessment model was utilized to estimate the likely impact of intervention scenarios on the predicted probability of illness (campylobacteriosis) per serving. Predicted relative risk reductions following changes in the retail prevalence of Campylobacter were proportional to the percentage desired in the reduction scenario; a target that is aiming to reduce the current baseline prevalence of Campylobacter in retail chicken by 30% is predicted to yield approximately 30% relative risk reduction. A simulated one-log reduction in the mean concentration of Campylobacter is anticipated to generate approximately 20% relative risk reductions. Relative risk reduction induced by a one-log decrease in the mean was equally achieved when the tail of the input distribution was affected-that is, by a change (one-log reduction) in the standard deviation of the baseline Campylobacter concentration. A scenario assuming a 5% point decrease in baseline probability of cross-contamination at the consumer phase would yield relative risk reductions of 14%, which is as effective as the impact of a strategic target of 10% reduction in the retail prevalence of Campylobacter. In conclusion, the present model simulates the probability of illness predicted for an average individual who consumes salad that has been cross-contaminated with Campylobacter from retail chicken meat in WA. Despite some uncertainties, this is the first attempt to utilize the QMRA approach as a scientific basis to guide risk managers toward implementing strategies to reduce the risk of human campylobacteriosis in an Australian context.

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