Evaluación de Riesgos

en Alimentos

Fernando Sampedro, PhD

Santiago de Chile

2-4 Diciembre de 2013

Agenda

• Desafíos actuales de la inocuidad de alimentos

• Conceptos de peligro, riesgo, variabilidad e

incertidumbre

• Componentes del análisis de riesgos

• Priorización de riesgos

• Evaluación de riesgos: Identificación y

caracterización del peligro

“Riesgo 0” no existe…..

Debemos mitigarlo hasta un

nivel aceptable

Cadena de producción de

alimentos GLOBAL

• Auge económico

• Mayor tecnificación y producción

• Acortado los tiempos de producción

• Mejorado las vías de transporte

• Globalización

• Externalización de las empresas

• Acuerdos de libre comercio: Latino América-Europa-EEUU-

China-Canadá

Nuevos retos

• Las empresas tienen numerosos retos en materia

de inocuidad de alimentos

• Soy capaz de controlar todas los materias primas que

entran y el producto final?

• Tengo recursos limitados, como los canalizo a donde hay

un mayor riesgo?

• Las empresas deben tomar decisiones en un

ambiente de incertidumbre

• Necesitan herramientas objetivas y científicas

basadas en el riesgo

Coste en la salud pública de

las ETAs y agua • Subestimado en la mayoría de países

• Difícil de estimar el numero real de casos

• Pirámide de notificación

• Según un estimado del CDC el numero de casos

reportados en un país debería multiplicarse por 2-

142x para obtener el numero exacto

• Costes directos

• Retirada de producto

• Perdidas económicas (multa, exportaciones)

• Costes indirectos

• Imagen, turismo

Foodborne illnesses notification

pyramid

Outbreak investigation

Sample analyzed and reported

Hospital takes a sample

People seek medical attention

People get sick

Foodborne Agents

Estimated annual number of

illnesses (90% confidence interval)

%

31 known

pathogens

9.4 million

(6.6–12.7 million) 20

Unspecified agents 38.4 million

(19.8–61.2 million) 80

Total 47.8 million

(28.7–71.1 million) 100

Gestión de la inocuidad

• Proactivos

• Producto no solo cumple con la legislación sino es inocuo

(medidas adicionales)

• No podemos esperar a que se produzca un brote para

tomar medidas

• Responsabilidad

• Entender las consecuencias de la no-inocuidad

• Inocuidad no es una ventaja competitiva es una tarea de

todos

• Tomando decisiones objetivas y basadas en

ciencia

• Regulaciones mínimas de operación • Permisos de funcionamiento

Inspección sanitaria

• Enlatados, Acidificación, Conservas • Esterilización Comercial

Control de Procesos

• BPM, BPH, Diseño Sanitario, Proveedores • POES, Programas de Limpieza y Desinfección Pre-requisitos

• PCC. Enfoque en Peligros Significativos • Acciones Correctivas, Limites Críticos, Verificación, Registros HACCP

• BPA, BPV, Selección de Proveedores, Consumidor • Trazabilidad, Transporte, Control de Alérgenos, Retiros

Integración Granja a la Mesa

• Auditorias de inocuidad

• Certificación: ISO, BRC, IFS, SQF, GlobalGAP, Otros Sistemas de Gestión

•Evaluación de Riesgos. Enfoque en Riesgos Significativos

•Gestión de Riesgos: NAP, OIA, OR, CR, CP

•Comunicación de Riesgos, Manejo de Crisis

Análisis de Riesgos

•Cultura de la Inocuidad

•Mejoramiento Continuo: Lean, Six Sigma Inocuidad Corporativa

Adaptado Food Control. 16: 801-809, Gorris, 2005

Nivel País

Oficial

Nivel Industria

Privado

BPA, BPV, BPH, BPM, POES, CA

Trazabilidad, Retiros, Defensa,

HACCP PCC, CR, CP, OR

Análisis de Riesgos

Reglamentos

Objetivo de inocuidad Alimentaria

Gestión del riesgo

Gestión de la inocuidad

• Objetivo de inocuidad:

– Mantener los casos de Salmonella por debajo de 2/100.000 habitantes

– Reducir los casos de Salmonella en un 20%

• Objetivo de rendimiento:

– Ausencia en 25 g

• Criterio de proceso:

– Reducción de 5 log durante el proceso de pasteurización

– 72°C, 20 s

Gestor

• Problema de inocuidad (reglamentación, brote alimentario)

• Peligro-alimento, peligro/alimento, prioridad

Evaluador

• Comunicación

• Datos epidemiológicos, vigilancia

• Perfil de riesgo

Evaluación de riesgo

• Cual es el riesgo para la población?

• Que medidas de control reducirán el riesgo?

Gestion de riesgos

• Implementación de medidas para reducir el riesgo (vigilancia, reglamentación)

Nivel Industria

Privado

BPA, BPV, BPH, BPM, POES, CA

Trazabilidad, Retiros, Defensa,

HACCP PCC, CR, CP, OR

Análisis de riesgos

Gestión de la inocuidad

Exposición: la cantidad de sustancia, producto o microorganismo con la cual los individuos entran en contacto

Peligro: propiedades intrínsecas de una sustancia, microorganismo o producto que causan un efecto adverso Riesgo: probabilidad de que, bajo condiciones particulares de exposición, un peligro intrínseco represente una amenaza para la salud humana Riesgo está en función del peligro y/o exposición

Riesgo vs Peligro

Variabilidad

•Variación natural en un

sistema biológico

•Es inherente en el sistema y

podemos reducirlo pero no

eliminarlo

Incertidumbre

•Falta de conocimiento de un

evento determinado

•Podemos reducirlo obteniendo nuevo

conocimiento pero nunca tendremos un

conocimiento completo

Análisis de Riesgos

• Proporciona herramientas para la toma de

decisiones en inocuidad de alimentos/salud

animal/salud vegetal basadas en la ciencia,

objetivas, transparentes e independientes

• Organización Mundial del Comercio estableció los

organismos de referencia en análisis de riesgos:

• CODEX-Inocuidad de alimentos (FAO, OMS)

• OIE-Salud animal

• IPPC-Salud vegetal (FAO)

Análisis de

Riesgos

Priorización

Evaluación

Gestión

Comunicación

Análisis de riesgos • Priorización de riesgos:

• Cual es el peligro de mayor riesgo en el alimento?

• Evaluación de riesgos:

• Cual es el riesgo de tener Salmonella en el producto

final?

• Cumple el proceso con la reglamentación vigente?

• Que factores influirán en el riesgo?

• Gestión de riesgos

• Elegir la medida de control que reducirá el riesgo a un

valor aceptable

• Comunicación de riesgos

• A lo largo de todo el proceso

Imaginemos…

• Un empresa quiere:

• Identificar los proveedores de materias primas de mayor

riesgo

• Identificar los peligros de mayor riesgo en los alimentos o

cadenas de producción

Por donde empezar?

Priorización de riesgos

• Herramienta que permite priorizar los

alimentos/situaciones/proveedores en función de

su riesgo

• Como priorizamos el riesgo?

• Herramientas cualitativas

• Matrices/arboles de decisión

• Herramientas semi-cuantitativas

• Risk Ranger

Estimar el riesgo

• Riesgo = probabilidad de ocurrencia x

severidad de un efecto adverso para la

salud

En otras palabras…

• Cual es la probabilidad de tener Salmonella

en el alimento?

• Si existe la probabilidad, cual serán los

efectos para la salud?

Matrices de decisión

• Tablas que permiten estimar el nivel de riesgo de

forma cualitativa/semi-cuantitativa

• Definir los diferentes niveles de probabilidad y

severidad significativos

• Asignar números o letras a cada uno de ellos

• Establecer los rangos que se consideren un riesgo

• Insignificante

• Bajo

• Medio

• Alto

Ejercicio priorización

• Cada grupo elegirá un alimento

• Priorizaremos los peligros biológicos y

químicos

Bacteria Viruses Parasites Protozoan Fungi

Listeria monocytogenes Hepatitis A Trichinella Cryptosporidium

parvum

Aspergillus spp.

Escherichia coli O157:H7 Norovirus Toxoplasma

gondii

Giardia lamblia Penicillium

Escherichia coli non-O157:H7 Entamoeba

histolytica

Bacillus cereus

Clostridium botulinum

Clostridium perfringens

Salmonella spp.

Campylobacter spp.

Staphylococcus aureus

Vibrio parahaemolyticus

Vibrio cholerae

Shigella

Brucella suis

Lista peligros alimentarios

• Probabilidad=Prevalencia-Inactivacion+Recontaminacion

Prevalencia muestras contaminadas Probabilidad

More than 50% 4

More than 10% 3

Less than 10% 2

Less than 0,1% 1

Inactivacion Probabilidad

The step eliminates 100% of the pathogen before consumption 100% reduction

The step eliminates at least 50% of the pathogen 50% reduction

The step eliminates less than 10% of the pathogen 10% reduction

There is no killing step 0

Recontaminacion Probabilidad

Recontamination will occur in 100% of the cases 4

There is recontamination possible in 50% of the cases 3

There is recontamination possible in 10% of the cases 2

There is no recontamination possible 1

• Severity

Symptoms Severity

The pathogen can cause death 4

The pathogen can cause life disabilities 3

The pathogen can cause hospitalization 2

The pathogen causes mild symptoms (vomit

and diarrhea)

1

• El riesgo final será el resultado de la siguiente

ecuación:

Riesgo = probabilidad x severidad

Por ejemplo:

Pathogen-Food combination Riesgo

Salmonella-pollo 12

Arsenico-arroz 10

Ejemplo: Riesgo Proveedores

• Riesgo = riesgo de la material prima + riesgo del

proveedor

• Riesgo material prima= riesgo producto-

mitigacion+uso

• Riesgo producto = probabilidad X severidad

Score Likelihood Definition

0

Not Relevant • Scientifically or technically not

possible

1

Remote • Not likely to occur but possible

• 0.01% to 0.1% of occurrence rate

• More than 1 occurrence in 10,000 deliveries but less

than 1 in 1,000

2

Occasional • 10 times more likely to occur than

remote

• 0.1% to 1.0% of occurrence rate

• More than 1 occurrence in 1,000 deliveries but less

than 1 in 100

3

Frequent • 100 times more likely to occur than

remote

• More than 1.0% occurrence rate

• More than 1 occurrence in 100 deliveries

Score Severity Definition

1 No Impact to Food Safety Will not cause illness

2 Possible Risk of Illness or Injury May lead to a product retrieval or

withdrawal

3 Expected to lead to illness, injury or

death

Immediate harm to health of

consumer

Significant impact to food safety,

which would cause a product recall

or retrieval

Likelihood

L0, L1, L2,

L3

Severity

S1, S2, S3

Mitigation: A documented step or process within the facility

receiving material, which reduces or eliminates an identified

food safety hazard (typically a CCP)

Score Mitigation Definition

50%

Reduce to

Acceptable

Level

• A documented step or process

which reduces food safety hazard to an

acceptable level

25%

Reduce • A documented step or process that

reduces food safety hazard

0%

Does Not Reduce • Food safety hazard has not been

reduced or eliminated

0%

Possibility to

Increase

• Food safety hazard could be

increased due to supply chain

Score Intended Use Definition

5

Active

Pharmaceutical

Ingredient

(API)/Infant

Food/Unknown

• Baby Food/Infant Food

• Medical Applications/Pharma-Active

Ingredients

• Unknown Use – Do not know

intended use

4

Excipients/Instant

Food

• Ready-to-Eat (RTE) – including

Retail & Food Service

• Pharmaceutical

subcomponents/non-active

ingredients

3

Food/Human &

Animal

• Pet Food (companion)

• Food for further processing

(customer or consumer)

2

Animal

Food/Cosmetics

• Animal Food for commercial use • Cosmetics

1

Industrial/Non-Food • Not to be consumed by animals or

humans

Intended use: The consumer or customers’ defined

application of the ingredient or product

• Huevos para producir huevo cocido listo para el

consumo

• Salmonella

• Riesgo= L2 x S3 – 50% reduccion (cocido) + Listo para el

consumo (4) = 7

• Amilasa enzima usada para la produccion de

queso

• Salmonella

• Riesgo= L1 x S3 – 0% + procesado posterior (3) = 6

Riesgo Proveedores

Tiene el proveedor HACCP u otro sistema de gestión (ISO,

GFSI)?

Desde cuando?

Recibe auditorias internas y externas?

Árbol de

decisión

Risk ranger (Ross et al., 2005)

• Herramienta semi-cuantitativa para priorizar las

combinaciones alimento-patogeno de mayor riesgo

• Hoja de Excel con 11 preguntas

• Respuesta de forma cualitativa y cuantitativa

• Estima la probabilidad de infección tras consumo

individual

• Proporciona un numero entre 0-100

• <25: low

• 26-40: Medium

• >40: High

Question Type of input

Q1. Hazard severity Qualitative

Q2. Population susceptibility Qualitative

Q3. Frequency of consumption Qualitative

Q4. Proportion consuming (%) Quantitative

Q5. Total population Numerical

Q6. % of product contaminated Both

Q7. Effect of processing Qualitative

Q8. Post-process contamination Both

Q9. Post-processing control Qualitative

Q10. Increase to cause illness Both

Q11. Effect of preparation for meal Both

1 Hazard Severity

6 10

2

If "OTHER" enter a percentage

value between 0 (none) and 100 12.3000%

If "other", what is the increase

(multiplic-ative) needed to reach an

infectious dose ?

3.E+02

7 Effect of Processing 11

3

If "OTHER" enter a value that

indicates the extent of risk

increase 1.00E-03

If "other", enter a value that indicates

the extent of risk increase 1.00E-03If "OTHER" enter "number

of days between a 100g 10

48

5If "OTHER" enter a percentage

value between 0 (none) and 100

(all)

3.20%

Population considered:

9

873,910If "OTHER" please

specify:

873,910

Size of Consuming Population

probability of illness per day per

consumer of interest (Pinf

x Pexp )

RISK ESTIMATES

2.10E-04

Is there potential for recontamination after

processing ?Proportion of Population Consuming the Product

A. SUSCEPTIBILITY AND SEVERITY C. PROBABILITY OF FOOD CONTAINING AN INFECTIOUS DOSE

Probablity of Contamination of Raw Product per

Serving

How effective is the post-processing control

system?

What increase in the post-procssing contamination

level would cause infection or intoxication to the

average consumer?

How susceptible is the population of interest ?

B. PROBABILITY OF EXPOSURE TO FOOD

Frequency of Consumption

Effect of preparation before eating

72

RISK RANKING

( 0 to 100)

total predicted illnesses/annum in

population of interest3.36E+03

SEVERE hazard - causes death to most victims

MODERATE hazard - requires medical intervention in most cases

MILD hazard - sometimes requires medical attention

MINOR hazard - patient rarely seeks medical attention

The process RELIABLY ELIMINATES hazards

The process USUALLY (99% of cases) ELIMINATES hazards

The process SLIGHTLY (50% of cases) REDUCES hazards

The process has NO EFFECT on the hazards

The process INCREASES (10 x) the hazards

The process GREATLY INCREASES (1000 x ) the hazards

OTHER

NO

YES - minor (1% frequency)

YES - major (50% frequency)

OTHER

WELL CONTROLLED - reliable, effective, systems in place (no increase in pathogens)

CONTROLLED - mostly reliable systems in place (3-fold increase)

NOT CONTROLLED - no systems, untrained staff (10 -fold increase)

GROSS ABUSE OCCURS - (e.g.1000-fold increase)

NOT RELEVANT - level of risk agent does not change

Australia

ACT

New South Wales

Northern Territory

Queensland

South Australia

Tasmania

Victoria

Western Australia

OTHER

GENERAL - all members of the population

SLIGHT - e.g., infants, aged

VERY - e.g.,neonates, very young, diabetes, cancer, alcoholic etc

EXTREME - e.g., AIDS, transplants recipients, etc.

Meal Preparation RELIABLY ELIMINATES hazards

Meal Preparation USUALLY ELIMINATES (99%) hazards

Meal Preparation SLIGHTLY REDUCES (50%) hazards

Meal Preparation has NO EFFECT on the hazards

OTHER

Rare (1 in a 1000)

Infrequent (1 per cent)

Sometimes (10 per cent)

Common (50 per cent)

All (100 per cent)

OTHER

daily

weekly

monthly

a few times per year

OTHER

all (100%)

most (75%)

some (25%)

very few (5%)

none

slight (10 fold increase)

moderate (100-fold increase)

significant (10,000-fold increase)

OTHER

Evaluación de riesgos

• Análisis de la información existente acerca de

un peligro y estimación del riesgo existente para

una población al consumir el alimento

contaminado

• Cualitativo: Conclusiones en forma narrativa

(bajo, medio, alto)

• Cuantitativo: Conclusiones en forma numérica

• Determinista: Valor único

• Probabilístico: Rango definido por una función de

distribución

Evaluación de riesgos

Identificacion peligro

Caracterizacion peligro

Evaluacion exposicion

Caracterizacion riesgo

Ejercicios de calentamiento….

• Prevalencia:

• Analizo 150 muestras y 7 salen positivas por

Salmonella, cual es la prevalencia?

Transformación logaritmos

• Transformamos UFC a log porque es mas fácil de

manipular

• Logaritmo= numero en base 10

• 1 LOG = 10 UFC

• 2 LOG= 100 UFC

• 3 LOG =1000 UFC

• Para pasar de log a numero entero=10^

• Para pasar de numero entero a log=LOG ()

• Transformar los siguientes log:

• -2 log, 0.1 log, 7 log UFC/g

Concentración

25 g

Alimento

225 mL

Placas Petri 1 mL

24 h-37°C

D -1 D -2 D -3 D -4 D -5

1 mL en 9 mL

• Si esta es la dilución -2 cual será la concentración

media de Salmonella (UFC/g)? Y en log UFC/g?

• Cual será la concentración si es la dilución -1?

• Si la legislación exige ausencia en 25 g cual será la

concentración mínima que podríamos medir?

Que situación es de mayor

riesgo? • Prevalencia de Salmonella del 50% en el

producto terminado con una concentración de

0.1 log UFC/g

• Prevalencia de Salmonella del 1% con una

concentración de 3 log UFC/g

1. Identificación del peligro

• La combinación patógeno-alimento ha sido

identificada en la etapa de priorización

• Datos de vigilancia epidemiológica:

• Prevalencia del patógeno en el alimento en el país

• Numero de brotes y casos causados (hospitalizaciones y

muertes)

• Tendencia en los últimos 10 años

2. Caracterización del peligro

• Información sobre:

• Características del patógeno

• Factores de virulencia y variabilidad en los serotipos

• Etiología de la enfermedad causada por el patógeno

(síntomas, periodo de incubación, grupos de riesgo,

morbilidad etc.)

• Relación dosis-respuesta

Relación dosis-respuesta

Exposure Host

interaction Invasion Multiplication

No se produce enfermedad si una de las etapas

no ocurre

Se puede producir infección asintomática

Sistema inmune

• Sistema inmune afecta la relación dosis-

respuesta

• Sistema inmune puede cambiar por:

• Edad: Niños y personas mayores tienen un sistema

inmune mas débil

• Status temporal: embarazadas, trasplantados

• Exposición previa: Diarrea del viajero

• Microbiota natural: Tratamiento con antibióticos

• Nutrición: Malnutrición debilita el sistema inmune

• Portadores de patógenos asintomáticos

• Un modelo dosis-respuesta es una ecuación que

describe la relación entre la dosis ingerida de un

patógeno y la probabilidad de efectos adversos

(infección, enfermedad o muerte) en un individuo o

población

• Los modelos se crearon ajustando datos

provenientes de:

• Ensayos en humanos (dosis altas, agua, pocos

participantes)

• Brotes alimentarios (no estiman los individuos sanos)

• Estudios en animales (extrapolación a humanos)

• In vitro (correlación con respuestas in vivo)

• No establecen variaciones en cepas

Modelos Dosis-Respuesta

• Dos tipos de modelos:

• Dosis infecciosa mínima (threshold model)

• Única célula (non-threshold model or one-hit)

• Modelos con ‘threshold’ usados para patógenos

que producen toxinas (S. aureus, C. botulinum) y

químicos

• Modelos ‘non-threshold’ usados para el resto de

patógenos

• Única célula es capaz de crecer y producir infección

Modelos Dosis-Respuesta

S. B. Dennis, M. D. Miliotis, and R. L. Buchanan. 1999. Hazard characterization/dose–response assessment,

In: Microbiological risk assessment in food processing, Eds. Martyn Brown and Mike Stringer, CRC Press.

Threshold model

Non-threshold model

• Modelo Exponencial el mas usado:

D necesita ser calculada mientras K se encuentra en

literatura

Cada bacteria tiene una probabilidad fija no tiene en

cuenta la interacción patogeno-huesped

Modelo Exponencial

DkeP 1inf

P es la probabilidad de infección tras una ingesta de alimento contaminado

D es la dosis (numero de células consumidas)

k es la probabilidad de que una única célula produzca infección y depende del tipo

de población (menor probabilidad en población general, mayor en ancianos y niños)

Modelo Beta-poisson

• Probabilidad de infección no es fija varia con cada

individuo siguiendo una distribución beta (α, β)

• La dosis de patógeno en un alimento sigue la

distribución de poisson

• 𝑃𝑖𝑛𝑓 = 1 − 1 −𝐷

𝛽

𝛼

• D es la dosis (UFC)

• β,α se pueden encontrar en literatura

Repositorio modelos Dosis-

respuesta • Center for Advancing Microbial Risk Assessment-

Wikipedia (CAMRA-wiki)

• Repositorio de modelos dosis-respuesta para

diferentes patógenos

• β = N50*(21/α-1)

3. Evaluación a la exposición

• Estimar la dosis ingerida de patógeno/químico

con el alimento

• Debemos estimar el comportamiento del

patógeno (crecimiento, inactivación,

recontaminación) o el químico (adición,

eliminación, recontaminación)

• Experimentos laboratorio: Obtención de datos

experimentales

• Uso de modelos matemáticos: Modelizar el

comportamiento mediante datos de literatura

3. Evaluación a la exposición:

Diagrama de flujo

• Caracterizar las principales etapas de producción

del alimento

• Estimar para cada modulo:

• Si existe crecimiento, inactivación o recontaminación del

patógeno

• Si existe adición, reducción o recontaminación del

químico

• Estimar las condiciones del alimento y de cada etapa

(temperatura, pH, aw)

Ejemplo: Leche pasteurizada

Cual de estas etapas permitirá

el crecimiento, adición,

reducción, inactivación o

recontaminación del

patógeno/ químico?

H0 - ∑R + ∑A+C < OR o OIA

DEFINICIONES

ECUACIÓN CONCEPTUAL DE LA ICMSF, 2007. Libro 7

H0 •Nivel inicial de peligro

∑R •Reducción total (inactivación o remoción)

∑A+C •Incremento total (aumento o contaminación)

OR •Objetivo de rendimiento

OIA •Objetivo de inocuidad alimentaria

Todos los parámetros en unidades logarítmicas (1 log son 10 células)

• Cinéticas de crecimiento/inactivacion

• Pathogen modeling program

• http://pmp.arserrc.gov/PMPOnline.aspx

• COMBASE

• http://www.combase.cc/index.php/en/

• Ajuste de datos de crecimiento/inactivacion a modelos predictivos:

• DMFit (Excel add-in)

• http://www.combase.cc/index.php/en/

• GinaFit (Excel add-in) http://cit.kuleuven.be/biotec/downloads.php

3. Evaluación a la exposición:

cinéticas microbianas

Ejercicio COMBASE: Listeria

jamón de cerdo cocido

• Concentración inicial Listeria: 0.1 log UFC/g

• Inactivación cocido: 5 log UFC

• Recontaminación tajado: 1 log

• Características jamón: 1% sal, 100 ppm nitritos

• Vida útil: 20 días a 4°C

• Legislación: 100 UFC/g

• Cumplirá la legislación?

• Que pasa si reducimos el porcentaje de sal a

0.5% y nitritos a 50 ppm?

Ejercicio COMBASE: Etapas

crecimiento alimento • Para cada etapa del proceso con crecimiento:

• Estimar la concentración del patógeno al inicio y al

final de la etapa dependiendo de la temperatura y

tiempo

• Estimar el incremento de patógeno que se produce

en cada etapa

• Datos de consumo:

• Numero de raciones consumidas por una población en un año

• Tamaño de la ración (g)

• Población: general, inmunocomprometidos (ancianos, niños, embarazadas)

3. Evaluación a la exposición:

patrones de consumo

Ejercicio: Dosis Listeria consumo

leche cruda • En EEUU algunas personas creen que la leche

cruda tiene propiedades milagrosas y la

pasteurización las destruye

• La leche cruda puede estar contaminada con

Listeria

• Cual es la dosis (UFC) de Listeria que la población

puede consumir con la leche cruda?

• Datos:

• Concentración inicial: 1 log

• Crecimiento en leche-10°C durante 48 h

• Tamaño de la ración: 100 mL

4. Caracterización del riesgo

• Cual es el riesgo para la población?

• Probabilidad de enfermedad

• Numero de casos por año

• DALY: Años de vida ajustados-Disability-adjusted life year

(DALY) es una medida del impacto global de una

enfermedad expresado como el numero de años perdidos

debido a una enfermedad, discapacidad o muerte

• DALY permite comparar el impacto en salud publica

de la presencia de patógenos, virus y químicos

• 1 valor de DALY = 1 año de enfermedad o 1 año perdido debido a

muerte prematura

Si un niño de 3 años muere debido a una ETA, el valor de DALY debido a la

enfermedad es = (70 – 3) = 67 años (70 es la esperanza de vida )

Única exposición versus múltiples

exposiciones

• Pinf es la probabilidad de infección tras una única

ingesta

• Para estimar el numero total de casos de

infección en una población se debe multiplicar la

probabilidad individual por el numero total de

muestras contaminadas consumidas en una

población

E. coli O157:H7 en lechuga

• Cual es el riesgo para la población chilena de

consumir lechuga contaminada por E. coli?

• Que situación tendrá mas riesgo de los dos

casos presentados?

Datos necesarios • Prevalencia y contaminación inicial de la lechuga

• Caso 1: 30% de las muestras tienen una concentración

de 1 log

• Caso 2: 1% de las muestras tienen una concentración de

3 log

• Reducción durante el lavado

• Reducción de 2 log

• Consumo

• 150 g por ración

• Modelo dosis-respuesta

• Exponencial: k=9.7E-9

• Frecuencia consumo

• 3 veces por semana

Determinístico vs. Probabilístico

• Determinístico: Uso de valores medios

• Solo caso ideal y peor escenario

• No tiene en cuenta la variabilidad

• Probabilístico: Uso de distribuciones

• Permite incluir todos los posibles escenarios

• Tiene en cuenta la variabilidad y la incertidumbre

Distribución de probabilidad

• Función que describe todos los posibles valores

que una variable puede tomar y la probabilidad

asociada (normal, triangular, beta, poisson, etc.)

• Tiene en cuenta la variabilidad y la incertidumbre

del proceso (rango de condiciones)

Distribución Normal

Puede tomar cualquier valor (-∞ a +∞). Se usa para

ajustar datos biológicos pero puede tomar datos

negativos. Si para datos en forma log.

Media y desviación estándar

Risknormal (media, desv

estandar)

Distribución Uniforme

Se usa cuando solo conocemos el valor mínimo y

máximo. Cualquier valor del rango tiene la misma

probabilidad de ocurrir. Se usa cuando se tienen

pocos datos.

Riskuniform (min, max)

Distribución Triangular

Se usa cuando tenemos el valor mínimo, el

mas probable y el máximo. Se usa para

modelar datos de expertos o datos de

consumo.

Risktriangular (min,

mas probable, max)

Distribución Beta-Pert

Mismos valores que la triangular. Tiene una

forma que se acerca mas al proceso biológico.

Riskpert (min, mas

probable, max)

Simulación Monte Carlo

• Método que aleatoriamente toma valores de una

distribución para obtener una nueva distribución a

través de miles de iteraciones.

• Nuestro resultado final será una distribución en vez

de un único valor

E. coli O157:H7 en lechuga

Probabilístico-@Risk • Cual es el riesgo para la población chilena de

consumir lechuga contaminada por E. coli?

Datos • Prevalencia y contaminación inicial de la lechuga

• Prevalencia: 5%

• Concentración: Min -1 log, Mas probable 0.5 log, Max 2

log

• Reducción tras el lavado

• Reducción: 2-4 log

• Consumo

• Min 50 g, Mas probable 100 g, Max 150 g por ración

• Modelo dosis-respuesta

• Exponencial: k=9.7E-9

• Frecuencia consumo

• 1, 3 y 5 veces por semana

FDA-iRISK

• FDA-iRISK es una herramienta web abierta y

gratuita que permite realizar una evaluación de

riesgos cuantitativa

• Se basa en los distribuciones y simulación Monte

Carlo que hemos visto en la presentación de hoy

‘De la Granja a la Mesa’

Farm

•Initial contamination

Production process

•Inactivation

Distribution

Storage

•Growth

Consumption

•Growth

Final concentration

•Dose-response

RISK

•Probability of infection

•Number of cases

•DALY value

CHEN, Y., DENNIS, S.B., HARTNETT, E., PAOLI, G., POUILLOT, R., RUTHMAN, T.

AND WILSON, M. 2013. FDA-iRISK—A Comparative Risk Assessment System

for Evaluating and Ranking Food-Hazard Pairs: Case Studies on Microbial

Hazards. Journal of Food Protection, 76, 3, 376–385.

Ejercicio iRISK: E. coli O157:H7 in

vegetales de hoja

• Estimar el impacto en salud publica por la

presencia de E. coli O157:H7 en vegetales de hoja

en Chile

• Utilizaremos los mismos valores del ejemplo

anterior

• Utilizaremos CAMRA-wiki para el modelo dosis-

respuesta

• Ampliaremos los escenarios al consumidor y

supondremos que el 50% lava la lechuga antes de

consumir

Arsénico en vegetales de hoja:

Riesgo químico • Usaremos iRISK-FDA para estimar el riesgo de

la presencia de arsénico en la lechuga

• Usaremos un modelo lineal con una pendiente

de 3.67 mg/kg/dia-1 (EPA, 2003)

• La prevalencia será del 50%

• La concentración en lechuga (0.415 mg/kg,

FOSCOLLAB)

• El resto de datos serán los mismo de los

mostrados anteriormente

Valores de DALY

• Que escenario tendrá mayor riesgo, E. coli

O157:H7 o arsénico en lechuga?

Análisis Coste-beneficio

• Se basa en elegir la opción de gestión que

maximice la mitigación del riesgo minimizando

el coste de inversión y el impacto social

• Comparar con el escenario creado en iRISK en

base a diferentes opciones de gestión en base

a:

• Máxima reducción del numero de casos/ valor DALY

• Invirtiendo el mínimo capital

• Facilidad de implementación

Ejercicio: Coste-beneficio

opciones de gestión • Coste de producir un kilo de lechuga: 10

céntimos $/kg. En Chile se producen

200,000,000 kilos del alimento al año.

• Irradiación: Elimina 3-5 log del patógeno

(99.9%). El coste de procesado se incrementa

en un 200%

• Implementación de HACCP: El gobierno quiere

implementar el programa con un coste de

$2,000,000. Se prevé que la prevalencia del

patógeno se reducirá en un 50%

Que decisión tomar?

Factores sociales

• A la hora de implementar una medida es

importante tener en cuenta los factores

sociales:

• Facilidad de implementación

• Aceptación del consumidor

• Importante tener una buena comunicación

• Elaborar encuestas para conocer la reacción

de los consumidores