江榮花,董慶利,*,周少君,朱海明,鄧志愛,何潔儀, 鄧小玲,陳秋霞,潘明亮,李碧瓊,李迎月,余 超

(1.上海理工大學醫(yī)療器械與食品學院,上海 200093; 2.廣東省疾病預防控制中心,廣東廣州 510300; 3.廣州市疾病預防控制中心,廣東廣州 510000; 4.清遠市疾病預防控制中心,廣東清遠 511500)

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基于波士頓矩陣的香腸中單增李斯特菌半定量風險評估

江榮花1,董慶利1,*,周少君2,朱海明2,鄧志愛3,何潔儀3, 鄧小玲2,陳秋霞2,潘明亮4,李碧瓊4,李迎月3,余 超3

(1.上海理工大學醫(yī)療器械與食品學院,上海 200093; 2.廣東省疾病預防控制中心,廣東廣州 510300; 3.廣州市疾病預防控制中心,廣東廣州 510000; 4.清遠市疾病預防控制中心,廣東清遠 511500)

為使檢測數(shù)據(jù)結(jié)果呈現(xiàn)更為直觀并減少數(shù)據(jù)短缺造成的不確定性,本文采用波士頓矩陣法對低溫香腸中單增李斯特菌進行風險評估。首先根據(jù)檢測結(jié)果計算出實際檢出率,并借助@Risk軟件定義β分布,以95%置信區(qū)間的概率作為可能性檢出率,進而基于波士頓矩陣理論構(gòu)建單增李斯特菌檢出率的風險矩陣,并據(jù)此判斷樣品風險大小。結(jié)果顯示:在低溫香腸生產(chǎn)各階段中,各檢測樣品受單增李斯特菌污染風險高低依次為:原輔料>中間產(chǎn)品>生區(qū)環(huán)境>熟區(qū)環(huán)境。結(jié)果證實波士頓矩陣法可以較好地對單增李斯特菌檢出率進行半定量風險評估,并為風險管理者提供決策借鑒。

波士頓矩陣法,單增李斯特菌,低溫香腸,風險評估

即食熟豬肉制品是一類無需加熱處理便可食用的食品,主要包括熏煮香腸火腿、醬鹵肉、熏燒烤肉、發(fā)酵肉等,因其味道鮮美、食用方便,深受消費者喜愛[1]。雖然即食熟肉制品經(jīng)加熱烹制后各致病菌檢出率均有所降低,但其在生產(chǎn)、運輸及消費過程中容易發(fā)生食源性致病菌污染,食源性致病菌污染容易引起食品安全事故[2]。為降低食源性致病菌交叉污染造成的危害,對即食熟肉制品進行風險評估研究顯得尤為重要。

由于我國食源性致病菌監(jiān)測信息不完善,較多情況下開展完整的定量風險評估難以實現(xiàn),此外,定性風險評估的數(shù)據(jù)利用率低、信息量少[3],所以風險評估通常以半定量方式進行。董慶利等[4]借助風險可能性和風險損失度構(gòu)建風險矩陣對即食食品中單增李斯特菌進行半定量風險評估,有效降低了即食食品風險評估的局限性。周少君等[5]采用經(jīng)驗判斷、專家評議、Delphi 專家咨詢等方法,結(jié)合食品風險評估理論,建立了基于半定量風險評估的風險分級方法,為開展定量風險評估打下科學基礎(chǔ)。半定量風險評估通常使用評分或賦值的方式對風險發(fā)生的可能性及嚴重程度進行計算或描述。此外,半定量風險評估亦可借助風險評估軟件實現(xiàn),如澳大利亞塔斯馬尼亞大學開發(fā)的Risk Ranger軟件,此軟件通過結(jié)合文獻材料和檢測數(shù)據(jù)設(shè)定11個問題的參數(shù)進行風險評估[6],已被廣泛應用于食品安全風險評估領(lǐng)域,但研究表明使用Risk Ranger軟件進行半定量風險評估具有較大的不確定性。Risk Ranger軟件中部分問題需要使用者結(jié)合文獻資料進行估計,估計值包含主觀因素,可能和實際情況存在差異。

波士頓矩陣法(Boston Matrix)[7],是由美國著名管理學家布魯斯·亨德森于1970年首創(chuàng)的一種用來分析和規(guī)劃企業(yè)產(chǎn)品組合的方法[8]。波士頓矩陣法起初是用于研究企業(yè)如何在市場中競爭的管理學理論,近年來,波士頓矩陣法與現(xiàn)代風險導向?qū)徲嬂碚揫9]結(jié)合形成波士頓矩陣半定量風險分析法。劉兆虎等[10]使用波士頓矩陣法將燃氣行業(yè)風險分解為“事故發(fā)生的可能性”和“危害后果或嚴重程度”,并將二者集中于二維數(shù)據(jù)表格中構(gòu)建風險矩陣,采用半定量法賦值,用來衡量和分析風險高低,結(jié)果表明波士頓矩陣法適用于燃氣行業(yè)的風險評估工作。波士頓矩陣法結(jié)果呈現(xiàn)直觀且對資料要求不嚴,可有效避免因數(shù)據(jù)短缺造成的不確定性,被廣泛應用于項目管理、計劃和企業(yè)戰(zhàn)略等領(lǐng)域。但是波士頓矩陣法尚未在食源性風險領(lǐng)域開展研究,因此在食源性風險領(lǐng)域研究的可行性還有待明確。

本文采用波士頓矩陣法將低溫香腸中單增李斯特菌實際檢出率及可能性檢出率集中于二維數(shù)據(jù)表格中,構(gòu)建風險矩陣,以此對廣東省某公司低溫香腸的生產(chǎn)加工過程進行風險評估。為科學評估食品中單增李斯特菌陽性檢出情況提供理論參考。

1 材料與方法

1.1 數(shù)據(jù)來源

檢測結(jié)果數(shù)據(jù)來源于廣東省某公司低溫香腸的生產(chǎn)加工過程。圖1為典型的低溫香腸生產(chǎn)加工過程。

圖1 低溫香腸生產(chǎn)加工過程Fig.1 The production process of chilled sausage

圖1生產(chǎn)加工過程按樣品屬性可分為六類,具體包括:原輔料(解凍、修整、絞肉)、中間產(chǎn)品(煙熏蒸煮)、成品(包裝)、終產(chǎn)品(成品裝箱)、生區(qū)環(huán)境(原輔料驗收)、熟區(qū)環(huán)境(配味、斬拌、灌制、冷卻、金屬探測、二次殺菌),圖中未標注階段均為常溫下操作過程。

1.2 單增李斯特菌檢測方法

低溫香腸各階段樣品帶菌量按國標法GB4789.30-2010《食品安全國家標準 食品微生物學檢驗單核細胞增生李斯特氏菌檢驗》[11]進行定量。

1.3 單增李斯特菌檢出率的β概率分布

通過當前實際取樣檢測數(shù)值推測廣東省低溫香腸單增李斯特菌分布的概率情況。陽性率推測總體符合β函數(shù)的概率分布,β(α1,α2)表達式中β分布,具有形狀參數(shù)α1和α2,一般對應著:

α1=S+1,α2=n-S+1

式中:n是當前取樣數(shù);S是陽性檢出數(shù)。以@Risk5.5軟件(美國Palisade公司)定義β分布,即可得到95%置信區(qū)間的概率[12]。

1.4 檢出率的分布擬合

應用Microsoft Excel 2010軟件對檢測數(shù)據(jù)結(jié)果進行統(tǒng)計,并采用@Risk5.5軟件對統(tǒng)計結(jié)果進行最佳分布擬合,同時根據(jù)檢驗結(jié)果選擇最適分布。

為探究廣東省整體低溫香腸中單增李斯特菌分布情況,采用@Risk5.5軟件中蒙特卡羅(Monte Carlo)抽樣方法[13-14]對單增李斯特菌檢出率進行10000次迭代抽樣,并用概率分布的形式對低溫香腸中單增李斯特菌的污染水平進行描述。

1.5 檢出率波士頓矩陣的構(gòu)建

為使檢測數(shù)據(jù)結(jié)果更為直觀地呈現(xiàn)并減少數(shù)據(jù)短缺造成的不確定性,矩陣僅考慮單增李斯特菌的實際檢出率及檢出可能性。實際檢出率可體現(xiàn)低溫香腸現(xiàn)有風險大小;檢出可能性則是對其未來風險的預測。所以本文選擇實際檢出率作為橫坐標、檢出可能性作為縱坐標,構(gòu)建二維坐標矩陣。

根據(jù)產(chǎn)品的波士頓矩陣確定分界思想,在檢出率波士頓矩陣區(qū)域的劃分中,確定實際檢出率平均值和檢出可能性平均值的交點為區(qū)域劃分的分界點,然后以此為標準將檢出率波士頓矩陣劃分為四個區(qū)域,形成四個不同類型的風險區(qū)域:微小風險、較小風險、中等風險、重大風險(圖3)。

中等風險:是指處于低實際檢出率、高可能性檢出率的食品。此類食品在此次檢測結(jié)果中檢出率低,但卻存在較大的潛在風險。

重大風險:是指處于高實際檢出率、高可能性檢出率的食品。此類食品在此次檢測結(jié)果中具有高檢出率且存在很大潛在風險,屬于重度危險區(qū)域。

微小風險:是指處于低實際檢出率、低可能性檢出率的食品。此類食品在此次檢測結(jié)果中檢出率低且潛在風險較小,屬于安全區(qū)域。

較小風險:是指處于高實際檢出率、低可能性檢出率的食品。此類食品在此次檢測結(jié)果中檢出率較高但潛在風險較小。

2 結(jié)果與分析

2.1 低溫香腸生產(chǎn)各階段單增李斯特菌分布情況

由表1可知,原輔料受單增李斯特菌污染最嚴重,成品及終產(chǎn)品污染較輕,但由于成品及終產(chǎn)品采樣量較少,難以此結(jié)果作為單增李斯特菌污染的評估靶點。綜合原輔料、中間產(chǎn)品、生區(qū)環(huán)境、熟區(qū)環(huán)境進行分析,其受污染的嚴重程度依次為:原輔料>中間產(chǎn)品>生區(qū)環(huán)境>熟區(qū)環(huán)境。單增李斯特菌對溫度具有極強耐受性,Valeria等[15]對2011-2013薩倫托市(阿普利亞,意大利南部)肉制品中單增李斯特菌檢出率分布進行研究,發(fā)現(xiàn)豬肉火腿中單增李斯特菌檢出率最高可達42.0%,與本文檢測結(jié)果相似。

表1 低溫香腸生產(chǎn)各階段單增李斯特菌分布

Table 1Listeriamonocytogenesdistribution at each stage of chilled sausage

2.2 基于β概率分布獲得的檢出率總體推測平均值

表2 低溫香腸生產(chǎn)各階段單增李斯特菌檢出率的β概率分布結(jié)果(%)

Table 2 Results ofβprobability distribution of theListeriamonocytogenesdetection rate at each stage of chilled sausage(%)

菌種樣品屬性置信區(qū)間(%)510203040506070809095單增李斯特菌原輔料19122627230733937401435476532577中間產(chǎn)品14717521224126829332349384434476生區(qū)環(huán)境15171972172352522729314348377熟區(qū)環(huán)境75488710681211134214711607176194822232463

由表2可知,單增李斯特菌在原輔料、中間產(chǎn)品、生區(qū)環(huán)境、熟區(qū)環(huán)境中95%的置信區(qū)間上陽性檢出可分別達到57.7%、47.6%、37.7%、24.63%。綜上可知,在95%置信區(qū)間,單增李斯特菌在原輔料中檢出率最高。Monika等[16]對波蘭2009～2011年即食香腸中單增李斯特菌及沙門菌的監(jiān)測數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn),單增李斯特菌在原輔料、產(chǎn)品中的檢出率分別為26.1%、1.8%,因此單增李斯特菌在原輔料中檢出率較高,此結(jié)果與本文結(jié)果類似,這可能是由于生產(chǎn)操作條件不利于單增李斯特菌生長的緣故。

2.3 單增李斯特菌檢出率的分布擬合

采用@Risk5.5軟件對低溫香腸中單增李斯特菌檢出率進行最佳分布擬合,所得結(jié)果如圖2所示,Normal(0.25,0.09)可對單增李斯特菌檢出率進行較好描述,檢出率從10.3%(5%置信水平)至40.4%(95%置信水平),均值為25.36%。Mataragas等[17]使用FSO(食品安全目標)對香腸中單增李斯特菌陽性檢出情況進行研究,發(fā)現(xiàn)正態(tài)分布亦可對單增李斯特菌檢出情況進行較好描述,其中高于FSO的概率為0.202%。

圖2 低溫香腸生產(chǎn)各階段單增李斯特菌檢出率的概率分布Fig.2 Probability distribution of Listeria monocytogenes detection rate at each stage of chilled sausage

2.4 基于波士頓矩陣獲得的風險概率矩陣

采用波士頓矩陣對低溫香腸中單增李斯特菌檢出率進行風險分析。由圖3可知,原輔料受單增李斯特菌污染風險最高,熟區(qū)環(huán)境污染較輕,綜合原輔料、中間產(chǎn)品、生區(qū)環(huán)境、熟區(qū)環(huán)境進行分析,其受單增李斯特菌污染風險高低依次為:原輔料>中間產(chǎn)品>生區(qū)環(huán)境>熟區(qū)環(huán)境。Domenico等[18]對10所撒丁島香腸加工廠中單增李斯特菌監(jiān)測數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn),原輔料、中間產(chǎn)品、環(huán)境中單增李斯特菌的檢出率分別為8%、6%、3%,因此其受單增李斯特菌污染風險高低依次為:原輔料>中間產(chǎn)品>環(huán)境,與本文結(jié)果相似。

圖3 低溫香腸生產(chǎn)各階段單增李斯特菌檢出風險Fig.3 The detection risk of Listeria monocytogenes of chilled sausage at each stage of production

3 討論

本文采用波士頓矩陣法將低溫香腸中單增李斯特菌實際檢出率及可能性檢出率集中于二維數(shù)據(jù)表格中,構(gòu)建風險矩陣,對低溫香腸風險進行分析及預測。波士頓矩陣法與采用Risk Ranger軟件進行半定量風險評估的方式相比,具有顯著優(yōu)點,即不僅能對食品中所含食源性致病菌風險進行預測,亦避免因監(jiān)測數(shù)據(jù)短缺造成的不確定性。

本文研究結(jié)果表明,采用波士頓矩陣形式得到原輔料中食源性致病菌檢出風險最高。但已有文獻顯示[16-18],中間產(chǎn)品中食源性致病菌檢出率要高于原輔料。產(chǎn)生上述不同的原因可能如下

菌種不同。已有文獻[16-18]研究的是大腸桿菌、沙門菌在肉制品及加工環(huán)境中的檢出情況,而本文研究的是單增李斯特菌在肉制品及加工環(huán)境中的檢出情況。如在Stavros等[19]對2011～2013年肉制品加工工廠食源性致病菌監(jiān)測數(shù)據(jù)中可以看出,沙門菌在原輔料中的檢出率分別為:6.7%、2.1%、2.5%;單增李斯特菌在原輔料中的檢出率分別為25.0%、23.7%、23.5%。而沙門菌在中間產(chǎn)品的檢出率分別為:14.1%、3.6%、2.6%;單增李斯特菌在中間產(chǎn)品的檢出率分別為:22.0%、13.6%、19.6%。由此可知,在相同的環(huán)境條件下沙門菌在中間產(chǎn)品中檢出率高于原輔料,而單增李斯特菌在中間產(chǎn)品中檢出率則低于原輔料。另外,Valeria等[20]對2008～2014年意大利南部三所肉制品工廠生產(chǎn)車間的食源性致病菌監(jiān)測數(shù)據(jù)亦可得出類似結(jié)論,故菌種不同對產(chǎn)品中食源性致病菌陽性檢出情況有明顯影響。

環(huán)境因素不同。周小紅等[21]研究發(fā)現(xiàn)單增李斯特菌在NaCl濃度為0.5%～3.5%、pH為7.5、生長溫度為37 ℃的條件下生長狀況良好。Miroslav等[22]對風干發(fā)酵香腸中食源性致病菌失活情況進行研究發(fā)現(xiàn),單增李斯特菌在低于66 ℃條件下失活率極低。本文在煙熏蒸煮及二次殺菌環(huán)節(jié)所選溫度均高于73 ℃,且加工過程中使用的NaCl及乳酸鈉對單增李斯特菌具有抑制作用[23],因此中間產(chǎn)品單增李斯特菌檢出率降低。而Mataragas等[24]對意大利發(fā)酵香腸中單增李斯特菌及腸炎沙門菌進行風險控制時發(fā)現(xiàn),在高鹽、低于20 ℃的發(fā)酵溫度環(huán)境條件下,單增李斯特菌生長趨勢不受影響,因此發(fā)酵后中間產(chǎn)品單增李斯特菌檢出率高于原輔料。同時Spilimbergo[25]等測定不同溫度(22、35、45 ℃)條件下,風干火腿加工過程中單增李斯特菌失活情況,研究結(jié)果表明常壓條件下單增李斯特菌均未明顯失活,甚至有增長情況發(fā)生,因此中間產(chǎn)品單增李斯特菌檢出率提高。故由于環(huán)境因素不同,不同產(chǎn)品單增李斯特菌檢出情況亦有可能不同。

4 結(jié)論

本文采用波士頓矩陣法對低溫香腸中單增李斯特菌現(xiàn)有風險進行評估并對其未來風險進行預測,結(jié)果證實低溫香腸生產(chǎn)各階段受單增李斯特菌污染風險高低依次為:原輔料>中間產(chǎn)品>生區(qū)環(huán)境>熟區(qū)環(huán)境,建議工廠加強對原輔料驗收階段監(jiān)管控制,同時波士頓矩陣法可以較好地對單增李斯特菌檢出率進行半定量風險評估,因此,此法在食源性風險研究領(lǐng)域具有一定可行性,風險管理者可借鑒此法開展定量風險評估研究工作。

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Semi-quantitative risk assessment ofListeriamonocytogenesin sausage based on Boston Matrix

JIANG Rong-hua1,DONG Qing-li1,*,ZHOU Shao-jun2,ZHU Hai-ming2,DENG Zhi-ai3,HE Jie-yi3， DENG Xiao-ling2,CHEN Qiu-xia2,PAN Ming-liang4,LI Bi-qiong4,LI Ying-yue3,YU Chao3

(1.School of Medical Instrument and Food Engineering,University of Shanghai for Science and Technology,Shanghai 200093,China; 2.Guangdong Provincial Center for Disease Control and Prevention,Guangzhou 510300,China; 3.Guangzhou Center for Disease Control and Prevention,Guangzhou 510000,China; 4.Qingyuan Center for Disease Control and Prevention,Qingyuan 511500,China)

Inordertomaketheresultsmoreintuitiveandreducetheuncertaintycausedbyshortageofdata,thisstudywasdesignedtoverifythatBostonMatrixcouldbeusedforsemi-quantitativeriskassessment.BostonMatrixwasusedtoevaluateListeria monocytogenesriskinchilledsausage.Theactualdetectionratebasedontestresultswascalculated,thentheβdistributionwasdefinedby@Risksoftware,andtheprobabilityof95%confidenceintervalwasusedasapossibledetectionrate.Moreover,theriskmatrixbasedonBostonMatrixtheorywasestablishedforL. monocytogenesinchilledsausage.ResultsindicatedthattheriskorderofeachtestsamplecontaminatedbyL. monocytogeneswasasfollows:rawmaterials>intermediateproducts>rawenvironmentaldistrict>cookedenvironmental.Inconclusion,thismethodprovedtobefitforsemi-quantitativeriskassessment,andmightbedecision-makingreferenceforriskmanagers.

BostonMatrix;Listeria monocytogenes;chilledsausage;riskassessment

2016-04-08

江榮花(1993-)，女，碩士研究生，研究方向：畜產(chǎn)品安全與質(zhì)量控制，E-mail:truda0726@163.com。

*通訊作者:董慶利(1979-)，男，博士，副教授，研究方向：畜產(chǎn)品安全與質(zhì)量控制，E-mail:dongqingli@126.com。

廣東省省級科技計劃項目社會發(fā)展領(lǐng)域(2015A020218002)；科技部“十二五”國家科技支撐計劃課題項目(2015BAK36B04)；國家自然科學基金(31271896)；上海市科委2015年長三角科技聯(lián)合攻關(guān)領(lǐng)域項目(15395810900)。

TS251

B

1002-0306(2016)19-0262-05

10.13386/j.issn1002-0306.2016.19.043