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Development of a dynamic growth-death model for Escherichia coli O157:H7 in minimally processed leafy green vegetables

McKellar, R.C. et Delaquis, P.J. (2011). « Development of a dynamic growth-death model for Escherichia coli O157:H7 in minimally processed leafy green vegetables. », International Journal of Food Microbiology, 151(1), p. 7-14. doi : 10.1016/j.ijfoodmicro.2011.07.027  Accès au texte intégral (en anglais seulement)

Résumé

Escherichia coli O157:H7, qui contamine parfois les fruits et légumes frais, peut, dans les légumes-feuilles très peu transformés, présenter un important risque pour la santé. Pour évaluer les risques de façon quantitative, il faut un bon modèle de prévision qui tienne compte tant de la croissance que de la mortalité massive de ce pathogène selon les différentes conditions de température des processus de transformation, d’entreposage et de transport. Les données que nous avons utilisées sur le comportement du pathogène sur la laitue et les épinards fraîchement coupés proviennent de la littérature scientifique (graphiques numérisés, tableaux) ou de communications personnelles. Nous avons ajusté une fonction de croissance en trois phases aux données de 13 études et dérivé une un modèle de racine carrée pour la vitesse de croissance (μ) en fonction de la température : μ = (0,023*(température-1,20))2. Nous avons incorporé la variabilité des données publiées dans le modèle de croissance en utilisant la régression pondérée et des limites de prévision de 95%. Nous avons aussi ajusté une fonction log-linéaire de mortalité massive aux données de 13 études, et les constantes de vitesse résultantes ont été ajustées à une distribution log-normale décalée (moyenne : 0,013; écart type : 0,010; décalage : 0,001). En comparaison des nouvelles données publiées, le modèle combiné de croissance-mortalité a permis de prédire de façon fiable le comportement du pathogène tant en conditions isothermes que non isothermes. En incorporant la variabilité, nous avons amélioré le modèle par rapport aux modèles existants et il s’avère efficace pour l’évaluation quantitative des risques.

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