Fares, Almabrouk (2007) Risque de salmonellose humaine liée à la consommation de fromage à pâte molle au lait cru : développement d’un modèle pour l’appréciation quantitative du risque. Doctorat Epidémiologie, ENVA,UEAR, Unité d’epidémiologie et d’analyse des risques, AgroParistech 2007AGPT0051 p.250.
Plein texte disponible en tant que :
|
|
Résumé
Les salmonelles sont l'une des causes les plus importantes de maladie transmise par les
produits laitiers crus. L'appréciation du risque associé à la consommation de ces produits est
nécessaire et la méthode la plus appropriée pour réaliser ce but est l'utilisation du processus
d'analyse de risque qui associe les microbes pathogènes dans l’aliment au problème de santé
publique. Le but principal de cette thèse est donc d'évaluer quantitativement le risque de
salmonellose humaine lié à la consommation de Camembert fromage au lait cru. Les lacunes
qui sont en général identifiées pour l’appréciation des risques sont le manque de données
quantitatives sur les microbes pathogènes contaminant les aliments. Donc, comme premier
objectif de cette thèse, nous avons developeé une méthode rapide, sensible et fiable pour la
quantification des salmonelles dans le lait artificiellement contaminé. La méthode a combiné
les principes de la méthode du nombre-le plus-probable (NPP) avec une analyse PCR en
temps réel. Avec cette analyse (NPP-PCR en temps réel) fiable niveau de la contamination (1-
5 ufc/mL) du lait peut être énuméré après 8 h d'enrichissement non-sélectif dans l'eau peptone
tamponée. Toutes les valeurs de nombre le plus probable ont bien correspondu au niveau
estimé de contamination des salmonelles inoculées dans des échantillons de lait. Afin
d'évaluer l'utilité de cette analyse de quantification, nous l’avons appliquée aux échantillons
naturellement contaminés de lait de tank d’exploitations laitières situées dans l’Ouest de la
France. Huit (2,68%) des 299 échantillons de lait de tank étaient trouvés positifs, avec des
comptes estimés de nombre plus probable s'étendant de 3,7 à 79,2 /mL de lait. En dépit des
problèmes d'inhibition observés avec quelques échantillons de lait, l'application de l'analyse
par PCR en temps réel pour mesurer des salmonelles dans le lait cru s’est avérée être rapide,
facile à exécuter et extrêmement sensible. Dans l'appréciation des risques potentiels liés aux
salmonelles dans le lait cru et les produits à base de lait cru il était nécessaire d'examiner la
vii
capacité des salmonelles à se développer dans le lait. Par conséquent, nous présentons dans
cette thèse des modèles primaires et secondaires décrivant mathématiquement la croissance
des salmonelles (S. Typhimurium et S. Montevideo) dans le lait à température constante
pendant différentes périodes d'incubation. Le modèle logistique avec délai a été employé pour
décrire la croissance des salmonelles en fonction du temps. Les taux de croissance spécifiques
de S. Typhimurium et de S. Montevideo différent selon le sérotype et la température. Les taux
de croissance maximum ont été alors modélisés en fonction de la température en utilisant le
modèle cardinal secondaire de Rosso. Les valeurs cardinales obtenues avec S. Typhimurium
et S. Montevideo étaient: Tmin 3,02, 3,40 ; Topt 38,44, 38,55 et Tmax 44,51, 46,97°C,
respectivement. À la température optimum de croissance (Topt) les taux de croissance
maximum étaient 1,36 et 1,39 log10 ufc/h-1 pour S. Typhimurium et S. Montevideo
respectivement. Les modèles primaires et secondaires ont permis de bons ajustements aux
données de croissance avec un pseudo R2 = 0.97-0.99. Un modèle d’appréciation du risque de
salmonellose humaine liée à la consommation de Camembert au lait cru est présentée qui est
basée sur les résultats des objectifs précédemment mentionnés dans cette thèse. Différentes
distributions ont été posées en hypothèse pour des paramètres du modèle et une simulation de
Monte Carlo a été employée pour modeler le processus et pour mesurer le risque lié à la
consommation de la portion de 25 g du fromage. Le 99th percentile du nombre de cellules de
salmonelles dans les portions de 25 g de fromage était 5 cellules à l'heure de la
consommation, correspondant à 0,2 cellule des salmonelles par gramme. Le risque de
salmonellose par portion de 25 g est compris entre 0 et 1,2 × 10-7 avec une médiane de 7,4 ×
10-8. Pour 100 millions de portions de 25g, le nombre de cas de salmonellose prévue par le
modèle est en moyenne de 7,4. Quand la prévalence est réduite dans le modèle d’un facteur de
10, le nombre de cas par 100 millions de portions est réduit à moins de 1 cas. En dépit des
limites et des données manquantes, nous avons démontré l'avantage de l’appréciation du
viii
risque non seulement comme outil d’évaluation de risque mais également comme dispositif
d’aide à la prise de décision et à la gestion des risques.
| Type d'EPrint: | Thèse (Doctorat) |
|---|---|
| Directeur de Thèse: | Cerf, Olivier |
| Date: | 17 Décembre 2007 |
| Jury de Thèse: | Vernozy-rozand, Christine et Hussni, Mohammed et Sanaa, Moez et Millemann, Yves |
| Ecole Doctorale: | ED 435 AGRICULTURE, ALIMENTATION, BIOLOGIE, ENVIRONNEMENTS ET SANTE |
| Discipline: | Epidémiologie |
| Fonds: | AgroParistech |
| Institution: | AgroParistech |
| Laboratoire: | ENVA,UEAR, Unité d’epidémiologie et d’analyse des risques |
| Sujets: | 7. Sciences de la vie et ingénierie du vivant |
| Mots-clés libres: | Salmonelles, PCR en temps réel, Quantification, Lait, Camembert, Appreciation quantitative de risques, Microbiologie previsionnelle, Taux de croissance |
| Code ID: | 3463 |
| Déposé par : | Marina Briffaut |
| Déposé le : | 28 Février 2008 |
Table des Matières
PUBLICATION RIGHTS - iii
(ABSTRACT) - iv
DEDICATION - ix
ACKNOWLEDGMENTS - x
TABLE OF CONTENTS - xi
LIST OF TABLES - xiv
LIST OF FIGURES - xv
LIST OF ABBREVIATIONS - xvii
Chapter 1: Introduction - 1
Background / Problem Statement - 2
Thesis objectives - 14
Personal objectives - 14
Research objectives - 14
Thesis outline - 15
References - 17
Chapter 2: Literature Review - 22
Salmonella general characteristics - 23
Detection, isolation, and quantification of Salmonella in food - 24
Salmonella surveillance and monitoring programs - 33
French Surveillance systems - 34
Selected international surveillance systems in public health and food safety programs: - 37
Implication of milk and milk products in Salmonella outbreaks - 38
Growth of Salmonella in dairy products - 46
Risk assessment and Salmonella - 51
References - 57
Chapter 3: Combination of Most-Probable-Number Method with LightCycler real-time PCR assay
(MPN-real-time PCR) for Rapid Quantification of Artificially Contaminated Salmonella in Milk Samples
- 76
Abstract - 77
1. Introduction - 79
2. Materials and methods - 81
2.2. Specificity of the real-time PCR assay - 81
2.4. Artificial contamination of milk - 82
2.5. DNA extraction procedures - 83
2.6. SYBR Green real- time PCR assay - 84
3. Results - 85
3.1. Optimization of real-time PCR assay - 85
xii
3.2. Specificity of real-time PCR primers - 85
3.3. Detection limits in pure cultures - 86
3.4. Detection of Salmonella from artificially contaminated milk samples - 86
3.5. Confirmation of real-time PCR products by DNA melting temperature analysis - 87
3.6. Enumeration of Salmonella in artificially contaminated milk samples - 87
4. Discussion - 88
References - 93
Chaptre 4: Application of MPN-real-time PCR Assay for Quantification of Salmonella in Bulk Tank Milk
samples - 107
Abstract - 108
1. Introduction - 110
2. Materials and methods - 112
2.1. Dairy herds - 112
2.2. Detection of Salmonella by LightCycler real-time PCR - 113
2.3. Enumeration of Salmonella by MPN-real-time PCR - 113
2.4. DNA extraction - 114
2.5. LightCycler real-time PCR assay - 114
2.6. Isolation of positive colonies from raw milk samples - 115
3. Results - 116
4. Discussion - 117
References - 121
Chapter 5: Growth of Salmonella in Artificially Contaminated Milk Samples Stored at Different Times
and Temperatures - 126
Abstract - 127
1. Introduction - 129
2. Materials and methods - 130
2.1. Bacterial Strains - 130
2.2. Inoculum preparation - 130
2.3. Sample preparation, and inoculation - 130
2.4. Incubation temperatures, sampling time and bacterial enumeration - 131
2.5. Primary Model - 132
2.6. Secondary Model - 132
2.7. Primary Model Fitting - 133
2.8. Secondary Model Fitting - 133
3. Results and discussion - 134
3.1. Primary modelling curve fitting - 134
3.2. Secondary Model (Cardinal Temperatures) - 136
References - 147
Chapter 6: Quantitative risk assessment of human salmonellosis linked to the consumption of Camembert
cheese made from raw milk - 150
Abstract - 151
1. Introduction - 153
2. Materials and methods - 154
2.1 Hazard identification - 154
2.2. Exposure assessment - 155
2.2.1. Collection of data on raw milk contaminated by Salmonella - 155
2.3. Cheese processing - 158
2.4. Growth model - 159
2.4.1. Growth of Salmonella during cheese ripening to consumption - 160
xiii
2.5. Number of Salmonella in cheese - 162
2.6. Control programs of Salmonella at farms - 162
2.7. Dose-response model - 163
2.7.1. Probability of illness - 164
2.8. Risk characterization - 164
3. Results - 167
3.1. Milk contamination - 167
3.2. Cheese contamination - 168
3.3. Risk of salmonellosis - 170
4. Discussion - 171
References - 175
Chapter 8: General Discussion and Conclusion - 179
Detection and quantification of Salmonella in milk - 180
Predictive modelling of Salmonella growth in milk - 185
Risk assessment model - 187
References - 189
Appendix - 227
Vita - 250
Administrateurs de l'archive uniquement : éditer cet enregistrement