<Les prélèvements d’échantillons et les analyses connexes sont souvent à l'honneur lorsque les agents pathogènes causent des maladies dans la plupart des produits alimentaires. Un prélèvement d’échantillon inadéquat avec des analyses est souvent identifié comme la cause de la maladie alors qu'en fait, les analyses n'atténuent pas les problèmes de sécurité des aliments. Le prélèvement d’échantillon et les analyses combinés sont un outil d'évaluation qui peut détourner certaines matières affectées, mais son pouvoir de réduction n'est pas comparable à celui des mesures préventives pour réduire le risque de la présence d’un agent pathogène. Les programmes de prélèvements réussis doivent tenir compte de la sensibilité nécessaire et de la capacité de représenter les lots évalués, qui font partie d'une évaluation «adaptée à l'usage». Ce dernier aspect concerne l'exactitude de toute évaluation unique qui est critique si les prélèvements et les analyses sont utilisés pour détourner des matières affectées.
Il existe de nombreux exemples récents où la sensibilité et la précision des méthodes de prélèvements ont été améliorées face aux défis liés aux agents pathogènes. Le Leafy Green Marketing Agreement intègre des analuses accrus de matières premières dans ses directives pour les légumes verts à feuilles. L'industrie des amandes a élaboré des directives pour les prélèvements et les analyses de Salmonella. Les produits de compost sont de plus en plus surveillés. La recherche concernant les agents pathogènes dans diverses eaux continue d'explorer des prélèvements plus importants pour la recherche et l’identification d’agents pathogènes bactériens et Cyclospora. Tous ces changements reflètent les efforts déployés pour réduire ou maîtriser les dangers liés à la sécurité des aliments et améliorer les méthodologies. Malheureusement, les risques pour le consommateur associés à ces dangers microbiologiques sont considérablement amplifiés par la grande exposition des consommateurs aux produits concernés ou aux matériaux affectés par la contamination. Certains considèrent ces améliorations comme l'évolution réussie des prélèvements et des méthodes d'essai associées. Je préfère les considérer comme un retour à la science car ils sont une meilleure application de vérités connues depuis des décennies, voire plus.
Toutes ces améliorations reflètent l'application de vérités connues par la plupart des scientifiques de la sécurité des aliments. Je présente ici quatre de ces vérités :
1. La sensibilité ou la limite de détection d'un plan de prélèvements est liée à la quantité de matières analysées.
2. Le nombre de prélèvements ou de prises est intrinsèquement lié à l'exactitude de toute évaluation dérivée d'un prélèvement, à moins que le lot ne soit connu pour être homogène comme pour un liquide bien mélangé.
3. Sans connaissance a priori, le meilleur échantillon est un échantillon aléatoire où tous les spécimens d'un lot ont la même probabilité d'être sélectionnés.
4. Un résultat négatif ou un événement de non-détection ne montre pas qu'un lot est exempt de contamination mais fournit seulement une mesure de confiance qu'il est inférieur à la limite de détection.
Récemment, il a été rappelé à l'industrie que sûr et non sûr (safe and unsafe) ne sont pas de simples conditions binaires. La sécurité absolue est impossible. En tant qu'industrie, toutes les personnes impliquées dans la chaîne d'approvisionnement alimentaire doivent chercher à minimiser les risques pour se rapprocher aussi pratique et possible de la sécurité sanitaire. Il existe de nombreux outils pour évoluer vers la sécurité sanitaire, notamment l'analyse des causes profondes, la modélisation quantitative des risques, l'analyse des dangers - points critiques pour leur maîtrise (HACCP), les mesures préventives de maîtrise, les bonnes pratiques de fabrication, les procédures opérationnelles de nettoyage et de désinfection, etc. Ces programmes sont guidés par la connaissance, l'information et les données. Ces données proviennent généralement d'évaluations basées sur les prélèvements lorsque les résultats sont analysés et appliqués.
Si un échantillon aléatoire est supposé, un calcul simple donne une courbe de fonctionnement où la probabilité de détection augmente avec le niveau de contamination. Ce calcul prédit avec précision la probabilité moyenne de détection si chaque unité de contamination peut être supposée indépendante; aucun échantillon ne contient plus d'une unité de contamination même lorsque la contamination est hétérogène. Une unité de contamination peut être considérée comme une cellule ou une unité formant colonie selon la méthode d’analyse. Cela ne signifie pas qu'un lot donné sera détecté ou accepté, mais simplement que le niveau de détection moyen de toute contamination est connu. La plupart des personnes comprennent que les dés sont généralement très justes. La probabilité d'apparition d'un nombre est de 1/6 lorsqu'aucun biais n'est introduit. Plus il y a de lancers, plus la distribution observée sera proche de cette attente. En goûtant beaucoup d’aliments, nous sommes confrontés au même défi. Nous connaissons la probabilité de détection à n'importe quel niveau de contamination, mais la détection réelle de la contamination dans un lot donné n'est pas assurée. Il y a toujours une part d'incertitude.
Le cas extrême d'une source ponctuelle très contaminée est souvent évoqué comme un défi pour un programme d'échantillonnage. Si une telle contamination est grave, elle viole probablement la promesse d'indépendance car les spécimens affectés contiennent plus d'une unité de contamination. Dans de tels cas, la taille de la source ponctuelle par rapport à la taille du lot peut être utilisée pour fournir une courbe de fonctionnement. La contamination doit être échantillonnée pour être détectée. Certains cas intermédiaires doivent être abordés avec des probabilités conditionnelles où la probabilité d'échantillonnage La contamination est utilisée conjointement avec la probabilité de détection.
Il y a eu à juste titre une discussion sur les schémas d'échantillonnage et le nombre de spécimens ou de prises qui composent les échantillons. De telles considérations sont très importantes lorsqu'il y a hétérogénéité dans la distribution de la contamination. Les efforts pour spécifier des modèles spécifiques ne sont utiles que dans la mesure où ils aident à approcher un échantillon vraiment aléatoire, à moins qu'il n'y ait une connaissance a priori de l'hétérogénéité. L'augmentation du nombre de spécimens augmente la probabilité d'échantillonner un cluster lorsqu'il existe une hétérogénéité dans la mesure où chaque spécimen peut être considéré comme indépendant. Récemment, des techniques d'échantillonnage agrégé ont été mises en œuvre pour augmenter considérablement le nombre effectif d'échantillons en prélevant la couche superficielle de grandes portions du lot. Étant donné que l'on s'attend à ce que l'erreur soit proportionnelle à la racine carrée du nombre d'échantillons, la précision d'une détermination sera grandement améliorée par l'échantillonnage agrégé. Le Food Safety and Inspection Service du ministère de l'Agriculture des États-Unis a autorisé une technique d'échantillonnage agrégée brevetée pour remplacer la méthode d'excision traditionnelle de prélèvements de parures de viande bovines (brevet américain 10 663 446 attribué à FREMONTA, Fremont, Californie). Des avantages similaires peuvent être anticipés dans d'autres aliments protéinés, fruits et légumes, noix écalées et produits en poudre où la contamination n'est pas uniforme et présente à la surface du produit.
Il est essentiel de comprendre les données fournies par un plan d'échantillonnage et les évaluations connexes. La qualité de l'information doit correspondre au besoin. Des programmes d'échantillonnage inadéquats peuvent apporter un confort émotionnel et une acceptation, ce qui peut conduire à la maladie et à la perte de confiance des consommateurs.
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