A Review of Outbreaks of Foodborne Disease Associated with Passenger Ships: Evidence for Risk Management
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Foodborne disease outbreaks on ships are of concern because of their potentially serious health consequences for passengers and crew and high costs to the industry. The authors conducted a review of outbreaks of foodborne diseases associated with passenger ships in the framework of a World Health Organization project on setting guidelines for ship sanitation. METHODS: The authors reviewed data on 50 outbreaks of foodborne disease associated with passenger ships. For each outbreak, data on pathogens/toxins, type of ship, factors contributing to outbreaks, mortality and morbidity, and food vehicles were collected. RESULTS: The findings of this review show that the majority of reported outbreaks were associated with cruise ships and that almost 10,000 people were affected. Salmonella spp were most frequently associated with outbreaks. Foodborne outbreaks due to enterotoxigenic E. coli spp, Shigella spp, noroviruses (formally called Norwalk-like viruses), Vibrio spp, Staphylococcus aureus, Clostridium perfringens, Cyclospora sp, and Trichinella sp also occurred on ships. Factors associated with the outbreaks reviewed include inadequate temperature control, infected food handlers, contaminated raw ingredients, cross-contamination, inadequate heat treatment, and onshore excursions. Seafood was the most common food vehicle implicated in outbreaks. CONCLUSIONS: Many ship-associated outbreaks could have been prevented if measures had been taken to ensure adequate temperature control, avoidance of cross-contamination, reliable food sources, adequate heat treatment, and exclusion of infected food handlers from work.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».