Occurrence and risk assessment of sesame as an allergen in selected Middle Eastern foods available in Montreal, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Sesame allergy is a public health problem in many countries around the world. The purpose of this study is to determine the occurrence of sesame allergen in unlabelled or labelled free-sesame Middle Eastern foods with or without Precautionary Allergen Labelling (PAL) ‘may contain’ and estimate the risk incurred by the Canadian population allergic to sesame with a focus on products purchased in Middle Eastern grocery stores and bakeries in Montreal, Canada. A total of 571 samples were analysed to determine the level of sesame protein. Of the 571 samples analysed, 19% (109/571) contained sesame (results >LOQ) with concentrations of sesame proteins varying between 0.5 and 1,875 mg kg−1 and 35% (199/571) contained traces (a value between LOD and LOQ). Unpackaged products were found to present the highest proportion of sesame containing samples (36%). For packaged products, 16% (27/173) of samples with PAL and 3% (5/173) without PAL were found to contain sesame. A probabilistic approach was used to estimate the risk incurred by the Canadian consumers allergic to sesame. Our evaluation estimated that 33 to 308 allergic reactions may occur out of 10 000 individuals ingesting one type of bakery product contaminated at a level of 0.6–74 mg kg−1 sesame proteins. The incidence and level of sesame cross-contact reported in this study demonstrate that sesame allergic consumers could react if they ignore the precautionary allergen statements on product labels. Attention to sesame as a potential cross-contact agent and as a priority allergen calls for better management, given the growing interest in this ingredient to be included in food formulations. Enhanced risk management efforts must be coupled with targeted risk communication covering both producers and consumers as to the need to adopt and an approach for the application of precautionary allergen labelling based on risk.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».