Evaluation of Potential Impacts of Free Chlorine during Washing of Fresh‐Cut Leafy Greens on <i>Escherichia coli</i> O157:H7 Cross‐Contamination and Risk of Illness
Notice bibliographique
Résumé
Addition of chlorine-based antimicrobial substances to fresh-cut leafy green wash water is done to minimize microbial cross-contamination during processing. We developed the FDA Leafy Green Risk Assessment Model (FDA-LGRAM) to quantify the impact of free chlorine concentration in wash water during fresh-cut lettuce processing on the extent of water-mediated cross-contamination between shredded lettuce and the associated risk of illness due to exposure to Escherichia coli O157:H7. At different contamination prevalence and levels of E. coli O157:H7 on incoming lettuce heads, the model compared the predicted prevalence of contaminated fresh-cut lettuce packages and the risk of illness per serving between: (1) a scenario where fresh-cut lettuce was packaged without washing; and (2) scenarios involving washing fresh-cut lettuce with different levels of free chlorine (0 ppm, 5 ppm, 10 ppm, 15 ppm, and 20 ppm) prior to packaging. Our results indicate that the free chlorine level in wash water has a substantial impact on the predicted prevalence of contaminated fresh-cut lettuce packages and the risk of illness associated with E. coli O157:H7 in fresh-cut lettuce. Results showed that the required level of free chlorine that can minimize water-mediated cross-contamination and reduce the corresponding risk of illness depended on contamination prevalence and levels of E. coli O157:H7 on incoming lettuce heads. Our model also indicated that the pathogen inactivation rate in wash water via free chlorine was a key model parameter that had a significant impact on the extent of cross-contamination during washing and the predicted associated risk of illness.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».