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Enregistrement W4251564374 · doi:10.22175/mmb.10677

Heat Resistance in Escherichia coli and its Implications on Ground Beef Cooking Recommendations in Canada

2019· article· en· W4251564374 sur OpenAlexaffabout
Xianqin Yang, F. Tran, M. Klasse

Notice bibliographique

RevueMeat and Muscle Biology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMeat and Animal Product Quality
Établissements canadiensCanadian Cattlemen's AssociationAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEscherichia coliD-valueFood scienceHeat resistanceStrain (injury)PopulationChemistryBiologyMicrobiologyMaterials scienceMedicineBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ObjectivesRecent reports of an extremely heat resistant but non-pathogenic beef Escherichia coli strain, AW 1.7, raised concerns over the adequacy of cooking ground beef to 71°C in Canada. The objective of this study was to assess the adequacy of the current cooking recommendations for ground beef in relation to heat resistant E. coli.Materials and MethodsIn total, 8 potentially heat resistant E. coli strains (4 generic and 4 E. coli O157:H7) from beef along with E. coli AW1.7 were included in this study. Heat resistance of the strains was first evaluated by decimal reductions at 60°C (D60°C-value), the time required to have a log reduction of the bacterial population at 60°C. The more heat resistant strains of each group (E. coli 62 and 68, and E. coli O157 J3 and C37) were further assessed for their heat resistance when grown in Lennox Broth without salt (LB-NS), LB + 2% NaCl and Meat Juice (MJ). Then, the two most heat resistant E. coli O157 strains (J3 and C37) and E. coli AW 1.7 were each introduced to extra lean ground beef (100 g) in vacuum pouches for determination of their D-values at three temperatures, 54, 57, and 60°C, from which a z-value for each strain was derived. The thermal characteristics of all three strains were fed into a predictive model to determine the process lethality of cooking burgers to 71°C with resting for up to 5 min. Finally, inactivation of the most heat resistant E. coli strain AW1.7, assessed in this study and reported in the literature, in ground beef was validated by grilling burgers containing 6.20 ± 0.24 log CFU/g of the organism to 71°C without or with a resting of 3 or 5 min.ResultsThe D60°C-values for these strains varied from 1.3 to 9.0 min, with J3 and AW1.7 being the least and most heat resistant strains, respectively. The D60°C-values for E. coli 62 and 68 were similar and were not affected by growth medium, while the heat resistance of C37, J3 and AW1.7 varied with the growth medium. When heated in extra lean ground beef (100 g) in vacuum pouches, the mean D54°C, D57°C, and D60°C-values were 44.8, 18.6 and 2.9 min for C37, 13.8, 6.9 and 0.9 min for J3, and 40.5, 9.1 6.1 min for AW1.7. The derived z- and D71°C-values were, respectively, 5.0, 5.1 and 7.3°C; and 0.022, 0.008, and 0.156 min. Burger temperatures continued to rise after being removed from heat when the target temperature was reached, by up to 5°C, and resting of 1 min would result in a destruction of 133, 374, and 14 log C37, J3 and AW1.7, estimated from process lethality. When burgers inoculated with AW1.7 were cooked to 71°C, 14 of the 15 burgers yielded no E. coli, while the 15th had a reduction of 4.5 log. Additional resting of 3 or 5 min resulted in complete elimination of AW 1.7.ConclusionIt has been predicted that 2% of E. coli from beef may carry heat resistant genes. The findings in this study, along with the very low level of total E. coli expected in ground beef in Canada, suggest that cooking ground beef to 71°C should be adequate to ensure the safety of such products.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,743
Score d'incertitude au seuil0,830

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,039
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,216 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2019
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