MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4402540778 · doi:10.1093/jas/skae234.265

79 Microbiological effects of control measures during pork production

2024· article· en· W4402540778 sur OpenAlexaffabout
Xianqin Yang, Hui Wang, Frances Tran, Tim A. McAllister, Kim Stanford

Notice bibliographique

RevueJournal of Animal Science · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMicrobial Metabolism and Applications
Établissements canadiensUniversity of LethbridgeAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProduction (economics)Food scienceControl (management)BiotechnologyAnimal scienceEnvironmental scienceBiologyComputer scienceEconomicsArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The objective of this study was to determine the prevalence of Shiga toxin-producing Escherichia coli (STEC) O157:H7 and efficacy of control measures at a pork processing facility. Outbreaks of E. coli O157:H7 associated with pork, though not common globally, have been reported multiple times in recent years in Alberta. Sampling at a commercial facility processing hogs was carried out at monthly intervals for 11 mo. At the facility, the dressed carcasses are sprayed with 5% lactic acid (LA) and immediately air-chilled after the LA spray. At each sampling time, 14 different types of samples were collected: dirt from the holding pen floor (n = 2), gloves of workers (n = 5), scalding water (n = 1), tonsils (n = 5), cecal material (n = 5), five swabs each from hides of animals after bleeding (HAB), and carcasses after scalding (CAS), before evisceration (CBE), after evisceration (CAE), before LA spray (BLA), after LA spray (ALA), 1h after LA spray (ALA1), 2h after LA spray (ALA2), and after chilling (ACH). All samples were enumerated for total plate count (TPC), Enterobacteriaceae, and E. coli using specific media for each. In addition, an aliquot of each sample was enriched and tested for the presence of the O-antigen gene (rfbE) for E. coli O157 and Shiga toxin-producing gene (stx1/stx2) using real-time PCR. Cultures positive for both rfbE and stx were further plated for the isolation of E. coli O157:H7. Of the 683 enrichment cultures, 12 were positive for both marker genes, from cecal material (n = 2), dirt (n = 4) and HAB (n = 6). However, none of these samples yielded STEC O157 isolates. Of these enrichment cultures, 69, 45 and 32 were positive for stx1, stx2, and both stx genes, respectively. Positive samples were mostly associated with HAB, cecal material and dirt. HAB was most and least contaminated in August/June and December, differing by 1 log unit for TPC (P < 0.05). Enterobacteriaceae and E. coli on HAB were also affected by month of sampling (P < 0.05), but this temporal trend differed from TPC (Table). The numbers for TPC, Enterobacteriaceae, and E. coli all decreased (P < 0.05) as the stage of carcass processing progressed. The overall reduction of TPC and E. coli was 7 and 5 log units, respectively. Scalding, LA spray and air chilling all reduced (P < 0.05) the numbers of indicator bacteria on carcasses. Of the 55 samples each collected from BLA, ALA, ALA1, ALA2, and ACH, 36, 13, 2, 1 and 0 were positive for E. coli, respectively. In conclusion, pork processing environments can be contaminated with STEC from hides, feces and holding pen, but levels of STEC O157 appear to be low. Scalding, LA spray and air chilling can be effective measures to reduce the risk of bacterial contamination of pork.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,240 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Animal ScienceMême sujetMicrobial Metabolism and ApplicationsTravaux en français237 207