An Overview of Listeriosis Outbreak Investigations in the United States Linked to Imported Enoki Mushrooms and Associated Regulatory Activities, Research, and Food Safety Knowledge Gaps
Notice bibliographique
Résumé
Foods implicated in listeriosis outbreaks continue to change over time. Historically, listeriosis outbreaks have been primarily linked to consumption of deli meat and dairy products. More recently, they have been linked to vegetable row crops, fruits, and other produce, including imported specialty mushrooms. Specialty mushrooms, including enoki mushrooms, are popular in Japanese, Chinese, and Korean cuisines, and are commonly used in soups, stir-fries, hotpots, and salads. These mushrooms are imported into the U.S. from a variety of East Asian countries and Canada. Recently, food safety authorities around the world have linked listeriosis outbreaks to contaminated enoki mushrooms, leading to a series of highly impactful recalls. This review examines outbreaks and recalls associated with enoki mushrooms, related risks and food safety concerns, ongoing research, regulatory activities focused on this commodity, consumer preparation and handling practices, and prevention strategies. The exchange of epidemiologic and traceback evidence, genomic data, and international data sharing helped investigators find the source of multiple listeriosis outbreaks linked to enoki mushrooms. Since enoki mushrooms were first linked to listeriosis illnesses in 2020, state, federal, and international partners developed a strategy for outbreak prevention, including enhanced surveillance and an improved investigational approach for this commodity.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».