X
GO

Strumenti matematici nell'ispezione degli alimenti di origine animale

  • 24 ottobre 2022
  • Autore: Redazione VeSA
  • Visualizzazioni: 263
  • 0 Commenti

Per molti aspetti l'ispezione degli alimenti di origine animale oggi può essere descritta come una medicina di popolazione.

Se in passato l'attività principale di questa disciplina era rappresentata dall'ispezione delle carni eseguita capo per capo, e quindi rappresentava una medicina del soggetto singolo, oggi anche questo tipo di ispezione si sta spostando verso una valutazione complessiva di gruppo e, quindi, sta diventando medicina di popolazione.

Infatti il mattatoio, che è diventato un punto di osservazione privilegiato anche per gli aspetti di benessere animale e sanità animale, oltre che nei confronti delle malattie a trasmissione alimentare, ha reso necessaria l’adozione di un approccio basato sulla valutazione del rischio.

Così come in altri settori dell'ispezione degli alimenti di origine animale, dove sempre più spesso, si presenta la necessità, in un’ottica risk-based, di esprimere giudizi e valutazioni non su un singolo caso/soggetto ma su un gruppo/popolazione.

Esercitare adeguatamente tali attività ed esprimere giudizi/valutazioni scientificamente corrette a partire da un campione ma che riflettono l’intera popolazione considerata, richiede l'utilizzo di strumenti matematico-statistici che sono stati già sviluppati in altri campi scientifici, comprese altre discipline veterinarie quali l'epidemiologia. Tuttavia tali strumenti non sono perfettamente conosciuti e/o adattati alle necessità di questa nostra disciplina e ed il loro utilizzo diffuso richiederà un intenso sforzo di sviluppo e formazione.

In alcuni casi si tratta di strumenti matematici relativamente semplici che non ricorrono a concetti legati alla statistica: come per la valutazione di tipo semi-quantitativo, risk-based, a partire dai dati ottenuti con l’Indagine Sanitaria delle aree di produzione dei molluschi e rivolta all’individuazione dei punti di campionamento più rappresentativi all’interno delle aree di produzione.

Un esempio di questa attività può essere reperito nella sezione IV dell’INDAGINE SANITARIA DELLE AREE DI PRODUZIONE DEI MOLLUSCHI BIVALVI VIVI NELLA COSTA DEL PICENO del 2020 scaricabile al link: https://veterinariaalimenti.sanita.marche.it/Portals/0//OldFiles/Molluschi/Indagine%20Sanitaria%20MBV%20Piceno%202020.pdf .

Riguardo agli strumenti epidemiologici di tipo matematico-statistico, utilizzabili nell’ispezione degli alimenti di origine animale, possono essere individuati diversi filoni di applicazione e, parallelamente, di sviluppo.

Eccone tre che vogliamo citare a titolo di esempio:

- il primo è teso a far sì che l'esame/ispezione, necessariamente eseguita solo su un campione, avvenga su un campione realmente rappresentativo della popolazione in esame;

- il secondo filone è rivolto alla corretta interpretazione dei risultati dei controlli, quali ispezioni o esami di laboratorio: tali risultati, se presi in considerazione singolarmente, devono essere valutati tenendo conto del loro valore predittivo, quindi in funzione della sensibilità e specificità del metodo e della prevalenza attesa dei non conformi.

- nel terzo filone vengono presi in considerazione i risultati ottenuti nel loro complesso invece, e quindi occorre disporre di strumenti che consentano di fare inferenza ed ottenere informazioni più generali in forma corretta.

Riguardo al primo filone di sviluppo, come sopra indicato, gli strumenti matematici principali sono rappresentati dal calcolo combinatorio e dal calcolo delle probabilità.

Per ottenere un campione rappresentativo da una popolazione oggetto di esame, assumendo che l’estrazione avvenga in maniera casuale, è cruciale la dimensione del campione stesso.

Per determinarla è necessario definire/conoscere almeno tre parametri: la dimensione della popolazione oggetto d'esame; il rischio accettabile, cioè la quantità di unità non conformi della popolazione che siamo disposti ad accettare per considerare conforme quella popolazione; il livello di confidenza che riponiamo nel giudizio complessivo.

Una volta fissati tali parametri, il calcolo della dimensione campionaria è relativamente facile ricorrendo al calcolo della probabilità di estrarre, da quella popolazione, un campione di sole unità conformi.

Un esempio dei riflessi che la dimensione campionaria può avere sul significato dei controlli a campione, e che potrà essere approfondito in uno studio in corso di pubblicazione sulla rivista Italian Journal of Food Safety, è già presente in un abstract pubblicato nei Proceedings del XXXI Convegno Nazionale A.I.V.I. svoltosi il mese scorso a Teramo ( nella sezione Comunicazioni Orali, pag. 9, codice C16) e reperibile al seguente link : https://www.pagepressjournals.org/index.php/ijfs/article/view/10883/10329 .

Tutti gli aspetti relativi alle modalità di campionamento possono essere approfonditi nelle Linee Guida sul campionamento emanate dal Codex Alimentarius e ottenibili a questo link: https://www.fao.org/uploads/media/Codex_2004_sampling_CAC_GL_50.pdf .

Per il secondo filone sopra individuato, quando vengono valutati i singoli risultati dei controlli, appare evidente la necessità di conoscere il valore predittivo positivo (VPP) ed il valore predittivo negativo (VPN) del test eseguito: per questo è necessario disporre, nella maniera più esatta possibile, dei dati su sensibilità e specificità degli esami o tests che vengono eseguiti e, parallelamente, tenere conto della prevalenza attesa di elementi non conformi all'interno della popolazione oggetto del controllo.

Si tratta di concetti legati alla probabilità di tipo soggettivo, risolvibili attraverso il Teorema di Bayes e che possono essere approfonditi in rete sul sito https://www.bayes.it/index.html , dedicato più in generale alla medicina di laboratorio, e  nella pubblicazione di M. Besozzi scaricabile a questo link: https://www.bayes.it/ebook/ECPEDM.pdf .

A titolo di esempio, per meglio comprendere come tali principi possano essere applicati all’ispezione degli alimenti, ai seguenti link sono disponibili due recenti esempi, il primo riferito al controllo del contenuto di mercurio nei prodotti della pesca ed il secondo alla verifica del criterio di sicurezza per E. coli nei molluschi bivalvi.

Per il terzo filone, quando i risultati non sono considerati singolarmente ma devono essere valutati nel loro complesso, cioè è necessario interpretare e fare inferenza su serie di dati, è disponibile una ampia varietà di strumenti statistici, legati ai più diffusi concetti di probabilità di tipo frequentista. Poiché spesso le distribuzioni di dati, nel nostro campo, non seguono una curva normale, i metodi non parametrici potrebbero essere i più indicati.

Anche in questo caso un esempio paradigmatico è riportato in un una recente pubblicazione che, mediante il Teorema di Bayes, ha studiato le relazioni esistenti tra la quantità di pioggia e la contaminazione da E. coli dei banchi naturali di vongole della costa picena.

Per approfondire questo argomento sono disponibili in rete numerose pubblicazioni. Una fonte preziosa e completa è sicuramente quella messa a disposizione dal prof. Lamberto Soliani dell’Università di Parma e scaricabile a questo link: http://www.dsa.unipr.it/soliani/soliani.html .

Inoltre è disponibile in rete un prezioso manuale (in lingua inglese) che, pur se riferito a ricerche in ambito idrologico, illustra le modalità di utilizzo di molti strumenti matematico-statistici, disponibili per interpretare le serie di dati che possono essere utili anche ai nostri fini; questo è il relativo link: https://pubs.usgs.gov/tm/04/a03/tm4a3.pdf .

 

Autori:

Cesare Ciccarelli

Angela Marisa Semeraro

Vittoria Di Trani

 

U.O.C. Igiene degli Alimenti di O.A. – ASUR Marche AV5

 

Stampa
Tag:
Valutazioni:
4.5

Redazione VeSARedazione VeSA

Altri articoli di Redazione VeSA

Contatta l'autore

Contatta l'autore

x