开发一种基于代理的模型,可以预测Listeria spp. 传输以评估零售商店中的李斯特菌控制策略

科学领域:

• 食品安全 食品安全
• 微生物学 微生物学
• 计算建模计算建模

背景情况:

• 新鲜产品的Listeria monocytogenes污染在整个供应链中都是一个重大问题,包括零售环境.
• 零售商缺乏足够的工具来评估和加强对新鲜产品的李斯特菌传播的控制.

研究的目的:

• 开发一种基于代理的模型,模拟零售产品部门的李斯特菌传播.
• 优化环境采样计划,并评估零售商的李斯特菌控制策略.

主要方法:

• 创建了一个基于代理的模型来模拟Listeria在零售商店的产品部分的引入和传播.
• 模型的预测与已发表的纵向研究进行了验证.
• 进行了敏感性和集群分析,以确定关键的传播参数和污染模式.

主要成果:

• 影响李斯特菌流行的关键因素包括初始产品污染,产品到员工的手转移以及消费者到产品的转移.
• 集群分析确定了六种不同的污染模式,有助于优化采样计划.
• 场景分析表明,严格的供应商控制和减少消费者介导的传播是最有效的.

结论:

• 一个基于代理的模型为零售商提供了一个基本的工具,以便在对Listeria控制策略方面做出明智的决定.
• 该模型有助于优化采样计划和评估各种干预措施的影响.
• 专注于供应商控制和消费者做法可以显著减少成品污染.