Bayesian statistic and Second-Order Monte Carlo for microbiological risk assessment. The case of Listeria monocytogenes in minimally processed vegetables

Statistique Bayésienne et Monte-Carlo de Second Ordre pour l'évaluation des risques microbiologiques. Le cas de Listeria monocytogenes dans les produits de IVème gamme

Amélie Crépet (1)

1 AFSSA - Agence Française de Sécurité Sanitaire des Aliments

The bacterial foodborne pathogen Listeria monocytogenes is a concern in minimally processed fresh vegetables for its ability to grow on fresh vegetables, even at low temperatures. The aim of this work is to build a model for the assessment of microbial risk on minimally processed vegetables. Firstly, the input parameters of the model are estimated through a bayesian inference. Secondly, second order Monte Carlo simulations are performed to estimate the exposure and the risk of listeriosis of the consumers. These techniques allows to propagate separately the variability and the uncertainty along the food chain. In particular a model estimating the distribution of microbial contaminations specifically accounting for low concentrations has been developed. The effect of several scenarios (maximal L. monocytogenes growth depending on initial concentration, consequence of the elimination of chlorine from the industrial process) on the risk of listeriosis following consumption of minimally processed fresh salads has been evaluated and discussed.

Listeria monocytogenes par sa présence dans les végétaux et sa capacité à se développer à de faibles températures représente un danger pour les consommateurs de salades de IVème gamme. L'objectif de ces travaux est de construire un modèle d'évaluation des risques de listériose par consommation de ce produit. Nous opérons en deux temps : estimation des paramètres d'entrée du modèle par inférence bayésienne puis, à partir des distributions obtenues, simulation de l'exposition et du risque par méthodes de Monte-Carlo de second ordre. Ces techniques permettent de propager séparément la variabilité et l'incertitude le long de la chaîne alimentaire. En particulier, un modèle d'estimation de la distribution de la contamination microbiologique d'un aliment, tenant compte des faibles concentrations est développé. L'effet sur le risque de différents scénarios comme le plafonnement de la croissance de L. monocytogenes ou l'élimination du chlore du procédé industriel est évalué.

Mots clés: Bayesian statistic; second order Monte-Carlo simulations; food risk assessment; microbiological growth model; incomplete data

Mots clés: statistique bayésienne; modèle de croissance microbiologique; simulation de Monte-Carlo de second ordre; données incomplètes; Listeria monocytogenes; Evaluation des risques alimentaires

Domaines: Modélisation et simulation; Mathématiques [math]

Amélie Crépet. Statistique Bayésienne et Monte-Carlo de Second Ordre pour l'évaluation des risques microbiologiques. Le cas de Listeria monocytogenes dans les produits de IVème gamme. Modélisation et simulation. AgroParisTech, 2007. Français. ⟨NNT : 2007AGPT0042⟩. ⟨tel-00267183v2⟩