Uno de los resultados importantes de la labor de evaluación de riesgos fue el acopio y cotejo de cuantiosa información sobre Salmonella en huevos y pollos para asar. La organización de esos datos en el formato estructurado de la evaluación de riesgos permitió determinar importantes lagunas que existen en los datos. Esto puede orientar la futura labor de investigación y ayudar a garantizar que ésta se centre en generar y recoger los datos más útiles y pertinentes. A continuación se esbozan esas necesidades de datos y de investigaciones.
Para mejorar la caracterización del riesgo, se necesitan más datos epidemiológicos y sobre brotes. En particular, esos datos deben indicar el número de células en el alimento estudiado, la cantidad de alimento consumido, estimaciones precisas del tamaño de las poblaciones enfermas y expuestas y una caracterización exacta de la población, que incluya perfiles de edad, estado de salud, sexo y otros factores posibles de susceptibilidad.
En la caracterización del riesgo no se incorporaron los efectos de la matriz de alimentos debido a las limitaciones de los datos disponibles. Por esa razón se necesita caracterizar y cuantificar la repercusión de los efectos de la matriz de alimentos así como las interacciones entre huésped y agente patógeno y los factores de virulencia, y su repercusión en la probabilidad de infección, con o sin enfermedad, con el fin de que esas cuestiones puedan abordarse de manera más exhaustiva en futuros trabajos. También se necesita información cuantitativa para facilitar la estimación de la probabilidad de que aparezcan secuelas después de la enfermedad.
Al ser éste un campo de estudio en desarrollo, aún no se han elaborado los modelos idóneos. Así pues, sería útil disponer de nuevos modelos de la relación dosis-respuesta para mejorar nuestra capacidad de estimar la probabilidad de enfermedad.
La elaboración de modelos cuantitativos de las distintas fases de exposición requiere información de tipo cuantitativo. Pueden acopiarse datos de distintas fuentes, entre ellas las siguientes:
A menudo esos datos son públicos y aparecen, por ejemplo, en las publicaciones especializadas. En cambio, otros datos, como los recogidos en encuestas de la industria, suelen ser confidenciales y de difícil acceso. Es indispensable aumentar la confianza entre los encargados de la gestión de riesgos, los evaluadores de riesgos y todos aquellos que puedan proporcionar datos valiosos para la evaluación de riesgos. El aumento de la confianza exige debates y reuniones (comunicación interactiva sobre riesgos) para examinar el tipo de datos que se necesitan y para qué se están utilizando los datos (actividad de gestión de riesgos ). Además, esos intercambios proporcionan nuevas perspectivas sobre los datos y la forma en que se han generado, por ejemplo sobre la estrategia de muestreo o los métodos de ensayo, entre otros. Ese conocimiento puede ser importante para garantizar una utilización correcta de los modelos y con ello resultados finales de calidad. En conjunto, la buena comunicación entre todas las partes es fundamental.
En algunos casos, es posible que no se disponga de datos adecuados. Una forma de resolver este problema es recurrir a la opinión de expertos. Con ello se introducen varias consideraciones, como la forma de escoger a los expertos, cómo evitar un juicio sesgado, cómo conseguir información y cómo combinar la información de distintos expertos. Para más información sobre este campo de estudio, véase Kahneman, Slovic y Tversky (1982) y Vose (2000).
En la evaluación de riesgos, y particularmente en la elaboración de modelos genéricos (es decir, para su aplicación en la adopción de decisiones sobre gestión general de la producción, la elaboración, la distribución y el consumo de productos), los datos a menudo proceden de muchas fuentes distintas. A raíz de esto se plantean dos cuestiones: en primer lugar, qué datos incluir en el modelo y, en segundo, cómo combinar esa información. La determinación de los datos que se van a incluir entraña examinar la aplicabilidad (por ejemplo, ¿Son los datos pertinentes para un país determinado? ¿Son los datos representativos de la situación actual? ¿Se utilizaron en el acopio de los datos métodos de muestreo y ensayo correctos desde los puntos de vista científico y estadístico?) Además, con independencia de los criterios de selección de los datos, la justificación y el proceso de selección deben ser transparentes. También es fundamental la transparencia en la combinación de datos. Pueden aplicarse diversas metodologías, como la ponderación de los datos, pero el evaluador debe establecer claramente la metodología para garantizar la claridad y la reproducibilidad.
En conjunto, el acopio de datos es probablemente la parte de la elaboración de modelos de la exposición que más recursos necesita y entraña muchos aspectos que influyen en la calidad de los resultados de la evaluación de riesgos.
Se necesitan datos acerca del ciclo biológico de Salmonella en los huevos. Esa carencia parece ser igualmente universal en las evaluaciones de la exposición anteriores y futuras.
Se necesitan más estudios sobre el número y sobre los factores que influyen en la supervivencia y la proliferación de Salmonella en huevos con cáscara intactos contaminados de forma natural (yema), ya que sólo se dispone de información respecto de 63 huevos con cáscara intacta. También se necesitan datos de recuento de Salmonella en huevo líquido crudo. Sería útil disponer de más datos acerca del número de organismos de Salmonella en huevo líquido crudo antes de la pasterización para poder prever de modo fiable la eficacia de cualquier norma reglamentaria sobre los productos a base de huevo.
Para evaluar debidamente los beneficios de las intervenciones previas a la recolección de los huevos, se necesitan más datos sobre la prevalencia de Salmonella en averíos de gallinas reproductoras y de pollitos y en el entorno, así como en los piensos. En particular, deben cuantificarse las asociaciones entre la incidencia de Salmonella en estas fases previas a la recolección y su incidencia en las de ponedoras comerciales.
Para aumentar la confianza en los resultados de los modelos, sería conveniente disponer de mejores datos sobre tiempos y temperaturas, especialmente en relación con el almacenamiento de huevos y después con la preparación y la cocción. La importancia de las distribuciones de tiempo y temperatura para prever la proliferación de Salmonella en los huevos, unida a la falta de datos fiables para describir esas distribuciones, pone de relieve la necesidad de esos datos. Además, se necesitan nuevos estudios sobre la relación entre el tiempo, el método y temperatura de cocción y la muerte de S. Enteriditis.
Se necesitan más estudios sobre la supervivencia y la proliferación de Salmonella en los huevos, particularmente en función de la composición del huevo y de las características de las cepas originadoras de la infección (por ejemplo, termolabilidad).
La falta de datos de calidad, especialmente antes de terminar el proceso de elaboración, limitó el alcance de esta evaluación de la exposición. En lo que se refiere a la producción primaria, la información disponible constó principalmente de datos de prevalencia, pero en algunas regiones del mundo, como África, Asia y América del Sur, incluso esos datos fueron limitados. Además, se carecía de información sobre el diseño de los estudios y la especificidad o sensibilidad de los métodos analíticos utilizados. Se dispuso de muy pocos datos cuantitativos. Se observa una situación análoga respecto de la etapa de elaboración. Además, los datos eran anticuados y la información sobre las prácticas de elaboración no estaba fácilmente disponible. Para resolver esas deficiencias, se definen a continuación los aspectos en los que deben centrarse los esfuerzos de acopio de datos e investigación.
Si se intentara ampliar la evaluación de riesgos para evaluar de modo más completo las intervenciones previas al sacrificio, también se necesitarían más datos sobre la prevalencia de Salmonella en los piensos y en las aves de sustitución, y sobre el ayuno antes del sacrificio. También se necesitan datos sobre el efecto de los procesos de escaldado, desplumado, evisceración, lavado y refrigeración, así como otros tratamientos de descontaminación, para incluir eficazmente en los modelos los beneficios de las intervenciones de control en la etapa de la elaboración.
