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肉食品加工处理场中ATP拭取检测的有效运用

时间:2020-10-16      阅读:935

kikkoman

  龟甲万公司于2016年7月13日在东京千代田区日比谷图书文化馆的日比谷会场内举办了第105届“Lumitester研讨会”,滋贺县肉食品卫生检验所的井上英耶在会上发表了演讲,本文是对其的总结和润色(Lumitester是龟甲万公司在售的ATP荧光检测仪的名称)。

  井上英耶自2015年起任职至今,作为兽医、从事屠宰检验、卫生指导的工作。

 

◆滋贺肉食品加工中心

  滋贺县肉食品卫生检验所(以下称为“本所”)(图片)位于滋贺县的近江八幡市,这里是与神户牛肉、松阪牛并称为“日本三大和牛”的“近江牛”的故乡。本所管辖的滋贺肉食品加工中心,引进了HACCP卫生管理法,向新加坡在内的6 个海外国家出口近江牛。要介绍我们“屠宰检验员”的工作,就不得不提到“屠宰检验”和“卫生指导”这2个流程。前者是指宰杀前的活体检验、宰杀后的头部检验、内脏检验、腿部检验,以及必要时的微生物、病理和理化学检测等精密的检测。后者是指符合屠宰法规定的卫生措施标准的卫生指导和HACCP第三方检验,其中一个环节就是对腿部的拭取检测和洗手管理。本所在上述“卫生指导”中运用了ATP拭取检测(以下称为“ATP检测”,参考注释)。

 

  这是以ATP(三磷酸腺苷)为指标的拭取检测法。测定时间仅需10秒,检测结果就会以数据的形式呈现,因此该方法被普遍运用于检测食品生产线、加工环境以及烹调现场的清洁度(污染度)。近年来也被用于其他各种领域,例如解决因医院等环境引起的感染病问题。

 

◆关于肉食品处理厂中有效运用TP检测的研究

  在牛以及猪的加工处理现场,为了防止腿部间的相互污染,处理每个腿部之前都必须洗手。因此,我们考虑是否能用ATP检测来检验洗手的效果。以下是截至目前为止的检测结果中的部分内容。

 

(1)牛屠宰加工线中的运用

  在2013年和2014年内对牛的屠宰加工线工作人员的手指实施了2次ATP检测(根据之前的试验结果,设定合格标准为1000RLU)。滋贺肉食品加工中心的屠宰加工线分为“Dirty zone”(从宰杀到开腔)以及“Clean zone”(从分离内脏到清洗和冷藏),其中涉及的每个流程都配备专职人员。在这些工作人员洗手后,我们进行了ATP检测,2013年的检测结果为,Dirty zone的平均值6899RLU,Clean zone 的平均值4577RLU。以上文提到的“1000RLU”的标准来看,合格率为36.4%、50%(具体参考表1)。根据该检测结果,我们对工作人员进行了卫生培训,告诉他们正确的洗手方式(用肥皂搓洗出泡沫后洗净),并在2014年进行了第2次检测。检测结果如表1所示,Dirty zone 的平均值下降至2353RLU,Clean zone 的平均值下降至592RLU,合格率分别提高至63.6%、75%。此外,接受培训的工作人员们普遍表示:“比起口头指导,给出数据更加直观”“原来*洗手真的会降低RLU值”“想努力使RLU值下降”“终于知道洗到怎样的程度才算达到了标准”。

  综上可知,Dirty zone 的工作人员比Clean zone的工作人员更需要*洗手,而且ATP检测有助于改善洗手方法。

 

(2)猪屠宰加工线中的运用
 与牛相比,猪的屠宰加工流程所用时间短,因此不能参照牛屠宰加工线的标准来设定洗手时间。另外也必须考虑到“牛屠宰加工线上手部的污垢”和“猪屠宰加工线上手部的污垢”之间的区别。

 

◆内脏处理室中的运用实例

运用于SNTINER的清洗指导

  处理牛内脏的工作人员在保存内脏时会用到一个叫做“SNTINER”的塑料容器( 也称为container)。在滋贺肉食品加工中心,该容器由处理牛内脏的工作人员各自管理,经常会发现因有些工作人员管理不善,导致容器出现轻微损坏、发霉、残留水分等现象。虽然也曾对于此类情况多次进行口头提醒和指导,但收效甚微。因此从2013年开始,我们结合利用ATP检测和细菌检测来进行SNTINER清洗的卫生指导。

 

◆ATP检测基准值的设定方法

依赖统计学设定标准

  ATP检测的优点是快速(测定时间只需10秒)且简单,结果以数据化形式呈现,但这样的优点同时也带来了一个问题,那就是“对结果(数值)的解释比较困难”。

  另外,对于标准值的设定也不能随便。龟甲万公司通常会给出一个参考值,但还是建议客户根据作业现场的实际情况设定自己的标准。以上文介绍过的保存牛内脏SNTINER为例,我建议对其进行多次(例如10~20次)ATP检测后再确定对应的标准。

  因此,在多番考虑之后我们没有采用“根据RLU值设定标准”这一原有模式,而是根据食品卫生中重点检测对象“大肠杆菌”与“RLU值”的关系设定基准值。具体方法是在前文提到的SNTINER的42个检测对象(7月:22个、9月:20个)的检测结果基础上立线性回归分析模型(使用统计处理软件“R”,Version3.2.4)。

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