L'un des résultats importants de l'évaluation des risques était la compilation et le collationnement de nombreuses informations sur Salmonella dans les œufs et les poulets de chair. L'organisation de ces données dans le cadre structuré de l'évaluation des risques a permis d'identifier les lacunes importantes existant dans les données, ce qui permettra d'orienter les futurs travaux de recherche et de garantir qu'ils sont axés sur l'élaboration et la collecte de données utiles et pertinentes. Les données et recherches nécessaires sont présentés ci-après.
D'autres données sur les flambées et sur les données épidémiologiques sont nécessaires pour améliorer la caractérisation des dangers. Plus précisément, ces données devraient indiquer le nombre de cellules dans l'aliment incriminé, la quantité d'aliment consommé, des estimations fiables des effectifs de populations malades ou exposés, la caractérisation précise de la population, notamment les profils d'âge, l'état de santé, le sexe et d'autres facteurs de sensibilité potentiels.
L'impact de la matrice alimentaire n'était pas intégré dans la caractérisation des dangers du fait de l'insuffisance des données disponibles. La caractérisation et la quantification de l'impact de la matrice alimentaire, des interactions hôte-pathogène et des facteurs de virulence et leur incidence sur la probabilité d'infection et/ou de maladie sont donc nécessaires afin que ces questions puissent être traitées plus complètement dans les travaux futurs. Des informations quantitatives sont aussi nécessaires pour faciliter l'estimation de la probabilité de séquelles de la maladie.
S'agissant d'une science en plein développement, les modèles optimaux n'ont pas encore été élaborés. De nouveaux modèles dose-réponse qui améliorent la capacité à estimer la probabilité de maladie seraient donc utiles.
La modélisation quantitative des différentes étapes de l'exposition nécessite des informations quantitatives. Les données collectées peuvent provenir, entre autres, des sources suivantes:
Ces données sont souvent accessibles à tous, par exemple dans des publications. Par contre d'autres données, telles que celles collectées par des enquêtes industrielles sont souvent confidentielles et donc difficilement accessibles. Il est donc essentiel d'instaurer un climat de confiance entre les gestionnaires et les évaluateurs des risques et ceux qui peuvent fournir des informations précieuses pour l'évaluation des risques. Un climat de confiance se crée par des débats et des réunions (communication interactive sur les risques) pour examiner le type de données nécessaires et l'usage de ces données (activité de gestion des risques). Par ailleurs, les débats permettre de mieux comprendre les données et la manière dont elles ont été élaborées, comme par exemple la stratégie d'échantillonnage, les méthodes d'essai, etc. Ces indications peuvent être importantes pour garantir que la modélisation est correcte et donc que les résultats le sont aussi. Dans l'ensemble, de bonnes communications entre les parties sont essentielles.
Les données adéquates peuvent ne pas être disponibles. L'utilisation d'avis d'experts est une solution, mais elle fait intervenir un certain nombre de considérations, notamment comment choisir les experts, comment éviter les opinions entachées de distorsions, comment susciter les informations et comment combiner les informations provenant de différents spécialistes. Pour de plus amples informations dans ce domaine consulter Kahneman, Slovic et Tversky (1982) et Vose (2000).
Dans l'évaluation des risques, et notamment l'élaboration des modèles génériques (pour application dans les prises de décisions concernant la production, la transformation, la distribution et la consommation de produits en général), les données viennent souvent de sources différentes. Deux questions se posent donc à ce sujet: premièrement, quelles données inclure dans le modèle et deuxièmement comment combiner ces informations. La détermination des données à inclure implique l'examen de l'applicabilité (les données sont-elles pertinentes pour un pays particulier? Les données sont-elles représentatives de la situation existante? Les méthodes d'échantillonnage et d'essai utilisées pour la collecte des données sont-elles rationnelles sur les plans scientifique et statistique?) Par ailleurs, quels que soient les critères de sélection des données, les principes et le processus de la sélection doivent être transparents. La transparence est aussi importante pour la combinaison des données. Différentes méthodologies peuvent être utilisées, y compris la pondération des informations, mais l'évaluateur doit formuler clairement la méthodologie afin de garantir la clarté et la reproductibilité.
En général, la collecte de données est la partie à plus forte intensité de ressources de la modélisation de l'exposition et fait intervenir de nombreuses questions qui influencent la qualité du résultat de l'évaluation des risques.
Les données liées à la biologie de Salmonella dans les œufs manquent. Il s'agit semble-t-il d'un problème généralisé qui concerne les évaluations antérieures et futures de l'exposition.
D'autres études devront être réalisées sur le nombre et les facteurs qui ont une incidence sur la survie et la croissance de Salmonella dans les œufs (jaunes) en coquille intacts contaminés naturellement, car les informations disponibles ne portent que sur 63 œufs en coquille intacts. Il est aussi besoin de données sur le dénombrement de Salmonella dans les œufs crus liquides. D'autres données concernant le nombre de Salmonella dans les œufs crus liquides avant pasteurisation aideraient à prévoir de manière fiable l'efficacité des normes réglementaires concernant les ovoproduits.
Davantage de données sur la prévalence de Salmonella dans les troupeaux de reproducteurs et de poulettes et dans leur environnement, ainsi que dans leur alimentation sont nécessaires pour évaluer de manière adéquate l'utilité des interventions préalables à la collecte. En particulier, il faudrait quantifier les associations entre la présence de Salmonella dans ces étapes préalables à la collecte et sa présence chez les pondeuses commerciales.
De meilleures données sur la durée et la température, notamment en ce qui concerne le stockage des oeufs, et ensuite la préparation et la cuisson renforcerait la confiance dans les résultats de la modélisation. L'importance des distributions en ce qui concerne la durée et la température pour prévoir la croissance de Salmonella dans les oeufs et le manque de données fiables pour les décrire, montrent combien il est nécessaire de disposer de ces données. En outre, de nouvelles études sont nécessaires sur la relation entre la durée, les méthodes et la température de cuisson et la mort de S. Enteritidis.
D'autres études sont nécessaires sur la survie et la croissance de Salmonella dans les œufs, en particulier en tant que fonction de la composition de l'œuf, et sur les caractères des souches infectantes (par exemple, la sensibilité thermique).
Le manque de données de qualité, en particulier avant la fin de la transformation, limitait la portée de cette évaluation de l'exposition. Au niveau de la production primaire, les informations disponibles étaient surtout des données de prévalence, mais pour certaines régions, notamment l'Afrique, l'Asie et l'Amérique du Sud, même ces données étaient limitées. En outre, les informations concernant la conception des études, la spécificité ou la sensibilité des méthodes analytiques utilisées manquaient. Très peu de données quantitatives étaient disponibles. La situation était la même au stade de la transformation. Par ailleurs, les données étaient en général anciennes et les informations sur les pratiques de transformation n'étaient pas aisément accessibles. Pour combler ces lacunes, la collecte de données et la recherche devront être axées sur les domaines indiqués ci-après.
Il faudrait davantage de données sur la prévalence de Salmonella dans les aliments pour animaux et dans les troupeaux de remplacement et sur le jeûne avant l'abattage s'il était décidé d'évaluer de manière plus complète les interventions précédant l'abattage. Des données sur l'incidence des processus d'échaudage, de plumage, d'éviscération, de lavage et de réfrigération ainsi que sur d'autres traitements de décontamination sont nécessaires pour modéliser efficacement les avantages des interventions de contrôle au niveau de la transformation.
