Berliner und Münchener Tierärztliche Wochenschrift 117

© Schlütersche Verlagsgesellschaft mbH & Co. KG. 2004

Publiziert: 05/2004

Zusammenfassung

Seit einiger Zeit gibt es verschiedene Projekte, die sich mit Campylobacteriose-Risiken für den Konsumenten beschäftigen. Dosis-Wirkungsbeziehungen bilden dabei einen kritischen Punkt, da sie spezifizieren, welche Erkrankungswahrscheinlichkeiten mit möglichen Keimbelastungen im Lebensmittel verbunden sind. Bei der Evaluierung solcher Modelle stellt sich aber das Problem, Daten zu finden, die eine Basis für verlässliche Annahmen bilden können. Laufende Risikoanalysen für Campylobacter greifen im Wesentlichen auf eine einzige Verabreichungsstudie von Black et al. (1988) zurück. Die Übertragbarkeit der dort gefundenen Ergebnisse für die in den Risikoanalysen betrachteten Zielpopulationen ist dabei aus verschiedenen Gründen fraglich. In dieser Arbeit werden alternative Dosis-Wirkungsmodelle, ihre Anpassung an die Daten von Black et al. und die bei einem fiktiven Szenario resultierenden Risikoschätzungen diskutiert und verglichen. Je nach Dosis-Wirkungsmodell kann die Risikoschätzung sehr unterschiedlich ausfallen. Verlässliche Quantifizierungen der Risiken in der Realität lassen sich daher für Campylobacter kaum machen, es lässt sich aber eruieren, wie sie unter verschiedenen Szenarien variieren könnten.

Summary

For some time now there have been several projects dealing with the assessment of campylobacteriosis risks for consumers. Dose-response relationships form a crucial part of such assessments, as they specify disease probabilities depending on different microbial concentrations in foods. Evaluation of such models, however, is difficult because of problems to find data on which reliable assumptions could be based. Ongoing risk analyses for Campylobacter mainly refer to a single administration study with human volunteers published by Black et al. (1988). However, whether results from this study can be transferred to target populations envisaged in risk assessments remains questionable for several reasons. In this paper some alternative dose-response models, their fit to the data of Black et al., and risk estimates resulting in a fictitious scenario are discussed and compared. Depending on the dose-response model assumed risk estimates can differ remarkably. Therefore it is hardly possible to make reliable quantifications of risks in reality, however, it can be determined how much they may vary assuming different scenarios.