AVANCES DELA CIENCIA
, «sus lectores se indignaron, pero no de la forma que Sinclair esperaba. Su principal preocupación era la calidad de los alimentos». Debido a la respuesta del público, en 1906 se aprobaron la Ley de Alimentos y Medicamentos Puros de 1906, que garantizaba que las plantas empacadoras de carne procesaran sus productos de manera higiénica, y la Ley Federal de Inspección de Carnes de 1906, que exigía que el Departamento de Agricultura de los Estados Unidos (USDA) inspeccionara todo el ganado antes del sacrificio (Lohnes, 2022). Sin embargo, los hallazgos de Mead et al. (1999) ponen en duda la eficacia general de estos programas. Modelización predictiva para enfermedades transmitidas por los alimentos Hartman (2020a) describió una variedad de modelos predictivos para programar inspecciones de instalaciones basadas en la probabilidad de que estas incumplan el código alimentario; los incumplimientos pueden considerarse tanto factores de riesgo como indicadores de riesgo de enfermedades transmitidas por los alimentos. Uno de los primeros modelos (Hartman, 1992) utilizó los resultados de inspecciones anteriores para predecir los futuros, aplicando un software de árboles de clasificación y regresión (CART) (Breiman et al., 1984) a los datos de inspección de seguridad alimentaria proporcionados por la ciudad de Columbus, Ohio, con el fin de desarrollar un nuevo modelo predictivo. Este «enfoque estructurado en árbol» es un ejemplo de inteligencia artificial (IA): aprendizaje automático sin especificación de las variables que se van a utilizar. Los intervalos de clase de las variables aleatorias continuas fueron seleccionados por el software. Los resultados de un árbol de clasificación (Hartman, 1992) se muestran en la figura 2. Una muestra de aprendizaje de 1000 restaurantes con menú completo contenía 528 restaurantes que habían suspendido una inspección estándar al menos una vez en 5 años. CART realizó su primera división con la pregunta: «¿La desviación estándar de las puntuaciones del año anterior fue superior a 1,95?». De los 573 establecimientos incluidos, 398 indicaron que habían suspendido al menos una vez. La barra situada en el extremo derecho del recuadro indica que se trataba de un «nodo terminal» y que no se dividió más. De los 427 para los que la primera respuesta fue no, 159 establecimientos que no tuvieron una inspección adicional incluyeron 86 suspensos y no pudieron dividirse más. Otra división de los 268 establecimientos que tuvieron una inspección adicional identificó 41 fallos al preguntar si el intervalo medio entre inspecciones era ≥241 días. De esos establecimientos, 36 tuvieron 2 o 3 inspecciones adicionales en el año anterior. Este procedimiento se actualizaba automáticamente, en el sentido de que, tras introducirse los resultados de las inspecciones
TABLA 1 Ejemplo de formulario de reinspección
Requisito
Sí
No
No se permite el autoservicio, incluyendo pajitas, palillos para remover, bufés y condimentos. Se permiten las estaciones de bebidas de autoservicio. Los empleados deben realizar evaluaciones diarias de síntomas. Exigir a los empleados que se queden en casa si presentan síntomas de COVID-19. Asegurarse de que los empleados se laven las manos al cambiar de tarea, cuando se contaminen las manos y, como mínimo, una vez cada dos horas. Asegúrese de que se mantenga la distancia social entre los empleados. Proporcione un plano de la cocina que cumpla con las normas de COVID-19. Coloque un plano de asientos que cumpla con las normas de COVID-19, que garantice el distanciamiento social y establezca la capacidad máxima del comedor. El número de empleados permitidos en la sala de descanso está limitado a 10. Cumplimiento de los requisitos de formación de la OAC para la certificación de responsables (PIC) y gerentes. Impartir formación a todo el personal sobre la prevención de la COVID-19. Disponer de un plan para aislar inmediatamente y buscar atención médica para cualquier persona que desarrolle síntomas de COVID-19 mientras se encuentre en las instalaciones. Cerrar las zonas afectadas para realizar una desinfección profunda, si es posible. Realizar una limpieza reforzada de las superficies que se tocan con frecuencia, como pomos de puertas, barandillas y mostradores, al menos cada dos horas. Asegurarse de que las superficies compartidas de gran volumen en las zonas comunes, como las cartas, los mandos de las máquinas recreativas y los tacos de billar, se limpien entre cliente y cliente. Limpie y desinfecte las mesas, sillas y menús entre clientes. Asegúrese de que el acceso en línea y remoto refleje los cambios en respuesta al COVID-19.
Proporcione acceso a desinfectante de manos para los clientes. Las reservas no deben ser para más de 10 personas por grupo.
Asegúrese de que haya una distancia de 1,8 metros entre los grupos; de lo contrario, utilice barreras. Las barreras deben cumplir todos los requisitos aplicables del código de construcción y contra incendios. Cumpla con las normas de higiene y seguridad alimentaria del Departamento de Salud de Ohio (ODH).
Nota. OAC= Código Administrativo de Ohio; ODH= Departamento de Salud de Ohio. Fuente: Recreado a partir del Distrito General de Salud de Delaware, 2020.
, se podía volver a ejecutar CART para predecir el siguiente lote de resultados de inspección. Otro modelo predictivo para programar inspecciones de instalaciones es FINDER (Hartman, 2020a; Sadilek et al., 2018), mencionado anteriormente (véase la sección «Conceptos erróneos»). En esta estrategia, se configuraron los teléfonos inteligentes de visitantes anónimos a restaurantes para que compartieran sus datos de ubicación. Se incluyó toda la secuencia de ubicaciones que cada uno visitó en los tres días anteriores a que el usuario realizara una búsqueda en Google de páginas web sobre enfermedades transmitidas por los alimentos, como artículos de Wikipedia y el sitio web de los CDC sobre enfermedades transmitidas por los alimentos. FINDER clasificó a los buscadores web como «enfermos» o «no enfermos». El resultado fue que
El 52,3 % de los restaurantes identificados por FINDER presentaban infracciones graves del código sanitario, frente al 22,7 % de otros restaurantes.
Caracterización del riesgo y modelización predictiva para la COVID-19
Caracterización del riesgo para la COVID-19 Después de que se confirmaran los tres primeros casos sospechosos del nuevo coronavirus 2019 (inicialmente conocido como 2019-nCoV o síndrome respiratorio agudo grave coronavirus-2 [SARS-CoV-2] y renombrado por la Organización Mundial de la Salud como enfermedad por coronavirus 2019 [COVID-19]) en Ohio el 9 de marzo de 2020, el estado de Ohio cerró los restaurantes y bares, excepto los que ofrecen comida para llevar.
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Volumen 88 • Número 2
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