La salmonelosis es una de las enfermedades transmitidas por alimentos más importantes a nivel mundial, incluida la Unión Europea.
A pesar de las medidas del enfoque Una Salud para la evaluación y gestión de riesgos implementadas por la Unión Europea, la incidencia de enfermedades y brotes de enfermedades sigue siendo alta (por ejemplo, se notificaron 694 brotes en 2020), lo que pone de relieve la necesidad de nuevos métodos de evaluación.
Para conocer más sobre dicha enfermedad a nivel nacional, los investigadores del Centro de Investigación en Sanidad Animal (CISA-INIA) Antonio Rodríguez, Carlos Sacristán, Irene Iglesias y Ana de la Torre han aplicado el aprendizaje automático utilizando el método de bosques aleatorios para evaluar e identificar puntos clave con respecto a la aparición de Salmonella sp. a lo largo de la cadena alimentaria española durante 2015-2020, a partir de datos proporcionados por la Agencia Española de Seguridad Alimentaria y Nutrición.
Para ello compararon el papel de las tres variables categóricas: producto (20 categorías), región (18 categorías) y etapa (11 categorías). La presencia estuvo influenciada por las tres variables explicativas consideradas: primero por producto, seguida por región y etapa. El producto más determinante para la probabilidad de Salmonella fue la “carne”, mientras que la etapa más importante fue el “matadero”. En concreto, los valores más elevados se encontraron en las carnes de cerdo y aves. En estos productos, la probabilidad de Salmonella era alta en las etapas temprana y final de la cadena alimentaria, aunque no en las etapas intermedias.
Así, de la investigación se resalta que la presencia de Salmonella en las etapas finales (venta al por menor) de la cadena alimentaria “es motivo de preocupación, ya que puede provocar casos humanos de salmonelosis, incluidos brotes”.
“Este estudio demuestra la utilidad del método del bosque aleatorio para identificar puntos clave y evaluar los esfuerzos de control. Recomendamos mejorar las medidas de vigilancia y control, especialmente en el producto y etapas señaladas por nuestro análisis, y potenciar la armonización de la recogida de datos entre las distintas comunidades autónomas”, recomiendan los autores.