Microbiological quality of bivalves: relevance to food safety

Os moluscos bivalves constituem um recurso haliêutico de elevada importância na economia (inter)nacional pelas suas características organolépticas, valor nutritivo e relevância na gastronomia tradicional. Não obstante, representam um produto alimentar de elevado risco para a saúde pública. A contaminação microbiológica (autóctone e antropogénica), sendo crónica nos bancos de bivalves das zonas estuarino-lagunares, constitui uma das principais preocupações associadas à segurança alimentar. Aquando da filtração inerente aos processos de respiração e alimentação, os bivalves bioacumulam passivamente microrganismos incluindo os patogénicos. A sua colocação no mercado impõe pois, prévia salubrização para níveis microbiológicos compatíveis com a legislação em vigor, salvaguardando a saúde pública. Apesar da monitorização das áreas de apanha e produção, das medidas de prevenção e da depuração, a ocorrência de surtos associados ao consumo de bivalves tem aumentado. Tal deve-se à insuficiente monitorização da contaminação microbiológica dos bivalves, contribuindo para uma gestão ineficaz do produto e consequente sub-valorização. O presente trabalho pretendeu caracterizar o estado de desenvolvimento do sector de exploração de bivalves em Portugal do ponto de vista da segurança alimentar, e analisar os aspectos cruciais da monitorização e da depuração do produto apresentando alternativas abrangentes e aplicáveis ao sector. Assim, desenvolveu-se uma metodologia de base molecular passível de adaptação à monitorização dos bivalves das zonas conquícolas, como alternativa ao método de referência vigente do Número Mais Provável que é baseado apenas na quantificação de Escherichia coli. O mexilhão (Mytilus edulis) da Ria de Aveiro, bivalve de interesse comercial a nível (inter)nacional serviu de modelo para a comparação de protocolos de extração de DNA. Esta metodologia foi desenvolvida de modo a que os métodos de extração de DNA sejam passíveis de aplicação a outras matrizes biológicas ou ambientais. Para além da detecção e quantificação directa de bactérias patogénicas, esta metodologia poderá ser aplicada à monitorização da transferência vertical microbiana nos bancos de bivalves bem como à caracterização da dinâmica espacio-temporal das populações microbianas no ambiente e à monitorização dos processos de depuração. Foi ainda abordado o potencial da aplicação de bacteriófagos ou de enzimas líticas para a optimização dos processos de purificação. O trabalho realizado e as perspectivas futuras propostas pretendem contribuir para a dinamização e requalificação do sector de exploração de bivalves através da melhoria do nível de segurança alimentar dos moluscos bivalves comercializados para alimentação humana, valorizando este recurso.

Effect of vehicle characteristics on safety, fuel use and emissions

Nos últimos anos, o número de vítimas de acidentes de tráfego por milhões de habitantes em Portugal tem sido mais elevado do que a média da União Europeia. Ao nível nacional torna-se premente uma melhor compreensão dos dados de acidentes e sobre o efeito do veículo na gravidade do mesmo. O objetivo principal desta investigação consistiu no desenvolvimento de modelos de previsão da gravidade do acidente, para o caso de um único veículo envolvido e para caso de uma colisão, envolvendo dois veículos. Além disso, esta investigação compreendeu o desenvolvimento de uma análise integrada para avaliar o desempenho do veículo em termos de segurança, eficiência energética e emissões de poluentes. Os dados de acidentes foram recolhidos junto da Guarda Nacional Republicana Portuguesa, na área metropolitana do Porto para o período de 2006-2010. Um total de 1,374 acidentes foram recolhidos, 500 acidentes envolvendo um único veículo e 874 colisões. Para a análise da segurança, foram utilizados modelos de regressão logística. Para os acidentes envolvendo um único veículo, o efeito das características do veículo no risco de feridos graves e/ou mortos (variável resposta definida como binária) foi explorado. Para as colisões envolvendo dois veículos foram criadas duas variáveis binárias adicionais: uma para prever a probabilidade de feridos graves e/ou mortos num dos veículos (designado como veículo V1) e outra para prever a probabilidade de feridos graves e/ou mortos no outro veículo envolvido (designado como veículo V2). Para ultrapassar o desafio e limitações relativas ao tamanho da amostra e desigualdade entre os casos analisados (apenas 5.1% de acidentes graves), foi desenvolvida uma metodologia com base numa estratégia de reamostragem e foram utilizadas 10 amostras geradas de forma aleatória e estratificada para a validação dos modelos. Durante a fase de modelação, foi analisado o efeito das características do veículo, como o peso, a cilindrada, a distância entre eixos e a idade do veículo. Para a análise do consumo de combustível e das emissões, foi aplicada a metodologia CORINAIR. Posteriormente, os dados das emissões foram modelados de forma a serem ajustados a regressões lineares. Finalmente, foi desenvolvido um indicador de análise integrada (denominado “SEG”) que proporciona um método de classificação para avaliar o desempenho do veículo ao nível da segurança rodoviária, consumos e emissões de poluentes.Face aos resultados obtidos, para os acidentes envolvendo um único veículo, o modelo de previsão do risco de gravidade identificou a idade e a cilindrada do veículo como estatisticamente significativas para a previsão de ocorrência de feridos graves e/ou mortos, ao nível de significância de 5%. A exatidão do modelo foi de 58.0% (desvio padrão (D.P.) 3.1). Para as colisões envolvendo dois veículos, ao prever a probabilidade de feridos graves e/ou mortos no veículo V1, a cilindrada do veículo oposto (veículo V2) aumentou o risco para os ocupantes do veículo V1, ao nível de significância de 10%. O modelo para prever o risco de gravidade no veículo V1 revelou um bom desempenho, com uma exatidão de 61.2% (D.P. 2.4). Ao prever a probabilidade de feridos graves e/ou mortos no veículo V2, a cilindrada do veículo V1 aumentou o risco para os ocupantes do veículo V2, ao nível de significância de 5%. O modelo para prever o risco de gravidade no veículo V2 também revelou um desempenho satisfatório, com uma exatidão de 40.5% (D.P. 2.1). Os resultados do indicador integrado SEG revelaram que os veículos mais recentes apresentam uma melhor classificação para os três domínios: segurança, consumo e emissões. Esta investigação demonstra que não existe conflito entre a componente da segurança, a eficiência energética e emissões relativamente ao desempenho dos veículos.