面向中低收入国家的食品安全风险分类模型开发：风险因子筛选与权重评估研究

本综述系统阐述了联合国粮农组织（FAO）针对中低收入国家（LMICs）设计食品安全风险分类模型的研究。通过专家咨询（expert elicitation）和迭代分析，研究团队从固有风险、风险缓解措施和合规性三个维度筛选出14个关键风险因子，并采用定量加权方法评估其相对重要性。该模型通过整合终端产品类型和食源性病原体生存生长概率等参数，弥补了LMICs关键控制点（CCPs）和前提方案（PRPs）数据缺失的局限，为实施基于风险的检查（risk-based inspection）提供了科学工具，对优化食品安全监管资源配置具有重要实践意义。

　　

模型设计与预期特性

FAO风险分类模型旨在精准评估各食品企业经营者（FBOs）对特定国家内主要食源性病原体（FBPs）健康负担的相对贡献。通过国际基准研究，FAO借鉴了加拿大食品检验局（CFIA）的场所风险评估模型（ERA-Food模型）及其他国家类似模型的设计理念。然而，为适应中低收入国家（LMICs）的数据可获性和技术条件，本模型在复杂度和数据需求方面进行了显著简化，重点聚焦于可量化且与微生物危害直接相关的风险因子。

结果

研究第一阶段明确了用于量化LMICs中FBOs相关健康负担的计量单位。文献调研显示，发达国家多采用伤残调整寿命年（DALYs）评估食源性病原体健康影响（如Cassini等2018、Havelaar等2008、Li等2019的研究）。然而，在包括本研究涉及的加纳、印度尼西亚、马拉维和津巴布韦等LMICs中，DALYs计算所需的流行病学数据极为匮乏。因此，研究团队提出采用相对风险评分系统替代DALYs，通过专家咨询对风险因子进行加权赋值，从而构建适用于数据稀缺环境的实用型分类工具。

讨论

本文阐述了开发FAO风险分类模型的初步工作。该模型旨在帮助LMICs的国家监管机构根据风险水平对FBOs进行分类，从而优化检查资源配置。虽然本研究借鉴了CFIA的场所风险评估框架，但针对LMICs的特殊需求进行了重大调整：首先采用简化加权算法替代复杂定量模型；其次通过引入终端产品风险特性（如即食性产品与需烹饪产品的差异）和病原体生存生长潜力等参数，弥补了关键控制点（CCPs）数据的缺失；最后通过跨国专家咨询确保模型的跨文化适用性。未来需通过实地试点项目验证模型的适用性与鲁棒性。

作者贡献声明

Catherine Bessy：研究评审与编辑、验证、监督、资源协调、项目管理、方法论设计、资金获取与概念化。

Sylvain Quessy：原始稿件撰写、方法论设计、调查研究、形式分析与数据整理及概念化。

Virginie Lachapelle：评审与编辑、方法论指导。

Manon Racicot：评审与编辑、验证、形式分析与概念化。

Nassima Rabhi：原始稿件撰写、软件支持、方法论设计与数据分析。

Christine Kopko：评审与编辑、项目管理与资源协调。

Alexandre Leroux：软件开发、数据管理与形式分析。

Oumou Barry：项目管理、资源协调与调查执行。