《Food Microbiology》：Risk prioritization of household food handling practices in China: a fuzzy failure mode and effect analysis
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摘要家庭是食源性疾病高发场所，消费者在食物处理方面的做法对病原体的滋生与传播起着关键作用，但目前对于不良卫生习惯的风险优先级尚不明确。本研究提出了一种模糊故障模式与影响分析方法，将模糊逻辑融入传统的FMEA框架中，用以确定中国家庭中不良卫生习惯的优先级。该模糊FMEA方法从三个维
摘要
家庭是食源性疾病高发场所，消费者在食物处理方面的做法对病原体的滋生与传播起着关键作用，但目前对于不良卫生习惯的风险优先级尚不明确。本研究提出了一种模糊故障模式与影响分析方法，将模糊逻辑融入传统的FMEA框架中，用以确定中国家庭中不良卫生习惯的优先级。该模糊FMEA方法从三个维度来评估风险：发生频率（采用不良卫生习惯的消费者比例）、严重程度（该习惯导致食源性疾病的可能性）以及检测难度（消费者对不良卫生习惯的风险认知），通过这些数值计算出风险优先级数，数值越高表示风险等级越高。发生频率是通过全国性的食物处理习惯调查得出的，而严重程度和检测难度则基于库克经典模型，通过结构化的专家访谈来确定。研究结果表明，不使用分开的刀具和砧板处理生食和熟食的行为风险最高，这说明交叉污染可能是中国家庭食源性疾病风险的重要诱因。此外，重新加热不足和不当的食物储存方式也同样不可忽视。通过确定潜在的故障模式，该方法不仅在方法论上具有创新性，而且在提升家庭食品安全管理方面具有实际价值，其框架也可被其他情况类似的国家所采用。
引言
食源性疾病是全球公共卫生面临的一大挑战，给人类健康带来了沉重负担。世界卫生组织估计，2021年全球约有8.66亿人患上食源性疾病，导致152万人死亡（Lake等人，2026年）。在食源性疾病可能发生的各种场所中，家庭既是主要的风险环境，又在监管层面相对薄弱。欧洲食品安全局指出，欧盟报告的食源性疾病暴发中有27%发生在家庭环境中（EFSA，2025年）。在中国，所有报告的食源性疾病暴发中有34%也发生在家庭里（赵等人，2022年）。此外，流行病学证据也表明，不正确的家庭食物处理方式会显著增加食源性疾病的发生几率（陈等人，2018年；牛等人，2024年）。不过，对于这些不当行为的风险优先级目前尚未有足够的研究。
不良的卫生习惯，如温度控制不当、烹饪不足以及交叉污染等，都会促使食源性病原体滋生和传播，从而提高食源性疾病的风险（Taché和Carpentier，2014年）。一项定量微生物风险评估研究表明，初始污染水平以及家庭的储存条件，尤其是储存时间和温度，是单核细胞增生李斯特菌生长及后续疾病风险的主要影响因素。情景分析显示，将已打开的熟肉制品储存时间控制在7天以内，或者将储存温度保持在7℃以下，可使预期患病人数减少80%以上（van der Vossen-Wijmenga等人，2024年）。另一项在中国进行的定量微生物风险评估研究则表明，通过砧板、刀具以及食品处理人员的手造成的交叉污染会大幅增加沙门氏菌病的风险，而在使用分开的厨房用具处理生鸡肉和即食食品时，可显著降低这一风险（朱等人，2017年）。因此，了解消费者在家庭中的实际食物处理方式对于识别高风险行为以及制定针对性的食品安全干预措施至关重要。与遵循标准化安全管理规范的工业食品系统不同，家庭的食物处理方式差异很大，不同人和家庭之间的处理方式差别也相当大，这就使得很难确定哪些处理方式需要优先处理。因此，迫切需要能够反映不同地区和人群食物处理习惯的国家级数据，以及用于系统化风险优先级评估的工具。
风险通常被定义为某一不良事件发生频率和严重程度的函数（FAO，2020年）。在不良卫生习惯的背景下，食源性疾病风险可以被看作是采用某种特定处理习惯的消费者比例（发生频率）以及该习惯导致感染的可能性（严重程度）的函数。同时，消费者对食品安全风险的认知（检测难度）也是影响食源性疾病发生的重要因素（Yu等人，2018年；Wang等人，2021年）。将这一因素纳入风险评估模型，可以提高模型的预测精度和整体有效性。然而，现有的行为调查大多只是统计不良卫生习惯的普遍程度，并没有将严重程度和检测难度纳入综合的风险优先级评估体系中。因此，风险管理者和公共卫生从业者缺乏结构化的决策支持工具，难以系统地确定哪些食物处理方式需要优先处理。
故障模式与影响分析方法为评估和确定系统中潜在故障的优先级提供了结构化的框架（Bellman和Zadeh，1970年）。该方法最初是在工程可靠性分析领域发展起来的，后来也被应用到食品安全管理（Niemcewicz等人，2025年）和环境风险评估（Jafari等人，2025年）等多个领域。在传统形式中，每种故障模式都会通过发生频率、严重程度和检测难度这三个参数来进行评估。每个风险参数通常会被赋予0到10之间的有序分数，然后通过乘法运算将这些分数相加，得到风险优先级数，该数值就是确定风险优先级的依据。
尽管传统FMEA方法在概念上清晰且具有实用价值，但它也存在一些公认的方法学局限性（Chang和Cheng，2010年；Kumru和Kumru，2013年）：首先，发生频率、严重程度和检测难度这三个参数都依赖于专家的判断，而在评估过程中并没有考虑不同专家意见的权重差异，这可能会引入偏差。其次，假设这三个参数的权重相等，这种做法过于简化，可能无法真实反映特定情境下它们的实际权重。
为了解决这些局限性，本研究采用了模糊FMEA框架，以便系统地确定不良食物处理习惯的优先级。模糊逻辑是为那些无法用精确的隶属度标准来描述现实世界参数不确定性的情况而开发的（Zadeh，1965年）。模糊FMEA方法通过引入模糊逻辑，使得不同语言类别之间可以有渐变的隶属度，从而能够更细致地把握定性类别之间的过渡，进而实现更为精准和可靠的风险优先级评估。具体而言，本研究的目标包括：（1）对中国家庭的食物处理习惯进行全国性调查，以确定不良卫生习惯的普遍程度；（2）通过结构化的专家访谈，找出合适的专家，进而确定严重程度和检测难度相关的参数；（3）运用模糊FMEA模型计算出模糊风险优先级数；（4）根据计算结果对不良卫生习惯进行排序，为基于证据的风险沟通和针对性干预策略的制定提供依据。
章节节选
研究设计与实施过程
本研究采用了一种混合方法，将模糊集理论、全国性调查数据以及结构化的专家访谈相结合，构建了一个风险评估框架，用于确定中国家庭食物处理习惯相关风险的高低（见图1）。首先，通过文献回顾以及与食品安全专家的咨询，确定了潜在的故障模式。随后，为每一个故障模式分别确定了发生频率、严重程度和检测难度这三个参数的数值。最后，通过模糊逻辑
基于家庭食物处理习惯调查得出的发生频率数值
本研究共调查了来自中国内地六大地区的2381户家庭，每户家庭中主要负责食物处理的人都是调查对象（详见补充表S4）。在这些被调查的家庭中，64.4%位于城市地区，农村家庭占比为35.6%。受访者中超过一半为女性（54.4%），大约三分之一的受访者年龄在30至39岁之间（32.4%）。绝大多数受访者已婚（92.3%）。表S5展示了这些家庭的食品消费情况
讨论
本研究首次尝试通过引入基于模糊FMEA方法的新型风险优先级评估框架，来确定家庭食物处理习惯的优先级。通过确定潜在的故障模式，该方法不仅在方法论上具有创新性，而且在提升家庭食品安全管理方面具有实际价值，其框架也可被其他情况类似的国家所采用。
作为从农田到餐桌链条的最后一个环节，家庭
结论
本研究提出了一种新的混合风险评估方法，该方法结合了模糊逻辑、全国性调查数据以及结构化的专家访谈，能够系统地评估家庭的食物处理习惯。通过将实证行为数据与专家知识相结合，本研究确定，将刀具和砧板同时用于处理生食和即食食品是风险最高的习惯。该评估框架为识别关键的食物处理习惯提供了实用的工具
CRediT作者贡献说明
张顺南：正式分析、方法论设计、可视化处理、初稿撰写、修改润色。齐岩：调查工作、结果验证。何文辉：数据整理、结果验证。徐进：项目管理工作、资源协调。王烨如：项目管理工作、资源协调。刘兆平：资源协调、研究指导。王一贝娜：概念构思、资金筹集、方法论设计、修改润色。吴静：概念构思、方法论设计、结果验证、修改润色。
利益冲突声明
作者声明，他们不存在任何可能影响本文研究结果的已知财务利益关系或个人关系。
致谢
本研究得到了中国国家关键研发计划（项目编号：2024YFF1106705）以及Capital的健康改善与研究基金（项目编号：2024-1G-4391）的支持。
张顺南|齐岩|何文辉|徐进|王烨如|刘兆平|王一贝娜|吴静
中国湖北省武汉市华中科技大学同济医学院公共卫生学院流行病与生物统计学系，邮编430030
