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<article-title xml:lang="es"><![CDATA[Estimación del nivel de calidad de dos sistemas de producción de nopal verdura (Opuntia sp.)]]></article-title>
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<abstract abstract-type="short" xml:lang="en"><p><![CDATA[For the microbiological analysis of cactus leaves (Opuntia spp.) there are no sampling plans for different protection levels, nor the quantification of the quality level of the product, or a statistical comparison of the consumer protection level between a production system under contamination risk reduction (CRRS) and under the traditional system (TS). Therefore, in this study the quality level was determined of a cactus leaf production system with CRRS and of TS taking an observational study as reference. The consumer protection level was estimated based on the sample sizes stipulated in sampling plans of the ICMSF (2002) and the acceptable quality level (AQL) for different protection levels in sampling plans of two and three classes. Finally, through Montecarlo simulation and Pert distribution, a comparison was made of the protection level of the consumer when buying a product of production units with CRRS and TS. It was estimated that 85 % and 40 % of boxes of cactus leaves with CRRS and TS complied with the acceptable microbiological specifications. For the systems with CRRS the protection levels were between 38.5 and 96.1 % for traditional sample sizes (3 to 20 kg). Nine sampling plans were provided with protection levels of 80, 90 and 99 %, in which the minimum AQL is defined. The Montecarlo simulation indicated that the units with CRRS provide higher protection starting with the protection level of 40 %. Sampling plans of two and three classes make it possible to design sampling plans with a required protection level and to compare statistically different production systems of cactus leaves.]]></p></abstract>
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</front><body><![CDATA[ <p align="justify"><font face="verdana" size="4">Matem&aacute;ticas aplicadas, estad&iacute;stica y computaci&oacute;n</font></p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="4">&nbsp;</font></p>     <p align="center"><font face="verdana" size="4"><b>Estimaci&oacute;n del nivel de calidad de dos sistemas de producci&oacute;n de nopal verdura (<i>Opuntia </i>sp.)</b></font></p>     <p align="center"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>     <p align="center"><font face="verdana" size="3"><b>Estimation of quality level in two production systems of cactus leaves (<i>Opuntia </i>sp.)</b></font></p>     <p align="center"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>     <p align="center"><font face="verdana" size="2"><b>T. Olivia Martinez&#150;Martinez<sup>1*</sup>, M. Elva Ramirez&#150;Guzm&aacute;n<sup>2</sup>, Socorro Anaya&#150;Rosales<sup>3</sup>, M. Lourdes Ar&eacute;valo&#150;Galarza<sup>4</sup>, Gabriel Leyva&#150;Ruelas<sup>5</sup></b></font></p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><i><sup>1</sup> Programa de Inocuidad de Alimentos. Campo Experimental Baj&iacute;o. INIFAP. km 6.5 Carretera Celaya&#150;San Miguel de Allende 38110, Celaya, Guanajuato, * Autor responsable</i> (<a href="mailto:martinez.talina@inifap.gob.mx">martinez.talina@inifap.gob.mx</a>). </font></p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><i><sup>2</sup> Estad&iacute;stica, Campus Montecillo. Colegio de Postgraduados. 56230. Montecillo, Estado de M&eacute;xico.</i></font></p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><font face="verdana" size="2"><i><sup>3</sup> Entomolog&iacute;a y Acarolog&iacute;a,  Campus Montecillo. Colegio de Postgraduados. 56230. Montecillo, Estado de M&eacute;xico.</i></font></p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><i><sup>4</sup> Fruticultura. Campus Montecillo. Colegio de Postgraduados. 56230. Montecillo, Estado de M&eacute;xico. </i></font></p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><i><sup>5</sup> Departamento de Ingenier&iacute;a Agroindustrial. Universidad Aut&oacute;noma Chapingo. Chapingo, Estado de M&eacute;xico. 56230.</i></font></p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Recibido: November, 2011.    <br> Aprobado: August, 2012.</font></p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>Resumen</b></font></p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Para el an&aacute;lisis microbiol&oacute;gico de nopal verdura (<i>Opuntia </i>spp.) no hay esquemas de muestreo para diferentes niveles de protecci&oacute;n, ni la cuantificaci&oacute;n del nivel de calidad del producto, as&iacute; como una comparaci&oacute;n estad&iacute;stica del nivel de protecci&oacute;n para el consumidor entre un sistema de producci&oacute;n bajo el sistema de reducci&oacute;n de riesgos de contaminaci&oacute;n {SRRC) y bajo el sistema tradicional (ST). Por tanto, en este estudio se determin&oacute; el nivel de calidad de un sistema de producci&oacute;n de nopal con SRRC y de un ST, tomando como referencia un estudio observacional. Se estim&oacute; el nivel de protecci&oacute;n para el consumidor con base en los tama&ntilde;os de muestra estipulados en los planes de muestreo de la ICMSF (2002) y el nivel de calidad aceptable (NCA) para diferentes niveles de protecci&oacute;n en planes de muestreo de dos y tres clases. Finalmente, mediante simulaci&oacute;n Montecarlo y distribuci&oacute;n Pert, se compar&oacute; el nivel de protecci&oacute;n que tiene el consumidor al adquirir producto de unidades de producci&oacute;n con SRRC y con ST. Se estim&oacute; que 85 y 40 % de cajas de nopal de las unidades de producci&oacute;n con SRRC y ST cumplieron con las especificaciones microbiol&oacute;gicas aceptables. Para los sistemas con SRRC los niveles de protecci&oacute;n fueron 38.5 a 96.1 % para tama&ntilde;os de muestra tradicionales (3 a 20 kg). Se proporcionan nueve esquemas de muestreo con niveles de protecci&oacute;n de 80, 90 y 99 %, en los cuales se define el m&iacute;nimo NCA. La simulaci&oacute;n Montecarlo indic&oacute; que las unidades con SRRC proporcionan mayor protecci&oacute;n desde el nivel de 40 %. Asi, planes de muestreo de dos y tres clases permiten dise&ntilde;ar esquemas con un nivel de protecci&oacute;n requerido y comparar estad&iacute;sticamente diferentes sistemas de producci&oacute;n de nopal verdura.</font></p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>Palabras clave: </b>nopal, muestreo de aceptaci&oacute;n, distribuci&oacute;n Pert, simulaci&oacute;n Montecarlo.</font></p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>Abstract</b></font></p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2">For the microbiological analysis of cactus leaves (<i>Opuntia </i>spp.) there are no sampling plans for different protection levels, nor the quantification of the quality level of the product, or a statistical comparison of the consumer protection level between a production system under contamination risk reduction (CRRS) and under the traditional system (TS). Therefore, in this study the quality level was determined of a cactus leaf production system with CRRS and of TS taking an observational study as reference. The consumer protection level was estimated based on the sample sizes stipulated in sampling plans of the ICMSF (2002) and the acceptable quality level (AQL) for different protection levels in sampling plans of two and three classes. Finally, through Montecarlo simulation and Pert distribution, a comparison was made of the protection level of the consumer when buying a product of production units with CRRS and TS. It was estimated that 85 % and 40 % of boxes of cactus leaves with CRRS and TS complied with the acceptable microbiological specifications. For the systems with CRRS the protection levels were between 38.5 and 96.1 % for traditional sample sizes (3 to 20 kg). Nine sampling plans were provided with protection levels of 80, 90 and 99 %, in which the minimum AQL is defined. The Montecarlo simulation indicated that the units with CRRS provide higher protection starting with the protection level of 40 %. Sampling plans of two and three classes make it possible to design sampling plans with a required protection level and to compare statistically different production systems of cactus leaves.</font></p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>Key words: </b>cactus leaves, acceptance sampling, Pert distribution, Montecarlo simulation.</font></p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>INTRODUCCI&Oacute;N</b></font></p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2">El nopal verdura <i>(Opuntia </i>spp.) es una hortaliza que adquiri&oacute; importancia en el mercado de exportaci&oacute;n, principalmente a EE.UU., el cual aument&oacute; su importaci&oacute;n en 128.6 % entre 2000 y 2005. Este comportamiento se atribuye al aumento de la poblaci&oacute;n latina y aceptaci&oacute;n de la comida mexicana en ese pa&iacute;s (Callejas <i>et al., </i>2006). Por lo tanto, los productores mexicanos adoptan las regulaciones comerciales y sistemas de producci&oacute;n establecidos por los pa&iacute;ses consumidores, como los programas de inocuidad de alimentos, que disminuyen el riesgo de contaminaci&oacute;n de nopal verdura por pat&oacute;genos como <i>Salmonella </i>(CDC, 2008; Garc&iacute;a&#150;G&oacute;mez <i>et al., </i>2002) y <i>Escherichia coli </i>(Nguyenthe y Carlin, 2004). Estos microorganismos est&aacute;n asociados a enfermedades gastrointestinales por el consumo de hortalizas frescas (Johnston <i>et al., </i>2006).</font></p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2">En M&eacute;xico, la Ley Federal de Sanidad Vegetal se modific&oacute; en el 2007 con el prop&oacute;sito de tipificar como delito los actos que ponen en riesgo la salud humana; en el Art&iacute;culo 47 se establece la implementaci&oacute;n de sistemas de reducci&oacute;n de riesgos de contaminaci&oacute;n (SRRC) en la producci&oacute;n primaria de vegetales (DOF, 2007). Gorris (2006) se&ntilde;ala que la implementaci&oacute;n de los SRRC previene la introducci&oacute;n de factores de contaminaci&oacute;n a lo largo de la cadena de producci&oacute;n de alimentos y el cumplimiento de los niveles de protecci&oacute;n establecidos por el consumidor. Para la validaci&oacute;n y verificaci&oacute;n de esos procedimientos se emplean los criterios microbiol&oacute;gicos (CM), que incluyen el grupo del alimento, los microorganismos de inter&eacute;s o productos de su metabolismo, el plan de muestreo y los l&iacute;mites microbiol&oacute;gicos aceptables (Whiting <i>et al, </i>2006; ANMAT, 2005). La ICMSF (International Commission on Microbiological Specifications for Foods, 2002), establece los planes de muestreo y los l&iacute;mites microbiol&oacute;gicos aceptables, en M&eacute;xico para hortalizas frescas, estos l&iacute;mites estaban incluidos en la NOM&#150;093&#150;SSA1&#150;1994, sin embargo, a partir del primero de diciembre de 2010 fue sustituida por la NOM&#150;251&#150;SSA1&#150;2009 que omite este apartado (SSA, 1995a; SSA, 2010). Esto muestra la necesidad de establecer especificaciones microbiol&oacute;gicas en muestras de productos hortofrut&iacute;colas frescos; ya que, en otros alimentos, como leche, queso, productos del mar, carne y productos de panificaci&oacute;n, existen l&iacute;mites microbiol&oacute;gicos establecidos en normas oficiales que indican un mejor control en los procesos de producci&oacute;n (Fern&aacute;ndez&#150;Escartin, 2008).</font></p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Schothorst <i>et al. </i>(2009) enfatizan el uso correcto de los planes de muestreo para determinar los CM de forma efectiva y pr&aacute;ctica. Al respecto, la ICMSF, (2002) sugiere planes de muestreo dise&ntilde;ados de acuerdo con el riesgo del pat&oacute;geno, el tipo de alimento, las condiciones de manejo y la poblaci&oacute;n a la que va dirigido. Esos planes se clasifican en 15 casos en funci&oacute;n de las combinaciones de riesgo a la salud y las condiciones de uso. Los casos 1 a 3 incluyen bacterias psicr&oacute;filas, ac&eacute;ticas, l&aacute;cticas, mohos y levaduras, y no hay riesgo para la salud humana pero s&iacute; para la vida &uacute;til del alimento; los casos 4 a 6 incluyen indicadores de contaminaci&oacute;n por bacterias mes&oacute;filas aerobias y anaerobias, coliformes fecales, mohos y levaduras, y otros; los casos 7 a 9 indican riesgo moderado porque no peligra la vida del consumidor pero pueden causar molestias en periodos cortos, aunque rara vez dejan secuelas, causados por <i>Listeria monocytogenes, Clostridium perfringens, Staphylococcus aureus, </i>entre otros; los casos 10 a 12, se&ntilde;alan riesgo serio con microorganismos que causan enfermedades de duraci&oacute;n moderada y no suelen dejar secuelas como <i>Salmonella </i>spp., <i>Shigella </i>spp., <i>Criptosporidium </i>parvum; y los casos 13 a 15 representan riesgo grave, los microorganismos causan enfermedades que ponen en peligro la vida del consumidor, son de larga duraci&oacute;n y la mayor&iacute;a de veces causan secuelas cr&oacute;nicas como <i>Clostridium botulinum, E. coli </i>O157:H7 y <i>Salmonella typhi. </i>Para los casos 1 al 9 se utilizan los planes de muestreo de tres clases, mientras que para los casos 10 al 12 los de dos clases (Legan <i>et al., </i>2001; ICMSF, 2002). Los planes de muestreo de tres clases pueden tener mayor efectividad porque permiten carga microbiana alta. Mientras que los planes de dos clases aseguran rechazo de lotes contaminados por pat&oacute;genos de baja dosis infectiva (&lt;10 unidades formadoras de colonias por gramo, UFC g<sup>&#150;1</sup>). Legan <i>et al. </i>(2001) sugieren usar estos planes con un nivel de protecci&oacute;n &gt;95 %.</font></p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Durante el muestreo de alimentos es frecuente la incertidumbre en la elecci&oacute;n del tama&ntilde;o de la muestra (n), necesaria para reducir el riesgo de aceptar (b) o de rechazar (a) err&oacute;neamente un lote. Por lo anterior, es necesario elegir el tama&ntilde;o de la muestra en funci&oacute;n de su naturaleza, nivel de incidencia del pat&oacute;geno en el alimento y nivel de protecci&oacute;n (conocido tambi&eacute;n como nivel de confiabilidad o probabilidad de rechazo) para el consumidor (Dahms, 2004; Johnston <i>et al., </i>2006). Whiting <i>et al. </i>(2006) indican que entre mayor sea el nivel de protecci&oacute;n, el tama&ntilde;o de <i>n </i>se incrementa, mientras que el valor tolerable <i>(m) </i>de microorganismos se reduce. Para la elecci&oacute;n de un plan de muestreo, Zwietering (2009) sugiere que debe evaluarse el nivel de riesgo a trav&eacute;s de modelos estad&iacute;sticos. Sin embargo, para nopal verdura no hay estudios que identifiquen el nivel de calidad (NC) con el que las autoridades certifican unidades de producci&oacute;n, tampoco se ha establecido un tama&ntilde;o de muestra para cada necesidad del mercado ni la comparaci&oacute;n entre un sistema de producci&oacute;n tradicional y uno con reconocimiento en SRRC.</font></p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><font face="verdana" size="2">Por tanto, los objetivos del presente estudio fueron: conocer el nivel de calidad de un sistema de producci&oacute;n de nopal verdura con reconocimiento del SENASICA (Servicio Nacional de Sanidad, Inocuidad y Calidad Agroalimentaria) en la aplicaci&oacute;n de SRRC y sin &eacute;ste, estimar el nivel de protecci&oacute;n para el consumidor con base a los tama&ntilde;os de muestra estipulados en los planes de muestreo de la ICMSF (2002); determinar el nivel de calidad aceptable para diferentes niveles de protecci&oacute;n en planes de muestreo de dos (pat&oacute;genos de da&ntilde;o severo) y tres clases (indicadores de contaminaci&oacute;n). Adem&aacute;s, mediante simulaci&oacute;n Montecarlo y distribuci&oacute;n Pert se compara el nivel de protecci&oacute;n para el consumidor al adquirir productos de unidades de producci&oacute;n con y sin reconocimiento en SRRC.</font></p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>MATERIALES Y M&Eacute;TODOS</b></font></p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>Planes de muestreo</b></font></p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>Planes de muestreo de dos clases</b></font></p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2">La ICMSF (2002), sugiere usar el plan de muestreo de dos clases cuando los microorganismos est&aacute;n uniformemente distribuidos en el lote o para definir riesgo directo a la salud con potencial de diseminaci&oacute;n y riesgo grave. Este plan utiliza la siguiente notaci&oacute;n:</font></p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2">N= tama&ntilde;o del lote; n= tama&ntilde;o de la muestra; p= fracci&oacute;n de unidades (cajas de nopal) que cumple con las especificaciones microbiol&oacute;gicas requeridas; m= n&uacute;mero de unidades formadoras de colonias (UFC) permitidas; d= n&uacute;mero de unidades (cajas de nopal) defectuosas que exceden a m; c= n&uacute;mero de unidades defectuosas (cajas de nopal) aceptables; si d &gt; c, el lote se rechaza, de lo contrario se acepta el lote; P<sub>a</sub> = probabilidad de aceptaci&oacute;n; P<sub>r</sub> = probabilidad de rechazo (nivel de protecci&oacute;n para el cliente o nivel de confiabilidad) y P<sub>r</sub>= 1&#150;P<sub>a</sub></font></p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>Planes de muestreo de tres clases</b></font></p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2">El plan de atributos de tres clases se usa para el muestreo de lotes, donde la distribuci&oacute;n de los pat&oacute;genos es heterog&eacute;nea y cuando se consideran an&aacute;lisis cuantitativos con dos l&iacute;mites microbiol&oacute;gicos: m (l&iacute;mite superior del nivel aceptable) y M (l&iacute;mite superior del nivel marginalmente aceptable) (AN&#150;MAT, 2005; Dahms, 2004). Estos planes no son tan estrictos y son apropiados donde el riesgo es relativamente bajo; la ICMSF (2002) propone utilizar este muestreo para los casos 1 al 9, en los cuales se manejan organismos de descomposici&oacute;n y contaminaci&oacute;n de alimentos. Este plan utiliza la siguiente notaci&oacute;n:</font></p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2">N= tama&ntilde;o del lote; n= tama&ntilde;o de la muestra; p<sub>0</sub>= fracci&oacute;n de unidades aceptables (cajas de nopal) para considerar que un lote cumple con las especificaciones microbiol&oacute;gicas; p<sub>1</sub>= fracci&oacute;n de unidades que se encuentra en el l&iacute;mite aceptable de las especificaciones microbiol&oacute;gicas requeridas; p<sub>2</sub> = 1&#150; (p<sub>0</sub> + p<sub>1</sub>)= fracciones de unidades que no cumple con las especificaciones microbiol&oacute;gicas; m= n&uacute;mero m&aacute;ximo de unidades formadoras de colonias (UFC) que separa la calidad aceptable de la rechazable; M= n&uacute;mero de unidades formadoras de colonias (UFC) que separa la calidad marginalmente aceptable de la rechazable; d<sub>1</sub>= el n&uacute;mero de unidades en la muestra que se encuentran en el l&iacute;mite aceptable de las especificaciones microbiol&oacute;gicas o de aquellas que no cumplen, tal que M&gt;d<sub>1</sub>&gt;m, d<sub>2</sub>= el n&uacute;mero de unidades alimenticias en la muestra que no cumplen las especificaciones microbiol&oacute;gicas requeridas es decir d<sub>2</sub>&gt;M; c<sub>1</sub>=es el m&aacute;ximo n&uacute;mero aceptable para la suma de unidades que se encuentran entre m y M y las unidades que exceden M; c<sub>2</sub>= el m&aacute;ximo n&uacute;mero aceptable para las unidades que exceden M; P<sub>a</sub>= probabilidad de aceptaci&oacute;n; P<sub>r</sub>= probabilidad de rechazo (nivel de protecci&oacute;n para el cliente o nivel de confiabilidad) y P<sub>r</sub>= 1 &#150;P<sub>a</sub>.</font></p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><font face="verdana" size="2">La distribuci&oacute;n hipergeom&eacute;trica trivariada asociada a este muestreo se describe as&iacute;:</font></p>     <p align="center"><font face="verdana" size="2"><img src="/img/revistas/agro/v46n6/a4s1.jpg"></font></p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2">donde D<sup>&#91;<i>d</i>&#93;</sup> = <i>D</i>(<i>D&#150; 1</i>)(<i>D&#150;</i>2).. .(D&#150;<i>d</i>+1). Si N, <i>D<sub>0</sub></i>,<i> D<sub>1</sub> </i>y <i>D<sub>2</sub> </i>tienden a infinito entonces (1) se aproxima a la distribuci&oacute;n binomial trivariada:</font></p>     <p align="center"><font face="verdana" size="2"><img src="/img/revistas/agro/v46n6/a4s2.jpg"></font></p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2">donde <i>p<sub>i</sub> </i>= <i>D<sub>i</sub> / N </i>para <i>i= </i>0, 1 y 2.</font></p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Para este estudio se uso la distribuci&oacute;n binomial trivariada por considerar que los lotes de cajas de nopal verdura eran mayor a 150 cajas (N<img src="/img/revistas/agro/v46n6/a4s12.jpg">&infin;). Por tanto, la probabilidad de aceptaci&oacute;n para esta distribuci&oacute;n es:</font></p>     <p align="center"><font face="verdana" size="2"><img src="/img/revistas/agro/v46n6/a4s3.jpg"></font></p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2">En el caso de que <i>c</i><sub>2</sub>=0, la ecuaci&oacute;n (3) queda reducida a:</font></p>     <p align="center"><font face="verdana" size="2"><img src="/img/revistas/agro/v46n6/a4s4.jpg"></font></p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Esta distribuci&oacute;n se asemeja a una distribuci&oacute;n binomial, sin embargo, no lo es porque <i>p<sub>0</sub>+p<sub>1</sub> </i>no suma la unidad. S&oacute;lo para el caso en que la poblaci&oacute;n no contiene unidades alimenticias que no cumplen con las especificaciones microbiol&oacute;gicas (ej. <i>p</i><sub>2</sub>=0), se convierte en una binomial ordinaria (Zelterman, 2006) que se utiliz&oacute; en este estudio para determinar la presencia o ausencia de pat&oacute;genos.</font></p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><font face="verdana" size="2">Para maximizar la protecci&oacute;n contra el riesgo de aceptar lotes que no cumplen con las especificaciones microbiol&oacute;gicas deber&iacute;a utilizarse <i>c</i><sub>1</sub>=0 y <i>c</i><sub>2</sub>=0. Entre mayor es el tama&ntilde;o de muestra, la probabilidad de rechazo es mayor (<i>P<sub>r</sub></i> = 1 <i>&#151;P<sub>a</sub></i>), lo cual implica tener un mayor nivel de protecci&oacute;n para los consumidores en contra de lotes que no cumplen las especificaciones microbiol&oacute;gicas. Si se consideran los valores de <i>c</i><sub>1</sub>=<i>c</i><sub>2</sub>=0, el tama&ntilde;o de muestra se define as&iacute;:</font></p>     <p align="center"><font face="verdana" size="2"><img src="/img/revistas/agro/v46n6/a4s5.jpg"></font></p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2">donde <i>Pa <u>&lt;</u> Po<sup>n</sup> </i>de tal forma que:</font></p>     <p align="center"><font face="verdana" size="2"><img src="/img/revistas/agro/v46n6/a4s6.jpg"></font></p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>Distribuci&oacute;n Pett</b></font></p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2">La distribuci&oacute;n PERT es una versi&oacute;n de la distribuci&oacute;n beta e igual que la distribuci&oacute;n triangular requiere tres par&aacute;metros: m&iacute;nimo (A), m&aacute;s probable (B) y m&aacute;ximo deseable (C) (Mun, 2011). Se usa para modelar estimaciones, com&uacute;nmente en la identificaci&oacute;n de riesgos y estimaci&oacute;n de costos en proyectos (Premachandra, 2001). Esta distribuci&oacute;n por lo general presenta una asimetr&iacute;a a la derecha debido a que estima valores cercanos al m&aacute;s probable (Mun, 2011).</font></p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2">La funci&oacute;n de la distribuci&oacute;n Pert se expresa como:</font></p>     <p align="center"><font face="verdana" size="2"><img src="/img/revistas/agro/v46n6/a4s7.jpg"></font></p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2">donde B= funci&oacute;n Beta y;</font></p>     <p align="center"><font face="verdana" size="2"><img src="/img/revistas/agro/v46n6/a4s8.jpg"></font></p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="center"><font face="verdana" size="2"><img src="/img/revistas/agro/v46n6/a4s9.jpg"></font></p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Las expresiones t&iacute;picas de la distribuci&oacute;n Pert para la media y desviaci&oacute;n est&aacute;ndar se expresan:</font></p>     <p align="center"><font face="verdana" size="2"><img src="/img/revistas/agro/v46n6/a4s10.jpg"></font></p>     <p align="center"><font face="verdana" size="2"><img src="/img/revistas/agro/v46n6/a4s11.jpg"></font></p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2">La media para la distribuci&oacute;n Pert es cuatro veces m&aacute;s sensible al valor m&aacute;s probable que a los valores extremos y la desviaci&oacute;n est&aacute;ndar es menos sensible a los valores extremos que la distribuci&oacute;n triangular, particularmente cuando las distribuciones son sesgadas (Mun, 2011). Esta distribuci&oacute;n se us&oacute; para simular la toma de 100 000 muestras de forma aleatoria y comparar el nivel de rechazo de los esquemas de muestreo para un sistema de producci&oacute;n certificado y uno tradicional.</font></p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>Estudio observacional</b></font></p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Se consider&oacute; un estudio observacional con una poblaci&oacute;n de 14 productores en el municipio de Otumba, Estado de M&eacute;xico, cuyas unidades de producci&oacute;n fueron reconocidas en la aplicaci&oacute;n de SRRC y otra poblaci&oacute;n del mismo tama&ntilde;o de productores con sistema de producci&oacute;n tradicional. De marzo de 2008 a febrero de 2009, bimestralmente se tom&oacute; una muestra compuesta de 10 kg de cajas de nopal preliminares provenientes de las diferentes unidades de producci&oacute;n; durante este periodo se tomaron seis muestras con un total de 120 kg de muestra. Los an&aacute;lisis microbiol&oacute;gicos fueron: recuento de bacterias mes&oacute;filas en placas Petrifilm<sup>TM</sup> (3M, Saint Paul, MN, USA); cuenta de coliformes totales, coliformes fecales y detecci&oacute;n de <i>Salmonella </i>de acuerdo con las metodolog&iacute;as descritas en las normas NOM&#150;112&#150;SSA1&#150;1994 y NOM&#150;114&#150;SSA1&#150;1994 respectivamente (SSA, 1995 b; SSA,1995c).</font></p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>Estimaci&oacute;n del nivel de protecci&oacute;n seg&uacute;n el tama&ntilde;o de muestra en un sistema de producci&oacute;n de nopal con SRRC</b></font></p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Los resultados microbiol&oacute;gicos del estudio observacional con nopal de unidades reconocidas en SRRC y de ST indicaron que <i>Salmonella </i>no estuvo presente, por lo que para estimar el nivel de calidad de producci&oacute;n de nopal verdura solamente se consider&oacute; el recuento de microorganismos con bajo riesgo para la salud (bacterias mes&oacute;filas y coliformes). Este nivel de calidad se empleo para estimar niveles de protecci&oacute;n con diferentes tama&ntilde;os de muestra tradicionalmente utilizados en el an&aacute;lisis microbiol&oacute;gico.</font></p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>Determinaci&oacute;n del NCA para diferentes niveles de protecci&oacute;n en un sistema de producci&oacute;n de nopal con SRRC</b></font></p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><font face="verdana" size="2">Se determin&oacute; el NCA del lote p<sub>0</sub>, p<sub>1</sub> y p<sub>2</sub> para los niveles Pr=80, 90 y 99 % usando como referencia los planes de muestreo de dos clases para los casos 10 al 15, que se refieren a pat&oacute;genos que representan peligro de muerte o secuelas importantes cr&oacute;nicas o de larga duraci&oacute;n, donde se consider&oacute; p<sub>2</sub>=c=0; y los de tres clases para los casos 3 al 9, que se refieren a organismos de descomposici&oacute;n y contaminaci&oacute;n de alimentos e indicadores microbiol&oacute;gicos.</font></p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>Simulaci&oacute;n Montecarlo para comparar un SRRC y un ST en la producci&oacute;n de nopal verdura</b></font></p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Para determinar el comportamiento de la distribuci&oacute;n de rechazo de un SRRC y un ST, se realizaron simulaciones Montecarlo (100 000 iteraciones) con el software RiskAMP<sup>&reg;</sup> (2010). Se us&oacute; la distribuci&oacute;n Pert porquea permite considerar tres valores posibles para el porcentaje de unidades aceptables (p<sub>0</sub>): un n&uacute;mero m&iacute;nimo (A), uno m&aacute;s probable (B) y uno m&aacute;ximo deseable (C) en el dominio de la distribuci&oacute;n Pert.</font></p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>RESULTADOS Y DISCUSI&Oacute;N</b></font></p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Debido a la presencia de bacterias mes&oacute;filas y coliformes, el nivel de calidad de la producci&oacute;n de nopal verdura durante el periodo para el SRRC fue p<sub>0</sub>=0.85, p<sub>1</sub>=0.15 y p<sub>2</sub>=0, mientras que para el ST fue de p<sub>0</sub>=0.40, p<sub>1</sub>=0.60 y p<sub>2</sub>=0. En el 85 % y 40 % de los muestreos de nopal de SRRC y ST, se encontraron cuentas de bacterias mes&oacute;filas menores a m=100 UFC g<sup>&#150;1</sup> y coliformes fecales y totales menores a m=100 NMP (N&uacute;mero M&aacute;s Probable) g<sup>&#150;1</sup>, los otros muestreos (15 % y 60 %) excedieron estos l&iacute;mites sin alcanzar el m&aacute;ximo tolerable de M=100,000 UFC g<sup>&#150;1</sup> para bacterias mes&oacute;filas y M=10 000 NMP g<sup>&#150;1 </sup>para coliformes fecales y totales (ICMSF, 2002). No se detect&oacute; presencia de <i>Salmonella </i>sp. en las muestras analizadas.</font></p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>Estimaci&oacute;n del nivel de protecci&oacute;n para el consumidor seg&uacute;n el tama&ntilde;o de muestra</b></font></p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Tomando como referencia el nivel de calidad de producci&oacute;n de nopal verdura, se estim&oacute; un tama&ntilde;o de muestra para un nivel de confiablidad de al menos 80 %, por considerarse un muestreo de microorganismos con riesgo bajo para la salud (bacterias mes&oacute;filas y coliformes). El <a href="#c1">Cuadro 1</a> muestra que para un SRRC (p<sub>0</sub>=0.85, p<sub>1</sub>=0.15 y p<sub>2</sub>=0) un tama&ntilde;o de muestra de 10 unidades proporciona un nivel de protecci&oacute;n de 80.3 %, mientras que con 15 aumenta a 91.2 %. Por tanto, si se desea tener un nivel de protecci&oacute;n m&iacute;nimo de 80 % se necesita un tama&ntilde;o de muestra m&iacute;nimo de 10 kg de nopal para el an&aacute;lisis de laboratorio. Se observa que bajo un ST, donde el nivel de calidad es p<sub>0</sub>=40, p<sub>1</sub>=60 y p<sub>2</sub>=0, el nivel de protecci&oacute;n m&iacute;nimo 80 % se alcanza con un m&iacute;nimo de 3 kg. Esto ilustra que el tama&ntilde;o de muestra debe definirse con base al nivel de calidad exigido o aceptable por el consumidor.</font></p>     <p align="center"><font face="verdana" size="2"><a name="c1"></a></font></p>     <p align="center"><font face="verdana" size="2"><img src="/img/revistas/agro/v46n6/a4c1.jpg"></font></p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>Determinaci&oacute;n del NCA para diferentes niveles de protecci&oacute;n en un sistema de producci&oacute;n de nopal con SRRC</b></font></p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2">En el <a href="#c2">Cuadro 2</a> se muestra que entre menor es la calidad del lote (elevado n&uacute;mero de unidades que no cumplen con las especificaciones microbiol&oacute;gicas aceptables), mayor es la probabilidad de rechazo. Por ejemplo, para el caso 10 (n=5, c=0) se rechaza hasta con una probabilidad del 99 % a lotes que solo tienen 40 % de unidades aceptables, 60 % que se encuentran entre el l&iacute;mite microbiol&oacute;gico aceptable y el tolerable, y 0 % de las que no cumplen con dichas especificaciones microbiol&oacute;gicas. Mientras que para el caso 15 (n=60, c=0), el plan se vuelve m&aacute;s riguroso porque se requiere 92% de unidades que cumplan con el l&iacute;mite microbiol&oacute;gico aceptable.</font></p>     <p align="center"><font face="verdana" size="2"><a name="c2"></a></font></p>     <p align="center"><font face="verdana" size="2"><img src="/img/revistas/agro/v46n6/a4c2.jpg"></font></p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Para los riesgos del 3 al 9, que se refieren a organismos de descomposici&oacute;n y contaminaci&oacute;n de alimentos e indicadores microbiol&oacute;gicos, se utiliz&oacute; el plan de muestreo de tres clases. En el <a href="#c3">Cuadro 3</a> se presentan los valores de NCA requeridos para obtener 80, 90 y 99 % de protecci&oacute;n; as&iacute;, para el caso 9, donde el valor de n=10 y c=1, el plan requiere que el producto presente 72 % de productos microbiol&oacute;gicamente aceptables. Un valor de c diferente de cero permite un p<sub>0</sub> menores que cuando c=0 (<a href="#c3">Cuadro 3</a>).</font></p>     <p align="center"><font face="verdana" size="2"><a name="c3"></a></font></p>     <p align="center"><font face="verdana" size="2"><img src="/img/revistas/agro/v46n6/a4c3.jpg"></font></p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>Simulaci&oacute;n Montecarlo para comparar dos esquemas de producci&oacute;n de nopal verdura</b></font></p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Para las unidades de producci&oacute;n certificadas con SRRC, el valor de A fue de 85 %, mientras que para B y C fueron 95 % y 99.99 %. Lo anterior es para construir un escenario deseado en un SRRC. Mientras que para el ST se consideraron los valores A= 10 %, B= 15 % y C=40 %, con fines de comparaci&oacute;n.</font></p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2">La simulaci&oacute;n Montecarlo indic&oacute; que el NCA para unidades certificadas en SRRC (p<sub>0</sub>= 94.19, p<sub>1</sub>= 5.81 y p<sub>2</sub>=0 %) es mayor que para las de un ST (p<sub>0</sub>= 18.33, p<sub>1</sub>= 81.67 y p<sub>2</sub>=0 %). En la <a href="/img/revistas/agro/v46n6/a4f1.jpg" target="_blank">Figura 1</a> se muestra que el n&uacute;mero de rechazos es mayor en un SRRC debido a su nivel de exigencia y esto es especialmente notorio a partir de un nivel de protecci&oacute;n de 40 %. Se deduce que entre mayor sea el nivel de calidad requerida (p<sub>0</sub>, p<sub>1</sub> y p<sub>2</sub>), existe la probabilidad de tener mayor rechazo de producto.</font></p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><font face="verdana" size="2">La combinaci&oacute;n de planes de muestreo de dos y tres clases con simulaci&oacute;n Montecarlo, usando la distribuci&oacute;n Pert proporciona una metodolog&iacute;a que permite comparar dos o m&aacute;s sistemas de producci&oacute;n de productos hortofrut&iacute;colas, si se define previamente un nivel de protecci&oacute;n deseado y los posibles valores m&iacute;nimo, probable y m&aacute;ximo deseables del porcentaje de unidades que cumplen con las especificaciones microbiol&oacute;gicas requeridas para asegurar la salud del consumidor.</font></p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>CONCLUSIONES</b></font></p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2">De acuerdo con el plan de muestreo propuesto y el nivel de calidad de los productores de nopal verdura de la regi&oacute;n oriente del Estado de M&eacute;xico, se requiere un tama&ntilde;o de muestra m&iacute;nimo de 10 kg, para lograr un nivel de protecci&oacute;n del P<sub>r</sub>=80 %, mientras que para el tradicional se requieren 3 kg. Adem&aacute;s bajo los sistemas de reducci&oacute;n de riesgos de contaminaci&oacute;n el nivel de protecci&oacute;n es mayor, as&iacute; como el nivel de calidad requerido por el consumidor.</font></p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>LITERATURA CITADA</b></font></p>     <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">ANMAT (Administraci&oacute;n Nacional de Medicamentos, Alimentos y Tecnolog&iacute;a M&eacute;dica). 2005. Gu&iacute;a de Interpretaci&oacute;n de Resultados Microbiol&oacute;gicos de Alimentos. Ministerio de Salud. Presidencia de la Naci&oacute;n. Argentina. 21 p.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=569271&pid=S1405-3195201200060000400001&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>     <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">Callejas, N., J. Matus, J. Garc&iacute;a, M. Mart&iacute;nez, y J. Salas. 2006. Situaci&oacute;n actual y perspectivas de mercado para la tuna, el nopalito y derivados en el Estado de M&eacute;xico. Agrociencia 43: 73&#150;82.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=569273&pid=S1405-3195201200060000400002&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">CDC (Center for Disease Control and Prevention). 2008. Investigaci&oacute;n de los brotes infecciosos causados por <i>Salmonella </i>saintpaul: Actualizaci&oacute;n del 30 de julio, 2008 &#150; Informaci&oacute;n sobre el n&uacute;mero de casos actualizada hasta las 9 pm EST del 29 de julio, 2008. http:// <a href="http://s3.esoft.com.mx/esofthands/include/upload_files/4/Archivos/2008-06-09 FDA Investigacion de Brotes Infecciosos.pdf" target="_blank">http://s3.esoft.com.mx/esofthands/include/upload_files/4/Archivos/2008&#150;06&#150;09%20FDA%20Investigacion%20de%20Brotes%20Infecciosos.pdf</a>. (Consultado: noviembre, 2007)</font>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=569275&pid=S1405-3195201200060000400003&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">Dahms, S. 2004. Microbiological sampling plans&#150;Statistical aspects. Mitt. Lebensm. Hyg. 95: 32&#150;44.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=569276&pid=S1405-3195201200060000400004&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>     <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">DOF (Diario Oficial de la Federaci&oacute;n). 2007. Ley Federal de Sanidad Vegetal. <a href="http://www.ordenjuridico.gob.mx/Federal/Combo/L-121.pdf" target="_blank">http://www.ordenjuridico.gob.mx/Federal/Combo/L&#150;121.pdf</a>. (Consultado: noviembre, 2011).    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=569278&pid=S1405-3195201200060000400005&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>     <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">Fern&aacute;ndez&#150;Escartin, E. 2008. Microbiolog&iacute;a e Inocuidad de los Alimentos, M&eacute;xico, 2da. Ed. Universidad Aut&oacute;noma de Quer&eacute;taro, Quer&eacute;taro. 967 p.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=569280&pid=S1405-3195201200060000400006&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>     <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">Garc&iacute;a&#150;G&oacute;mez, R., J. Chavez&#150;Espinosa, A. Mej&iacute;a&#150;Ch&aacute;vez, and C. Dur&aacute;nde&#150;Baz&uacute;a. 2002. Microbiological determinations of some vegetables from the Xochimilco zone in Mexico City, Mexico. Rev. Latin, Microbiol. 44 (1): 24&#150;30.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=569282&pid=S1405-3195201200060000400007&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>     <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">Gorris, L. 2006. Food safety objective: An integral part of food chain management. Food Control 16:801&#150;809.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=569284&pid=S1405-3195201200060000400008&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>     <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">ICMSF. 2002. Microorganisms in Foods 7. Microbiological Testing in Food Safety Management. International Commission on Microbiological Specifications for Foods. Kluwer. Academic/Plenum Publishers. New York, USA. 362 p.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=569286&pid=S1405-3195201200060000400009&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>     <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">Johnston, L., L. Jaykus, D. Moll, J. Anciso, B. Mora, and C. Moe. 2006. A field study of the microbiological quality of fresh produce of domestic and Mexican origin. Int. J. Food Microbiol. 112:83&#150;95.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=569288&pid=S1405-3195201200060000400010&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>     <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">Legan, J., M. Vandeven, S. Dahms, and M. Cole. 2001. Determining the concentration of microorganisms controlled by attributes sampling plans. Food Control 13:137&#150;147.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=569290&pid=S1405-3195201200060000400011&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>     <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">Mun, J. 2011. Simulador de Riesgo. Manual de Usuario en Espa&ntilde;ol. Real Options Valuation, Inc. 208 p.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=569292&pid=S1405-3195201200060000400012&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>     <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">Nguyen&#150;the, C., and F. Carlin. 2004. The microbiology of minimally processed fresh fruits and vegetables. Critical Rev. Food Sci. Nutr. 34:371&#150;401.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=569294&pid=S1405-3195201200060000400013&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>     <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">Premachandra, I. 2001. An approximation of the activity duration distribution in PERT. Comp. Oper. Res. 28(5): 443&#150;452</font>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=569296&pid=S1405-3195201200060000400014&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">RiskAMP. 2010. Monte Carlo Add&#150;In for Excel Professional. Structured Data. New York City; NY, USA.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=569297&pid=S1405-3195201200060000400015&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> </font></p>     <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">Schothorst, M. van, M. Zwietering, T. Ross, R. Buchanan, and M. Cole. 2009. Relating microbiological criteria to food safety objectives and performance objectives. Food Control 20:967&#150;979.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=569299&pid=S1405-3195201200060000400016&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>     <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">SSA. 1995a. NOM&#150;093&#150;SSA1&#150;1994, Bienes y Servicios. Practicas de Higiene y Sanidad en la Preparaci&oacute;n de Alimentos que se ofrecen en establecimientos fijos. 5 p.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=569301&pid=S1405-3195201200060000400017&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>     <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">SSA. 1995b. NOM&#150;112&#150;SSA1&#150;1994, Bienes y Servicios. Determinaci&oacute;n de Bacterias Coliformes. T&eacute;cnica del N&uacute;mero M&aacute;s Probable. 16 p.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=569303&pid=S1405-3195201200060000400018&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>     ]]></body>
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