AMOSTRAGEM DE LEITE PARA PAGAMENTO POR QUALIDADE

1 AMOSTRAGEM DE LEITE PARA PAGAMENTO POR QUALIDADE Laerte Dagher Cassoli 1, Paulo F. Machado 2, Clínica do Leite ESALQ /USP Piracicaba, SP 1 Eng. Agrônomo, Gerente de Operações da Clínica do Leite ESALQ/USP e-mail para correspondência (laerte@clinicadoleite.com.br) 2 Professor Titular do Departamento de Zootecnia da ESALQ/USP e coordenador da Clínica do Leite Introdução O setor leiteiro tem sofrido significativas mudanças nos últimos anos. Dentre elas, talvez, a mais relevante tenha sido o inicio do pagamento do leite em função da sua qualidade. Algumas indústrias passaram a remunerar o leite em função da sua qualidade, levando em consideração o teor de componentes, a contagem de células somáticas e a contagem bacteriana. O pagamento por qualidade causou grande impacto entre os produtores uma vez que ao se produzir um leite de qualidade superior, a receita pode ser cerca de 10 a 15 % superior. A avaliação da qualidade do leite fornecido a indústria é feita a partir de amostras coletadas ao longo do mês. Neste texto serão discutidos pontos críticos dentro do processo da amostragem do leite, como o protocolo operacional de coleta, a conservação e a freqüência de coleta, para se garantir bons resultados. Protocolo operacional de coleta de amostras Pontos críticos a) Homogeneização do leite A homogeneização insuficiente do leite é a principal fonte de variação observada em resultados de gordura, CBT e CCS. A gordura, por possuir menor densidade, se concentra na superfície, juntamente com as bactérias e células somáticas, que se agregam aos glóbulos de gordura. Levantamento feito por Goodridge et al. (2004) compilou as recomendações internacionais de agitação do tanque para coleta de amostras. Na Tabela 1 é apresentado o resumo das recomendações.

2 Tabela 1. Recomendações internacionais de tempo de agitação* Fonte Recomendação Observação International of Dairy Agitação mecânica por 5 Sugere que se o tanque Federation (IDF) minutos antes da coleta possuir agitação intermitente este tempo pode ser reduzido para 1 ou 2 minutos Ontario Milk Act (OMAF, 1983) Agitação mecânica por 5 minutos Dairy Practices Council (DPC, 1991) Standard Methods for the Examination of Dairy Products (APHA, 1992) New Zealand Farm Dairy Code of Practice Milk Marque Drives Handbook (1997), United Kingdom * adaptado de Goodridge et al. (2004) Agitação mecânica por 5 minutos para tanques com menos de 3.800 litros. 10 minutos para mais de 3.800 litros. Agitação mecânica por 5 minutos para tanques com menos de 5.700 litros. 10 minutos para mais de 5.700 litros. Agitação permanente Agitação mecânica de 2 minutos para tanques com agitação intermitente. Sugere que se o tanque possuir agitação intermitente deve ser mantido tempo mínimo de 5 minutos O estudo conclui que, de uma maneira em geral, recomenda-se tempo de agitação de 5 a 10 minutos antes de se efetuar a coleta. Para tanque com agitação intermitente a recomendação seria de 1 a 5 minutos. O autor também buscou informações quanto a experimentos cientificos que dessem suporte a estas recomendações. De acordo com a International Association Of Food Protection (IAFP, 1994), o tempo de agitação pode ser definido, coletando-se amostras seqüenciais a partir do inicio da agitação. Considera-se leite homogeneizado, quando os resultados de gordura forem estáveis (+/- 0,10%). Este teste deveria ser aplicado aos diferentes tanques uma vez que fatores como forma do tanque, formato da pá de agitação, velocidade da pá e volume afetam este tempo. Os trabalhos avaliados por Goodridge et al. (2004) reconhecem que a agitação intermitente é uma estratégia para se reduzir o tempo de agitação antes da coleta, mas não avaliam realmente o impacto desta estratégia. Para responder esta questão, Servello et al (2004), desenvolveu extenso estudo para definir qual o tempo ideal de agitação. Segundo o autor o tempo pode ser reduzido para 2 minutos.

A recomendação da Clínica do Leite, ESALQ/USP, é baseada na DPC (1991), ou seja, 5 minutos de agitação antes da coleta. Porém, como mostra o trabalho de Sevello et al (2004), este tempo poderia ser reduzido para 2 minutos. A manutenção desta recomendação se baseia em observações quanto às condições dos tanques nas fazendas brasileiras, muitas vezes com adaptações no agitador e velocidade inadequada (abaixo de 35 rpm), o que resulta em alta incidência de problemas de coleta como será discutido adiante. Outra estratégia que vem sendo adotada por alguns paises para reduzir falhas na coleta é a coleta automática (Beauséjour, 1992), em que se instalam amostradores nos caminhões de coleta, como mostra a Figura 1. 3 Figura 1. Amostrador automático Estes equipamentos permitem a coleta de 1 a 3 ml de leite em até 12 ciclos por minutos. Com isso, ao final do processo de transferência do leite para o caminhão, tem-se uma amostra representativa do leite da fazenda. A Clínica do Leite iniciou trabalhos nesta área, para verificar a viabilidade operacional e financeira da adoção desta tecnologia. b) Temperatura de conservação e adição de conservantes Para a manutenção das características das amostras faz-se necessário o uso da refrigeração e de conservantes(meyer, 2003). Atualmente são coletadas duas amostras, uma contendo conservante bronopol para análise de composição e CCS, e outra contendo azidiol para análise de CBT. Recomenda-se que a amostra seja mantida em temperatura inferior a 10 o C desde a coleta até a análise. Estudos mostram que amostras com conservantes e armazenadas sob refrigeração possuem vida útil de até 9 dias, sem alteração dos resultados (Meyer, 2003 e Cassoli, 2005). O fator crítico no processo é a manutenção desta temperatura. Dados não publicados da Clinica do Leite mostram que 15 % das amostras recebidas estão com temperatura superior a 10 o C, o que pode comprometer os resultados de CBT, principalmente. Existe disponível no Manual de Instruções para Coleta e Envio de Amostras de Leite para Análise (Cassoli et al. 2006 b) dimensionamento de caixas térmicas e volume de gelo reciclável para um correto armazenamento, de acordo com o proposto pela IDF 50 (ISO/DIS 707 2005).

Além da manutenção da temperatura, outro fator crítico é a correta adição dos conservantes. No caso da amostra para composição e CCS, o frasco de coleta é enviado às indústrias já com a pastilha de conservante no seu interior. No entanto, no caso do azidiol, a adição do conservante deve ser feita no momento da coleta. A recomendação atual é de 4 gotas para 40 ml de leite. O que se observa, em muitos casos, é que muitas amostras são enviadas sem o conservante ou com quantidade aquém do recomendado (baixa intensidade de coloração azul). Nestes casos, observa-se elevação da CBT em relação a media histórica do produtor. Estudo realizado pela Clinica do Leite (Cassoli et al. 2004, Cassoli et al. 2005) mostrou que somente a refrigeração a 6 o C não foi suficiente para manter estável a CBT, sendo obrigatório o uso do Azidiol. 4 c) Identificação das amostras Nos últimos anos, com os avanços na área de tecnologia da informação, os problemas de identificação foram minimizados. Até o ano de 2002, utilizava-se a identificação manual das amostras como procedimento padrão no laboratório da Clínica do Leite. A partir de então foi implantado novo sistema com base em código de barras. As indústrias atualizam o cadastro de produtores e geram etiquetas com identificação em código de barras. Ao retornar ao laboratório, os códigos são lidos com leitor especifico o que elimina possíveis falhas no processo. O treinamento dos transportadores neste processo é fundamental. Como pode ser visto na Figura 2, ainda ocorrem problemas, como por exemplo, alteração da identificação da etiqueta. O leitor de código de barras capta as informações contidas nas barras e não a anotação feita, que é invisível para o sistema. Figura 2. Etiqueta de código de barras rasurada Em paises como a Holanda novas tecnologias já estão sendo implantadas como o smart tag, em substituição ao código de barras. Neste caso um chip é adicionado ao frasco de coleta. Ao chegar na fazenda, o transportador cadastra dados da fazenda e da coleta (código da fazenda, temperatura do leite, volume, etc) num computador de mão e estas informações são armazenadas também no chip. Ao chegar no laboratório, uma estação,

acoplada ao equipamento de análise, capta as informações do chip e transfere para o banco de dados, juntamente com os resultados analíticos (Veepromagazine, 2004). 5 d) Treinamento do agente de coleta no protocolo operacional O treinamento do agente de coleta na execução do procedimento é, também, importante. É comum se deparar com transportadores executando de maneira inadequada os procedimentos de coleta. Estas pessoas têm de ser treinadas e informadas de maneira didática em como e por que executar determinada operação. Um dos pontos abordados no treinamento proposto pela Clínica do Leite, é a importância da correta homogeneização do leite sendo mostrados aos alunos os componentes do leite e a sua distribuição no leite, como mostra a Figura 3. SEM AGITAÇÃO COM AGITAÇÃO Figura 3. Componentes do leite e a importância da agitação antes da coleta O treinamento deve ser feito periodicamente, sempre que um novo agente for iniciar o trabalho, e, também, como reciclagem para os demais. Durante os anos de 2004 a 2006, a Clínica do Leite realizou mais de 40 reuniões em que foram treinados mais de 1.000 agentes de coleta. Observou-se nestas indústrias baixa incidência de falhas de coleta, comparado às indústrias que não realizaram o treinamento inicial. Avaliação da qualidade da amostragem Dentro de um programa de pagamento por qualidade é fundamental que a indústria avalie periodicamente a qualidade da amostragem que vem sendo efetuada pelos seus agentes de coletas. O principal indicador para fazer este tipo de avaliação é o teor de gordura. Cada fazenda possui um teor de gordura próprio, padrão, que varia dentro de limites esperados ao longo do tempo. Algumas indústrias avaliam a falha de coleta, filtrando resultados de gordura abaixo ou acima de limites fixos (por exemplo, abaixo de 2,5 e acima 5,5). No entanto, o correto é calcular para cada fazenda o seu padrão e quais os limites de variação esperados.

A ferramenta estatística mais adequada para fazer este tipo de avaliação é a carta de controle, amplamente utilizada nas indústrias de outros setores. A Clínica do Leite desenvolveu e disponibiliza para seus clientes software de avaliação de resultados de análise, chamado LeiteStat. No software existem dois relatórios cuja função é identificar resultados que variaram além dos limites esperados. Na Figura 4, é apresentada carta de controle (Relatório 6) de uma fazenda cujo último resultado de gordura ficou acima do limite esperado. 6 Figura 4. Carta de controle do teor de gordura do produtor 000000338 Já na Figura 5, é apresentada carta de controle de uma fazenda que não apresentou variações significativas.

7 Figura 5. Carta de controle do teor de gordura do produtor 000000782 Outro relatório (Relatório 3) lista todos os produtores, identificando os resultados com variação acima do esperado e calculando o índice de possíveis falhas de coleta (Figura 6). Este relatório é muito útil para monitorar as falhas de coleta a cada lote de amostras enviado ao laboratório. A Clínica do Leite, oferece Figura 6. Relatório 3 de identificação de possíveis falhas de coleta. Número de amostras para pagamento por qualidade Apresentados os pontos críticos do protocolo de coleta e conservação de amostras, outro item importante é a freqüência de coleta. Como discutido inicialmente, a avaliação da qualidade do leite ocorre pelo processo de amostragem, em que algumas amostras são coletadas e os resultados obtidos utilizados para a classificação e pagamento de todo o leite produzido ao longo do mês. O procedimento considerado ideal seria analisar cada remessa de leite entregue a indústria. A SanCor (Marcelo Brunetto, comunicação pessoal) empresa argentina, coleta amostras diárias para determinação de gordura e proteína utilizando amostradores automáticos nos caminhões. Com isso, não só garante a representatividade da amostra, como também a caracterização da qualidade de todo o leite produzido pelos seus produtores.

Levantamentos mostram que as indústrias de outros paises, de maneira geral, adotam de 3 a 6 amostras ao mês. No Brasil, este número varia desde uma única amostra até 5. Após extensa pesquisa fica evidente que não existem trabalhos científicos que avaliem a freqüência de coleta e que possam dar suporte cientifico às práticas em uso. Trabalho pioneiro foi desenvolvido na Clinica do Leite por Coldebella et al. (2002) que estudaram qual seria o numero mínimo de amostras para pagamento por qualidade. Como apresentado pelos autores, o número mínimo de amostras é função da variação amostral e da amplitude da classe de pagamento. A variação amostral é representada pelo coeficiente de variação (CV), calculado com base nos resultados obtidos ao longo do mês. Utilizando a equação proposta por Cochran (1965), calculou o desvio entre a média amostral e a média real. Conhecendo o valor deste desvio e a amplitude da classe foi possível estimar o numero mínimo de amostras. No estudo o autor levou em consideração uma única fazenda, ou seja, um único CV. Dando seqüência ao trabalho iniciado por Coldebella et al (2002), Cassoli et al (2006 a), realizaram estudo mais amplo para verificar qual seria a variação amostral (CV) nas fazendas monitoradas pela Clínica do Leite. No estudo foram avaliadas mais de 500 propriedades. Foram calculados os CV para os resultados de gordura, proteína, CCS e CBT, como pode ser visto na Tabela 2. Tabela 2. Coeficiente de variacao amostral (CV) Coeficiente de Variacao (CV %) Variável 1º Quartil (25% das fazendas) Mediana (50 % das fazendas) 3º Quartil (75 % das fazendas) Gordura (%) 3 5 8 Proteina (%) 2 2 4 CCS (mil/ml) 18 28 45 CBT (mil cfu/ml) 43 63 92 As variáveis CCS e CBT foram as que apresentaram o maior CV, diferentemente da proteína que se mostrou muito mais estável. O número mínimo de amostras foi calculado em função da amplitude das classes e do nível de variação (CV), como pode ser observado nas tabelas seguintes. Foi considerado no calculo, coleta em dias alternados (número máximo de 15 coletas no mês). Tabela 3. Número mínimo de amostras mensais para gordura em função da amplitude da classe. Gordura (%) 0,05 12 14 15 0,10 8 11 13 0,15 5 9 12 0,20 3 7 10 0,25 2 5 9 0,30 2 4 7 8

9 Tabela 4. Número mínimo de amostras mensais para proteína em função da amplitude da classe. Proteina (%) 0,05 8 11 13 0,10 3 6 9 0,15 2 3 6 0,20 1 2 4 0,25 1 1 3 0,30 1 1 2 Tabela 5. Número mínimo de amostras mensais para CCS em função da amplitude da classe e valor médio de 200 mil cels./ml. CCS (xmil) 20 12 13 14 50 5 9 12 100 2 4 7 150 1 2 4 300 1 1 1 400 1 1 1 Tabela 6. Número mínimo de amostras mensais para CCS em função da amplitude da classe e valor médio de 600 mil cels./ml. CCS (xmil) 20 15 15 15 50 12 14 15 * adaptado 100 de Cassoli et al. (2006ª) 150 8 5 11 9 13 12 300 2 4 7 Tabela 7. Número 400 mínimo de amostras mensais 1 para CBT 2 em função 5 da amplitude da classe e valor médio de 50 mil ufc/ml. CBT (xmil ufc) 20 8 11 13 50 2 4 7 100 1 1 3 150 1 1 1 300 1 1 1 400 1 1 1

10 Tabela 8. Número mínimo de amostras mensais para CBT em função da amplitude da classe e valor médio de 500 mil ufc/ml. CBT (xmil ufc) 20 15 15 15 50 14 15 15 100 12 14 14 150 10 12 14 300 5 8 11 400 4 6 9 Os dados mostraram que o numero mínimo de amostras aumenta com o aumento do CV. Além disso, quanto menor a amplitude da classe, maior o numero de amostras necessário. Fica evidente, a partir dos dados deste trabalho, que a redução do CV seria uma estratégia para reduzir o numero de amostras. Por sua vez, o CV pode ser afetado por falhas de coleta. Para uma das indústrias avaliadas, o CV médio de todos os seus produtores para o teor de gordura foi de 1,8 %, bem abaixo da media geral do estudo (5%). No caso desta indústria a coleta das amostras é realizada por técnico especializado. Outra maneira de reduzir o CV seria descartar os valores extremos do calculo. Algumas empresas monitoradas pela Clínica do Leite já adotaram esta estratégia. Com isso possíveis erros de coleta são eliminados do calculo. Os autores deste trabalho também simularam a classificação de produtores considerando a coleta de uma ou quatro amostras no mês, num programa de pagamento padrão. Cerca de 80 % dos produtores mudaram de classe, ao se aumentar o número de amostras. A partir deste trabalho foi desenvolvida planilha que permite calcular o número mínimo de amostras para cada indústria ou até mesmo para cada fazenda. Conclusões A utilização de procedimentos adequados de coleta, conservação e identificação das amostras é a base para a obtenção de resultados confiáveis. Além disso, todos os envolvidos no processo de amostragem devem ser treinados periodicamente. A utilização de amostradores automáticos é uma alternativa para se minimizar falhas na homogeneização do leite, mas seu custo beneficio precisa ser melhor estudado. Quanto ao numero mínimo de amostras, este será em função da variação dos resultados e da amplitude da classe de pagamento e pode ser calculado para cada indústria e para cada fazenda. Referências BEAUSÉJOUR, M. Flowmeters and sampling equipment on milk collection tankers. International Dairy Federation Bulletin, no. 279, 1992.

CASSOLI, L.D.; COLDEBELLA, A.; KANASHIRO, C.Y.; AMARAL, T.G.R.; MACHADO, P.F. Least Number of Samples for Milk Quality Payment. Anais do III Panamerican Congress on Mastitis Control and Milk Quality, León, México, p. 248-255, 2006 a. CASSOLI, L.D.; MACHADO, P.F. Manual de instruçoes para coleta e envio de amostras de leite para análise, 2006 b. Disponivel em http://www.clinicadoleite.com.br/al_downloads.asp CASSOLI, L.D. Validação da metodologia de citometria de fluxo para avaliação da contagem bacteriana do leite cru. Piracicaba, 2005. 46p. Dissertação (Mestrado) Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz, Universidade de São Paulo. CASSOLI, L. D.; MACHADO, P. F.; COLDEBELLA, A. Efeito da Temperatura e Tempo de Armazenamento sobre a Contagem Individual de Bactérias em Amostras de Leite Conservadas com Azidiol. In: DÜRR, J. W.; CARVALHO, M. P.; SANTOS, M. V. (Ed.). O Compromisso com a Qualidade do Leite no Brasil. Passo Fundo: Editora Universitária, 2004. p. 307-311 COCHRAN, W. G. 1965. Técnicas de Amostragem. Rio de Janeiro: John Wiley & Sons, Inc. COLDEBELLA, A.; MACHADO, P. F.; MEYER, P. M.; CORASSIN, C. H.; CASSOLI, L. D. Minimum Number of Monthly Sampling with the Purpose of Payment Based on Milk Quality Using the Industry Classification Proposal. In: CONGRESSO PANAMERICANO DE QUALIDADE DO LEITE E CONTROLE DE MASTITE, 2., Ribeirão Preto, SP, 2002. Anais. p. 79 GOODRIDGE, A.R.; HILL, A.R.; LENCKI, R.W. A review of international standards and the scientific literature on farm milk bulk-tank sampling protocols. Journal Of Dairy Science, v.87, n.9, p.3099-3104, 2004. MEYER, P.M. Fatores não nutricionais que afetam as concentrações de nitrogênio uréico no leite. Piracicaba, 2003. 131p. Tese (Doutorado) Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz, Universidade de São Paulo. MEYER, P. M.; MACHADO, P. F.; COLDEBELLA, A.; CORASSIN, C. H.; CASSOLI, L. D.; OLIVEIRA, C.A.; RODRIGUES, P. H. M. Methods of Milk Storage and Age of Sample on Milk Components Percentage, Somatic Cells Count and Urea Nitrogen. In: JOINT MEETING OF ADSA- ASAS-CSAS, 97., Quebec, Canadá, 2002. Proceedings. v. 85, p. 285 SERVELLO, V.; HILL, A.R.; LENCKI, R.W. Towards an optimum mixing protocol for onfarm bulk milk sampling. Journal Of Dairy Science, v.87, n.9, p.2846-2853, 2004. VEEPROMAGAZINE, Milk testing with GPS and chips. Dairy Magazine of Veepro Holland, v. 55, 2004. 11