Modelos GAMLSS como una alternativa para mejorar el proceso de recubrimiento de instrumentos quirúrgicos con cromoduro

• Autores: Freddy Hernández Barajas, Yeison Yovany Ocampo Naranjo
• Localización: Revista EIA, ISSN-e 1794-1237, Vol. 19, Nº. 38, 2022
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • GAMLSS models as an alternative to improve the coating process of surgical instruments with hard chromium
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• Resumen
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    Los instrumentos quirúrgicos son usados en intervenciones quirúrgicas y deben ser resis-tentes a la corrosión y al desgaste para evitar una posible contaminación. Para mejorar las propiedades mecánicas de los instrumentos quirúrgicos se puede hacer una modificación superficial recubriendo estos instrumentos con algún material. En el proceso de recubri-miento intervienen varios factores que pueden afectar las características de interés y tradi-cionalmente se ha usado el modelo de regresión lineal clásico para explorar esas relaciones. Las variables de interés son variables aleatorias y no siempre siguen la distribución normal que es la distribución estadística asumida en el modelo de regresión lineal clásico. Usar un modelo de regresión apropiado para estudiar los procesos de recubrimiento de instrumen-tos quirúrgicos es importante. En este artículo se utilizan datos experimentales obtenidos de un experimento en el cual se hizo un recubrimiento con cromoduro a portaagujas quirúrgi-cos de acero inoxidable. Los datos experimentales se analizaron utilizando modelos lineales generalizados para estudiar el efecto del tiempo de exposición, la densidad de corriente y la temperatura sobre el espesor promedio del recubrimiento de los portaagujas. El modelo estadístico final identificó que la distribución gamma es la distribución más apropiada para modelar la variable respuesta, adicionalmente, el modelo reveló que las variables significa-tivas fueron el tiempo y la densidad. Usando este modelo se pudieron construir expresiones matemáticas para estimar la media y la varianza del espesor promedio. El modelo reportado en este trabajo puede ayudar a otros investigadores a utilizar modelos estadísticos apropia-dos para explorar los efectos de condiciones productivas sobre diversas características de interés. Adicionalmente, los modelos construidos sirven para explorar otros procedimientos para recubrir instrumentos y así disminuir los riesgos en intervenciones quirúrgicas.

  • English

    Surgical instruments are used in surgical procedures and must be resistant to corrosion and wear to avoid contamination. To improve the mechanical properties of surgical instruments, a surface modification can be made by coating these instruments with some material. Several factors intervene in the coating process that can affect interest characteristics, and the classical linear regression model has traditionally been used to explore these relationships. The varia-bles of interest are random variables and do not always follow the normal distribution, which is the statistical distribution assumed in the classical linear regression model. Therefore, using an appropriate regression model to study surgical instrument coating processes is essential. This article uses experimental data obtained from an experiment in which stainless steel sur-gical needle holders were coated with hard chromium. The experimental data were analyzed using generalized linear models to study the effect of exposure time, current density, and temperature on the average thickness of the coating of the needle holders. The final statistical model identified that the gamma distribution is the most appropriate distribution to model the response variable. Additionally, the model revealed that the significant variables were time and density. Using this model, we obtained mathematical expressions to estimate the mean and variance of the average thickness. The model reported in this work can help other researchers to use appropriate statistical models to explore the effects of productive conditions on various characteristics of interest. Additionally, the constructed models serve to explore other procedu-res to cover instruments and thus reduce the risks in surgical interventions.