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http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/27876| Título: | Modelo de reconhecimento de padrão aplicado no processo de esterilização a vapor com enfâse em ciclos falhos |
| Título(s) alternativo(s): | Standard recognition model in steam sterilization process with emphasis in failed cycles |
| Autor(es): | Pelissari, Thiago José |
| Orientador(es): | Souza, Wyrllen Everson de |
| Palavras-chave: | Vapor como desinfetante Mineração de dados (Computação) Indicadores biológicos Steam as a desinfectant Data mining Indicators (Biology) |
| Data do documento: | 30-Ago-2021 |
| Editor: | Universidade Tecnológica Federal do Paraná |
| Câmpus: | Campo Mourao |
| Citação: | PELISSARI, Thiago José. Modelo de reconhecimento de padrão aplicado no processo de esterilização a vapor com enfâse em ciclos falhos. 2021. Dissertação (Mestrado em Inovações Tecnológicas) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Campo Mourão, 2021. |
| Resumo: | A mineração de dados apresenta-se como uma ferramenta poderosa para se alcançar a padronização de parâmetros comportamentais microbianos, auxiliando assim de forma positiva na análise da etapa de monitoramento do processo de esterilização à vapor. Para tanto, modelos matemáticos podem auxiliar no conhecimento da probabilidade de sobrevivência de microrganismos, presentes no meio de cultura de indicadores biológicos, empregados na validação e monitorização dos processos de esterilização. Em complemento, a utilização de técnicas estatísticas como análise discriminante e análise de regressão logística, permitem buscar o conhecimento do comportamento da atividade bacteriana correlacionado a ciclos falhos no processo de esterilização à vapor. Portanto, uma avaliação preditiva rápida e efetiva, sobre o resultado da etapa de monitoramento nos ciclos falhos no processo de esterilização, realizada em até 3 horas quando comparada ao método convencional realizado em até 48 horas, implica na redução do tempo do resultado, bem como na tomada de decisão em função deste resultado. Essa possibilidade permite a indústria fabricante de indicadores biológicos ter um enfoque diferenciado relativo ao seu desempenho e capacidade competitiva em um segmento de mercado já existente, porém por esta atualmente não explorado. Neste sentido, o presente estudo teve por objetivo o desenvolvimento de um modelo para o reconhecimento de padrão, permitindo determinar e avaliar a eficiência de um processo de esterilização a vapor quando submetido a ciclos falhos, através da observação do resultado do teste de monitoramento e validação deste em até 3 horas. A aplicação do método de análise fatorial, método de regressão logística e método de escore quadrático foram adequados para a obtenção de resultados sólidos para a predição da eficácia do modelo. O comportamento do modelo de reconhecimento de padrão previsto vinculado ao método de regressão logística, apresentou no mínimo 97% de aceitabilidade para os dados relativos ao resultado do teste de monitoramento e validação em até 3 horas para ciclos falhos. Assim, pode-se concluir que os resultados observados neste trabalho são condizentes e atendem os requisitos propostos. |
| Abstract: | Data mining presents itself as a powerful tool to achieve the standardization of microbial behavioral parameters, so it can help positively in the analysis of the step monitoring in the steam sterilization process. Therefore, mathematical models can help the understanding of the microorganisms’ survival probability present in the culture media of biological indicators, used in the validation and monitoring of sterilization processes. In addition, statistical techniques such as discriminant analysis and logistic regression analysis, allows the search of the bacterial activity behavior correlating the failed cycles in the steam sterilization process. Therefore, a quick and effective predictive evaluation of the monitoring step of the failed cycles in the sterilization process, carried out in up to 3 hours when compared to the conventional method 48 hours, implies a reduction in the result time, as well as in decision-making based on this result. This possibility allows the manufacturing industry of biological indicators to have a differential focus on its performance and competitive capacity in an existing market segment, but currently unexplored. Hereupon, the present study aimed to develop a model for pattern recognition, allowing the definition and evaluation of the efficiency of a steam sterilization process, when subjected to failed cycles, through observation of the monitoring and validation test result in up to 3 hours. The application of the factorial analysis method, logistic regression method, and quadratic score method, were the prediction model effectiveness. The behavior of the predicted pattern recognition model linked to the logistic regression method presented at least 97% of acceptability for data related to the result of the monitoring and validation test in up to 3 hours for failed cycles. Thus, it can be concluded that the results observed in this work are consistent and meets the given requirements. |
| URI: | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/27876 |
| Aparece nas coleções: | CM - Programa de Pós-Graduação em Inovações Tecnológicas |
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