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

Abstract

Los instrumentos quirúrgicos son usados en intervenciones quirúrgicas y deben ser resistentes a la corrosión y al desgaste para evitar contaminación. Para mejorar las propiedades mecánicas de los instrumentos quirúrgicos se puede hacer una modificación superficial recubriéndolos con algún material. En el proceso de recubrimiento intervienen varios factores que afectan las características de interés y tradicionalmente 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 instrumentos quirúrgicos es importante. En este artículo se utilizan datos experimentales obtenidos del proceso de recubrimiento con cromoduro a portaagujas quirúrgicos de acero inoxidable. Los datos experimentales se analizaron utilizando modelos lineales 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 final tuvo respuesta gamma y las variables significativas fueron el tiempo y la densidad. Usando este modelo se pudieron construir expresiones matemáticas para estimar la media y la varianza del espesor promedio.

Surgical instruments are used in surgical interventions 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 the instruments with some material. Several factors intervene in the coating process that affects interest characteristics, and the classical linear regression model has traditionally been used to explore these relationships. The variables 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. Using an appropriate regression model to study surgical instrument coating processes is essential. This article uses experimental data obtained from coating stainless steel surgical needle holders with hard chromium. The experimental data were analyzed using 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 model had a gamma response, and the significant variables were time and density. Using this model, we obtained mathematical expressions to estimate the mean and variance of the average thickness.