Gestión del riesgo de sesgo en ensayos de materiales de prototipos biomecánicos.

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Gustavo Marcelo León

Resumen

El presente trabajo permitirá administrar el «riesgo de sesgo» de las pruebas de prototipos biomecánicos o de cualquier otra índole, que será de gran ayuda en el momento de diseñar y rediseñar prototipos biomecánicos. De seguir las recomendaciones del presente estudio, permitirá un ahorro de tiempo y dinero al momento de diseñar y construir prótesis. El  objetivo es obtener un protocolo  documentado que guíe al realizar ensayos biomecánicos y disminuir el «riesgo de sesgo». Entre los referentes teóricos destacan I. M. Sobol (1983), J. M. Dorador Gonzáles (2004) K. Norton (2007) y Palisade Corporation (2015). La metodología es cualitativa y cuantitativa enmarcada en la teoría del método de Monte Carlo y las técnicas de la gestión de riegos. Las técnicas empleadas fueron el ensayo, el análisis numérico y la simulación que se realizó utilizando el software @RISK y Excel. El resultado es el protocolo de pruebas, donde se involucra el análisis a los ensayos, para minimizar el «riesgo de sesgo»; que podría constituirse en el estándar para realizar las diferentes  pruebas. Esto permitirá ahorrar costos en los materiales y en el tiempo de fabricación; además fomentará el diseño personalizado de prótesis biomecánicas, que cada día son más exigentes y existe mayor demanda.

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Detalles del artículo

Cómo citar
LeónG. M. (2019). Gestión del riesgo de sesgo en ensayos de materiales de prototipos biomecánicos. AXIOMA, (19), 58-68. Recuperado a partir de http://axioma.pucesi.edu.ec/index.php/axioma/article/view/542
Sección
INVESTIGACIÓN
Biografía del autor/a

Gustavo Marcelo León, Universidad Técnica del Norte, Mecatrónica, Ibarra - Ecuador

Universidad Técnica del Norte, Mecatrónica, Ibarra - Ecuador

Citas

Berrocal, L. (1990). Resistencia de materiales. Madrid: Mcgraw Hill.
Brito, J., Quinde , M., Cusco , D., y Calle, J. (2013). Estudio del estado del arte de las prótesis de mano. Ingenius(9), 57-64.
Calvache, J. (2012). Evaluación del riesgo de sesgo de los ensayos clínicos. Revista colombiana de anestesiología, 40(3), 183-191.
Carrozza, M., Darío, P., Guglielmelli, E., Laschi, C., Menciassi, A., Micera, S., y Vecchi, F. (2005). Robotics as a Future and Emerging Technology. IEEE, 1070(9932), 29-45.
CEREM. (s.f.). Cerem international business school. (¿Cuánto vale el riesgo? El método Monte Carlo) Recuperado de https://goo.gl/fdxB98
Colcha, J. G., y Villa, M. E. (2010). Diseño e implementación de un sistema electrónico informático. Riobamba: Escuela Superior Politécnica de Chimborazo.
Corporation, P. (2015). Guía para el uso de @RISK Programa de complemento para el análisis y simulación de. NY: Palisade Corporation.
Dorador, J. M., Murillo, P., Luna, I., y Mendoza, A. (2004). Robótica y prótesis inteligentes. Revista Digital Universitaria UNAM, 6(1), 15.
Escacena, J. (01 de 10 de 2009). e-REdING, trabajos y proyectos fin de estudios de la E. T. S. I. (CARACTERIZACIÓN DE LAS PROPIEDADES MECÁNICAS DEL ALUMINIO 7075-T651) Recuperado de https://goo.gl/E19ZCh
Higgins, J. (2011). Manual Cochrane de revisiones sistemáticas de intervenciones. Madrid: Centro Cochrane Iberoamericano.
IMOCOM. (s.f.). IMOCOM S. A. (Equipos relacionados con ensayos mecanicos) Recuperado el 15 de 07 de 2017, de https://goo.gl/m7hajK
Karlberg, J. (2010). Revisión de ensayos clínicos: una guía para el Comité de ética. Hong Kong : Centro de ensayos clínicos Universidad de Hong Kong.
Lendlein, A., y Kelch, S. (2002). Shape-Memory Polymers. REVIEWS, 1433(7851), 2034-2057
Medina, E. (s.f.). Ensayo de Tensión o tracción. Recuperado de https://bit.ly/2JWzJPu
Norton, K. (2007). Un breve recorrido por la historia de la protésica. InMotion, 17(7), 5
Palisade. (s.f.). Palisade del software líder a nivel mundial. (@risk) Recuperado de http://www.palisade-lta.com/risk/
Rodríguez, L. J. (s.f.). Simulación, Método de Montecarlo. Recuperado de https://bit.ly/2LhVnSr
Sobol, I. M. (1983). Método de Montecarlo. Moscu: Mir.