Análise dos fatores que afetam o monitoramento de temperatura na cadeia de frio de saúde por meio de internet das coisas:Sergio Monteleone ; orientação: Prof. Dr. Mauro Sampaio.

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2017
Autor(a) principal: Monteleone, S.
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Centro Universitário FEI, São Bernardo do Campo
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: https://repositorio.fei.edu.br/handle/FEI/105
Resumo: O monitoramento de temperatura das cadeias de frio de medicamentos, vacinas e amostras biológicas é essencial para garantir a qualidade de produtos e a segurança de pacientes. Vários fatores que afetam o monitoramento de temperatura foram identificados na literatura relacionados com regulamentação, estabilidade de produto, perturbações de temperatura, complexidade de cadeia, ferramentas e equipamentos para conservação de temperatura, dispositivos de monitoramento de temperatura. Contudo, apesar do avanço tecnológico em dispositivos e sistemas para monitoramento de temperatura, o monitoramento de temperatura na cadeia de frio de saúde continua sendo desafiador. De tal forma o objetivo desta pesquisa é entender, descrever e investigar os fatores que afetam o monitoramento de temperatura numa cadeia de frio de amostras biológicas. Utilizando-se os dados coletados através de um Planejamento de Experimento realizado com o suporte de Internet das Coisas em um Laboratório de análises clinicas de grande porte, foi demonstrado que o fator posição do sensor na caixa térmica afeta o monitoramento de temperatura. Em vez disso, o fator posição da caixa térmica no veículo de transporte não foi considerada relevante para o experimento realizado. Ainda, as informações disponibilizadas pela Internet das Coisas tornam possível não só monitorar a temperatura, mas também apoiar o processo de tomada de decisões e, portanto, o controle da cadeia.