En base a la literatura cientifica revisada, aqui un resumen de la aplicacion del teorema de Bayes a la HIGIENE INDUSTRIAL
Vemos que la dosis puede ser expresada por siguiente integral:
... la cual esta en funcion de 3 variables, todos ellas en funcion del tiempo, donde:
E(t): Nos representa la exposicion en funcion del tiempo. Ejm: Mediciones de las concentraciones de aerosol.
R(t): Ojo ... Esta funcion nos describe la retencion de particulas inhaladas en el tejido pulmonar. Se han hecho numerosos estudios para su modelamiento. (ver bibliografia)
G(t): Nos describe el potencial del contaminante para causar daño en el tejido en funcion del tiempo.
Esto lo podremos discutir mas en el foro...
CLICK AQUI : FORO
Ahora:
Una breve introduccion a los Sistemas Bayesianos:
Empezando con la siguiente expresion:
Siguiendo recomendaciones del Profesor Ramachandran (University of Minnesota)
Le damos un sentido higienista:
Donde:
f: Nuestra cantidad fisica de interes. Ejm: Concentracion de Silicio
m: Es la informacion medida
Po(f): Es la probabilidad de distribucion de f, antes de realizar alguna medicion.
PL(m/f): Es la probabilidad que dado un valor verdadero de f, la medicion m es observada.
P(m): Probabilidad que la medicion m sea observada.
Ppost(f/m): Dadas las mediciones m observadas, esta el la probabilidad actualizada de f.
En los siguientes post, profundizare en estas aplicaciones bayesianas.
Asi como tambien recomendaciones, pues se requiere del juicio de un experto de lo contrario presentarias muchas desventajas.
Bibliografia:
A Bayesian Approach to Retrospective Exposure Assesment
Autor: Gurumurthy Ramachandran y James Vincent.
A Rationale for Assesing Exposure - Dose - Response Relationships for Occupational Dust - Related Lung Disease.
Autores: Vincent , Mark, Jones, Donaldson
No hay comentarios:
Publicar un comentario