Riassunto analitico
É stata svolta un’attività di ricerca atta ad indagare la correlazione tra proprietà chimico-fisiche (porosità, composizione chimica) dei materiali che costituiscono le mascherine chirurgiche e la loro efficienza di filtrazione batterica (BFE). Il BFE è uno dei parametri richiesti dalla norma ISO14683 per valutare le prestazioni delle mascherine chirurgiche e stabilisce quanto la mascherina sia in grado di filtrare aerosol contenente batteri. Questo test ha una complessità di esecuzione e un relativo costo economico che ha un impatto significativo nel processo di certificazione delle mascherine come dispositivi medici e può richiedere fino a due giorni per l’esecuzione. L’obiettivo è stato quello di valutare un test rapido e alternativo in grado di predire il BFE a partire dalla porosità e dalle caratteristiche chimiche del materiale che costituisce le mascherine. Nello studio sono state analizzate mascherine realizzate con materiali di natura differente come polipropilene, cotone, etc. Al fine di aumentare la significatività dello studio, si è quindi focalizzata l’attenzione sul sottoinsieme delle mascherine chirurgiche in tessuto non tessuto (TNT) per un totale di 44 campioni. Su ogni campione sono stati eseguiti test di BFE, misure di porosità e analisi di spettroscopia in infrarosso (FTIR). La caratterizzazione della porosità è stata effettuata tramite un porometro, strumento in grado di valutare dimensione del poro più grande (bubble point), del poro medio, del poro più piccolo e la percentuale di distribuzione dei pori (CDIF). L’analisi FTIR è stata eseguita operando in condizioni di riflettanza totale attenuata (ATR) sullo strato interno della mascherina. Da quest’ultima analisi è emerso che mascherine conformi (BFE≥95%) presentano bande di assorbimento nella regione tra i 1700-1630 cm-1 riconducibili alla presenza di carbonio ossidato che contribuisce ad una maggiore idrofilicità al materiale filtrante. Questa proprietà è piuttosto vantaggiosa perché permette di trattenere i batteri per affinità ostacolandone la migrazione verso gli strati più esterni. Al contrario mascherine non conformi (BFE<95%) non presentano assorbimento nella medesima regione. Sono stati elaborati, con l’ausilio del software Matlab, un modello di correlazione per valutare l’intensità dell’associazione tra le singole variabili con il BFE e un modello di regressione lineare in grado di considerare tutte le variabili. Le informazioni ricavate dal porometro, la grammatura della mascherina e la presenza o assenza di ossidazione, sono state trattate come variabili indipendenti, mentre il BFE come parametro dipendente.
Il modello di correlazione non ha mostrato forti associazioni: il maggior coefficiente di Pearson (r) è stato pari a 0,59. Il modello di regressione invece ha fornito un coefficiente di determinazione (R2) e un errore quadratico medio (RMSE) rispettivamente pari a 0,85 e 0,16 conferendo i pesi più alti alla variabile legata alla presenza di materiale idrofilico e ai valori di porosità, mentre coefficienti molto piccoli alla stima del BFE per il valore di grammatura e CDIF. Infine si è applicato un algoritmo di machine learning, in particolare il fine tree per realizzare un albero decisionale come modello predittivo basandosi sul confronto dei dati rispetto a soglie definite in maniera automatica per definire i punti obiettivo che in questo caso sono la stima del BFE. Il modello così ottenuto è stato validato con campioni non appartenenti a quelli impiegati nello studio iniziale; da questo riscontro si è ottenuto un errore del 1,5% sulla stima del BFE. Questo lavoro permetterà ai produttori di mascherine di eseguire in tempi rapidi un controllo qualità sul prodotto avendo una stima della conformità a un costo ridotto rispetto al test di BFE.
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