@MASTERSTHESIS{ 2014:1933390087,
 	title = {Classificação de analgésicos utilizando técnica espectroscópica e termoanalítica associadas a métodos quimiométricos},
 	year = {2014},
 	url = "http://tede.bc.uepb.edu.br/tede/jspui/handle/tede/2320",
 	abstract = "Nos últimos anos ocorreu um aumento significativo no uso de analgésicos, por exemplo,
 aqueles que contêm o paracetamol como ingrediente ativo farmacêutico, sendo indispensável
 para a indústria farmacêutica e os órgãos de fiscalização um rigoroso controle na produção
 desses medicamentos. Para tanto, faz-se necessário o aprimoramento das técnicas com
 aplicação de metodologias analíticas confiáveis, que sejam, de preferência, rápidas e de baixo
 custo, como, por exemplo, a Espectroscopia no Infravermelho Próximo (NIR) e a
 Calorimetria Exploratória Diferencial (DSC). Entretanto, mesmo essas técnicas possuindo
 amplo poder analítico, sua utilização é dificultada em amostras como medicamentos, pois os
 resultados apresentam-se complexos à interpretação direta, fazendo-se necessário o uso de
 métodos quimiométricos. Nesse contexto, o objetivo desse trabalho foi analisar por
 calorimetria exploratória diferencial e por espectroscopia no infravermelho próximo,
 associadas a técnicas quimiométricas multivariadas, medicamentos a base de paracetamol e
 cafeína. Por isso, analisaram-se três marcas de medicamentos por DSC e duas classes de
 medicamentos por NIR. Tendo as curvas de DSC obtidas em atmosfera de nitrogênio (50 mL
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 -1
 ), na faixa de temperatura de 92,00 a 190,00 ºC, com razão de aquecimento de 10 ºC
 min
 -1
  e pré-processadas com a técnica de Padrão Normal de Variação (SNV), e os espectros
 NIR obtidos num intervalo de 1.950 a 2.500 nm e pré-processados empregando-se a primeira
 derivada, com o filtro de Savitzky-Golay, polinômio de segunda ordem e janela de 19 pontos.
 Posteriormente, realizou-se a classificação dos analgésicos pelos modelos Análise
 Discriminante Linear (LDA) com Algoritmo das Projeções Sucessivas (SPA-LDA) e com
 Algoritmo Genético (GA-LDA) como técnicas de seleção de variáveis, e com o K-ésimo
 Vizinho Mais Próximo (KNN), além desses, os dados das curvas DSC também foram
 submetidos a Análise de Componentes Principais (PCA). Observou-se para os dados obtidos
 por DSC, que a PCA separou a marca M3 de M1 e M2; o SPA-LDA e GA-LDA apresentaram
 índice de acerto de 94,74 % para o conjunto de treinamento e 90,00 % para o conjunto de
 teste e o método KNN classificou as amostras com 100 % de sucesso. Por outro lado, para
 aqueles obtidos por NIR, no modelo SPA-LDA a taxa de acerto foi 97,77 % e 84,44 %; no
 GA-LDA 96,66 % e 93,33 %; e no método KNN 100 e 80 %, para o conjunto de treinamento
 e o de teste, respectivamente. Desse modo, a análise dos resultados obtidos permitiu inferir
 que as técnicas DSC e NIR associadas a métodos quimiométricos são alternativas eficientes
 ao uso da Cromatografia Líquida de Alta Eficiência (CLAE), com a vantagem de alcançarem
 resultados com rapidez, baixo custo e sem geração de resíduos poluentes, o que torna viável a
 utilização dessas técnicas para agilizar o controle da qualidade nas indústrias farmacêuticas,
 bem como, para auxiliar os órgãos de fiscalização na detecção rápida de adulterações em
 medicamentos.",
 	publisher = {Universidade Estadual da Paraíba},
 	scholl = {Programa de Pós-Graduação em Ciências Farmacêuticas - PPGCF},
 	note = {Pró-Reitoria de Pós-Graduação e Pesquisa - PRPGP}
}