Um modelo probabilístico para avaliação do risco ocupacional envolvendo nanomateriais

Abstract

O mercado de produtos nanotecnológicos tem crescido nos últimos anos devido às excelentes propriedades que alguns nanomateriais (NM) possuem, comparados aos seus análogos em escala micrométrica, os quais trazem amplas possibilidades de aplicações em diversas áreas tecnológicas. Os NM podem apresentar propriedades físicas, químicas e biológicas diferentes dos materiais convencionais, o que pode acarretar em inúmeras incertezas quanto aos efeitos toxicológicos sobre os seres vivos e ao meio ambiente. Os trabalhadores e pesquisadores são os primeiros a se expor, já que desenvolvem e manufaturam produtos. Os riscos ocupacionais inerentes às exposições ainda não são totalmente conhecidos. Já existem métodos disponíveis para estimar os riscos ocupacionais associados ao manuseio de NM, no entanto, apresentam algumas desvantagens. Neste contexto, o objetivo deste estudo foi desenvolver um modelo probabilístico para a estimação do risco ocupacional ao manipular NM em laboratórios de pesquisa. Para tanto, para na construção inicial do modelo, foi desenvolvida uma Rede Bayesiana (RB) na qual foram analisadas variáveis que são utilizadas por outros modelos de avaliação de perigo, risco e também as recomendações de guias e instruções normativas de agências, institutos e fundações que estudam saúde e segurança do trabalho, bem como guias de universidades. As variáveis definidas pelo Sistema Globalmente Harmonizado de Classificação e Rotulagem de Produtos Químicos (GHS), para definição do perigo, juntamente com as variáveis que a literatura especializada indica para auxiliar na interpretação dos resultados toxicológicos também foram consideradas. As variáveis selecionadas foram verificadas com a participação de especialistas e as que tiveram mais de 50% de aprovação foram selecionadas para compor a versão final da RB sendo as probabilidades das variáveis preenchidas manualmente pelo autor. A RB desenvolvida foi composta por um conjunto de variáveis abrangentes e aborda um maior número de dados em relação a outros modelos de avaliação de risco e perigo. O ineditismo desta Tese se deveu ao fato de ser desenvolvida uma RB para avaliar o risco ocupacional ao manipular NM. Além de avaliar o risco ocupacional, são fornecidas informações de maneira ágil e interativa através de simulações que auxiliam na tomada de decisões. A RB permite identificar e quantificar os efeitos das medidas a serem adotadas de modo a diminuir o risco.

Abstract: The market of nanotechnological products has grown in recent years due to the excellent properties of some nanomaterials (NM) have, compared to their analogues in bulk scale, that brings wide possibilities for applications in several technological areas. NM can present different physical, chemical and biological properties from conventional materials, which can lead to numerous uncertainties regarding the toxicological effects on living beings and the environment. Workers and researchers are the first to be exposed, as they develop and produce these products. The occupational risks inherent in exposures are not yet totally known. There are already methods available to estimate the occupational risks associated with handling NM, however, they have some disadvantages. In this context, the aim of this study was to develop a probabilistic model for estimating occupational risk when manipulating NM in research laboratories. For this purpose, for the initial construction of the model, a Bayesian Network (RB) was developed, variables that are used by other assessment models of hazard, risk were analyzed, as well as guide instructions and normative instructions from agencies, institutes and foundations that study health and safety at work, as well as university guides. The variables selected by the globally Harmonized System of Classification and Labeling of Chemicals (GHS) to hazard definition along with the variables that the specialized literature has been used for auxiliary in the interpretation of toxicological results were also considered. The selected variables were checked with the participation of specialists and those that had more than 50% of use were selected to compose a final version of the RB and the probabilities of the variables were filled in manually by the author. The RB developed was composed of a set of comprehensive variables and approaches a larger number of data in relation to other models of risk and hazard assessment. The newness of Thesis was due the fact that a RB is developed to assess the occupational risk to the handling NM. In addition to assessing occupational risk, information is provided in an agile and interactive way through simulations that assist in decision making. The RB allows to identify and quantify the effects of the measures to be adopted in order to reduce the risk.