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C'est la fidélité Dans le cas ou la mesure est juste (pas d'erreur systématique), et où on a calculé l'écart type de reproductibilité avec un grand nombre de données, distribuées selon un modèle normal. l'incertitude est souvent donnée comme ± 2 fois l'écart type de reproductibilité. Si on a des raisons de penser que l'écart type de reproductibilité a été calculé avec des résultats incertains (et donc que des composantes d'erreur systématique ont été sous-estimées), on pourra prendre un facteur ± 3 fois l'écart type de reproductibilité. Les facteur 2. Formez-vous à la validation de méthodes dans votre laboratoire !. s ou 3. s découlent de la répartition d'une population normale: 95% se situe dans la zone comprise entre moyenne – 2s et moyenne + 2s (et 99. 7% avec moyenne ± 3s). On fait implicitement 2 hypothèses: 1 – le résultat obtenu correspond à la moyenne des résultats que l'on aurait pu calculer si on avait fait de nombreuses déterminations 2 – la dispersion ne varie pas d'une série de manipulations à l'autre. J'interviens régulièrement depuis plusieurs années sur le sujet, avec des équipes de chercheurs de très haut niveau (Centres Nationaux de Référence et unités INSERM notamment), sur des méthodes devant faire l'objet de publications ou devant être accréditées par le COFRAC.
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conditions de répétabilité: conditions où les résultats d'essai indépendants sont obtenus par la même méthode sur des individus d'essai identiques dans le même laboratoire, par le même opérateur, utilisant le même équipement et pendant un court intervalle de temps. Validation de Méthode Analytique en laboratoire. conditions de reproductibilité: conditions où les résultats d'essai sont obtenus par la même méthode sur des individus d'essais identiques dans différents laboratoires, avec différents opérateurs et utilisant des équipements différents. - Linéarité: capacité d'une méthode d'analyse, à l'intérieur d'un certain intervalle, à fournir une réponse instrumentale ou des résultats proportionnels à la quantité en analyte à doser dans l'échantillon pour laboratoire. - Spécificité: Une procédure d'analyse est dite « spécifique » lorsqu'elle permet de garantir que le signal mesuré provient seulement de la substance à analyser. Il s'agit de démontrer que la ou les substance(s) quantifiée(s) au sein de la matrice sont bien le ou les analyte(s) recherché(s).
Il est quasiment impossible de savoir si une extraction est efficace à 100% mais 2 manières de procéder sont généralement utilisées. La plus courante consiste à réaliser des extractions successives avec des solvants renouvelés suivi d'une analyse de chaque extrait. L'autre méthode consiste à ajouter des quantités croissantes d'étalon et de vérifier que la quantité totale a été extraite. Dans ce cas, il faut laisser en contact les ajouts suffisamment longtemps avec l'échantillon. Diagramme de contrôle Un fois la méthode d'analyse validée, il est intéressant d'en suivre ses performances par un diagramme de contrôle. Validation des méthodes analytiques saint. L'analyste détermine la valeur moyenne et l'écart type (reproductibilité de la méthode) en effectuant plusieurs mesures. Diagramme de Shewart: La première étape consiste à déterminer la moyenne "m" et l'écart type "s" à partir d'au moins 10 mesures réalisées sur plusieurs jours. On trace ensuite la concentration mesurée pour chaque mesure et on contrôle les valeurs de 2s (limite d'alarme) et 3s (limite d'action) correspondant respectivement à un risque de 1% et 5% que les résultats n'appartiennent pas à la population des autres résultats.
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Elle cumule plus de vingt ans d'expérience en tant que responsable laboratoire, responsable process et responsable contrôle qualité. Elle a notamment été en charge de projets clés en informatique, automatisation, processus qualité selon les législations en vigueur (data integrity). Cadres et techniciens des services en charge de la validation analytique (contrôle qualité, R&D, etc. ). Pédagogie Méthode B Vidéoprojection du support PowerPoint. Partage d'expérience avec le formateur. Explication par l'exemple. Études de cas au cours desquelles les préoccupations et interrogations des participants sont systématiquement privilégiées. Remise d'une documentation pédagogique. Prérequis Prérequis: AUCUN. Validation des méthodes analytiques de la. Chaque formation donne lieu à l'envoi d'une attestation de fin de formation. ÉVALUATION DES ACQUIS ET INFORMATIONS COMPLÉMENTAIRES Évaluation par quiz de type QCM pouvant être effectué post-formation sur plateforme informatique ou sur papier. A l'issue de l'évaluation des acquis, les résultats sont communiqués.
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Validation analytique: harmonisation des démarches. -Présentation de l'approche publiée dans STP Pharma 2003 et 2006, -Harmonisation des critères de validation, -Méthodologie d'erreur totale et profils d'exactitude, -Exemples d'application. Autres exemples pratiques de validation. Compléments à la validation analytique. -Éléments de prévalidation, -Quelques aspects sur la robustesse d'une méthode. Développement de méthodes analytiques, validation | Laboratoires EAG. N. B. : La démarche de validation repose sur une analyse statistique des résultats. Celle-ci sera développée au cours de cette formation. Conditions d'accès Il est recommandé d'avoir des connaissances de base en statistiques. À l'issue de la formation Attestation d'acquis ou de compétences;Attestation de suivi de présence Informations complémentaires Nous concevons et organisons des actions de formation pour répondre aux besoins spécifiques des professionnels des Sciences de la Vie dans les industries pharmaceutiques, biotechnologiques, chimiques, cosmétiques et phytosanitaires. Rythme temps partiel
Si les deux méthodes sont « en miroir », alors une régression des moindres rectangles est préférable car tient compte des erreurs des deux méthodes. En présence d'hétéroscédascticité, il est plus intéressant d'utiliser une régression pondérée de deuxième espèce (ex: droite de York) qui tient compte des erreurs analytiques en fonction du niveau de concentration [ 2]. Techniques permettant l'examen du comportement individuel des spécimens considérés méthode des différences; méthode des rapports. Technique statistique de comparaison de deux échantillons appariés (NF X 06-065) Quantitatif: test de Student sur la différence (test paramétrique). Un test non paramétrique de Wilcoxon peut éventuellement être utilisé. Qualitatif: test de concordance Kappa qui donne la probabilité que les deux méthodes donnent les mêmes résultats [ 3]: Important: on ne peut tirer aucune conclusion d'acceptabilité de la technique testée si la méthode de dosage de comparaison n'est pas une technique de référence. L'incertitude [ modifier | modifier le code] quantitatif: L'incertitude de mesure peut être déterminée de plusieurs façons (voir SH GTA 14) [ 1].
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