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Saturday, 17 August 2024

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-Cas de l'essai des substances apparentées: impuretés du PA et du PF, paramètres critiques de validation, exemples de démarche, -Validation d'une recherche de solvants résiduels: méthode des ajouts dosés, méthode quantitative ou essai limite, -Cas d'un dosage HPLC, cas d'un dosage potentiométrique, -Autres cas: identification d'un composé, essai de dissolution... -Exemple de traitement de données avec Excel. Validation analytique et conformité du système d'analyse. Outils statistiques appliqués à la validation des méthodes analytiques. -Distribution normale, statistiques descriptives, échantillonnage, -Intervalles de confiance et intervalles de dispersion, -Tests d'hypothèse, -Ajustement linéaire, -Analyse de variance. Formation La validation des méthodes analytiques. Protocoles expérimentaux de la validation analytique: démarches statistiques associées. -Rappel de la démarche publiée dans STP Pharma 1992, -Les critères de validation: méthodes d'obtention et tests statistiques associés (spécificité, linéarité, fidélité, sensibilité, exactitude, limites de détection, limites de quantification... ), -Exemples d'application, -Analyse critique de cette démarche.

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Valider ses méthodes analytiques: méthodologie et cas pratiques Intervenant(s) Christiane THEATE Programmation 21, 22, 23, 24 novembre 2022 A Distance Classe virtuelle Tarifs 1143. 00 € H. T Adhérents Ifis 1270. Validation des méthodes analytiques de la. T Industries de santé 1651. T Prix public Programme Public concerné Pédagogie et infos Contact CLASSE VIRTUELLE Votre session de formation de deux jours a été réaménagée en 4 classes virtuelles, réparties sur quatre matinées: 21/11/2022 de 9h00 à 12h30 22/11/2022 de 9h00 à 12h30 23/11/2022 de 9h00 à 12h30 24/11/2022 de 9h00 à 12h30 Les + de la formation Vous serez en mesure de mettre en place une politique de validation de vos méthodes analytiques. Vous disposerez des outils nécessaires à vos validations et transferts analytiques. Objectifs pédagogiques Développer et expliciter les demandes des référentiels/guidelines et appréhender les différentes approches possibles au regard de la validation et du transfert analytiques. Être en capacité d'en comprendre les exigences et les objectifs.

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Identifier les critères de validation. Élaborer la démarche de validation analytique. Discuter le plan expérimental et l'évaluation. S'approprier les outils statistiques permettant de les étudier. Gérer l'après validation, le transfert analytique et la gestion des changements.

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Mise en situation par application concrète des outils sur vos données de travail durant la formation.

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Elle est interprétée par le coefficient de variation CV (en%). À noter qu'une analyse de la variance (ANOVA) peut optimiser le temps de l'étude. La justesse [ modifier | modifier le code] La justesse est, selon l'ISO 3534-1, l'étroitesse de l'accord entre la valeur moyenne obtenue à partir d'une large série de résultats d'essai et une valeur de référence acceptée. Elle s'exprime généralement en termes de biais. Selon l'ISO/FDIS 13528, la justesse peut aussi être étudiée en calculant le « z-score » qui exprime le nombre d'écart type qui sépare le résultat du laboratoire de celui de la moyenne du groupe de comparaison ce qui se rapproche de l'état de l'art. La linéarité [ modifier | modifier le code] Le domaine d'analyse peut, dans la plupart des cas, être apparenté à la linéarité (méthode quantitative) car celle-ci ci doit être vérifiée dans le domaine de mesure. Formez-vous à la validation de méthodes dans votre laboratoire !. En ce sens, un domaine d'analyse doit être linéaire. La linéarité d'une méthode de mesure ou d'une procédure d'analyse est, selon le CEE III/844/8, sa capacité, à l'intérieur d'un certain intervalle, d'obtenir des résultats de mesure directement proportionnels à la concentration (quantité) en substance de l'échantillon analysé.

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La limite de détection [ modifier | modifier le code] Qualitative: La sensibilité diagnostique est la probabilité qu'un dispositif donne un résultat positif en présence du marqueur cible. On parle aussi de spécificité diagnostique qui est la probabilité d'un dispositif à donner un résultat négatif en absence du marqueur cible. Quantitativement: La sensibilité analytique (à ne pas confondre avec la sensibilité d'une technique) est la plus petite quantité d'analyte dans un échantillon pouvant être détectée. On parle alors de seuil/limite de détection (SD). Validation des méthodes analytiques del. La contamination inter-échantillons [ modifier | modifier le code] Il s'agit de l'effet exercé par un sérum sur celui qui le suit ou qui le précède (effet mémoire). La stabilité [ modifier | modifier le code] Elle est apparentée à la stabilité des réactifs « sensibles » et « embarqués » à bord des automates. Il est préconisé, pour cela, de doser 10 fois le réactif sur l'intervalle [jour d'ouverture – date de péremption du réactif]. Une analyse de variances des recouvrements peut mettre en évidence une déviation.

La détermination des paramètres de répétabilité, de reproductibilité et l'estimation de l'incertitude autour du résultat font intervenir des concepts et des tests statistiques. Il n'est pas question que tous les techniciens d'un laboratoire deviennent des spécialistes en statistiques, mais il est bon qu'au moins une personne au laboratoire possède de solides bases en la matière. D'ailleurs, lorsqu'il examine un dossier de validation, le COFRAC est sensible au fait qu'un statisticien ait participé à son élaboration. Développement de méthodes analytiques, validation | Laboratoires EAG. Sans faire ici un cours de statistiques, je vais rappeler un certain nombre d'incontournables en la matière: Hypothèse de normalité: il existe plusieurs méthodes pour tester la normalité d'une distribution: La droite de Henry, qui se traçe sur du papier "gausso-arithmétique", et qui s'analyse sans critère (c'est l'œil du statisticien qui permet de décider si les points forment une "bonne" droite... ). Elle présente (présentait, à l'époque où les calculettes ou les tableurs n'existaient pas) l'intérêt de donner graphiquement la moyenne et l'écart type).