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(courbe d'étalonnage externe - Voir la méthode des moindres carrés). Attention aux effets de matrice qui doivent être de la même nature en échantillon et étalon. L'échantillon doit donc être prétraité. Méthode comparative: on compare l'échantillon à une série d'étalon de référence certifié de matrice ayant une composition similaire à l'échantillon. Ce dernier ne subit pas de prétraitement. Validation des méthodes analytiques del. La justesse, la répétabilité, la reproductibilité et la sensibilité sont les facteurs les plus importants dans la qualité d'une méthode. La sensibilité: si la méthode est sensible, une faible variation de concentration entraîne une forte variation du signal et vice-versa. Dans la validation d'une méthode d'analyse Le but est de démontrer que les résultats obtenus par cette méthode sont reproductibles. validation des appareils validation de la méthode chaque étape de la procédure analytique (minéralisation, extraction,, purification, séparation) entraîne des erreurs. L'analyste doit donc identifier et minimiser les sources d'erreurs.

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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. s ou 3. Validation des méthodes analytiques francais. 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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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. 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. Validation des méthodes analytiques sans. 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.

: La méthode GUM [ 4]. : Utilisation des contrôles interne et externes de qualité Caractérisation de méthode: U² ( y) = u²(justesse) + u²(linéarité) + S² r + Σ c²u² (x) [ 5], [ 6] où: u(justesse) = biais/racine(3). (Le biais peut être négligeable si la variance est significativement plus grande) u(linéarité) = S y / x ou écart max au modèle. (Pour déterminer l'incertitude du modèle d'étalonnage, voir la norme NF 90-210). Une ANOVA permet de dire par ailleurs si le modèle est adapté ou pas. Auquel cas, il faut soit réduire le domaine de mesure, soit changer de modèle. S r est l'écart-type de la fidélité intermédiaire obtenue à partir des CIQ. Formation Validation de Méthodes Analytiques - DYNACENTRIX. Σ c²u² (x) sont les autres composantes d'incertitude. Soit en calculant l'erreur totale donnée par la formule: ET = biais + 1, 65×S cqi où 1, 65 correspond à la table de Student, pour un risque de 5%, test unilatéral. Soit par l'intermédiaire d'une étude interlaboratoire (NF ISO 5725) en utilisant l'écart-type de reproductibilité SR comme incertitude de mesure.