Objectifs -Connaître les exigences des textes réglementaires et des principales lignes directrices, -Situer la place de la validation dans le CTD, -Acquérir le vocabulaire et les définitions des différents critères de validation, -Acquérir les méthodologies de validation, -Comprendre les outils statistiques utilisés, -Savoir optimiser les protocoles expérimentaux. Description Introduction à la validation des méthodes analytiques. -Objectifs d'une méthode analytique et de sa validation, -Spécifications et résultats d'analyse, -Contexte réglementaire et normatif: o Historique, o Recommandations: ICH Q2A, Q2B, FDA, Pharmacopée européenne, ISO... -Bibliographie. Validation analytique dans le dossier CTD. Définitions et terminologies. -Les différents critères de validation: usuels et spécifiques, -Les différents types d'essais et les paramètres requis, -Critères d'acceptation. Protocoles expérimentaux de la validation analytique: approches méthodologiques. Études de cas de validation analytique et traitement des données.
-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. 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.
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. 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.
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. 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.
B. : La démarche de validation repose sur une analyse statistique des résultats. Celle-ci sera déve-loppée au cours de cette formation. Des fichiers sont disponibles pour cette formation, cependant vous devez avoir un compte et être identifié sur Cefira pour pouvoir les consulter. Me connecter sur le site - Créer un compte Cefira Accueil des personnes en situation de handicap: nous invitons les personnes en situation de handicap qui veulent suivre une de nos formations à nous contacter directement afin d'évaluer ensemble les modalités d'accès requises. En savoir plus...
Les locaux de l'Ifis sont accessibles aux personnes en situation de handicap Les personnes en situation de handicap souhaitant suivre cette formation sont invitées à nous contacter directement afin d'étudier ensemble les modalités d'accès requises. Contact
Pour cela, il faut commencer par des système simple avant de passer aux échantillons réels (validation pas à pas) On va chercher à déterminer la justesse, la spécificité, la linéarité, la répétabilité, la sensibilité, la limite de détection et la limite de quantification.
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