Gyógyszerstabilit Stabilitásvizsg. vetelményrendszerei. Stabilitásjelz Stabilitási szempontok. Vilmos
|
|
- Erzsébet Szabó
- 8 évvel ezelőtt
- Látták:
Átírás
1 Gyógyszerstabilit gyszerstabilitás s fogalma és s jelentősége Stabilitásvizsg svizsgálatok követelmk vetelményrendszerei. Stabilitásjelz sjelző vizsgálati módszerek m validálása. Stabilitási szempontok. A vizsgálatok eredményeinek kiért rtékelése Berényi Vilmos 1
2 WIL-ZONE TANÁCSADÓ IRODA Berényi Vilmos vegyész, analitikai kémiai k szakmérn rnök, akkreditált EOQ-min minőségügyigyi rendszermenedzser, regisztrált vezető felülvizsg lvizsgáló Minőségügyi gyi rendszerek felkész szítése, se, auditja Vezetési si-szervezetfejlesztésisi tanácsad csadás Dokumentáci ciós s rendszerek Gyógyszeripari minőségbiztos gbiztosítás s tanácsad csadás Projektfelügyelet Validálás: tervek, jelentések, értékelések Statisztikai megoldások, SPC, minőségtechnik gtechnikák ISO 9001, ISO 17025, GMP, GLP Telefon és s fax: info@wil wil-zone.hu Mobil:
3 Dr. Blazics Gyula F-K-gyógyszerellenőrzési és gyógyszertechnol gyszertechnológus gus szakgyógyszer gyszerész Pannonpharma Gyógyszergy gyszergyár Minőségbiztos gbiztosítási si Igazgató Telefon: Fax:
4 W I L - Z O N E T A N Á C S A D Ó I R O D A 4 4
5 A STABILITÁS FOGALMA MINŐSÉGI SZEMPONTBÓL a gyógyszer gyszer azon tulajdonságainak összessége amely a felhasználhat lhatósági időtartam alatt mindvégig jellemző JOGI/ERKÖLCSI/GAZDAS LCSI/GAZDASÁGIGI a forgalombahozók felelőss ssége, hogy a készítményük a lejárati időn belül megfelelő legyen 5
6 A STABILITÁS S MEGITÉLÉSE I. 1./ FIZIKAI SZEMPONTOK - szín - szag - íz - épség: : pl. tabletta - lehet törött, repedt - állomány: híg/sűrű > ORGANOLEPTIKUS JELLEMZŐK 6
7 A STABILITÁS S MEGITÉLÉSE II. 2./ KÉMIAI K SZEMPONTOK hatóanyag anyag egyes segédanyagok 3./ BIOLÓGIAI SZEMPONTOK tiszta/steril hatásos/nem hatásos 7
8 A STABILITÁS S FAJTÁI I I. 1./ FIZIKAI STABILITÁS eredeti fizikai tulajdonságai ne változzanak 2./ KÉMIAI K STABILITÁS a készítményben lévő hatóanyagok anyagok és egyes fontos segédanyagok kémiailag változatlanok maradjanak és mennyiségük maradjon a megengedett határért rtékek között >SPECIFIKÁCI CIÓ 8
9 A STABILITÁS S FAJTÁI I II. 3./ MIKROBIOLÓGIAI STABILITÁS eredeti mikrobiológiai státusza tusza ne változzon, vagy a megengedett limit alatt maradjon a tartósítószerek szerek <PRESERVATIVE > mennyisége a megengedett határért rtékek között változhat -Ph HgVII / Ph Eur: I, II, III/A, III/B, IV/A, IV/B 9
10 A STABILITÁS S FAJTÁI I III. 4./ TERÁPI PIÁS S STABILITÁS a készítmény terápi piás hatása változatlan maradjon 5./ TOXIKOLÓGIAI STABILITÁS a készítmény toxicitási értéke ne változzon 10
11 GMP - Magyarországon gon A Helyes Gyógyszergy gyszergyártási Gyakorlat (GMP) irányelvei A hatályos európai irányelv (Eudralex Volume IV) fordítása 2. verzió május m 2. Az emberi alkalmazásra kerülő gyógyszerek gyszerek gyárt rtásának személyi és s tárgyi t feltételeir teleiről" l" címűc 44/2005. (X. 19.) EüM rendelethez 6. Fejezet MINŐSÉG-ELLEN ELLENŐRZÉS 11
12 Termék k követk vető stabilitási si program A forgalomba hozatalt követk vetőenen a gyógyszerek gyszerek stabilitását t megfelelő program szerint folyamatosan monitorozni kell. Ez alapján n bármely, b forgalomban lévő csomagolási si egység formulálására ra visszavezethető stabilitási si probléma kimutatható (pl. a szennyeződés s szintjének nek változása, kioldódási profil) 12
13 Termék k követk vető stabilitási si program A folyamatos stabilitási si program célja, c hogy a terméket a lejárati ideje (shelf( life) ) végéig v monitorozzák, és megállap llapítsák, hogy az előírt tárolási körülmk lmények között k a termék k megfelel, illetve meg fog felelni a minőségi követelményeknek. 13
14 Termék k követk vető stabilitási si program A gyógyszereket gyszereket általában a törzskönyvben engedélyezett csomagolási si formában vizsgálj lják, de meg kell fontolni az ömlesztett (bulk( bulk) ) termék és s az intermedier-term termékek vizsgálat latának programba vételv telét t is. A stabilitásvizsg svizsgálati mintákat olyan tartályokban kell tárolni, t amelyek szimulálj lják k a kereskedelmi forgalmazásra alkalmazott csomagolótart tartályt. 14
15 Termék k követk vető stabilitási si program A folyamatos stabilitási si programról írásbeli protokollt kell készk szíteni. Az eredményeket jelentésben kell összefoglalni. A folyamatos stabilitási si programban használt berendezéseket (többek közöttk a stabilitás-vizsg vizsgálati kamrákat) kat) kvakifikálni és karbantartani kell. A stabilitásvizsg svizsgálat során n alkalmazott vizsgálati eljárásoknak validáltnak ltnak és stabilitásra sra utalóknak kell lenniük 15
16 Termék k követk vető stabilitási si program A folyamatos stabilitási si program protokollját t ki kell terjeszteni a lejárati idő (shelf life) ) végéig: v a gyárt rtási tételek t telek számát t hatáser serősségenként, nt, illetve ha szüks kséges, gyárt rtási tétel t tel nagyság g szerint, a vonatkozó fizikai, kémiai, k mikrobiológiai és biológiai vizsgálati módszereket, m az elfogadási követelmk vetelményeket, a vizsgálati módszerekre m vonatkozó hivatkozásokat, A csomagolási si egységek gek zárási z módjm djának leírását. A vizsgálati időközöket ket (időpontokat). A tárolt rolási körülmk lmények leírását t (a termék címkéjén n szereplő tárolási körülmk lményeknek megfelelő,, hosszú időtartam tartamú vizsgálatokra vonatkozó ICH1 szabványt kell alkalmazni). Minden lényeges l informáci ciót t arra vonatkozóan, an, hogy mi módon m kezelték, k, tároltt rolták k a mintát t a stabilitási si kamrából l való kivétel és s a mérés m s között. k Egyéb, a termékre jellemző paramétereket. 16
17 Termék k követk vető stabilitási si program A gyárt rtási tételek t telek száma és s a vizsgálatok gyakorisága ga alapján elegendő adatnak kell rendelkezésre állnia a trendanalízishez. Ha nincs indokolva az ettől l való eltérés, készítményenkét,, minden hatáser serősségből és s minden elsődleges csomagolási si egységb gből (ha indokolt) évente legalább egy gyárt rtási tételt t telt be kell állítani a stabilitás s vizsgálati programba (kivéve, ve, ha nincs gyárt rtás s az év folyamán). 17
18 Termék k követk vető stabilitási si program 1. Azon készk szítmények esetén, melyeknél a folyamatos stabilitás s monitorozáshoz állatkísérleteket végeznek, v és s nincs lehetőség g egyéb, validált lt vizsgálati eljárást alkalmazni, a vizsgálatok gyakoriságának megállap llapításához kockázat zat-haszon elemzés s eredmény nyét t is figyelembe lehet venni. 2. Amennyiben a protokollban tudományosan alá tudják k támasztani, t különbk nböző csökkentett mintavételi teli tervek, mátrixokm (ICH Bracketing and matrixing design) is alkalmazhatók. k. 18
19 Termék k követk vető stabilitási si program 1. Bizonyos esetekben további gyárt rtási tételeket teleket is be kell bevonni a termékk kkövető stabilitási si programba. 2. Például ha a gyárt rtási vagy a csomagolási si eljárásban jelentős változtatás, vagy eltérés s törtt rtént. 3. Bármely átdolgozási, visszadolgozási, si, vagy visszanyerési si folyamatnál l meg kell gondolni, hogy elvégezz gezzék k a termékk kkövető stabilitási si vizsgálatokat 19
20 Termék k követk vető stabilitási si program 1. Rendszerint a kereskedelmi céllalc gyártott első három gyárt rtási tételtt telt kell a stabilitás s vizsgálati tervbe bevenni, az újraminősítési, si, vagy lejárati idő megállap llapítására. 2. Azonban, ha az előzetes vizsgálati adatok azt mutatják, hogy a gyógyszerhat gyszerhatóanyag anyag várhatv rhatóanan legalább kétk évig stabil marad, három gyárt rtási tételnt telnél l kevesebb is elegendő. 20
21 Termék k követk vető stabilitási si program 1. A rövid r eltarthatósági idejű gyógyszerhat gyszerhatóanyagokatanyagokat gyakrabban kell vizsgálni. 2. Például azoknál l a biotechnológiai/biol giai/biológiai és más s gyógyszerhat gyszerhatóanyagoknál, amelyek egy éves, vagy annál rövidebb eltarthatósággal rendelkeznek, stabilitás s vizsgálati mintákat havonta kell venni és vizsgálni az első három hónapban, h majd azt követk vetően en három h hónaposh időközönk nként. nt. 21
22 ICH=USA+EU+Japán International Conference on Harmonisation of Technical Requirements for Registration of Pharmaceuticals for Human Use (ICH) - GENF 6 konferencia ICH6, Osaka, Japan, November 2003 ICH5, San Diego, USA, November 2000 ICH4, Brussels, Belgium, July 1997 ICH3, Yokohama, Japan, November 1995 ICH2, Orlando, USA, October 1993 ICH1, Brussels, Belgium, November
23 HARMONIZATION TOPICS Q - Quality S - Safety (preclinical) E - Efficacy (clinical safety and efficacy in vivo, in vitro) M - Multi-disciplinary MedDRA ESTRI CTD 23
24 ICH TÉMAKÖRÖK Q1 Q2 Q3 Q4 Q5 Q6 Q7 M4 Stability Analytical Method Validation Impurities [Pharmacopeia] Biotechnological/Biological products Specifications GMPs Common Technical Document 24
25 ÚJ ICH H TÉMAKT MAKÖRÖK Q8 Pharmaceutical Development Q9 Risk Management 25
26 ICH ÚTMUTATÓK K (1) Good Manufacturing Practice Q7 Good Manufacturing Practice Guide for Active Pharmaceutical Ingredients Specifications Q6A Specifications : Test Procedures and Acceptance Criteria for New Drug Substances and New Drug Products : Chemical Substances (including Decision Trees) Q6B Specifications : Test Procedures and Acceptance Criteria for Biotechnological/Biological Products 26
27 ICH ÚTMUTATÓK (2) Quality of Biotechnological Products Q5A Viral Safety Evaluation of Biotechnology Products Derived from Cell Lines of Human or Animal Origin Q5B Quality of Biotechnological Products : Analysis of the Expression Construct in Cells Used for Production of r-dna Derived Protein Products Q5C Quality of Biotechnological Products : Stability Testing of Biotechnological/Biological Products Q5DDerivation and Characterisation of Cell Substrates Used for Production of Biotechnological/Biological Products Q5E Comparability of Biotechnological/Biological Products Subject to Changes in their Manufacturing Process 27
28 ICH ÚTMUTATÓK K (3) Pharmacopoeias Q4 Pharmacopoeias Q4A Pharmacopoeial Harmonisation Q4B Regulatory Acceptance of Analytical Procedures and/or Acceptance Criteria (RAAPAC) 28
29 ICH ÚTMUTATÓK K (4) Impurities Q3A(R1) Impurities in New Drug Substances Q3B(R2) Impurities in New Drug Products Q3C(R3) Impurities: Guideline for Residual Solvents 29
30 ICH ÚTMUTATÓK K (5) Analytical Validation Q2(R1) New title: Validation of Analytical Procedures: Text and Methodology Previously: Text on Validation of Analytical Procedures Validation of Analytical Procedures: Methodology (in Q2(R1)) 30
31 ICH ÚTMUTATÓK K (6) Stability Q1A(R2) Stability Testing of New Drug Substances and Products (Second Revision) Q1B Stability Testing : Photostability Testing of New Drug Substances and Products Q1C Stability Testing for New Dosage Forms Q1D Bracketing and Matrixing Designs for Stability Testing of Drug Substances and Products Q1E Evaluation of Stability Data Q1F Stability Data Package for Registration Applications in Climatic Zones III and IV 31
32 Common Technical Document 32
33 A STABILITÁSVIZSG SVIZSGÁLATOK CÉLJA: Bizonyítékot szolgáltatni ltatni arra, hogy egy adott gyógyszer gyszer-alapanyag, vagy készk szítmény minősége hogyan változik az időben a környezetik feltételek telek (hőmérs rséklet, nedvesség, fény) változtatv ltoztatására Az újravizsgálati és s lejárati idők, illetve tárolt rolási mód m d meghatároz rozása (a gyorsított stabilitás s révén) r a bomlás s felgyorsítása, sa, a termék viselkedésének predikciója a teljes lejárati időben 33
34 Kompatibilitás Stabilitás Definíciók A gyártástechnológia, a vizsgálat vagy a mindennapi használat során az összetevők összeférhetőek, közöttük nem lép fel a minőséget rontó kölcsönhatás Meghatározott időn belül a minőségi és mennyiségi paraméterek az előírásokban meghatározott értékeknek megfelelnek Káros következmények: hatóanyag-tartalom csökken hatóanyag-hasznosulás megváltozik a bomlástermék nem ismert, toxikus külső jegyek romlanak
35 Stabilitásvizsgálati szempontok Jóváhagyott terv (protokol ol),, minta-méretekkel, tesztekkel, időpontokkal Megfelelő,, stabilitás-jelz jelző,, specifikus módszerekm alkalmazása A valós s csomagolóanyagban anyagban Kellő számú gyárt rtási tétel t tel (3) Gyorsított vizsgálatok Írott jegyzőkönyv (report) MINTAVÉTEL TEL kérdk rdései VIZSGÁLAT kérdk rdései (tömegm megmérleg!) SPECIFIKÁCI CIÓ kérdései FELHASZNÁLÓI I STABILITÁS
36 Stabilitásvizsgálati szempontok Kémiai szempontok Fizikai szempontok Biológiai giai-mikrobiológiai szempontok (Antioxidánsns és prezervatív tartalom) (Nedvesség) Ý - ß (CO 2 ) Oldószermarad szermaradék gyógyszermin gyszerminőség-gyógyszerbiztonság- gyógyszerhat gyszerhatásosság/hatékonyság Felszabadítási si és s lejárati időpontokban a specifikáci ció változhat a stabilitásvizsg svizsgálat alapján (főleg a prezervatív tekintetében)
37 GYÓGYSZERFORM GYSZERFORMÁT T JELLEMZŐ STABILITÁSI SI SZEMPONTOK I. -KÉSZTERMÉK- 1./ OLDATOK sűrűség, cseppszám, kémhatás 2./ EMÚLZI LZIÓK homogenitás-rediszperg rediszpergálhatóság 3./ SZUSZPENZIÓK szemcseméret homogenitás-rediszperg rediszpergálhatóság 37
38 GYÓGYSZERFORM GYSZERFORMÁT T JELLEMZŐ STABILITÁSI SI SZEMPONTOK II. -KÉSZTERMÉK- 4./ SZIRUPOK sűrűség, szemcseméret (szuszp.szirupok) 5./ AEROSZOLOK szivárg rgás,kifuvatható mennyiség/adag g/adag, belső nyomás, permetsugár 6./ SZEMCSEPPEK cseppsz.,viszkozitás, izotonia, ozmozisnyomás kémhatás 38
39 GYÓGYSZERFORM GYSZERFORMÁT T JELLEMZŐ STABILITÁSI SI SZEMPONTOK III. -KÉSZTERMÉK- 7./ INJEKCIÓK -töltettérfogat,ph, szuszp.inj.:.: szemcseméret -porampullák: oldódás, 8./ KENŐCS CSÖK homogenitás,konzisztencia (viszkozitás, penetrometer fok), kenőcs típusa, vízszám -szuszpenziós k.:szemcseméret 9./ VÉGBV GBÉLKÚPO/HÜVELYGOLYÓK 39 oldódás/megolvad s/megolvadás
40 GYÓGYSZERFORM GYSZERFORMÁT T JELLEMZŐ STABILITÁSI SI SZEMPONTOK IV. -KÉSZTERMÉK- 10./ POROK-GRANUL GRANULÁTUMOK térfogattömeg, szemcseméret ret, dezintegráci ció 11./ KAPSZULÁK dezintegráci ció, hatóanyag anyag kioldódás 12./ TABLETTÁK dezintegráci ció, kopás, kioldódás/disszol s/disszolúció, hatóa.tablett a.tablettánkéntinti egységess gessége/cu 40
41 HATÓANYAGOT ANYAGOT JELLEMZŐ STABILITÁSI SI SZEMPONTOK HATÓANYAG ANYAG mennyisége legfeljebb 10 %-al% csökkenhet kkenhet -KÉSZTERMÉK- BOMLÁSTERM STERMÉK a bomlásterm stermék nem lehet toxikus összes bomlákterm ktermék mennyisége legfeljebb 1-22 % lehet egyedi bomlásterm stermék mennyisége % lehet 41
42 GZÜNK MIKOR VÉGZ STABILITÁSVIZSG SVIZSGÁLATOT I. 1./ FEJLESZTÉSEK SEK SORÁN - korai: : a formuláci ció során,, a human I. fázisú vizsgálatok megkezdése előtt - a formuláci ció végén - késztermék igazolásra sra -termék-csomagolóanyaganyag kölcsönhatásának/ megfelelőségének vizsgálata -alapanyag/hatóanyaggyártásban 42
43 GZÜNK MIKOR VÉGZ STABILITÁSVIZSG SVIZSGÁLATOT II. 2./ REGISZTRÁCI CIÓ /TÖRZSK RZSKÖNYVEZÉS UTÁN - FHE MÓDOSM DOSÍTÁS S ESETÉN 2.1 gyárt rtóhelyváltozás (stabilitás/validálás) 2.2 hatóanyagbesz anyagbeszállító változás 2.3 hatóanyag anyag specifikácójának változása 2.4 összetételtel változás (segédanyagok) 2.5 csomagolóanyag anyag (primer) változás 43
44 Drug substance Impurity Thresholds ICH Q3A guideline specifies the thresholds for reporting, identification and qualification of any new impurities observed in the later stages of development as follows: Maximum Daily Dose (1) Reporting Threshold (2,3) Identification Threshold (3) Qualification Threshold (3) < 2g/day 0.05% 0.10% or 1.0 mg per day intake (whichever is lower) 0.15% or 1.0 mg per day intake (whichever is lower) > 2g/day 0.03% 0.05% 0.05% (1) The amount of drug substance administered per day. (2) Higher reporting thresholds should be significantly justified. (3) Lower thresholds can be appropriate if the impurity is unusually toxic.
45
46 A STABILITÁSVIZSG SVIZSGÁLATOK CÉLJA: C Bizonyítékot szolgáltatni ltatni arra, hogy egy adott gyógyszer gyszer-alapanyag, vagy készítmény minősége hogyan változik v az időben ben,, ha a környezeti k feltételek telek (hőmérs rséklet, nedvesség, fény) f változtatására Az újravizsgálati és s lejárati idők, illetve tárolási mód m d meghatároz rozása (a gyorsított stabilitás s révén) r a bomlás felgyorsítása, sa, a termék k viselkedésének predikciója a teljes lejárati időben
47 Előzetes stabilitásvizsgálat Legalább 3 gyártási tétel teljes vizsgálatát jelenti Legalább pilot (kisüzemi-félüzemi) méretű gyártás legyen, egy lehet kisebb is, ha készítmény-stabilitásról van szó (a gyártási méret egytizede, de minimum ) Az előállítás módja (pl. szintézisút, formulálási technika) egyezzen meg a nagyüzemi gyártáséval Minőségparaméterei jellemezzék a majdani termék jellemzőit Csomagolóanyagai az eredeti termék-csomagolással harmonizáljanak Ha lehet, a készítmény 3 tétele más-más hatóanyag-gyártásból (forrásból?) származzon Minden hatáserősségre és kiszerelési formára el kell végezni, ha nincsen könnyítő vizsgálati terv Minden, egyéb korábbi stabilitásvizsgálatot figyelembe kell 47 venni, mint információt
48 Előzetes stabilitásvizsgálati ütemezés Ha a lejárati/újravizsgálati idő 12 hónapnál nem rövidebb, akkor a normál tárolással 3 hónapos rendszerességgel az első évben, hat hónaponként a második évben és évente ezt követően Ha a lejárati/újravizsgálati idő 12 hónapnál nem rövidebb, akkor a gyorsított tárolással Legalább 3 időpontban (kezdő és végső pontban is) Legalább 6 hónapig Közbenső tárolásra van szükség, ha a gyorsított tárolású mintáknál jelentős változás áll be Legalább 4 időpontban (kezdő és végső pontban is) Legalább 12 hónapig 48
49 Egyéb szempontok és követő tevékenységek Hatósági beadás: minimum 6-12 hónapos adatok kellenek Tárolási utasítás (a csomagoláson pl.) Követő stabilitásvizsgálat Változások esetén Évente legalább egy gyártási tétel esetén Deviációk esetén OOS esetén Az előzetes stabilitásvizsgálat megbízhatóságát meghatározza a gyártás megbízhatósága, a termék minőségi paramétereinek szórása, szóródása (varianciája) 49
50 TÁROLÁSI KÖRÜLMÉNYEK 50
51 TÁROLÁSI KÖRÜLMÉNYEK Záró, vagy félig áteresztő csomagolásban lévő termékek esetén: 51
52 TÁROLÁSI KÖRÜLMÉNYEK 52
53 TÁROLÁSI KÖRÜLMÉNYEK IQ-OQ Megelőző karbantartás Képzés Kalibrált, de legalábbis visszavezethető mérőműszerek Folyamatos monitorozás Regisztrátumok Vészjelző SOP-ok (nyitás, deviációk, felügyelet) Disaster Plan 53
54 FÉNYSTABILITÁS 2 részből áll: Kényszerített bomlási teszt + igazoló vizsgálat (1 sarzs!) A besugárzó fény spektrumát ismerni kell Hatóanyagra, csomagolatlan, primer és szekunder csomagolóanyagban lévő termékre is, ha lényeges lehet Sötét kontroll szerepe! (pl. fénytől védett csomagolásban) Hideg fehér fluoreszcens lámpa + látható és UV-fény, illetve Xenon-lámpa, fém-halid lámpa D65 (ISO 10977) / ID65 jelentős 320 nm alatti fényt nagy részében ki kell szűrni Közeli UV fluoreszcens lámpa nm 1.2 millió lux-óránál nem nagyobb expozíció történjen és a közeli UVenergia összességében ne halaja meg a 200 wattóra/m 2 -t SST: 2%-os kinin-hcl-dihidrát (USP) abszorbancia-méréssel 400 nm-en 54
55 FÉNY- STABILITÁS 55
56 JELENTŐS VÁLTOZÁS Alapanyagokra ha a specifikációt nem teljesíti Készítményekre 5% hatóanyagtartalom-vesztés Bármelyik bomlástermék tekintetében nem teljesíti a követelményt Megjelenés, fizikai paraméterek specifikációi nem teljesülnek (lehetnek kivételek) A ph kiesik a tűrésmezőből A kioldódás nem megfelelő a 12 teszt után 5%-os vízvesztés a szemipermeábilis csomagolás esetén56
57 Klimatikus szempontok Négy klimatikus zóna (I.-IV.) Grimm szerint Európa, Japán, USA: kb. azonos tulajdonságokkal rendelkezik (I.-II. zóna) Az ICH területei között ezért a vizsgálatok kölcsönösen megfeleltethetők A vizsgálati körülményeket ennek megfelelően állították be Van guideline a III. és IV. zónára is átlagos kinetikus hőmérséklet : magasabb, mint az átlagos hőmérséklet, figyelembe veszi az Arrheniusösszefüggést 57
58 Matrixing és bracketing Könnyített vizsgálati elrendezések, elsősorban a készítményekre vonatkozóan Hatáserősségre, csomagolási méretre, összetételre, töltettömegre, kiszerelési egységre, stb mint kisérlettervezési faktorokra nézve változtatott készítmények A döntés bizonytalansága nagyobb lesz! Bracketing: csak a szélsőket ellenőrzik minden időpontban, a középsőket nem Matrixing: minden erősséget nézzük, de nem mindegyiket minden egyes időpontban (minél több a faktor, annál nagyobb redukció lehetséges, de csak ha kicsi a variancia) 58
59 Bracketing 59
60 Matrixing (1) 60
61 Matrixing (2) 61
62 Matrixing (3) 62
63 Értékelés Táblázatos Grafikus Leíró Magyarázó Teljes körűenk Értékelve Figyelmbe véve ve a mérésim és s folyamatbeli bizonytalanságot, az esetlegesen alkalmazott csökkentett elrendezést is Extrapoláci ciók Nulladrendű kinetikát tételezzünk fel Regressziós s analízis Tömegmérleg? Javasolt lejárati idő meghatároz rozása Worst case feltételez telezéssel A long-term stabilitási si adatok az irányad nyadóakak 63
64 Értékelés: leíról statisztikák a minta elemszáma ma (mintanagyság) maximum minimum mintaterjedelem számtani átlag szórás (tapasztalati szórás) variancia (tapasztalati szórásn snégyzet variáci ciós koefficiens rendezett minta kvantilisek medián kvartilisek percentilisek módusz kronológikus átlag mozgó átlag ferdeség, torzultság konfidencia- intervallumok 64
65 Értékelés: változv ltozó paraméterek Jóslási és konfidencia-sáv Y Jóslási sáv Y i egyedi értékeire Y átlagára vonatkozó konfidenciaintervallum Ù Y i = b 0 + b 1 X i X X i X 65
66 Felszabadítási si bomlásterm stermék-specifikáció meghatároz rozása stabilitási si adatok révénr Specification limit Reduced shelf life Maximum shelf life Initial level 0 24 months
67 További módszerekm Egymintás s t-prt próba Szennyezettség g mértm rtéke adott határ r alatt Kétmintás s t-prt próba Változtatás s előtti és s utáni eredmények összehasonlításasa Páros t-prt próba F-próba Végeredmény és s IPC-eredm eredmény összehasonlításasa páronkéntnt bizonyos paraméter szórása sa egy adott határért rték k alatt Variancia-anal analízis Csoportok, gépek, g műszakok m közötti k egyezőség 67
68 Szabványos megoldások (1) 68
69 Szabványos megoldások (2) 69
70 Szabványos megoldások (3) Feltételez telezés: Nulla rendű kinetika Kioldódás, ph, mikró Alapvető: : a gyárt rtási és s analitikai bizonytalanság ismerete Anyagmérleg Lépcsőzetes értékelés Regresszió,, extrapoláci ció Verifikálni kell, hogy jó j e e a modell 95%-os konfidenciaszint Egyszélű alsó-fels felső Kétszélű alsó-fels felső 70
71 Szabványos megoldások (4) Egyfaktoros teljes tervek (sarzs) Külön-külön értékeljük Egyesítj tjük k az adatokat és s egyként értékeljük ANCOVA: van e e szignifikáns ns eltérés s az egyes sarzsok esetén n mutatkozó meredekségek között? k Többfaktoros teljes tervek Külön-külön értékeljük Egyesítj tjük k az adatokat és s egyként értékeljük ANCOVA: van e e szignifikáns ns eltérés s az egyes sarzsok esetén n mutatkozó meredekségek között? k DOE-ért rtékelés 71
72 Szabványos megoldások (5) Ha bracketing-tervr tervről van szó,, akkor a széls lső mintákb kból l következtetk vetkeztetünk: ha mindkettő stabil, a közöttk ttük k lévől is az, ha az egyik nem stabil, akkor annál l nem értékelhetjük k stabilabbnak a középsk psőket sem! Ha mátrix tervről van szó,, akkor a lejárati idő rövidebb lesz Ha nincsen kölcsk lcsönhatás s a faktorok között k (egy minta képes k reprezentálni az összes többit) t 72
73 73
74 Stressz teszt Segít előállítani, és esetleg azonosítani a lehetséges bomlástermékeket A molekulával szembeni tapasztalatokat gazdagítja A használt minőségellenőrzési módszerekről ad felvilágosítást (stabilitásjelzésre alkalmas vagy nem) VALIDÁLÁS! Készítményformától és az alapanyag jellegétől függ Elegendő egy gyártási tétel stresszelése Pl. 10 o C-os hőmérsékletemelés a gyorsított stabilitás hőfokához képest, több lépésben is Pl. 75 % RH-nál magasabb páratartalom Pl. oxidáció, fotolízis, savi és bázikus roncsolás Keletkezhet e a normál és gyorsított tárolás során? Ha nem, akkor lényegtelen 74
75 VALIDÁLÁS A A VALIDÁLÁS S ANNAK MEGERŐSÍTÉSE SE (MEGVIZSGÁLÁS ÉS OBJEKTÍV V IGAZOLÁS ÚTJÁN), HOGY A KONKRÉT T SZÁND NDÉK SZERINTI FELHASZNÁLÁS S SAJÁTOS KÖVETELMK VETELMÉNYI TELJESÜLTEK LTEK (MSZ EN ISO/IEC 17025) BIZONYÍTÁSI ELJÁRÁS,, AMELYNEK SEGÍTS TSÉGÉVEL IGAZOLHATÓ,, HOGY AZ ADOTT FOLYAMAT, MŰVELET, BERENDEZÉS, ANYAG, TEVÉKENYS KENYSÉG VAGY RENDSZER VALÓBAN ELEGET TESZ AZ ELŐÍRT KÍVÁNALMAKNAK (GMP-TÖRV RVÉNY) ANNAK DOKUMENTÁLT BIZONYÍTÉKOK ALAPJÁN NYÚJTOTT NAGYFOKÚ BIZTOSÍTÉKA KA,, HOGY A MÓDSZER OLYAN EREDMÉNYEKET PRODUKÁL, AMELYEK A VIZSGÁLT TERMÉK K MINŐSÉGI JELLEMZŐIT PONTOSAN TÜKRT KRÖZIK (FDA, 1996)
76 A A VALIDÁLÁS S A VIZSGÁLATI (ANALITIKAI) MÓDSZEREK ÉRVÉNYESÍTÉSE. OLYAN TEVÉKENYS KENYSÉGEK ÖSSZESSÉGE, AMELYEK A MÓDSZERM TELJESÍTM TMÉNYJELLEMZŐINEK A MEGHATÁROZ ROZÁSÁT T CÉLOZZC LOZZÁK ÉS EZÁLTAL LEHETŐVÉ TESZIK ANNAK ELDÖNT NTÉSÉT, T, HOGY AZ ANALITIKAI MÓDSZER (KIDOLGOZOTT, ÁTVETT, MÓDOSÍTOTT, FELÚJÍTOTT) ÉS ESZKÖZRENDSZERE ZRENDSZERE ALKALMAS-E AZ ADOTT FELADAT ELVÉGZ GZÉSÉRE (NAT)
77 Magyarul: : a validálás során azt bizonyítjuk tjuk, hogy a módszer alkalmas arra a célra, amelyre fel kívánjuk használni lni. A validálás alapja: : a módszer teljesítm tményjellemzőinek egy előre definiált követelményrendszer szerinti meghatároz rozása és/vagy igazolása Az alkalmasság-vizsg vizsgálat kiterjed: az analitikai rendszerre, az analitikai módszerre, m valamint a vizsgáló laboratóriumra riumra és s személyzet lyzetére
78 A VALIDÁLÁS S FELTÉTELRENDSZERE TELRENDSZERE MINŐSÍTETT KÖRNYEZET: K IQ, OQ, ELLENŐRZ RZÖTT ÉS/VAGY KALIBRÁLT LT KÉSZÜLÉKEK, MEGELŐZŐ KARBANTARTÁS ANALITIKAI ELŐIRAT ÉS S A KÉSZK SZÜLÉKRE VONATKOZÓ UTASÍTÁSOK SOK (KEZELÉS, KARBANTARTÁS, TISZTÍTÁS, S, ELLENŐRZ RZÉS, KALIBRÁCI CIÓ) KÉPZÉS, FELHATALMAZOTT ÉS S TAPASZTALT SZEMÉLYZET VALIDÁLT LT SZÁMÍTÓGÉPES KÖRNYEZETK FEJLESZTÉSI SI JELENTÉS, OPTIMÁLT MÓDSZERM
79 MÓDSZERTAN (1/A) - VALIDÁLÁSI TERV (PROTOKOLL) KÉSZK SZÍTÉSESE Az analitikai módszer m alkalmazásával, használhat lhatóságával szemben követelményeket támasztunk,, melyeket a módszerm elvi lehetőségeib geiből,, a rendelkezésre álló eszközök adottságaib gaiból fakadnak, másrészüket pedig minőségi követelmk vetelmények, törvt rvényi előírások, vagy éppen a megbízók k szabnak meg
80 MÓDSZERTAN (1/B) - A validálási tervnek mindenképpen tartalmaznia kell: az analízis céljc lját, a meghatározand rozandó alkotók k minőségi és s mennyiségi követelmk vetelményeit, a mennyiségek (koncentráci ciók) nagyságrendj grendjét, a rendszer alkalmasságának kritériumait riumait (SST), a rendszerrel szemben támasztott t követelmk vetelményeket, a szelektivitás s mértm rtékét, t, a meghatároz rozási határokat (pl. a mennyiségi mérés m s alsó határa, vagy felső határa, stb.) a szüks kséges munkatartományt nyt (legtöbbsz bbször linearitási tartomány), a mérés m s pontosságára utaló kritériumokat riumokat a mérés m s ismételhet telhetőségére jellemző adatokat, az eredmény számítására és s megadására vonatkozó követelményeket.
81 MÓDSZERTAN (1/C) - A validálási helyes tervezése se: WHEN? WHO? WHERE? WHAT? WHY? HOW? 5W 1 H technika
82 MÓDSZERTAN (2) A VALIDÁLÁSI MÉRÉSEK M ELVÉGZ GZÉSE ÉS ÉRTÉKELÉSÜK - A TELJES MÓDSZER M ISMÉTL TLÉSE ÉS S KÜLÖNFK NFÉLE, EGYEDI MÉRÉSEK M KIVITELEZÉSE A TERV SZERINT - A TELJESÍTM TMÉNYJELLEMZŐK MEGBÍZHAT ZHATÓSÁGÁNAK, STABILITÁSÁNAK ÉS ROBOSZTUSSÁGÁNAK ELLENŐRZ RZÉSE - A MÉRTM ÉRTÉKEK STATISZTIKAI FELDOLGOZÁSA
83 MÓDSZERTAN (3) - A VALIDÁLÁSI JELENTÉS A VALIDÁLÁSI TERVBEN LEÍRT MINDEN KÉRDK RDÉSRE VÁLASZT ADUNK, AZ ÖSSZES TELJESÍTM TMÉNY- JELLEMZŐ ÉRVÉNYESÍTÉSÉT T LEÍRJUK, MAJD AZOKAT STATISZTIKAI ELEMZÉSEKKEL SEKKEL,, ILLETVE ADATELEMZÉSI, ADATMEGJELENÍTÉSI TECHNIKÁKKAL KKAL IGAZOLJUK, MEGJEGYZÉSEKET FŰZÜNK HOZZÁ,, VÉGÜL V L A VALIDÁLTS LTSÁGRA VONATKOZÓ MEGÁLLAP LLAPÍTÁST TESSZÜK K MEG
84 MÓDSZERTAN (4) - VALIDÁLT LT ÁLLAPOT FENNTARTÁSA NAPI RUTINMÉRÉSEK SORÁN RENDSZERALKALMASSÁGI TESZTEK BEVEZETÉSÉVEL, VEL, EZEK TRENDANALÍZIS ZISÉVEL CHANGE CONTROL (VÁLTOZ LTOZÁSKÖVETÉS) ALKALMAZÁSÁVAL ELLENŐRZ RZŐKÁRTYÁK K KÖZBEIKTATK ZBEIKTATÁSÁVAL
85 RENDSZERALKALMASSÁGI TESZTEK A módszer szerves részét képezi A TELJES analitikai rendszer aktuális minőségének nek jellemzésére szolgál Jó kromatográfi fiás gyakorlat Hatósági követelmény A vis major kiküsz szöbölésese A legkisebb erőfesz feszítéseksek árán a legnagyobb biztonságot adja SST: eszköz vagy cél? Túl szigorú, túl engedékeny vagy kompromisszumos az SST? A megadás ideje, módja, alapja Az elvégz gzés módja, terjedelme, gyakorisága ga Az SST megbízhat zhatósága
86 MÓDSZERTAN (5) - REVALIDÁLÁS MINDEN OLYAN ESETBEN, AMIKOR ELTÉRÉS, VÁLTOZÁS ÁLL BE A LABORATÓRIUM RIUM ÉS S AZ ALKALMAZOTT RENDSZER, VAGY MÓDSZER MŰKÖDTETM DTETÉSÉBEN, (RÉSZLEGES, VAGY TELJES) ÚJRAVALIDÁLÁSSAL KELL BIZONYÍTANI, ILLETVE ELLENŐRIZNI AZT, HOGY VALÓBAN KÉPES K A LABORATÓRIUM RIUM AZ ADOTT ANALITIKAI FELADAT MEGBÍZHAT ZHATÓ ELVÉGZ GZÉSÉRE
87 Type of procedure Parameters ID Impurity Tests Quanti Limit Assay Accuracy Precision Repeatability Interm. Prec n Specificity LOD LOQ Linearity Range
88 TELJESÍTM TMÉNYJELLEMZŐK K (1) SZELEKTIVITÁS a módszer m milyen mértm rtékben képes k az adott alkotó meghatároz rozására ra egyéb b zavaró alkotók k jelenlétében tökéletes szelektivitás = specificitás, specifikusság az SST definiálása sa, értékelése, megbízhat zhatósága (pl. rendszerpontosság, R s, N, k, t R, A s ) előny nyös, de nem feltétlen tlenül l követelmk vetelmény
89 ÖTLETBÖRZE -SPECIFIKUSSÁG kromatogramok,, spektrumok, titrálási görbg rbék, stb (illetve ezek néhány n ny paraméter terének) összehasonlítása: sa: az alkalmazott oldószer a munkastandard(ok) egyenkénti nti és s közös k s oldata, szennyezők a vizsgált készk szítmény analitikai oldata a placebo és/vagy a mátrix m oldata a placebo ismert hatóanyagokkal anyagokkal spike-olt oldata a vizsgált készk szítmény ismert komponensekkel spike-olt oldata stressz minták Stabilitásjelz sjelző a módszer? m Csúcstisztas cstisztaság? Diszkriminatív v specifikusság-igazol igazolás
90 TELJESÍTM TMÉNYJELLEMZŐK K (2) TORZÍTATLANS TATLANSÁG G (ACCURACY, BIAS) a méréstartomm startomány valódis diságának a mértm rtéke a módszerm rendszeres hibájának a jellemzője. je. Egy módszer m annál l torzítatlanabb, tatlanabb, minél l kisebb a mért érték és s a valódi érték különbsége. Mivel a valódi értéket nem ismerjük, ezt ismert referencia, standard anyag mérési m adata helyettesíti ti
91 ÖTLETBÖRZE TORZÍTATLANS TATLANSÁG spiked placebo" vagy spiked matrix módszer Értékelés: regresszió analízissel. Elfogadási kritérium rium: a korreláci ciós s koefficiens > 0.9( ), a tengelymetszet konfidencia intervalluma (P=95 %) tartalmazza a "0"- t. a meredekség konfidencia intervalluma (P=95 %) tartalmazza az a 1"-t. a reziduálisok egyenletesen, véletlenszerv letlenszerűen en szóródjanak a regressziós s "0" vonal körülk standard addíci ció,, standard belső addíci ció módszerösszehasonlítás (validált lt vagy szabványos módszerrel) recovery test, referens std mérése
92 TELJESÍTM TMÉNYJELLEMZŐK K (3) LINEARITÁS a mérőgörbe m rbe adott tartomány nyában, az ún. lineáris vagy munkatartományban, nyban, adott megbízhat zhatósággal egyenesnek tekinthető az érzékenység g megadható előny nyös, de nem feltétlen tlenül l követelmk vetelmény
93 Linearitás - alapfeltételek telek linearitás (x és y között) függetlenség (a hibák között) homoscedasticitás (a hibák állandósága) időben a független változó szerint normalitás (a hibák eloszlására ra) Hogyan fedezhetők fel és küszöbölhetők ki??? AUTOKORRELÁCI CIÓ (DURBIN-WATSON)
94 ÖTLETBÖRZE -LINEARITÁS regresszió analízis Elfogadási kritérium rium: a korreláci ciós s koefficiens > 0.9( ), a tengelymetszet konfidencia intervalluma (P=95 %) tartalmazza a "0"-t. a reziduálisok egyenletesen, véletlenszerv letlenszerűenen szóródjanak a regressziós s "0" vonal körülk 1,4e-5 Predicted vs. Residual Scores Dependent variable: GYAKORL_ 1e-5 6e-6 Residuals 2e-6-2e-6-6e-6-1e-5-1,4e-5 0,12 0,14 0,16 0,18 0,20 0,22 0,24 0,26 0,28 Predicted Values Regression 95% confid.
95 TARTOMÁNY, RANGE A LEGVALÓSZIN SZINŰBB NAGYSÁGRENDEK GRENDEK VIZSGÁLATA (amelyre( az adott feladatnál kielégítő torzítatlans tatlanság és s pontosság érhető el) FŐKÖMPONENS-ANALÍZISNÉL L A MUNKAKONCENTRÁCI CIÓ ± 20% CU-MÉRÉSN SNÉL: ± 30% KIOLDÓDÁS: ± 20% SZENNYEZÉSVIZSG SVIZSGÁLAT: QL-TÓL MUNKAKONCENTRÁCI CIÓ + 20%-IG...
96 TELJESÍTM TMÉNYJELLEMZŐK K (4) PONTOSSÁG G (PRECISION) a kölcsk lcsönösen sen független f megismételt vizsgálatok eredményei közötti k egyezés s mértm rtéke, a módszer m véletlen v hibáját t jellemzi, a becsült tapasztalati szórással ssal (SD( SD) és/vagy a százal zalékos szórással ssal (RSD( RSD) ) fejezzük k ki rendszerpontosság (SST-vizsgálatnál) 5 inj. Ismételhetőség (pl. 6 teljes elemzés) laboratóriumon belüli szórás (napok, készülékek, analitikusok hatása) laboratóriumok közötti szórás, körelemzések Reprodukálhat lhatóság: ez utóbbi kettő összessége
97 ISMÉTELHET TELHETŐSÉG ismételhet telhető körülmények között, k azonos minta, azonos módszer, m azonos műszer, azonos kezelő,, azonos laboratórium, rium, rövid időintervallum intervallum a párhuzamos p mérésekm között. A leginformatívabb teljesítm tményjellemző értékét t tapasztalati szórással ssal vagy relatív n 2 tapasztalati szórással ssal határozzuk meg ( xi - xi ) SD = å i= 1 n -1
98 LABORATÓRIUMON RIUMON BELÜLI LI SZÓRÁS (INTERMEDIATE PRECISION) reprodukálhat lható körülmények között k elvégzett kísérletekre vonatkozik, azonos minta, azonos módszer, m különböző műszer, különbk nböző kezelő, hosszabb időintervallum intervallum a párhuzamosp mérések közöttk kisérleti terv elkész szítése se szüks kséges lehet (DOE) Értékelés: : a mértm értékek variancia analízise, valamint szórása sa alapján. Elfogadási kritérium rium: RSD < x % F calc < F crit (P=95%)
99 Egymintás próbák: csak egy mintánk nk van, az ebből számított statisztikát hasonlítjuk valamely elméleti leti megfontolásokb sokból származtatott értékhez. Egymintás t-próba, Wilcoxon előjelteszt jelteszt. Páros tesztek: két mintánk nk van, de a minták elemei valamilyen szempont szerint párokba rendezhetők, Páros t-próba, Wilcoxon páros előjelteszt Két- vagy többmintás próbák: két vagy több egymást stól független mintánk nk van, ezeket akarjuk valamilyen szempont szerint összehasonlítani. Kétmintás t-próba, varianciaanalízis (ANOVA, MANOVA), Mann-Whitney teszt, Kruskal-Wallis varianciaanalízis zis.
100 Torzítatlans tatlanság és pontosság Torzított, pontatlan Torzított, pontos torzítatlan? pontatlan Torzítatlan, pontos
101 TELJESÍTM TMÉNYJELLEMZŐK K (5) KIMUTATÁSI HATÁR, DETECTION LIMIT, DL koncentráci ció,, vagy anyagmennyiség, g, amelyhez tartozó jel értéke megegyezik a vak minta közepes k jelének és s a vak minta jel háromszoros h tapasztalati szórásának összegével. J KH J KH = J vak + 3SD C vak KH = º DL a EGYÉB B LEHETŐSÉGEK: jel/zaj viszony értékelésével (3, vagy 5) csökken kkenő mennyiségű szpéciesz analízis zisével a regressziós egyenes reziduális szórásából vagy a görbe tengelymetszetének nek szórásából számolva a kalibráci ciós görbe meredekségével számolva
102 TELJESÍTM TMÉNYJELLEMZŐK K (6) A MENNYISÉGI MEGHATÁROZ ROZÁS S LIMITJE, QUANTITATION LIMIT, QL koncentráci ció,, vagy anyagmennyiség, g, amelyhez tartozó jel értéke megegyezik a vak minta közepesk jelének és s a vak minta jel tízszeres t tapasztalati szórásának összegével. J = J + 10 SD KH vak vak C J a KH KH = º QL EGYÉB B LEHETŐSÉGEK: csökken kkenő mennyiségű szpéciesz analízise és ahol a tapasztalati szórás már meghaladja a 10 %-ot% (n=5)
103 TELJESÍTM TMÉNYJELLEMZŐK K (7) OLDATSTABILITÁS mennyi ideig várnak v a minták k mérésrem kész állapotban az analízisre? És s ez az idő érvényesíthető? Trendanalízissel (run( test), variancia-anal analízissel (ha van ismétl tlés s is), szórás-sz számolással, vagy regressziós s eljárással (a meredekség konfidencia-intervalluma intervalluma tartalmazza a 0-0 t)
104 TELJESÍTM TMÉNYJELLEMZŐK K (8) ÁLLÓKÉPESSÉG, ÁLLÉKONYSÁG, ZAVARTŰRÉS, ROBOSZTUSSÁG (ROBUSTNESS) szánd ndékosan változtatjuk v a módszerm paramétereit (eluens( eluens, állófázis, minta ph, detektálási hullámhossz, stb) és varianciaanalízissel vizsgáljuk ezen faktorok hatásának szignifikanciáját a kromatogramokat/spektrumokat/titr /spektrumokat/titrálásisi görbéket és s azok változv ltozásait értékelni kell
105 105
106 KÖSZÖNÖM M MEGTISZTELŐ FIGYELMÜKET! VÁROM KÉRDK RDÉSEIKET
107 W I L - Z O N E T A N Á C S A D Ó I R O D A
WIL-ZONE TANÁCSADÓ IRODA
WIL-ZONE TANÁCSADÓ IRODA Berényi Vilmos vegyész, analitikai kémiai szakmérnök akkreditált minőségügyi rendszermenedzser regisztrált vezető felülvizsgáló Telefon és fax: 06-33-319-117 E-mail: info@wil-zone.hu
RészletesebbenBerényi Vilmos vegyész, analitikai kémiai szakmérnök, akkreditált EOQ-minőségügyi rendszermenedzser, regisztrált vezető felülvizsgáló
WIL-ZONE TANÁCSADÓ IRODA Berényi Vilmos vegyész, analitikai kémiai szakmérnök, akkreditált EOQ-minőségügyi rendszermenedzser, regisztrált vezető felülvizsgáló A kockázatelemzés buktatói, kockázatbecslés
RészletesebbenWIL-ZONE TANÁCSADÓ IRODA
WIL-ZONE TANÁCSADÓ IRODA Berényi Vilmos vegyész, analitikai kémiai szakmérnök akkreditált minőségügyi rendszermenedzser regisztrált vezető felülvizsgáló Telefon és fax: 06-33-319-117 E-mail: info@wil-zone.hu
RészletesebbenDr. JUVANCZ ZOLTÁN Óbudai Egyetem Dr. FENYVESI ÉVA CycloLab Kft
Dr. JUVANCZ ZOLTÁN Óbudai Egyetem Dr. FENYVESI ÉVA CycloLab Kft Környezetvédelmi mérések követelményei A mérések megbízhatóságát megbízhatóan igazolni kell. Az elvégzett méréseknek máshol is elvégezhetőnek
Részletesebben& Egy VRK módszer stabilitásjelz képességének igazolása
& Egy VRK módszer stabilitásjelz képességének igazolása Árki Anita, Mártáné Kánya Renáta Richter Gedeon Nyrt., Szintetikus I. Üzem Analitikai Laboratóriuma, Dorog E-mail: ArkiA@richter.hu Összefoglalás
RészletesebbenMinőségbiztosítás, validálás
Minőségbiztosítás, validálás Mi a minőség? A termék sajátos tulajdonságainak összessége Mérhető Imateriális (pl. szolgáltatás, garancia) Elégítse ki a vevő igényeit Feleljen meg az Elvárásoknak Előírásoknak
RészletesebbenBerényi Vilmos vegyész, analitikai kémiai szakmérnök, akkreditált EOQ-min ségügyi rendszermenedzser, regisztrált vezet felülvizsgáló
Gyógyszerstabilitás fogalma és jelent sége Stabilitásvizsgálatok követelményrendszerei. Stabilitásjelz vizsgálati módszerek validálása. Stabilitási szempontok. A vizsgálatok eredményeinek kiértékelése
RészletesebbenBerényi Vilmos. Kromatográfiás laboratóriumok min ségügyi felkészítésének és auditjának tapasztalatai
Berényi Vilmos vegyész, kromatográfiás szakmérnök akkreditált min ségügyi rendszermenedzser regisztrált vezet felülvizsgáló Telefon/fax: 33-319-117 E-mail: info@wil-zone.hu Mobil: 06-70-327-91-78 www.wil-zone.hu
RészletesebbenMinőségbiztosítás, validálás
Minőségbiztosítás, validálás Előzetes tanulmányok (BSc): Műszeres analitika gyakorlatok inorg.unideb.hu/oktatas Kapcsolódó tanulmányok (MSc): Minőségbiztosítás című előadás Tételek: 1. Minőségbiztosítási
RészletesebbenWIL-ZONE TANÁCSADÓ IRODA
WIL-ZONE TANÁCSADÓ IRODA Berényi Vilmos vegyész, analitikai kémiai szakmérnök akkreditált minőségügyi rendszermenedzser regisztrált vezető felülvizsgáló Telefon és fax: 06-33-319-117 E-mail: info@wil-zone.hu
RészletesebbenBIOMETRIA (H 0 ) 5. Előad. zisvizsgálatok. Hipotézisvizsg. Nullhipotézis
Hipotézis BIOMETRIA 5. Előad adás Hipotézisvizsg zisvizsgálatok Tudományos hipotézis Nullhipotézis feláll llítása (H ): Kétmintás s hipotézisek Munkahipotézis (H a ) Nullhipotézis (H ) > = 1 Statisztikai
RészletesebbenDEMIN XV. Hete Gabriella
Egészs szségügyi gyi szolgáltat ltatók k minőségir girányítási rendszer tanúsítás s akkreditálása DEMIN XV. Nemzeti Akkreditáló Testület Hete Gabriella minőségir girányítási vezető Előad adás s tartalma
RészletesebbenHipotézis STATISZTIKA. Kétmintás hipotézisek. Munkahipotézis (H a ) Tematika. Tudományos hipotézis. 1. Előadás. Hipotézisvizsgálatok
STATISZTIKA 1. Előadás Hipotézisvizsgálatok Tematika 1. Hipotézis vizsgálatok 2. t-próbák 3. Variancia-analízis 4. A variancia-analízis validálása, erőfüggvény 5. Korreláció számítás 6. Kétváltozós lineáris
RészletesebbenLaborinformációs menedzsment rendszerek. validálása. Molnár Piroska Rikker Tamás (Dr. Vékes Erika NAH)
Laborinformációs menedzsment rendszerek validálása Molnár Piroska Rikker Tamás (Dr. Vékes Erika NAH) Tartalom Túl a címen 17025:2017(8) elvárásai Gondolatok a NAH-tól LIMS validálás Számoló táblák/eszközök
RészletesebbenVizsgálati módszerek kidolgozása és validálása a gyógyszeranalitikában
Vizsgálati módszerek kidolgozása és validálása a gyógyszeranalitikában Krusperné Hám Judit 1 Vizsgálati módszerek kidolgozása és validálása a gyógyszeranalitikában Generikus gyógyszer Analitikai vizsgálati
RészletesebbenBiostatisztika Összefoglalás
Biostatisztika Összefoglalás A biostatisztika vizsga A biostatisztika vizsga az Orvosi fizika és statisztika I. fizika vizsgájával egy napon történik. A vizsga keretében 30 perc alatt 0 kérdésre kell válaszolni
RészletesebbenTöbb valószínűségi változó együttes eloszlása, korreláció
Tartalomjegzék Előszó... 6 I. Valószínűségelméleti és matematikai statisztikai alapok... 8 1. A szükséges valószínűségelméleti és matematikai statisztikai alapismeretek összefoglalása... 8 1.1. Alapfogalmak...
Részletesebben[Biomatematika 2] Orvosi biometria
[Biomatematika 2] Orvosi biometria 2016.02.29. A statisztika típusai Leíró jellegű statisztika: összegzi egy adathalmaz jellemzőit. A középértéket jelemzi (medián, módus, átlag) Az adatok változékonyságát
RészletesebbenBerényi Vi lmos. juropnet.hu. wilson@juropnet. 2509 Esztergom-Kertv. sz, analitikai-kromatogr akkreditált. gyi rendszermenedzser, regisztrált
Berényi Vi lmos vegyész sz, analitikai-kromatogr kromatográfiás szakmérn rnök, akkreditált minőségügyi gyi rendszermenedzser, regisztrált vezető felülvizsg lvizsgáló,, auditor szakért rtő-tanácsadó minőségügyi
RészletesebbenHipotézis vizsgálatok
Hipotézis vizsgálatok Hipotézisvizsgálat Hipotézis: az alapsokaság paramétereire vagy az alapsokaság eloszlására vonatkozó feltevés. Hipotézis ellenőrzés: az a statisztikai módszer, amelynek segítségével
RészletesebbenAnyagvizsgálati módszerek Mérési adatok feldolgozása. Anyagvizsgálati módszerek
Anyagvizsgálati módszerek Mérési adatok feldolgozása Anyagvizsgálati módszerek Pannon Egyetem Mérnöki Kar Anyagvizsgálati módszerek Statisztika 1/ 22 Mérési eredmények felhasználása Tulajdonságok hierarchikus
Részletesebbeny ij = µ + α i + e ij
Elmélet STATISZTIKA 3. Előadás Variancia-analízis Lineáris modellek A magyarázat a függő változó teljes heterogenitásának két részre bontását jelenti. A teljes heterogenitás egyik része az, amelynek okai
RészletesebbenGyártástechnológia alapjai Méréstechnika rész 2011.
Gyártástechnológia alapjai Méréstechnika rész 2011. 1 Kalibrálás 2 Kalibrálás A visszavezethetőség alapvető eszköze. Azoknak a műveleteknek az összessége, amelyekkel meghatározott feltételek mellett megállapítható
RészletesebbenEgy sikeres akkreditálás eredményei
Az akkreditált státusz tusz gúzsba g köt? k Egy sikeres akkreditálás eredményei és s tanulságai Tölgyfa Margit, Liszt Ferenc, Kovács L. GáborG Pécsi Tudományegyetem, Klinikai Központ, K Laboratóriumi riumi
RészletesebbenSTATISZTIKA. A maradék független a kezelés és blokk hatástól. Maradékok leíró statisztikája. 4. A modell érvényességének ellenőrzése
4. A modell érvényességének ellenőrzése STATISZTIKA 4. Előadás Variancia-analízis Lineáris modellek 1. Függetlenség 2. Normális eloszlás 3. Azonos varianciák A maradék független a kezelés és blokk hatástól
RészletesebbenGYÓGYSZERKÉSZÍTMÉNYEK FOTOSTABILITÁSÁNAK VIZSGÁLATA SUNTESTBEN ICH Q1B GUIDELINE ALAPJÁN
GYÓGYSZERKÉSZÍTMÉNYEK FOTOSTABILITÁSÁNAK VIZSGÁLATA SUNTESTBEN ICH Q1B GUIDELINE ALAPJÁN Dobos Adrienn Béres Gyógyszergyár Zrt. 2011.október 18. ICH irányelvek ICH: International Conference on Harmonisation
Részletesebbenauditok tapasztalatai
WIL-ZONE TANÁCSADÓ IRODA Berényi Vilmos vegyész, analitikai kémiai szakmérnök akkreditált min ségügyi rendszermenedzser regisztrált vezet felülvizsgáló Telefon és fax: 06-33-319-117 E-mail: info@wil-zone.hu,
RészletesebbenSTATISZTIKA. ( x) 2. Eloszlásf. 9. gyakorlat. Konfidencia intervallumok. átlag. 45% 40% 35% 30% 25% 20% 15% 10% 5% 0% (cm)
Normális eloszlás sűrűségfüggvénye STATISZTIKA 9. gyakorlat Konfidencia intervallumok f σ π ( µ ) σ ( ) = e /56 p 45% 4% 35% 3% 5% % 5% % 5% Normális eloszlás sűrűségfüggvénye % 46 47 48 49 5 5 5 53 54
Részletesebben1000 = 2000 (?), azaz a NexION 1000 ICP-MS is lehet tökéletes választás
1000 = 2000 (?), azaz a NexION 1000 ICP-MS is lehet tökéletes választás Dr. Béres István 2019. június 13. HUMAN HEALTH ENVIRO NMENTAL HEALTH 1 PerkinElmer atomspektroszkópiai megoldások - közös szoftveres
RészletesebbenAdatok statisztikai értékelésének főbb lehetőségei
Adatok statisztikai értékelésének főbb lehetőségei 1. a. Egy- vagy kétváltozós eset b. Többváltozós eset 2. a. Becslési problémák, hipotézis vizsgálat b. Mintázatelemzés 3. Szint: a. Egyedi b. Populáció
Részletesebbendr. Nagy Olivér Szent Borbála Kórház, Tatabánya Felkészítő: Prof. Dr. Soós Gyöngyvér Rozsnyay Mátyás Emlékverseny Miskolc
Újraoldási segédlet: a kórházban alkalmazott porampullás injekciók alkalmazásának "házirendje" (SPC versus napi gyakorlat) EDQM guideline megvalósítása dr. Nagy Olivér Szent Borbála Kórház, Tatabánya Felkészítő:
RészletesebbenMinőségbiztosítás gyógyszer és növényvédő szer vizsgáló laboratóriumokban
GLP Minőségbiztosítás gyógyszer és növényvédő szer vizsgáló laboratóriumokban 31/1999. (VIII.6.) EÜM-FVM együttes rendelet az emberi felhasználásra kerülő gyógyszerekre és a növényvédő szerekre vonatkozó
RészletesebbenSTATISZTIKA ELŐADÁS ÁTTEKINTÉSE. Matematikai statisztika. Mi a modell? Binomiális eloszlás sűrűségfüggvény. Binomiális eloszlás
ELŐADÁS ÁTTEKINTÉSE STATISZTIKA 9. Előadás Binomiális eloszlás Egyenletes eloszlás Háromszög eloszlás Normális eloszlás Standard normális eloszlás Normális eloszlás mint modell 2/62 Matematikai statisztika
RészletesebbenSTATISZTIKA. András hármas. Éva ötös. Nóri négyes. 5 4,5 4 3,5 3 2,5 2 1,5 ANNA BÉLA CILI 0,5 MAGY. MAT. TÖRT. KÉM.
STATISZTIKA 5 4,5 4 3,5 3 2,5 2 1,5 1 0,5 0 MAGY. MAT. TÖRT. KÉM. ANNA BÉLA CILI András hármas. Béla Az átlag 3,5! kettes. Éva ötös. Nóri négyes. 1 mérés: dolgokhoz valamely szabály alapján szám rendelése
RészletesebbenA leíró statisztikák
A leíró statisztikák A leíró statisztikák fogalma, haszna Gyakori igény az, hogy egy adathalmazt elemei egyenkénti felsorolása helyett néhány jellemző tulajdonságának megadásával jellemezzünk. Ezeket az
RészletesebbenKontrol kártyák használata a laboratóriumi gyakorlatban
Kontrol kártyák használata a laboratóriumi gyakorlatban Rikker Tamás tudományos igazgató WESSLING Közhasznú Nonprofit Kft. 2013. január 17. Kis történelem 1920-as években, a Bell Laboratórium telefonjainak
RészletesebbenVarianciaanalízis 4/24/12
1. Feladat Egy póker kártya keverő gép a kártyákat random módon választja ki. A vizsgálatban 1600 választott kártya színei az alábbi gyakorisággal fordultak elő. Vizsgáljuk meg, hogy a kártyák kiválasztása
RészletesebbenMérési hibák 2006.10.04. 1
Mérési hibák 2006.10.04. 1 Mérés jel- és rendszerelméleti modellje Mérési hibák_labor/2 Mérési hibák mérési hiba: a meghatározandó értékre a mérés során kapott eredmény és ideális értéke közötti különbség
Részletesebbenmegoldásai a Trimble 5503 DR
Autópálya építés s kitűzésének speciális megoldásai a Trimble 5503 DR mérőállomás s segíts tségével Zeke Balázs Győző 2006 Magyarország úthálózata Autópálya 522 km Autóú óút t 130 km Csomóponti ágak 205
RészletesebbenBerényi Vilmos: validálás sa és módszertanánaknak nyitott
Berényi Vilmos: A tisztítás-valid validálás megvalósítása sa és módszertanánaknak nyitott kérdései 1 A tisztítás-validálás A tisztítási eljárásokat validálni kell. A tisztítás validálás célja a tisztítási
RészletesebbenLaboratóriumi riumi diagnosztikai folyamatok pre-és posztanalitikai hibalehetıségei
Laboratóriumi riumi diagnosztikai folyamatok pre-és posztanalitikai hibalehetıségei Dr. Gilyán Judit, Dr. Havass Zoltán Erzsébet KórhK rház - Rendelıint intézet Központi Laboratórium rium Hódmezıvásárhely
RészletesebbenÉrzékeink csábításában
Workshop az innovációról Érzékeink csábításában (organoleptikus vizsgálatok napjainkban) Horváthné Dr.Almássy Katalin főiskolai tanár SZTE TIK, 2012. február 16. 1 Az élelmiszerminőség elemei 1. EGÉSZSÉGÜGYI
RészletesebbenFEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI
FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI statisztika 4 IV. MINTA, ALAPsTATIsZTIKÁK 1. MATEMATIKAI statisztika A matematikai statisztika alapfeladatát nagy általánosságban a következőképpen
RészletesebbenORRÜREGBEN ALKALMAZOTT (NAZÁLIS) GYÓGYSZERKÉSZÍTMÉNYEK. Nasalia
Orrüregben alkalmazott (nazális) Ph.Hg.VIII. Ph.Eur.5.4-1 ORRÜREGBEN ALKALMAZOTT (NAZÁLIS) GYÓGYSZERKÉSZÍTMÉNYEK Nasalia 04/2006:0676 Az orrüregben alkalmazott (nazális) szisztémás vagy helyi hatás elérésére
Részletesebben6. Előadás. Vereb György, DE OEC BSI, október 12.
6. Előadás Visszatekintés: a normális eloszlás Becslés, mintavételezés Reprezentatív minta A statisztika, mint változó Paraméter és Statisztika Torzítatlan becslés A mintaközép eloszlása - centrális határeloszlás
RészletesebbenA műanyag csomagolóanyagok nem szándékosan hozzáadott összetevőinek kioldódásvizsgálata
Budapest, 2017.04.26. A műanyag csomagolóanyagok nem szándékosan hozzáadott összetevőinek kioldódásvizsgálata Kosdi Bence WESSLING Hungary Kft. Amiről szó lesz A vizsgálat áttekintése Analitikai módszer
Részletesebben4/24/12. Regresszióanalízis. Legkisebb négyzetek elve. Regresszióanalízis
1. feladat Regresszióanalízis. Legkisebb négyzetek elve 2. feladat Az iskola egy évfolyamába tartozó diákok átlagéletkora 15,8 év, standard deviációja 0,6 év. A 625 fős évfolyamból hány diák fiatalabb
RészletesebbenSTATISZTIKA I. Változékonyság (szóródás) A szóródás mutatószámai. Terjedelem. Forgalom terjedelem. Excel függvények. Függvénykategória: Statisztikai
Változékonyság (szóródás) STATISZTIKA I. 5. Előadás Szóródási mutatók A középértékek a sokaság elemeinek értéknagyságbeli különbségeit eltakarhatják. A változékonyság az azonos tulajdonságú, de eltérő
RészletesebbenBAGME11NNF Munkavédelmi mérnökasszisztens Galla Jánosné, 2011.
BAGME11NNF Munkavédelmi mérnökasszisztens Galla Jánosné, 2011. 1 Mérési hibák súlya és szerepe a mérési eredményben A mérési hibák csoportosítása A hiba rendűsége Mérési bizonytalanság Standard és kiterjesztett
RészletesebbenBiomatematika 12. Szent István Egyetem Állatorvos-tudományi Kar. Fodor János
Szent István Egyetem Állatorvos-tudományi Kar Biomatematikai és Számítástechnikai Tanszék Biomatematika 12. Regresszió- és korrelációanaĺızis Fodor János Copyright c Fodor.Janos@aotk.szie.hu Last Revision
Részletesebben2013 ŐSZ. 1. Mutassa be az egymintás z-próba célját, alkalmazásának feltételeit és módszerét!
GAZDASÁGSTATISZTIKA KIDOLGOZOTT ELMÉLETI KÉRDÉSEK A 3. ZH-HOZ 2013 ŐSZ Elméleti kérdések összegzése 1. Mutassa be az egymintás z-próba célját, alkalmazásának feltételeit és módszerét! 2. Mutassa be az
RészletesebbenIndikátorok alkalmazása a labordiagnosztikai eljárások minőségbiztosításában
Indikátorok alkalmazása a labordiagnosztikai eljárások minőségbiztosításában Minőségi indikátorok az analitikai szakaszban Dr. Kocsis Ibolya Semmelweis Egyetem Laboratóriumi Medicina Intézet Központi Laboratórium
RészletesebbenFEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI
FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI statisztika 8 VIII. REGREssZIÓ 1. A REGREssZIÓs EGYENEs Két valószínűségi változó kapcsolatának leírására az eddigiek alapján vagy egy numerikus
Részletesebbenrendszer bevezetésének
A minőségir girányítási rendszer bevezetésének lépései, módszerek, m eszközök Szellőné Fábián n MáriaM I. Helyzetkép p készk szítésese Külső és s belső körülmények elemzése. PGTT ( PEST) analízis elvégz
RészletesebbenMatematikai statisztika c. tárgy oktatásának célja és tematikája
Matematikai statisztika c. tárgy oktatásának célja és tematikája 2015 Tematika Matematikai statisztika 1. Időkeret: 12 héten keresztül heti 3x50 perc (előadás és szeminárium) 2. Szükséges előismeretek:
Részletesebbeny ij = µ + α i + e ij STATISZTIKA Sir Ronald Aylmer Fisher Példa Elmélet A variancia-analízis alkalmazásának feltételei Lineáris modell
Példa STATISZTIKA Egy gazdálkodó k kukorica hibrid termesztése között választhat. Jelöljük a fajtákat A, B, C, D-vel. Döntsük el, hogy a hibridek termesztése esetén azonos terméseredményre számíthatunk-e.
RészletesebbenKis és közepes. az új helyzetben
Kis és közepes gyógyszergyártói kihívások az új helyzetben 2013.09.02. dr. Gál Lívia Jogszabályi háttér AZ EURÓPAI PARLAMENT ÉS A TANÁCS 2011/62/EU IRÁNYELVE (2011. június 8.) az emberi felhasználásra
RészletesebbenTöbbváltozós lineáris regressziós modell feltételeinek tesztelése I.
Többváltozós lineáris regressziós modell feltételeinek tesztelése I. - A hibatagra vonatkozó feltételek tesztelése - Kvantitatív statisztikai módszerek Petrovics Petra Többváltozós lineáris regressziós
RészletesebbenMatematikai alapok és valószínőségszámítás. Középértékek és szóródási mutatók
Matematikai alapok és valószínőségszámítás Középértékek és szóródási mutatók Középértékek A leíró statisztikák talán leggyakrabban használt csoportját a középértékek jelentik. Legkönnyebben mint az adathalmaz
RészletesebbenA mérések általános és alapvető metrológiai fogalmai és definíciói. Mérések, mérési eredmények, mérési bizonytalanság. mérés. mérési elv
Mérések, mérési eredmények, mérési bizonytalanság A mérések általános és alapvető metrológiai fogalmai és definíciói mérés Műveletek összessége, amelyek célja egy mennyiség értékének meghatározása. mérési
RészletesebbenHipotézis, sejtés STATISZTIKA. Kétmintás hipotézisek. Tudományos hipotézis. Munkahipotézis (H a ) Nullhipotézis (H 0 ) 11. Előadás
STATISZTIKA Hipotézis, sejtés 11. Előadás Hipotézisvizsgálatok, nem paraméteres próbák Tudományos hipotézis Nullhipotézis felállítása (H 0 ): Kétmintás hipotézisek Munkahipotézis (H a ) Nullhipotézis (H
RészletesebbenKlinikai gyógyszervizsgálatok minőségbiztosítása
Klinikai gyógyszervizsgálatok minőségbiztosítása Tősér Ildikó, EOQ Debreceni Egyetem Klinikai Központ Belgyógyászati Intézet Klinikai Farmakológiai Részleg Minőségbiztosítás klinikai vizsgálóhelyen A vizsgálatot
RészletesebbenA MINTATÁROL ENDOKRIN PARAMÉTEREK EREDMÉNY. Vas Megyei Markusovszky Lajos Általános, Rehabilitáci. Központi Laboratórium, rium, Szombathely
A MINTATÁROL ROLÁSI KÖRÜLMÉNYEK HATÁSA EGYES ENDOKRIN PARAMÉTEREK EREDMÉNY NYÉRE Catomio Csilla, Mittli Ödönné és Szalay Sámuelné Vas Megyei Markusovszky Lajos Általános, Rehabilitáci ciós és s Gyógyf
RészletesebbenSegítség az outputok értelmezéséhez
Tanulni: 10.1-10.3, 10.5, 11.10. Hf: A honlapra feltett falco_exp.zip-ben lévő exploratív elemzések áttanulmányozása, érdekességek, észrevételek kigyűjtése. Segítség az outputok értelmezéséhez Leiro: Leíró
RészletesebbenTöbbváltozós lineáris regressziós modell feltételeinek
Többváltozós lineáris regressziós modell feltételeinek tesztelése I. - A hibatagra vonatkozó feltételek tesztelése - Petrovics Petra Doktorandusz Többváltozós lineáris regressziós modell x 1, x 2,, x p
RészletesebbenBUDAPESTI MŰSZAKI ÉS GAZDASÁGTUDOMÁNYI EGYETEM SZERVETLEN ÉS ANALITIKAI KÉMIA TANSZÉK. Kmecz Ildikó, Kőmíves József, Devecser Eszter, Sándor Tamás
BUDAPESTI MŰSZAKI ÉS GAZDASÁGTUDOMÁNYI EGYETEM SZERVETLEN ÉS ANALITIKAI KÉMIA TANSZÉK LEVEGŐSZENNYEZÉS VIZSGÁLÓLABORATÓRIUM a NAT által NAT-1-0972/2008 számon akkreditált vizsgálólaboratórium TELEPÍTETT
RészletesebbenMinőségtanúsítás a gyártási folyamatban
Minőségtanúsítás a gyártási folyamatban Minőség fogalma (ISO 9000:2000 szabvány szerint): A minőség annak mértéke, hogy mennyire teljesíti a saját jellemzők egy csoportja a követelményeket". 1. Fogalom
RészletesebbenStatisztika elméleti összefoglaló
1 Statisztika elméleti összefoglaló Tel.: 0/453-91-78 1. Tartalomjegyzék 1. Tartalomjegyzék.... Becsléselmélet... 3 3. Intervallumbecslések... 5 4. Hipotézisvizsgálat... 8 5. Regresszió-számítás... 11
RészletesebbenJó döntések a biztonságos mérésekért
Jó döntések a biztonságos mérésekért Fejlõdés Kiválasztás Installálás Kalibrálás Kiváló mûködés www.mt.com/gwp További információ Mettler-Toledo Magyarország 1139 Budapest, teve u. 41. Tel: 0036 1 288-4040
RészletesebbenMintavétel fogalmai STATISZTIKA, BIOMETRIA. Mintavételi hiba. Statisztikai adatgyűjtés. Nem véletlenen alapuló kiválasztás
STATISZTIKA, BIOMETRIA. Előadás Mintavétel, mintavételi technikák, adatbázis Mintavétel fogalmai A mintavételt meg kell tervezni A sokaság elemei: X, X X N, lehet véges és végtelen Mintaelemek: x, x x
RészletesebbenSTATISZTIKA. rgykód. beosztás. Oktatók. Időbeoszt. Tematika. 1. előadás MTB Szeptember 15. November 28.
Tantárgyk rgykód STATISZTIKA 1. Előad adás Bevezetés, a statisztika szerepe, Mintavéez ezés, Adatbázisok MTB60057 Oktatók Előad adó: Dr. Huzsvai LászlL szló tanszékvezet kvezető Gyakorlatvezetők: k: Csipkés
RészletesebbenÍvhegesztő áramforrások felülvizsgálata. Kristóf Csaba Tápiószele, 2018
Ívhegesztő áramforrások felülvizsgálata Kristóf Csaba Tápiószele, 2018 Tartalom Időszakos biztonsági felülvizsgálat Validálás, érvényesítő ellenőrzés (MSZ EN 50504 szerint) Verifikálás, igazoló ellenőrzés
RészletesebbenSTATISZTIKA. Egymintás u-próba. H 0 : Kefir zsírtartalma 3% Próbafüggvény, alfa=0,05. Egymintás u-próba vagy z-próba
Egymintás u-próba STATISZTIKA 2. Előadás Középérték-összehasonlító tesztek Tesztelhetjük, hogy a valószínűségi változónk értéke megegyezik-e egy konkrét értékkel. Megválaszthatjuk a konfidencia intervallum
RészletesebbenÉlelmiszer- és takarmányvizsgálatok
Élelmiszer- és takarmányvizsgálatok ELEMZÉS TANÁCSADÁS TERVEZÉS WWW.WESSLING.HU Célunk, hogy széleskörű szolgáltatási kínálatukkal az élelmiszervállalkozók számára közvetlen és hosszú távú támogatást biztosítsunk
RészletesebbenKutatásmódszertan és prezentációkészítés
Kutatásmódszertan és prezentációkészítés 10. rész: Az adatelemzés alapjai Szerző: Kmetty Zoltán Lektor: Fokasz Nikosz Tizedik rész Az adatelemzés alapjai Tartalomjegyzék Bevezetés Leíró statisztikák I
RészletesebbenBiostatisztika Összefoglalás
Biostatisztika Összefoglalás A biostatisztika vizsga A biostatisztika vizsga az Orvosi fizika és statisztika I. fizika vizsgájával egy napon történik. A vizsga keretében 30 perc alatt 0 kérdésre kell válaszolni
RészletesebbenSTATISZTIKA. Oktatók. A legjobbaknak AV_KMNA221, AV_PNA222. /~huzsvai. Bevezetés, a statisztika szerepe
Tantárgyk rgykódok STATISZTIKA AV_KMNA221 AV_PNA222 1. Előad adás Bevezetés, a statisztika szerepe Oktatók Előad adó: Dr. Huzsvai LászlL szló tanszékvezet kvezető A legjobbaknak Gyakorlatvezetők: k: Dr.
RészletesebbenMi az élő laboratórium? rium? Dr. Hronszky Imre CHIC kutatásvezet
Mi az élő laboratórium? rium? Dr. Hronszky Imre CHIC kutatásvezet svezető professzor emeritus BME 2011. február r 22. Energiahatékony épületek és s városrv rosrészek szek kialakítási módszerei és s technológi
RészletesebbenAkkreditáció. Avagy nem minden arany, ami fénylik Tallósy Judit
Akkreditáció Avagy nem minden arany, ami fénylik Tallósy Judit 2018.01.18. A nagy pecsét és ami mögötte van PCDA ciklus PDCA-ciklus egy ismétlődő, négylépéses menedzsment módszer, amelyet a termékek és
Részletesebbeny ij e ij BIOMETRIA let A variancia-anal telei Alapfogalmak 2. Alapfogalmak 1. ahol: 7. Előad Variancia-anal Lineáris modell ltozó bontását t jelenti.
Elmélet let BIOMETRIA 7. Előad adás Variancia-anal Lineáris modellek A magyarázat a függf ggő változó teljes heterogenitásának nak két k t részre r bontását t jelenti. A teljes heterogenitás s egyik része
RészletesebbenSzabványok. ISO 9000, ISO 9001, ISO 9004 és más minőségirányítási szabványok SZABVÁNY CÍMEK NEMZETKÖZI EURÓPAI NEMZETI MEGJEGYZÉS
A MINŐSÉGIRÁNYÍTÁS Szabványok Szabványok 9000, 9001, 9004 és más minőségirányítási szabványok SZABVÁNY CÍMEK NEMZETKÖZI EURÓPAI NEMZETI MEGJEGYZÉS Minőségirányítási rendszerek. Alapok és szótár 9000:2005
RészletesebbenAz adatok értékelése és jelentéskészítés: Az (átfogó) vizsgálati összefoglalás benyújtása
Az adatok értékelése és jelentéskészítés: Az (átfogó) vizsgálati összefoglalás benyújtása Webszeminárium az információs követelményekről 2009. november 30. Valamennyi rendelkezésre álló információ értékelése
RészletesebbenAdatgyőjtés, mérési alapok, a környezetgazdálkodás fontosabb mőszerei
GazdálkodásimodulGazdaságtudományismeretekI.Közgazdaságtan KÖRNYEZETGAZDÁLKODÁSIMÉRNÖKIMScTERMÉSZETVÉDELMIMÉRNÖKIMSc Tudományos kutatásmódszertani, elemzési és közlési ismeretek modul Adatgyőjtés, mérési
RészletesebbenModern műszeres analitika szeminárium Néhány egyszerű statisztikai teszt
Modern műszeres analitika szeminárium Néhány egyszerű statisztikai teszt Galbács Gábor KIUGRÓ ADATOK KISZŰRÉSE STATISZTIKAI TESZTEKKEL Dixon Q-tesztje Gyakori feladat az analitikai kémiában, hogy kiugrónak
RészletesebbenSTATISZTIKA ELŐADÁS ÁTTEKINTÉSE. Mi a modell? Matematikai statisztika. 300 dobás. sűrűségfüggvénye. Egyenletes eloszlás
ELŐADÁS ÁTTEKINTÉSE STATISZTIKA 7. Előadás Egyenletes eloszlás Binomiális eloszlás Normális eloszlás Standard normális eloszlás Normális eloszlás mint modell /56 Matematikai statisztika Reprezentatív mintavétel
RészletesebbenDebreczeni Lóránd, Kovácsay Anna,Szakony Szilvia Fővárosi Önkormányzat Szent Imre Kórház, Központi Laboratórium
Verifikált módszerek m belső minőségellen gellenőrzése (IQC) Debreczeni Lóránd, Kovácsay Anna,Szakony Szilvia Fővárosi Önkormányzat Szent Imre Kórház, Központi Laboratórium BioRad Továbbképzés, Budapest
RészletesebbenDokumentumkezelés a gyógyszeriparban
Dokumentumkezelés a gyógyszeriparban Bevezetés az egészségügyi informatikába II. Semmelweis Egyetem 2016. március 31. Dombai Péter SE EKK Digitális Egészségtudományi Intézet A gyógyszerek életciklusa gyógyszerkutatás
RészletesebbenMéréselmélet és mérőrendszerek 2. ELŐADÁS (1. RÉSZ)
Méréselmélet és mérőrendszerek 2. ELŐADÁS (1. RÉSZ) KÉSZÍTETTE: DR. FÜVESI VIKTOR 2016. 10. Mai témáink o A hiba fogalma o Méréshatár és mérési tartomány M é r é s i h i b a o A hiba megadása o A hiba
RészletesebbenH0 hipotézis: μ1 = μ2 = μ3 = μ (a különböző talpú cipők eladási ára megegyezik)
5.4: 3 különböző talpat hasonlítunk egymáshoz Varianciaanalízis. hipotézis: μ1 = μ2 = μ3 = μ (a különböző talpú cipők eladási ára megegyezik) hipotézis: Létezik olyan μi, amely nem egyenlő a többivel (Van
RészletesebbenISMERETEK. Keszmann JánosJ
1 ÁLTALÁNOS MINŐSÉGBIZTOS GBIZTOSÍTÁSISI ISMERETEK Keszmann JánosJ 2 A tantárgy oktatásának a célja: c A hallgatók ismerjék k meg a minőségir girányítás s alapfogalmait, a minőségir girányítási rendszereket,
RészletesebbenMunkaviszony létesl. A Munka TörvT. 16/2010. (V.13.) SZMM rendelet a harmadik országbeli. állampolgárok magyarországi
Jogszabályi hátth ttér Munkaügy a kivitelezésben A Munka TörvT rvénykönyvéről l szóló 1992. évi XXII. törvt rvény (Mt.) 2010. évi LXXV. törvt rvény az egyszerűsített foglalkoztatásr sról 16/2010. (V.13.)
Részletesebben2007- FDA Pharmaceutical Quality for the 21st Century A Risk-based Approach Progress Report
A termelés zavartalanul folyik - Halló, gépterem? - Skultéti, jelentkezem. - Mennyi, Skultéti? - Harminchárom. - Mi harminchárom? - Mi mennyi, főmérnök úr? - Az, ami harminchárom. - Nem annyinak kellett
Részletesebben1. Adatok kiértékelése. 2. A feltételek megvizsgálása. 3. A hipotézis megfogalmazása
HIPOTÉZIS VIZSGÁLAT A hipotézis feltételezés egy vagy több populációról. (pl. egy gyógyszer az esetek 90%-ában hatásos; egy kezelés jelentősen megnöveli a rákos betegek túlélését). A hipotézis vizsgálat
RészletesebbenLineáris regresszió vizsgálata resampling eljárással
Lineáris regresszió vizsgálata resampling eljárással Dolgozatomban az European Social Survey (ESS) harmadik hullámának adatait fogom felhasználni, melyben a teljes nemzetközi lekérdezés feldolgozásra került,
RészletesebbenMilyen magisztrális gyógyszerkészítésnek lehet helye a XXI. században?
Milyen magisztrális gyógyszerkészítésnek lehet helye a XXI. században? Vida Róbert György PTE ÁOK Gyógyszerészeti Intézet XLVIII. Rozsnyay Mátyás Emlékverseny Miskolc 2013. május 10-12. Az előadás tartalma
RészletesebbenHitek és tévhitek a generikumokról. megengedhetjük magunknak a Rolls roys-ot? Dr. Csúz Andrea
Hitek és tévhitek a generikumokról megengedhetjük magunknak a Rolls roys-ot? Dr. Csúz Andrea Különbségek Originális Szabadalmi oltalom alatt áll termékszabadalom gyártástechnológiai szabadalom Új hatóanyag
RészletesebbenA problémamegoldás lépései
A problémamegoldás lépései A cél kitűzése, a csoportmunka megkezdése egy vagy többféle mennyiség mérése, műszaki-gazdasági (például minőségi) problémák, megoldás célszerűen csoport- (team-) munkában, külső
RészletesebbenKorreláció és lineáris regresszió
Korreláció és lineáris regresszió Két folytonos változó közötti összefüggés vizsgálata Szűcs Mónika SZTE ÁOK-TTIK Orvosi Fizikai és Orvosi Informatikai Intézet Orvosi Fizika és Statisztika I. előadás 2016.11.02.
RészletesebbenStatisztikai alapfogalmak a klinikai kutatásban. Molnár Zsolt PTE, AITI
Statisztikai alapfogalmak a klinikai kutatásban Molnár Zsolt PTE, AITI Bevezetés Research vs. Science Kutatás Tudomány Szerkezeti háttér hiánya Önkéntesek (lelkes kisebbség) Beosztottak (parancsot teljesítő
Részletesebben