НАЦИОНАЛЬНАЯ СИСТЕМА АККРЕДИТАЦИИ РЕСПУБЛИКИ УЗБЕКИСТАН
O‘ZAK.R-12
Страница 1/60
Руководство по валидации и
Редакция: 01-01
верификации методов
Дата редакции: 29.03.2021
Дата изменение: 01.02.2022
РУКОВОДСТВО
ПО ВАЛИДАЦИИ И ВЕРИФИКАЦИИ МЕТОДОВ
НАЦИОНАЛЬНАЯ СИСТЕМА АККРЕДИТАЦИИ РЕСПУБЛИКИ УЗБЕКИСТАН
O‘ZAK.R-12
Страница 2/60
Руководство по валидации и
Редакция: 01-01
верификации методов
Дата редакции: 29.03.2021
Дата изменение: 01.02.2022
СОДЕРЖАНИЕ
1. Назначение и область применения. ....................................................................... 3
2. Ссылки. .................................................................................................................... 3
3. Термины, определения, сокращения .................................................................... 3
5.1 Верификация методов ....................................................................................... 8
5.2 Валидация методов ............................................................................................ 8
5.3 План верификации и валидации методов ........................................................ 8
5.4 Валидация и верификация методов по их виду .............................................. 9
5.5 Выбор эксплуатационных характеристик (параметров).............................. 10
5.6 Проектирование и проведение эксперимента ............................................... 11
5.7 Расчеты и отчеты ............................................................................................. 15
5.8 Мониторинг проверки качества эксплуатационных параметров метода .. 15
5.9 Изменения в ежедневной практике ................................................................ 16
6 Эксплуатационные параметры количественных методов ................................. 16
6.1 Селективность (Selectivity) ............................................................................. 16
6.2 Предел обнаружения (LOD) и предел количественного определения
(LOQ) ....................................................................................................................... 17
6.3 Точность............................................................................................................ 20
6.4 Рабочий диапазон............................................................................................ 33
6.5 Устойчивость (надежность) ............................................................................ 36
7. Эксплуатационные параметры для качественных методов. ............................ 42
7.1
Первичные исследования (изучение до испытаний) ................................ 44
7.2 Показатели, предел обнаружения, зона надежности и соответствие ......... 44
7.3 Валидация и верификация субъективных методов ...................................... 53
8 Методы калибровки ............................................................................................... 56
9 Изменения в повседневной деятельности............................................................ 56
10 Библиография ....................................................................................................... 58
НАЦИОНАЛЬНАЯ СИСТЕМА АККРЕДИТАЦИИ РЕСПУБЛИКИ УЗБЕКИСТАН
O‘ZAK.R-12
Страница 3/60
Руководство по валидации и
Редакция: 01-01
верификации методов
Дата редакции: 29.03.2021
Дата изменение: 01.02.2022
1. Назначение и область применения.
Данное руководство содержит основные рекомендации и необходимые сведения по
верификации и/или валидации количественных и качественных методов. Это руководство
предназначено для участников процесса аккредитации.
Данное руководство рассматривает вопросы, имеющие чрезмерно важное значение при
обеспечении качества и безопасности изделий, т.е. темы верификации методов,
подтверждающих внедрение методов испытания, и валидации методов, не являющихся
стандартными в испытательных лабораториях.
Следует отметить, что эта тема достаточно сложная, и ее охватывают даже
организации, разрабатывающие международно-признанные стандарты, органы по
аккредитации с уникальным подходом. Поскольку тема обширна, существует множество
аспектов, которые резко отличаются от одной области испытаний к другой в выборе
эксплуатационных характеристик в зависимости от типа метода испытаний.
ГУП «Узбекский центр по аккредитации» (в дальнейшем в тексте - Центр) разъясняет
свою позицию в отношении применения требований валидации и верификации методов в
пределах
соответствующих
пунктов
государственного
стандарта
O‘z DSt ISO/IEC 17025:2019 «Общие требования к компетентности испытательных и
калибровочных лабораторий».
Соответствующие примеры валидации метода, верификации метода, оценки
неопределенности измерений (при необходимости могут быть дополнены, могут быть
внесены дополнения) размещены на официальном сайте Центра параллельно с данным
руководством.
2. Ссылки.
O‘z DSt ISO/IEC 17025:2019 «Общие требования к компетентности испытательных и
калибровочных лабораторий»
O‘z DSt 8.072:2018 «ГСИ РУз. Аттестация методик выполнения измерений. Порядок
проведения экспериментальных работ и алгоритмы расчётов метрологических характеристик»
ISO/IEC Guide 99:2007 (E/R) «Международный словарь по метрологии. Основные и
общие понятия и соответствующие термины (VIM)»
ГОСТ ISO 16140-2011 «Микробиология продуктов питания и кормов для животных.
Протокол валидации альтернативных методов»
ГОСТ ISO 5725-2003 (Часть 1 – Часть 6) «Точность (правильность и прецизионность)
методов и результатов измерений».
3. Термины, определения, сокращения
3.1 Термины, определения:
В данном руководстве применены термины и определения из стандартов
O‘z DSt ISO/IEC 17025:2019 и ISO/IEC Guide 99:2007.
стандартный метод (стандартный метод измерения) – письменный документ,
подробно разъясняющий все аспекты проведения измерений (испытаний) и при
необходимости, включающий в себя порядок подготовки образцов для проведения измерений
в соответствующих ситуациях.
Примечание: Стандартный метод должен быть устойчивым (робастным), другими словами,
небольшие отклонения в процедуре не должны быть причиной непредвиденно больших изменений
результатов. При разработке стандартного метода измерений были приложены все усилия для
устранения или уменьшения систематической погрешности. Подробная информация приведена в п.4
и п.6.2 пунктах стандарта ГОСТ ISO 5725-1:2003.
НАЦИОНАЛЬНАЯ СИСТЕМА АККРЕДИТАЦИИ РЕСПУБЛИКИ УЗБЕКИСТАН
O‘ZAK.R-12
Страница 4/60
Руководство по валидации и
Редакция: 01-01
верификации методов
Дата редакции: 29.03.2021
Дата изменение: 01.02.2022
нормативные документы в области технического регулирования — технические
регламенты, нормативные документы, касающиеся стандартизации, правила и нормы
санитарии, ветеринарии, ветеринарии-санитарии, фитосанитарии, нормы и правила
градостроения, экологические нормы и правила, другие документы в области технического
регулирования [1].
метод испытания (Test Method) – набор правил и способов для осуществления
определенной деятельности. Термин «метод испытания» применим по отношению ко всем
видам испытаний, в том числе: субъективные методы и процедуры экспертизы, такие как
проверка отпечатков пальцев и почерковедческая экспертиза [3].
валидация метода – процесс определения и проверки лабораторией (или несколькими
лабораториями) уровня эффективности метода при помощи его эксплуатационных параметров
[4].
верификация методов – демонстрация соответствия лаборатории эксплуатационным
параметрам, определенным при валидации методов [4].
качественный метод (Qualitative Method) – метод анализа, определяющий
непосредственно или косвенно наличие или отсутствие аналита в образце (ГОСТ ISO 16140).
количественный метод (Quantitative Method) – метод анализа, состоящий из прямо
(например, массовым или объемным методом) или косвенно (внедрение лучей, импеданс и
т.п.) измеренного количества аналита в образце определенного количества (ГОСТ ISO 16140).
качественный результат испытаний (Qualitative test result) – результат испытания,
взятого не в численном виде (например, тесты не являюўихся визуальных исследований или
бинарных описаний, есть/нет, положительный/отрицательный, реактивный/нереактивный и
т.п.) [3].
количественный результат испытаний (Quantitative test result) – результат теста в
количественном виде [3].
аналит (Analyte) – компонент образца или испытуемый объект, который воплощает в
себе количество или качество, которое в конечном счете определяется прямо или косвенно.
Термин «аналит» в данном документе применен ко всем веществам, организмам или
материалам, подлежащим анализу [4].
эксплуатационные характеристики (параметры) – свойства метода, определяемые
экспериментальными исследованиями и позволяющие оценить его соответствие (годность).
3.2 Сокращения:
%CV
% RSD
ACC
ACS
ANOVA
AOAC
ASTM
b
CCα
CCβ
CON
CV
RSD
EPA
–
–
–
–
–
–
–
–
–
–
–
–
–
–
FDA –
коэффициент вариации в процентах;
относительное стандартное отклонение в процентах;
соответствие повторяемости;
Американское сообщество химии;
дисперсионный анализ;
Официальное сообщество аналитических химиков Америки;
Американское сообщество испытаний и материалов;
отклонение, смещение (bias);
предел принятия решения;
способность определение;
соответствие промежуточной прецизионности;
коэффициент вариации;
относительное стандартное отклонение
Агентство охраны окружающей среды (Environmental Protection
Agency);
Продовольственный и фармацевтический офис США;
НАЦИОНАЛЬНАЯ СИСТЕМА АККРЕДИТАЦИИ РЕСПУБЛИКИ УЗБЕКИСТАН
O‘ZAK.R-12
Страница 5/60
Руководство по валидации и
Редакция: 01-01
верификации методов
Дата редакции: 29.03.2021
Дата изменение: 01.02.2022
FN
FNR
FP
FPR
HPLC
DAD
ICH
–
–
–
–
–
–
–
ID –
LC-MS –
IEC –
ISO –
IUPAC –
LLOQ –
LOD –
LOD50 –
LOQ –
NATA –
NIST –
NMKL –
RLR
RM
SLR
SNR
CRM
–
–
–
–
–
TN
TP
TSE
TUBITAK
TURKLAB
–
–
–
–
–
UME
UR
VIM
O‘ZAKK
–
–
–
–
количество ложных отрицательных результатов;
ложный отрицательный показатель;
количество ложных положительных результатов;
ложный положительный показатель;
высокоэффективная жидкостная хроматография;
детектор массива диода;
Международное консульство гармонизации технических требований
фармацевтических средств для их применения человеком (The
International Council for Harmonisation of Technical Requirements for
Pharmaceuticals for Human Use)
превращение изотопа в жидкость;
масс спектрометрия жидкостной хроматографии
Международная
электротехническая
комиссия
(International
Electrotechnical Commission);
Международная организация по стандартизации (International
Organization for Standardization);
Международный союз чистой и практической химии (International
Union of Pure and Applied Chemistry);
нижний предел количественного определения;
предел обнаружения;
значение, когда 50 % результатов параллельных измерений
положительны/отрицательны;
предел количественного определения;
Национальная ассоциация испытательных органов, Австралия
(National Association of Testing Authorities);
Институт национальных технологий и стандартов, США (National
Institute of Standards and Technology);
Продовольственный комитет северных стран (Nordic Committee on
Food Analysis);
уровень надежности;
стандартный образец;
уровень избирательности;
уровень чувствительности;
сертифицированный стандартный образец (Certified reference
material);
количество действительно отрицательных результатов;
количество действительно положительных результатов;
Турецкий институт стандартов;
Турецкий Совет Научных и Технологических исследований;
Турецкий комитет калибровочных и опытно-испытательных
лабораторий;
Национальный метрологический институт;
ненадежная зона;
Международный словарь по метрологии
ГУП «Узбекский центр по аккредитации»
НАЦИОНАЛЬНАЯ СИСТЕМА АККРЕДИТАЦИИ РЕСПУБЛИКИ УЗБЕКИСТАН
O‘ZAK.R-12
Страница 6/60
Руководство по валидации и
Редакция: 01-01
верификации методов
Дата редакции: 29.03.2021
Дата изменение: 01.02.2022
3.3 Анализ некоторых терминов на разных языках
Русский
Узбекский
Английский
Брекитинг
Вероятность обнаружения
Внутренний метод
Воспроизводимость
Выброс
Грубая погрешность
Действительно-отрицательный
Действительно-положительный
Загрязненный
Законодательная метрология
Идентичный образец
Измеряемая величина
Калибровочная кривая
Карта контроля качества
Качественный
Квалификация
Количественный
Компетенция
Контроль качества
Коэффициент охвата
Линейность
Ложно-отрицательный
Ложно-положительный
Матрица
Блоклаш (брекитинг)
Пайқаш эҳтимоллиги
Ички усул
Қайта тикланувчанлик
Ташланма
Қўпол хатолик
Ҳақиқий манфий
Ҳақиқий мусбат
Кирланган
Қонунлаштирувчи метрология
Бир хил намуна
Ўлчанаётган катталик
Калибрлаш эгри чизиқлиги
Сифат назорати картаси
Сифат (сифат тавсифили)
Малака
Миқдорий
Компетенция
Сифат назорати
Қамров коэффициенти
Чизиқлилик
Ёлғон манфий
Ёлғон мусбат
Матрица
(турли
аналитлар
жамланмаси)
Лабораториялараро солиштириш
Ўлчов
Усул
Метрологик кузатилувчанлик
Bracketing
Probability Of Detection (POD)
In House Method
Reproducibility
Outlier
Gross Error
True negative (TN)
True positive (TP)
Contaminated
Legal Metrology
Identical Sample
Measurand
Calibration curve
QC Charts
Qualitative
Proficiency
Quantitative
Competence
Quality Control
Coverage Factor
Linearity
False Negative (FN)
False Positive (FP)
Matrix
Ноаниқлик
Намуна
Бирлаштирилган
(умумлаштирилган)
стандарт
оғиш
Бир хиллик (бир жинслилик)
Қолдиқ
Қолдиқ қисм
Намуна танлаш
Нисбий
Такрор
Такрорланувчанлик
Хатолик
Тасдиқлаш
Тўғрилик
Миқдорий аниқлаш чегараси
Uncertainty
Sample
Pooled (combined)
deviation
Пайқаш чегараси
Қабул қилиш чегараси
Limit of detection (LOD)
Acceptability limit
Межлабораторное сличение
Мера
Метод
Метрологическая
прослеживаемость
Неопределенность
Образец
Объединенное
(комбинированное) стандартное
отклонение
Однородность
Остаток
Остаточный участок
Отбор образцов
Относительная
Повторение
Повторяемость
Погрешность
Подтверждать
Правильность
Предел
количественного
определения
Предел обнаружение
Предел приемлемости
Interlaboratory Comparison
Measure
Method
Metrological Traceability
standard
Homogeneity
Residue
Residual Plot
Sampling
Relative
Replicate
Repeatability
Error
Confirm
Trueness
Limit of quantification (LOQ)
НАЦИОНАЛЬНАЯ СИСТЕМА АККРЕДИТАЦИИ РЕСПУБЛИКИ УЗБЕКИСТАН
O‘ZAK.R-12
Страница 7/60
Руководство по валидации и
Редакция: 01-01
верификации методов
Дата редакции: 29.03.2021
Дата изменение: 01.02.2022
Русский
Узбекский
Английский
Предельная концентрация
Прецизионность
Промежуточная прецизионность
Процедура
Рабочий диапазон
Расширенная неопределенность
Руководства
Рутин
Селективность
Сертифицированное значение
Систематическая погрешность
След
Смещение
Согласие
Соответствие
Специфичность
Точность
Устойчивость
Устройство
Холостой образец
Чувствительность
Эмпирический метод
Чегаравий концентрация
Прецизионлик
Оралиқ прецизионлик
Тартиб-таомил
Ишчи диапазон
Кенгайтирилган ноаниқлик
Қўлланма
Рутин (мунтазам)
Танловчанлик
Сертификатланган қиймат
Мунтазам хатолик
Из
Силжиш
Мос келиши
Мувофиқлик
Ўзига хослик
Аниқлик
Чидамлилик
Қурилма
Холи намуна
Сезгирлик
Эмпирик усул
Cut-Off Concentration
Precision
Intermediate precision
Procedure
Measurement range
Expanded Uncertainty
Guide
Routine
Selectivity
Certified Value
Systematic error
Trace
Bias
Concordance
Accordance
Specificity
Accuracy
Robustness
Instrument
Blank sample
Sensitivity
Empirical Method
4 Выбор методов
Отмечено соответствие пункту 7.2.1.4 стандарта O‘z DSt ISO/IEC 17025:2019 «Когда
заказчик не определяет метод, который необходимо применять, лаборатория должна
выбрать подходящий метод самостоятельно и проинформировать об этом заказчика.
Рекомендуется использовать методы, опубликованные в международных, региональных или
в национальных стандартах, либо рекомендованные авторитетными техническими
организациями, либо описанные в соответствующих научных статьях или журналах, либо
установленные изготовителем оборудования. Также могут применяться методы,
разработанные лабораторией, или модифицированные».
Лаборатория выбирает метод, удовлетворяющий потребности своих заказчиков и
который обговорен двумя сторонами. Если клиент не указывает на метод, который должен
быть применен, то лаборатория самостоятельно выбирает соответствующий метод и
оповещает об этом заказчика.
При выборе методов целесообразно выбирать стандартные методы измерения,
содержащие сведения об эксплуатационных характеристиках, приемлемых для лаборатории.
При выборе методов должны учитываться соответствующее законодательство и документы
Центра.
5 Валидация и верификация методов. Общие сведения.
В данном руководстве посвящены вопросы валидации и верификации методов
количественных и качественных характеристик величины или показателя. Однако, при
проведении и валидации и верификации требуется определенное количество результатов
измерений [2].
НАЦИОНАЛЬНАЯ СИСТЕМА АККРЕДИТАЦИИ РЕСПУБЛИКИ УЗБЕКИСТАН
O‘ZAK.R-12
Страница 8/60
Руководство по валидации и
Редакция: 01-01
верификации методов
Дата редакции: 29.03.2021
Дата изменение: 01.02.2022
5.1 Верификация методов
По пункту 7.2.1.5 стандарта O‘z DSt ISO/IEC 17025:2019 до внедрения методов в работу
лаборатория должна подтвердить, что она может надлежащим образом применять выбранные
методы, обеспечивая требуемое исполнение. Записи о верификации должны сохраняться.
Если изменения в метод были внесены организацией-разработчиком, то верификация должна
быть проведена повторно в необходимом объеме.
Исходя из этого все методы (количественные, качественные и другие), применяемые в
лаборатории, должны быть верифицированы.
При верификации метода, до оценивания его эксплуатационных характеристик
лаборатория должна оценить, описать и удостовериться в соответствии следующим
требованиям, предъявляемым данным методом:
Условия окружающей среды;
Наличии опасности загрязнения окружающей среды;
Условия испытания;
Промежуток времени между испытаниями (в том случае, когда испытания проводятся
серийно или на нескольких уровнях);
Оборудование и документы;
Необходимые вспомогательные средства;
Стандартные образцы/эталоны (если используются таковые);
Условия транспортировки;
Компетентность сотрудника;
Документы и записи;
Себестоимость расходов на проведение испытания (если это необходимо)
и другие факторы;
предложения и выводы.
5.2 Валидация методов
Согласно пункту 7.2.2.1 стандарта O‘z DSt ISO/IEC 17025:2019 лаборатория должна
проводить валидацию нестандартных методов, методов, разработанных лабораторией, и
стандартных методов, используемых за пределами их области применения или каким-либо
иным образом модифицированных. Если метод соответствует международным, региональным
или национальным стандартам (в форме стандарта, в форме рекомендации, в форме
руководства и в других видах) или требованиям пунктов 4.1, 4.2 и 6.2 стандарта
ГОСТ ISO 5725.1–2003, то данный метод может быть рассмотрен как стандартный. В других
случаях методы считаются нестандартными. К данным методам относятся следующие:
- разработанные лабораториями или иными подрядчиками;
- применяемые за пределами их области применения;
- модифицированные стандартные методы (изменена только одна часть) и другие.
5.3 План верификации и валидации методов
Требуется приведение объективных доказательств, и предоставление доказательств
целесообразности использования выбранного метода до начала его применения. В
нижеследующей схеме приводится план валидации и/или верификации метода:
НАЦИОНАЛЬНАЯ СИСТЕМА АККРЕДИТАЦИИ РЕСПУБЛИКИ УЗБЕКИСТАН
O‘ZAK.R-12
Страница 9/60
Руководство по валидации и
Редакция: 01-01
верификации методов
Дата редакции: 29.03.2021
Дата изменение: 01.02.2022
Начало
Выбор метода
Определение осуществляемого процесса (валидация или верификаци)
Выбор рабочих параметров (согласно 2- или 3-ей таблице) метода
Проект эксперимента (в случае валидации метода)
Опеределение целевых значений (предельных) для параметров
Определение заданий
Оценка состояния лаборатории, расчет результатов, оценка и отчетность
Вывод
5.4 Валидация и верификация методов по их виду
В нижней таблице приведены случаи, в которых требуется валидация или верификация
методов.
Таблица 1.
Проведение валидации или верификации по видам метода
т/р
Описание метода
Если используются международные, региональные или национальные
стандартные методы (такие как ISO, IEC, OIML, EN, ГОСТ,
собственный O‘z DSt) или методы, опубликованные в научных
журналах признанных технических организаций, или методы,
указанные признанным производителем, и если данные методы
включают в себя эксплуатационные параметры (результаты
валидации), требуемые лабораторией
Если применяются методы1, упомянутые в 1 пункте, но данные методы
не содержат достаточно информации о эксплуатационных параметрах,
требуемых лабораторией2.
1.
2.
Проведение валидации и
верификации
Верификация
Валидация
Если лаборатория намерена использовать метод, утвержденный научной статьёй и лабораторией, через
верификацию данного метода в своей лаборатории, то лаборатория должна привести доказательства о валидации
данного метода в достаточной степени, как сказано в тексте.
1
В эмпирических экспериментальных методах, позволяющих наблюдать, систематическая погрешность
(отклонение метода) по определению равно нулю. В таких опытах могут не содержаться значения
(эксплуатационных параметров) соответствующих записей. По этой причине данные методы обычно не
включают информацию о настоящем значении. В большинстве стандартных испытательных методов,
разработанных для измерения физических, электрических и механических свойств, отсутствует информация о
прецизионности или значение прецизионности могут быть исследованы только с применением образцов.
Несоответствие метода потребностям лаборатории из-за отсутствия точности и прецизионности в эмпирических
методах или несоответствия образцов не требует валидации. В таких случаях метод применяется с тем условием,
что его требования к окружающей среде и соответствии будут полностью выполнены. Под соответствием
подразумевается полное выполнение требований при выборе инструментов, химических веществ и условий
окружающей среды при использовании метода. Если стандартный метод испытания с эмпирических знаком
2
НАЦИОНАЛЬНАЯ СИСТЕМА АККРЕДИТАЦИИ РЕСПУБЛИКИ УЗБЕКИСТАН
O‘ZAK.R-12
Страница 10/60
Руководство по валидации и
Редакция: 01-01
верификации методов
Дата редакции: 29.03.2021
Дата изменение: 01.02.2022
т/р
Описание метода
5.
Если метод разработан для определенной матрицы и если имеется
достаточная
информация
о
требуемых
в
лаборатории
эксплуатационных параметрах
Если метод разработан для матрицы определенных веществ (видов
образцов) и если нет достаточной информации о требуемых в
лаборатории эксплуатационных параметрах
Если метод разработан лабораторией
6.
Если внесены изменения в метод, который проведен через валидацию 3
3.
4.
Проведение валидации и
верификации
Верификация
Валидация
Валидация
Проверяется
оцениванием
влияния
изменений
на
результаты
измерений
(испытаний). Если данные
валидации не соответствуют
данным верификации, то
проводятся исследования по
валидации метода
5.5 Выбор эксплуатационных характеристик (параметров)
Согласно пункту 7.2.2.3 государственного стандарта O‘z DSt ISO/IEC 17025:2019
эксплуатационными характеристиками метода могут быть следующие (но не ограничиваясь):
– рабочий диапазон (range);
– точность (accuracy);
– неопределенность результатов измерений (uncertainty);
– предел обнаружения (LOD);
– предел количественного определения (LOQ);
– селективность (избирательность) метода (selectivity);
– линейность (linearity);
– повторяемость (repeatability) или воспроизводимость (reproducibility);
– устойчивость к внешним воздействиям или эффектам влияния на матрицы образца
или испытываемого объекта;
– смещение (bias).
Приведенные эксплуатационные параметры могут различаться по тому, где они
определяются. Во второй таблице приведены данные, которые, должны быть выявлены при
валидации и верификации методов.
Таблица 2.
Эксплуатационные параметры, определяемые при валидации и верификации
количественного метода могут быть следующие (но не ограничиваясь)
измеряет химическое свойство и если в данном методе отсутствуют данные значения (т.е. значения
эксплуатационных параметров) и точные сведения, то данный метод требует валидации, несмотря на его
эмпирический характер.
Если изменения касаются замены колонок, экстракционного раствора, приготовления образца или
аналитической процедуры, то принимается решение о проведении валидации по результатам сведенией
проверки. Если изменение включает в себя матрицы (вид изделия/группа изделия) с разными физическими или
химическими свойствами в соответствии с техникой измерения, проводится валидация [2].
3
НАЦИОНАЛЬНАЯ СИСТЕМА АККРЕДИТАЦИИ РЕСПУБЛИКИ УЗБЕКИСТАН
O‘ZAK.R-12
Страница 11/60
Руководство по валидации и
Редакция: 01-01
верификации методов
Дата редакции: 29.03.2021
Дата изменение: 01.02.2022
Т/р
Название эксплуатационного параметра
При валидации
1.
2.
3.
4.
Селективность
Предел обнаружения
Предел количественного определения
Точность (систематическая погрешность,
смещение)
Прецизионность
(повторяемость,
промежуточная прецизионность)
Рабочий диапазон
Линейность
Устойчивость
Неточность
Да
Да
Да
При
верификации
Не всегда*
Не всегда*
Не всегда*
Да
Да
Да
Да
Да
Да
Да
Да
Не всегда*
Не всегда*
Не всегда*
Не всегда*
5.
6.
7.
8.
9.
* Может быть востребовано в зависимости от метода
Таблица 3.
Эксплуатационные параметры, определяемые при валидации / верификации
качественных методов
П/н
a)
b)
c)
d)
e)
f)
g)
h)
i)
j)
k)
l)
Название эксплуатационного
параметра
Предшествующий тест (Pre-test)
Ложноположительный показатель
Ложноотрицательный показатель
Степень чувствительности
Уровень селективности
Надежность/эффективность/относительная
точность
Ненадежная зона
Предел обнаружения
Соответствие повторяемости
Соответствие
промежуточной
прецизионности
Селективность
Устойчивость
Иногда*
Да
Да
Да
Да
При
верификации
Нет
Не всегда*
Не всегда*
Не всегда*
Не всегда*
Да
Не всегда*
Да
Да
Да
Нет
Да**
Нет
Да
Нет
Да
Да
Нет
Нет
При валидации
* Может быть востребовано в зависимости от метода
** Если данный параметр является эксплуатационным параметром метода
5.6 Проектирование и проведение эксперимента
Лаборатория разрабатывает план действий (объем работ для статистической оценки
метода) достаточных для доказательства возможности определения эксплуатационных
параметров метода. Но в любых обстоятельствах должны быть учтены включенные в этот
метод матрицы (вида аналитов, диапазон измерения метода) и уровни испытания. В некоторых
случаях эксперимент может быть проведен разделением матриц на разные виды и выбором
образцов, отображающих каждую группу [2]. При валидации, если диапазон метода широкий,
один образец, представляющий каждую группу, изучается соответственно и, если не указано
другое, проводится валидация минимально 5 разных групп по сектору. Если метод включает
в себя ограниченное количество групп (например, 1, 2, 10 и т.д.), то может быть проведена
НАЦИОНАЛЬНАЯ СИСТЕМА АККРЕДИТАЦИИ РЕСПУБЛИКИ УЗБЕКИСТАН
O‘ZAK.R-12
Страница 12/60
Руководство по валидации и
Редакция: 01-01
верификации методов
Дата редакции: 29.03.2021
Дата изменение: 01.02.2022
проверка с помощью образца, отображающего соответствующую группу. При валидации
должны быть получены доказательства о соответствии работ всех образцов методу. В
соответствии с диапазоном метода, может быть исследовано самое трудное изделие (самые
сложные группы определяются с помощью наибольшего отклонения, полученного
валидационными исследованиями, и с помощью относительного стандартного отклонения).
Эксперименты должны быть запланированы с учетом всех применяемых переменных
(сотрудников, инструментов, измерительных приборов, испытательных устройств), их
местонахождения, расходных материалов (время и др.) и их масштаб влияния.
Эксплуатационные параметры, выбранные в Таблице 4, имеют одно и то же определение и
программу для валидации и верификации. Эксплуатационные параметры (характеристики)
для обоих случаев обсуждаются в 6 и 7 подразделах. Эксплуатационные параметры
(характеристики) изучаются в соответствии с выбранным экспериментальным проектом и их
результаты записываются. Порядок оценивания каждого эксплуатационного параметра после
окончания исследований приводится под соответствующим заголовком. В 4 и 5 таблицах
приведены подходы, применяемые в тех случаях, когда нет признанных путей и/или
требований в законодательстве по отношению к валидации и верификации методов.
Подробный план исследования и эксперимента рассмотрен в главе о эксплуатационных
параметрах метода. В приложении 2 [2] приводится информация о других экспериментальных
планах, используемых при применении холостых образцов, соответствующих стандартным
образцам и матрицам свободных реагентов. В данном случае подразумевается использование
образцов при межлабораторном сличении. Устойчивость образцов в течение их срока
годности или периода применения должна быть подтверждена (в соответствии с информацией
производителя или на основе литературных сведений) с момента вскрытия продукции [26].
Предельные и целевые значения валидации и верификации метода учитываются исходя
из законодательства или целесообразного применения метода потребителем. Выбранные
эксплуатационные параметры метода применяются с одинаковым определением и с
одинаковой целью при валидации и верификации. И эксплуатационные параметры, и
валидация действительны для верификации. Данный вопрос рассматривается в 6 и 7 главах.
Эксплуатационные параметры исследуются в соответствии с выбранным планом
экспериментов, и результаты записываются. Порядок оценивания каждого параметра после
окончания исследований приводится под отдельным заголовком.
НАЦИОНАЛЬНАЯ СИСТЕМА АККРЕДИТАЦИИ РЕСПУБЛИКИ УЗБЕКИСТАН
O‘ZAK.R-12
Страница 13/60
Руководство по валидации и
Редакция: 01-01
верификации методов
Дата редакции: 29.03.2021
Дата изменение: 01.02.2022
Таблица 4 - Рекомендации по планированию эксперимента при анализе количественных методов
Эксплуатационные
параметры
Селективность1
Точность2
Количество
наблюдений
6-7
Валидация
Количество уровней
в исследованиях
1
10
Его определяют путем добавления по крайней мере одного
стандартного образца и/или, если возможно, 2 аналитов,
соответствующих матрице, или путем добавления 3
аналитов в отсутствие стандартного образца4.
Прецизионность5
Повторяемость6
6
Промежуточная
прецизионность
Повторяется в течение 6
дней, или по 2 раза в
течение 5 дней
Точность (смещение)
3
Рабочий диапазон
Диапазон измерения
устройства
Диапазон измерения метода
Надежность7
LOD /LOQ8
LOD
LOQ
Верификация
Количество уровней в
Количество наблюдений
исследовании
6-7
1
10
1
В 3-х точках рабочего диапазона
6
1
В 3-х точках рабочего диапазона
Повторяется в течение 6 дней,
или по 2 раза в течение 5
дней
1
1
6 (по 2-3 раза)
1
4 (по 2 раза)
(8-24) (от 2 раз)
1
–
–
10
1
10
1
1 Если уровни мешающих веществ неизвестны, исследования необходимо повторить на разных уровнях
2
Данное исследование должно включать в себя количество серий в низкой, средней и высокой степени для охвата рабочего промежутка диапазона разных степеней. Если оценивается предельное значение
соответствия, предельное значение в законодательстве или соответствие ожиданиям клиентов, и применяется правило принятия решения, то данное значение учитывается.
3
Концентрация, близкая к ожидаемой концентрации аналита в испытательных образцах
4
Если лаборатория выполняет оценку соответствия, работая в соответствии с одним предельным значением, если значение ниже или выше предельного значения не важно для заказчика, исследования
проводятся при целевой концентрации
5
Для всех сотрудников, участвующих в валидации и верификации исследования повторяемости должны быть проведены по-отдельности. Исследования промежуточной прецизионности повторяется
минимально 2 раза ежедневно.
6
Значение стандартного отклонения повторяемости может быть оценено также объединением нескольких маленьких баз данных, например, полученные по 2 результата в разные дни.
7 Зависит от количества факторов. Имеется два разных исследования для каждого фактора.
8 Количество измерений и наблюдений LOD (предел обнаружения) и LOQ (количественный предел) основаны на EURACHEM3 (п. 6.3.1.2-1). В других подходах количество повторений должны оцениваться
исходя из применяемого метода.
НАЦИОНАЛЬНАЯ СИСТЕМА АККРЕДИТАЦИИ РЕСПУБЛИКИ УЗБЕКИСТАН
O‘ZAK.R-12
Страница 14/60
Руководство по валидации и
Редакция: 01-01
верификации методов
Дата редакции: 29.03.2021
Дата изменение: 01.02.2022
Таблица 5.
Рекомендации при планировании эксперимента, проводимого для анализа качественного метода
Эксплуатационные параметры
1
2
3
4
Валидация
Верификация
Количе Количество Количес Количество
ство
уровней в
тво
уровней в
наблюд эксперимен наблюде эксперимен
ений
те
ний
те
Предварительное
испытание (Pre-test)
Ложноположительный
показатель
Ложноотрицательный
показатель
Уровень
чувствительности
5
Уровень селективности
6
Надежность /
эффективность /
относительная точность
5+1
позиция
–
Эксплуатационные параметры
7
Ненадежная зона
8
Предел обнаружения
9
10
10
5-10 +
+1
позиция
10
2+1
позиция
Соответствие
повторяемости
Соответствие
промежуточной
прецизионности
11
Селективность
12
Устойчивость
Валидация
Верификация
Количес Количество Количес Количеств
тво
уровней в
тво
о уровней в
наблюде эксперимен наблюде экспериме
ний
те
ний
нте
3-5
–
5-10 +
+1
позиция
–
–
10
10
1+1
позиция
2
степени
для
2 двух
факторов
–
–
НАЦИОНАЛЬНАЯ СИСТЕМА АККРЕДИТАЦИИ РЕСПУБЛИКИ УЗБЕКИСТАН
O‘ZAK.R-12
Страница 15/60
Руководство по валидации и
Редакция: 01-01
верификации методов
Дата редакции: 29.03.2021
Дата изменение: 01.02.2022
5.7 Расчеты и отчеты
Для проверки информации, полученной в результате экспериментальных
исследований (для проверки годности метода и для их сравнения с известными
предельно-целевыми
значениями),
следует
применять
соответствующие
статистические методы (F-тест; t-тест и др). Следует обратиться к [6, 7] источникам для
получения другой информации.
Отчетность по валидации метода составляется с включением достаточных
доказательств и объяснений. Отчетность должна включать в себя краткое описание
метода, его объем, сущность (стандарт, сборник, статья, основываясь на которые
применяется метод, и др.), сведения об устройствах, об использованных химических
веществах и растворах, если имеются, то ссылки на соответствующие документы,
информацию о том, кто проводил эксперимент, диапазон исследования, план
эксперимента,
применяемого
при
нужной
концентрации
и
степени,
запланированные/реализованные параметры, важные наблюдения при планировании и
внедрении, выводы об изученных параметрах, статистические испытания,
комментарии по результатам.
Также в заключительной части отчета приводится протокол заявлений о
соответствии (годности) метода назначенной цели. Данное соответствие выявляется
путем сравнения предельно-целевых параметров. Основной целью данного процесса
является обеспечение непрерывности качества, запланированности внутреннего и
внешнего планирования качества (уровень концентрации и регулярность контроля
качества и т.п.). Считается целесообразным соблюдение осторожности при
представлении информации в виде значительных чисел, применяемых в отчетах по
мере необходимости. Могут быть добавлены расчетные материалы и использованные
ресурсы [2].
С другой стороны, в отчете о верификации нет необходимости подробно
описывать методы, как в отчетах валидации, т.к. объем верификации методов
значительно меньше. Однако в отчете по верификации должны быть приведены
исследуемые параметры, результаты статистических испытаний, расчеты результатов.
5.8 Мониторинг проверки качества эксплуатационных параметров метода
Методы могут быть применены в обычном порядке лабораторией после их
валидации/верификации. Применяемый метод приводит к изменению результатов
измерений в определенном диапазоне из-за изменения ежедневных условий.
В лаборатории проводятся исследования по контролю качества для наблюдения
за изменениями, отрицательно влияющими на эффективность метода [8]. Уровень
проверки определяется исходя из влияния метода или параметров, качество которых
проводится регулярно, на уровень измерения параметра, на чувствительность влияния
по истечению времени. Если отмечено изменение какого-то эксплуатационного
параметра во время периодического контроля качества эксплуатационного параметра
или во время применения метода, то данный эксплуатационный параметр тоже
вводится в контроль качества [5, 9]. Контроль качества может проводиться с помощью
внутренних средств через внутренний контроль качества или с помощью других
средств.
Контроль качества может также проводиться в виде контроля качества в
сотрудничестве с другими лабораториями. Во внутреннем качестве контроля частота
контрольных исследований обычно составляет 5 % (1 контрольное исследование в
каждом из 20 экспериментов). Однако малоприменяемые методы могут быть
НАЦИОНАЛЬНАЯ СИСТЕМА АККРЕДИТАЦИИ РЕСПУБЛИКИ УЗБЕКИСТАН
O‘ZAK.R-12
Страница 16/60
Руководство по валидации и
Редакция: 01-01
верификации методов
Дата редакции: 29.03.2021
Дата изменение: 01.02.2022
осуществлены контролем качества при измерении простого образца. В специальной
литературе приведены детальные сведения о порядке проведения исследований [10, 11,
12, 13, 14, 15, 16] по контролю качества.
Одним из эффективных методов осуществления мониторинга проверки качества
эксплуатационных параметров метода является карта Шухарта. Порядок внедрения
карты
Шухарта
рассматривается
примерами
в
части
примеров
в ГОСТ ISO 5725-6.
5.9 Изменения в ежедневной практике
Начало работы нового сотрудника, химические изменения, ввод в действие
новых установок, изменение местоположения устройств, которое повлечет за собой
изменение деятельности установки – все эти события должны рассматриваться как
изменения. В нижеследующих пунктах обсуждены эти вопросы.
6 Эксплуатационные параметры количественных методов
6.1 Селективность (Selectivity)
В химических исследованиях селективность определяется по документу
IUPAC [17] как «уровень идентификации определенного аналита в составе или в
стандартном растворе в методе без вмешательства веществ со схожими свойствами».
Селективность определяется в других документах, к примеру, в фармакопее Европы
(Европейский союз, также Турция) как «способность метода определять при
добавлении вспомогательного вещества (раствор, отделяющее вещество) к
анализируемому или когда в составе образца имеются активные вещества, которые
могут оказать влияние на анализируемое вещество».
Данный вопрос рассматривается подробно в литературе [18, 19].
Анализ селективности – это демонстрация принадлежности результатов только
исследуемому аналиту, определение влияния других веществ схожих с аналитом по
химическим и физическим свойствам, в случае присутствия такого влияния, то
определение насколько это влияние мешает измерению. Вместе с этим следует
согласовать форму и метод аналита, содержащегося в образце. Форма может быть
проанализирована, а препятствующие вещества могут быть идентифицированы. Если
нет возможности определения количества препятствующих веществ, то эксперименты
должны быть повторены в разных степенях. Устойчивость может по-разному меняется
в зависимости от метода анализа [20]. В инструментальном анализе (можно
рассмотреть на примерах ICP-OES) препятствующее вещество и уровень
интерференции меняется по длине применяемой волны. В этом случае элемент,
который может воздействовать при одной длине волны, может не воздействовать при
другой длине волны. Селективность можно проверить применением разных методов
для одного примера. Например, если интерференция определяется через метод HPLC
DAD, метод жидкостной хроматографии спектрометрии (LC-MS) поможет
идентифицировать вещество (при анализе качества), при необходимости дает
возможность определить количество препятствующего вещества. Метод массспектрометрии имеет высокую селективность. При этом количество повторных
анализов для определения препятствующего вещества должно быть достаточным (6-7
раз).
Некоторые методы, например: механические и физические испытания,
испытания на основе электрического анализа, испытания, основанные на проверке
неразрушающего контроля и описания - не требуют определение селективности.
НАЦИОНАЛЬНАЯ СИСТЕМА АККРЕДИТАЦИИ РЕСПУБЛИКИ УЗБЕКИСТАН
O‘ZAK.R-12
Страница 17/60
Руководство по валидации и
Редакция: 01-01
верификации методов
Дата редакции: 29.03.2021
Дата изменение: 01.02.2022
При валидации и верификации методов следует исходить из целесообразности
(с точки зрения логики) оценки селективности методов. В некоторых случаях сначала
определяется препятствующее вещество, затем количество вещества (этот раз аналит
сам является препятствующим веществом). Препятствующее вещество добавляется в
разных концентрациях в образец, содержащий аналит, в количествах, достаточных для
вызова интерференции. Результаты определяются сравнением результатов,
полученных из двух образцов с и без добавления препятствующего вещества. В двух
образцах с и без добавления препятствующего вещества (повторяется 6-7 раз)
рассматриваются средние значения: наличие различий в средних значениях
определяется t-test.
СЕЛЕКТИВНОСТЬ – При валидации метода: Определяется.
Комментарий: имеется исключение: некоторые механические и физические
испытания, испытания на электрической основе, испытания, проводимые на основе
неразрушающего контроля и описания, не требуют определения селективности.
Потому что устройство предназначено для измерения рассматриваемой величины.
СЕЛЕКТИВНОСТЬ – При верификации метода: Не определяется
6.2 Предел обнаружения (LOD) и предел количественного определения
(LOQ)
При разработке, проверке аналитических методов, используемых для
количественных анализов с низкой концентрацией, и при описании результатов
анализа должна быть известна наименьшая концентрация, которая может быть надежно
измерена методом.
В разных сферах применяются разные расчеты и термины для измерения
данного параметра. Часто встречающиеся термины: предел обнаружения (LOD – limit
of detection), предел количественного определения (LOQ – limit of quantification),
низкий предел количественного определения (LLOQ – lower limit of quantification),
предел принятия решения (CCα – decision limit), возможность обнаружения (CCβ –
detection capability), важное значение (xc – critical value), наименьшее значение, которые
можно обнаружить (xd – minimum detectable value). При переводе на русский и
узбекский языки мы сталкиваемся с разными терминами. В Таблице 6 приведены [2]
случаи применения часто используемых международных ссылок и терминов для
химического расчета данного параметра. Данное руководство использует LOD – предел
обнаружения, LOQ – предел количественного обнаружения. Целесообразно осознание
сути терминов на основе требований определенной сферы и законодательства, и
следование данным правилам при ведении расчетов.
Таблица 6.
Международные термины, применяемые для отображения предела
концентрации
EURACHEM ISO 11843
IUPAC 2002/657/EC
FDA
AOAC
EURL
[5]
[22]
[17]
[22]
[23]
[24]
[25]
–
xc
–
CCα
–
–
–
LOD
xd
LOD
CCβ
–
LOD
LOD
–
–
–
–
LLOQ
–
–
LOQ
–
LOQ
–
–
LOQ
LOQ
НАЦИОНАЛЬНАЯ СИСТЕМА АККРЕДИТАЦИИ РЕСПУБЛИКИ УЗБЕКИСТАН
O‘ZAK.R-12
Страница 18/60
Руководство по валидации и
Редакция: 01-01
верификации методов
Дата редакции: 29.03.2021
Дата изменение: 01.02.2022
Для определения возможности обнаружения метода изготавливаются образцы в
соответствии с порядком полного измерения, затем проводится анализ. Расчеты
ведутся с использованием уравнения модели, применяемой при расчетах анализа. Если
применяется устройство при измерениях, нужно различать возможность обнаружения
устройства и метода (LOD и LOQ). Возможность обнаружения устройства обычно
можно узнать анализом образца или, если взята хроматограмма данную возможность
можно узнать из взаимоотношения сигнала/шума [5].
В данном руководстве представляется метод расчета, рассмотренный
EURACHEM [5] при расчете LOD и LOQ. Исходя из метода возможно применение
одного из источников, приведенных в таблице 6. На основе EURACHEM [5] LOD и
LOQ рассчитывается в условиях воспроизводимости (reproducibility) образца.
Результаты стандартного анализа стандартного отклонения (𝑠0′ ) подразделяются на два
вида в зависимости от использования для исправления результатов, полученных от
образцов. С течением времени значение LOD и LOQ меняется и для их оценки нужно
измерять холостые образцы в определенных интервалах диапазона. Если стандартное
отклонение ( 𝑠0′ ) при расчете LOD и LOQ рассматривается в промежуточной
прецизионности, не учитываются исправления результатов чистых образцов (𝑠0′ = 𝑠0 ).
Для анализов данного рода применимы холостые образцы с неизмеримым
уровнем аналита. Оно применяется и для измерения сигналов, например,
спектроскопия атома. Для достижения данного значения можно использовать образцы
с концентрацией аналита близкой к LOD. Возможно применение других образцов для
методов, основанных на обнаружении сигналов, которые выше уровня шума и для
методов вроде хроматографии. Как и было упомянуто выше, в случае отсутствия
образцов чистых реагентов, процесс приготовления реагентов должен включать в себя
порядок и перечень используемых химикатов. Однако измерения, проведенные с
холостыми реагентами, не могут указывать эффект матрицы. В методах, включающих
разные матрицы, целесообразно считать стандартное отклонение для каждого вида
аналита.
LOD – предел обнаружения и LOQ – предел количественного обнаружения
рассчитаны исходя из формул (1) и (2):
𝑳𝑶𝑫 = 𝟑 × 𝒔′𝟎
(1)
𝑳𝑶𝑸 = 𝒌𝑸 × 𝒔′𝟎
(2)
Обычно в качестве коэффициента умножения 𝑘𝑄 принято брать 6 или 10.
Если в методе нет исправлений, основанных на чистых образцах, стандартное
отклонение (𝑠0′ ), применяемое в LOD и LOQ расчетах вычисляется формулой (3):
𝒔′𝟎 =
𝒔𝟎
√𝒏
(3)
𝒔𝟎 – значение стандартного отклонения, вычисленного 𝑚 результатами
(с 6 до 15 повторных) близких к нулю или около нуля при валидации и верификации
метода;
𝒔′𝟎 – значение стандартного отклонения, применяемого при расчете LOD и LOQ;
𝒏 – это количество повторных наблюдений при расчете среднего значения при
НАЦИОНАЛЬНАЯ СИСТЕМА АККРЕДИТАЦИИ РЕСПУБЛИКИ УЗБЕКИСТАН
O‘ZAK.R-12
Страница 19/60
Руководство по валидации и
Редакция: 01-01
верификации методов
Дата редакции: 29.03.2021
Дата изменение: 01.02.2022
подготовке отчетности о результатах во время регулярного анализа и взятого после
выполнения полной процедуры измерений.
𝑠0 считается не значением стандартного отклонения сигналов устройства
холостых образцов, а считается стандартным отклонением от значений концентрации.
Если по методу вводятся изменения, исходящие из испытательных образцов,
стандартное отклонение (𝑠0′ ), применяемое для расчета LOD и LOQ, определяется по
формуле (4):
𝟏
𝟏
𝒏
𝒏𝒃
𝒔′𝟎 = 𝒔𝟎 ∙ √ +
(4)
определения знаков из формулы (4) действуют и для уравнения (5), однако 𝑛𝑏 : — это
среднее количество наблюдений при расчете исправлений, вводимых через холостые
образцы.
Например, если утверждается, что необходимо 3 раза измерять испытательные
образцы в обычном анализе по порядку измерения и, что необходимо внесение
поправки через чистые образцы вместе со среднем значением 2 чистых образцов: 𝒏 =
𝟑 и 𝒏𝒃 = 𝟐.
Оценивание параметров LOD и LOQ
Во время валидации и верификации метода следует оценить соответствие
предела обнаружения (LOD) и количественного предела обнаружения (LOQ). Значения
LOD и LOQ (рассчитаны одним из методов из 6-таблицы), взятые из исследований,
должны быть равны или меньше значений LOD и LOQ, указанных в законодательстве
или в методе.
Значения LOD и LOQ могут быть выбраны из указаний или
рекомендаций/примеров данного документа, или они могут быть выбраны целью для
удовлетворения потребностей клиента лаборатории.
К тому же, выбранные значения LOD и LOQ могут быть проверены.
Проверка значения LOD
Аналит добавляется в образец с заранее определенной концентрацией LOD.
Чистый образец и образец с добавкой анализируются в условиях промежуточной
прецизионности после выполнения всех необходимых правил. Если среднее значение
отклика устройства в отношении анализируемого образца больше наибольшего
значения устройства, то подтверждается точность заранее определенного LOD.
Проверка значения вычисленного LOQ
Для проверки вычисленного значения LOQ: образец, состоящий из аналита с
заранее определенным LOQ, или чистый образец с добавлением аналита проводится
через процедуру измерений и анализируется в условиях прецизионности. Если дано
точное и настоящее значение уровня LOQ, если данные, полученные при измерениях
уровня LOQ, соответствуют предельно-целевым значениям, то утверждается точность
вычисленного значения LOQ. В другом методе образец с рассчитанным уровнем LOQ
в своем составе или образец с добавлением аналита анализируется выполнением
полной процедуры измерительных работ с повторением 3-5 раза. Значение
стандартного отклонения, взятого в результате данного исследования, должно быть
меньше или равно значению стандартного отклонения [16], выявленного по формуле
НАЦИОНАЛЬНАЯ СИСТЕМА АККРЕДИТАЦИИ РЕСПУБЛИКИ УЗБЕКИСТАН
O‘ZAK.R-12
Страница 20/60
Руководство по валидации и
Редакция: 01-01
верификации методов
Дата редакции: 29.03.2021
Дата изменение: 01.02.2022
(5):
𝒙
𝒔 = 𝑳𝑶𝑸
∙ √𝒏
(5)
𝟑 ∙ 𝒕𝒇; 𝜶
здесь,
𝒙𝑳𝑶𝑸 = уровень LOQ, вычисленный/определенный в результате валидации /
верификации;
𝒔 = максимально допустимое стандартное отклонение образца с добавлением
аналита;
𝒏 = дополнительные образцы (от 3 до 5);
𝒕𝒇; 𝜶 = 𝒕 таблице распределения 𝒇 = 𝒏 − 𝟏 и 𝛼 = 𝟎, 𝟎𝟓 (𝑷 = 𝟗𝟓, 𝟒𝟓%)
Приводятся следующие уравнения при вводе значения 𝑛 в соответствии с
условиями, приведенными в формуле (5):
𝒏=𝟑
𝒏=𝟒
𝒏=𝟓
𝒕 = 𝟒, 𝟓𝟐𝟕 𝒔 = 𝟎, 𝟏𝟐𝟖 ∙ 𝒙𝑳𝑶𝑸
𝒕 = 𝟑, 𝟑𝟎𝟕 𝒔 = 𝟎, 𝟏𝟕𝟓 ∙ 𝒙𝑳𝑶𝑸
𝒕 = 𝟐, 𝟖𝟔𝟗 𝒔 = 𝟎, 𝟐𝟎𝟏 ∙ 𝒙𝑳𝑶𝑸
(6)
(7)
(8)
Вместе с тем изменения, отмеченные в устройствах, могут изменить значения
LOD и LOQ. Появляется большая потребность из-за методов инструментального
анализа. При необходимости, значения LOD и LOQ должны быть под мониторингом
при контроле качества. Кроме этого, если обычные образцы будут проанализированы
методом, включающим в себя аналит, время от времени должен проводится контроль
над текущим пределом обнаружения.
LOD и LOQ в валидации метода: Определяется.
Комментарий: вычисление необходимо, если
эксплуатационным параметрам метода
LOD
и
LOQ
является
LOD и LOQ в верификации метода:
Определяется: если LOD и LOQ считаются эксплуатационными параметрами,
если они направлены на определение очень малых концентраций. Например, методы,
направленные на определение следов элемента (trace detection methods).
Не определяется: в других обстоятельствах
6.3 Точность
Точность измерения – это степень близости результата измерения (испытания) к
действительному значению (в некоторой литературе «опорное значение»). Оно состоит
из двух составляющих, такие как прецизионность и правильность. Целесообразно
рассмотреть следующий рисунок для более лучшего понимания.
НАЦИОНАЛЬНАЯ СИСТЕМА АККРЕДИТАЦИИ РЕСПУБЛИКИ УЗБЕКИСТАН
O‘ZAK.R-12
Страница 21/60
Руководство по валидации и
Редакция: 01-01
верификации методов
Дата редакции: 29.03.2021
Дата изменение: 01.02.2022
- точность низкого уровня
- низкая прецизионность
- точность низкого уровня
- высокая прецизионность
- точность высокого уровня
- низкая прецизионность
- точность высокого уровня
- высокая прецизионность
Рисунок 1. Иллюстрация точности и прецизионности
Лаборатория должна оценить точность анализа исследований касательно
валидации и верификации. Также прецизионность оценивается при невозможности
определения (опорного) настоящего значения в некоторых сферах эксперимента. Данное
обстоятельство может меняться с течением времени. Поэтому целесообразно наблюдение
за данным эксплуатационным параметром при внутреннем и внешнем контроле качества.
Проверка правильности по п.6.1.4 стандарта ГОСТ ISO 5725-6-2003 усложняется
в случае, когда настоящее (опорное) значение не обеспечивается стандартным образцом
или эталоном.
Однако на практике может быть применен результат, полученный опытным
оператором с помощью стандартного измерения в оснащенной в достаточной степени
лаборатории, вместо сертифицированного значения стандартного образца или
значения, образованного эталоном.
6.3.1. Прецизионность
6.3.1.1. Прецизионность и его определение
Прецизионность – это мера близости результатов измерения. Данный показатель
указывает распределение результатов измерения вокруг среднего значения. В рабочих
условиях точность может быть выражена повторяемостью, промежуточной
прецизионностью и воспроизводимостью. При проведении в лаборатории
исследований по валидации/верификации, оценивается только воспроизводимость и
промежуточная прецизионность (воспроизводимость внутри лаборатории). Несмотря
на то, что воспроизводимость, являющаяся еще одним выражением прецизионности,
получаемое межлабораторными исследованиями, не входит в состав данного
документа, в Таблице 7 приводятся данные для показа разницы между ними.
Прецизионность может быть выражена стандартным отклонением ( 𝑆𝐷, 𝑠 ),
относительным стандартным отклонением (𝑅𝑆𝐷), коэффициентом вариации (%𝐶𝑉) или
пределом повторяемости ( 𝑟 ) или пределом промежуточной прецизионности ( 𝑅𝑖 ).
Значение прецизионности, отражающей случайные ошибки, никогда не равняется
нулю.
НАЦИОНАЛЬНАЯ СИСТЕМА АККРЕДИТАЦИИ РЕСПУБЛИКИ УЗБЕКИСТАН
O‘ZAK.R-12
Страница 22/60
Руководство по валидации и
Редакция: 01-01
верификации методов
Дата редакции: 29.03.2021
Дата изменение: 01.02.2022
Таблица 7.
Виды отображения прецизионности
Виды работ
Повторяемость
(r, sr, RSDr, %CVr)
Промежуточная
прецизионность
(Ri, si, RSDi, %CVi)
Воспроизводимость*
(R, sR, RSDR, %CVR)
Условия измерения
Устройство,
инструменты
лаборатории, Время
условия
работ
окружающей
среды
Кривая
калибровки
Лаборатория
Кратко
Одинаковая
Одинаковая
Одинаковые /
Разные
Долго
Разная
Одинаковая
Разные
Долго
Разная
Разная
Образец
Анализ
Одинаковый
Одинаковый
Одинаковые
Одинаковый
Одинаковый
/ Разный
Одинаковый
Разный
* Воспроизводимость – для исследований с участием нескольких лабораторий
Планирование исследований по прецизионности включает в себя по мере
возможности все переменные (человек, устройство, место, расходные материалы,
время и другие) регулярного пользования и сферу влияния. Должны быть учтены
матрицы и промежуток измерения. В случаях, когда результаты испытания меняются
по виду материала (анизотропические) (пластические и каучуковые изделия,
деревянные, текстильные, тканевые и др. изделия), могут изменяться данные
прецизионности. При определении прецизионности разных матриц или широких
диапазонов, требуется проведение широкомасштабных работ.
Если метод под валидацией включает в себя широкий диапазон измерения,
прецизионность исследуется в каждой матрице в трех способах: низкий, средний и
высокий. Так определяется зависимость между результатами прецизионности и
уровнями матрицы/концентрации. В исследованиях, проводимых с целью контроля,
достаточно выбрать матрицу самой трудной формы.
Применение стандартного образца не считается необходимым условием, однако
его применение подтверждает, что показатель прецизионности получается меньше, чем
в образцах с применением стандартных образцов, чем в испытаниях с обычными
образцами. Однородность стандартных образцов лучше, чем в простых образцах.
Если валидированный или верифицированный метод применяется при
оценивании соответствия в отношении предельного значения, тогда данное значение
должно быть внесено в исследования прецизионности. Тогда стандартный образец
считается одинаковым с применяемым образцом.
Стандартное отклонение повторяемости – стандартное отклонение (п.3.15 ГОСТ
ISO 5725-1-2003) результатов испытания, взятых в условиях повторяемости. Условия
повторяемости – это применение одного и того же метода по отношению к одному и
тому же образцу одним и тем же оператором в одной и той же лаборатории с
применением одного и того же устройства по возможности в коротком промежутке
времени.
Стандартное отклонение в промежуточной прецизионности – стандартное
отклонение результатов испытания, взятых в условиях промежуточной
прецизионности. Промежуточная прецизионность — это получение результатов
самостоятельного испытания применением одного и того же оборудования, одних и тех
НАЦИОНАЛЬНАЯ СИСТЕМА АККРЕДИТАЦИИ РЕСПУБЛИКИ УЗБЕКИСТАН
O‘ZAK.R-12
Страница 23/60
Руководство по валидации и
Редакция: 01-01
верификации методов
Дата редакции: 29.03.2021
Дата изменение: 01.02.2022
же образцов, одной и той же лаборатории со стороны одного и того же или разных
операторов, с применением одного и того же оборудования в течение долгого
промежутка времени. В целом, это вид неопределенности, с которым можно
столкнуться в лаборатории. В промежуточной прецизионности, в особенности, в
способе инструментального анализа, рекомендуется повторное приготовление
стандартных калибровочных растворов и повторное составление калибровочных
кривых.
Для получения результатов испытания могут быть применены все процессы, в
том числе процесс подготовки образца. Если в случаях проявления неоднородности
испытуемого материала требуется получение результатов испытания с высокой
точностью (например, механические и физические испытания строительных
материалов), рекомендуется увеличение количества повторных измерений. При
исследовании прецизионности имеются разные методы в отношении разных
степеней/количеств свободы. В данном случае следует выбрать минимум 6 степеней
свободы. Подразумевается проведение эксперимента в условиях повторяемости и
промежуточной прецизионности 6 дней по одному разу или в 5 разных дней по два раза.
Для одной аналитической партии возможно получение доверительного результата
проведением множественных измерений, однако считается целесообразным
объединение (комбинирование) данных о прецизионности соответствующим методом
после проведения измерений в нескольких аналитических партиях/сериях.
План проведения повторяемости и промежуточной прецизионности приведены
на 2-рисунке:
1ый день
2ой день
1-образец подготовка образца
3ий день и др.
4-образец подготовка образца
измерение
2-образец подготовка образца
измерение
...
5-образец подготовка образца
измерение
3-образец подготовка образца
измерение
6-образец подготовка образца
измерение
измерение
Рисунок 2. Стандартный план проведения исследований по повторяемости
и прецизионности
Стандартное отклонение SD, основанное на эксперименте, может быть
вычислено при помощи следующих формул:
Одноразовое измерение с применением 𝑛 одинаковых образцов:
̅ )𝟐
∑𝒏 (𝑿𝒊 −𝑿
𝒔 = √ 𝒊=𝟏
𝒏−𝟏
где,
𝑿𝒊
̅
𝑿
– результат каждого наблюдения;
– среднее значение результатов измерения.
(9)
НАЦИОНАЛЬНАЯ СИСТЕМА АККРЕДИТАЦИИ РЕСПУБЛИКИ УЗБЕКИСТАН
O‘ZAK.R-12
Страница 24/60
Руководство по валидации и
Редакция: 01-01
верификации методов
Дата редакции: 29.03.2021
Дата изменение: 01.02.2022
Стандартное отклонение промежуточной прецизионности для 𝑝 неодинаковых
ситуации, когда частного условия, полученного из 𝑛 = 2 наблюдений, составляет:
∑𝒏 (𝒙 −𝒚𝒊 )𝟐
𝒔 = √ 𝒊=𝟏 𝒊
(10)
𝟐𝒏
здесь 𝒚𝒊𝒋𝟏 и 𝒚𝒊𝒋𝟐 выражают результаты повторных измерений.
Относительное стандартное отклонение:
𝒔
%𝑹𝑺𝑫 = ̅ ∙ 𝟏𝟎𝟎
(11)
𝑿
При повторных измерениях с использованием 𝒏 го количества разных
образцов:
𝑹𝑺𝑫 =
√
∑𝒏
𝒊=𝟏[
𝟐(𝒚𝒊𝒋𝟏 −𝒚𝒊𝒋𝟐 )
]
(𝒚𝒊𝒋𝟏 +𝒚𝒊𝒋𝟐 )
𝟐
𝟐𝒏
(12)
здесь 𝒚𝒊𝒋𝟏 и 𝒚𝒊𝒋𝟐 отображают результаты повторных измерений.
Стандартное отклонение точности может быть вычислено, как и было сказано
выше, на основе простых повторений экспериментального планирования или может
быть определено применением внутреннего плана эксперимента, проведенного на
основе дисперсионного анализа.
ANOVA – самый эффективный способ статистического оценивания при
внедрении прецизионности, когда нет возможности ежедневного проведения нужного
количества экспериментов из-за своеобразности метода. В данном случае
рекомендуется проектирование эксперимента в течение 5 разных дней со стороны
каждого сотрудника минимально по 2 раза в день (ГОСТ ISO 5725-3–2003) [5].
Исходя из разных уровней вида образца, из аналитических партий и других,
стандартное отклонение и/или относительное стандартное отклонение, полученное в
разных условиях для 𝑛 го количества измерений, может быть объединено с помощью
следующей формулы. (В случаях, когда доказана однородность охвата
соответствующими статистическими тестами до проведения теста ANOVA.
Соответствующая информация о данном испытании приводится в п.6.9. стандарта
O‘z DSt 8.072:2018):
𝒔𝟐 +𝟐 𝒔𝟐𝟐 +⋯+𝒌 𝒔𝟐𝒌
𝟏 +𝟐 +⋯+𝒌
𝒔=√ 𝟏 𝟏
𝑹𝑺𝑫𝟐𝟏 +𝟐 𝑹𝑺𝑫𝟐𝟐 +⋯+𝒌 𝑹𝑺𝑫𝟐𝒌
𝟏 +𝟐 +⋯+𝒌
𝑹𝑺𝑫 = √ 𝟏
здесь:
(13)
(14)
, 𝒔 и 𝑹𝑺𝑫 – это степень свободы, стандартное отклонение и
относительное стандартное отклонение сбора данных, соответственно;
𝒌 – это общее количество сбора данных. Общая степень свободы общего
отклонения (𝟏 + 𝟐 + ⋯ + 𝒌)
НАЦИОНАЛЬНАЯ СИСТЕМА АККРЕДИТАЦИИ РЕСПУБЛИКИ УЗБЕКИСТАН
O‘ZAK.R-12
Страница 25/60
Руководство по валидации и
Редакция: 01-01
верификации методов
Дата редакции: 29.03.2021
Дата изменение: 01.02.2022
Комментарий: - если одна серия изменений, если количество измерений равняется (n), то
степень свободы равна (n-1).
6.3.1.2 Установление пределы прецизионности в рамках валидационных
исследований
При валидации методов (даже при верификации некоторых стандартных методов,
для которых рабочие параметры метода не определены) целесообразно устанавливать
пределы параметров прецизионности и учитывать и сравнивать эти предельные значения
в дальнейшем с целью контроля качества (см. п.5.8). Определение параметров
прецизионности подробно описано в ГОСТ ИСО 5725-2 и ГОСТ ИСО 5725-6.
Следует отметить, что при определении предельных значений необходимо
исключить выбросы. Расчет без исключения этих значений может привести к
неправильной установление предела параметров прецизионности для лаборатории, а
также
к
повышенному
риску
получения
недостоверных
результатов
испытаний/измерений. При этом возможно использование оценок по критериям
Кохрена (ГОСТ ИСО 5725-2 – 2003 п.7.3.3) и Граббса (ГОСТ ИСО 5725-2 – 2003 п.
7.3.4) или другими обоснованными способами.
Ниже приведена последовательность определения промежуточных параметров
прецизионности и определения их предельных значений для случая, когда каждым
сотрудником получены два результата (𝑛 = 2).
Первоначально стандартное
определяется по формуле (10), т. е.:
отклонение
𝑆𝑟 = 𝑠𝐼() = √
промежуточной
𝟐
∑𝒏
𝒊=𝟏(𝒚𝒊𝒋𝟏 −𝒚𝒊𝒋𝟐 )
𝟐𝒑
прецизионости
(15)
Затем рассчитывается межсерийная дисперсия для результатов, полученных в
условиях промежуточной прецизионности, следующим образом (при изменении
времени, между персоналом и/или устройствами и/или между калибровками).
Межлабораторную дисперсию для межлабораторных исследований также можно
рассчитать по следующей формуле:
𝟏
𝒑
𝑆2
̅𝒊𝒋 − 𝒚
̿ 𝒋 )𝟐 − 𝑟
𝑆𝐿 = √𝒑−𝟏 ∑𝒊=𝟏(𝒚
𝟐
(16)
Общая
дисперсия
промежуточной
прецизионности
(дисперсия
воспроизводимости для межлабораторных исследований) рассчитывается следующим
образом:
𝑆𝑅𝐼 = √𝑆𝑟2 + 𝑆𝐿2
(17)
В соответствии с ГОСТ ИСО 5725-6 - 2003 п.4 предельное значение
повторяемости
для
вышеуказанного
случая
рассчитывается
в
виде
2,8 ∗ 𝑆𝑟 соответственно. Лаборатория может использовать это значение в качестве
предельного значения расхождение, для параллельно полученных результатов в
будущем.
НАЦИОНАЛЬНАЯ СИСТЕМА АККРЕДИТАЦИИ РЕСПУБЛИКИ УЗБЕКИСТАН
O‘ZAK.R-12
Страница 26/60
Руководство по валидации и
Редакция: 01-01
верификации методов
Дата редакции: 29.03.2021
Дата изменение: 01.02.2022
Также для приведенного выше случая предельное значение воспроизводимости
рассчитывается как 2,8 ∗ 𝑆𝑅 соответственно. Лаборатория может в будущем
использовать это значение в качестве предельного значения для расхождение
результатов, полученных разными сотрудниками (или путем изменения фактора) или
двумя лабораториями.
Таким же образом можно произвести расчет прецизионности по результатам
межлабораторных исследований. Для случая, когда каждым сотрудником или
лабораторией было получено разные количества результатов (например, у некоторых
участников 𝑛 2), приведены ГОСТ ИСО 5725-2 – 2003 в примере 1 пункта Б.1. Пример
того, как этот пример подробно рассчитывается в MS Excel, можно просмотреть в
примере, размещенном с этим руководством на официальном сайте Центра.
6.3.1.3 Оценивание параметров прецизионности
Можно применить один из нижеследующих подходов для оценки
необходимости данных исследований прецизионности, полученных в процессе
валидации или верификации методов:
a)
стандартное отклонение взятой повторяемости или значение
промежуточной прецизионности должно быть меньше значения, указанного в
законодательстве;
b)
если стандартное отклонение повторяемости и/или значение
прецизионности не указаны в соответствующем законе, стандартное отклонение
повторяемости и/или промежуток прецизионности из исследований при верификации
метода не должны быть больше предельных значений валидированного метода;
c)
относительное стандартное отклонение (𝑅𝑆𝐷𝑟 ва 𝑅𝑆𝐷𝑅) повторяемости и
промежуточной прецизионности в виде измеренного отношения (например, %, ppm,
ppb) в ходе исследований по верификации и валидации можно оценить по уравнению
Хорвица или по упрощенному уравнению Хорвица. Значение HORRAT в уравнении
Хорвица может быть в промежутке от 0,5 до 2, по некоторым источникам оно может
находится в промежутке от 0,3-1,5. Относительное стандартное отклонение
прецизионности может оцениваться:
% 𝑹𝑺𝑫𝑹𝑯 = 𝟐(𝟏−𝟎,𝟓 𝒍𝒐𝒈 𝑪) 𝑯𝑶𝑹𝑹𝑨𝑻𝑹 = 𝑹𝑺𝑫𝑹 /𝑹𝑺𝑫𝑹𝑯
(18)
здесь 𝑪: массовая доля соответствующей концентрации (например (10/1000000 µg/µg
для 10µg/g) 𝐶 = 0,00001).
d)
Если величину стандартного отклонения промежуточного отклонения
и/или повторяемости невозможно оценить по вышеуказанным формулам, она может
быть сравнена с результатами лаборатории (по 5.8-п.). Дополнительно могут быть
произведены межлабораторные сличения проведением статистических испытаний с
другими лабораториями, имеющими результаты одно и того же образца, метода.
В валидации прецизионного метода: Определяется.
В верификации прецизионного метода: Определяется.
6.3.2 Правильность (отклонение)
НАЦИОНАЛЬНАЯ СИСТЕМА АККРЕДИТАЦИИ РЕСПУБЛИКИ УЗБЕКИСТАН
O‘ZAK.R-12
Страница 27/60
Руководство по валидации и
Редакция: 01-01
верификации методов
Дата редакции: 29.03.2021
Дата изменение: 01.02.2022
6.3.2.1 Правильность (отклонение) и его определение
Правильность (отклонение) – это показатель близости среднего значения
определенного числа результатов анализа к действительному значению (согласно
ГОСТ ISO 5725-1).
Благодаря научно-исследовательским возможностям можно вычислить и
действительное значение. Невозможность заключения полноценного вывода в
отношении исследований и всех образцов при измерении определенной величины,
влияет на отклонения, измеренные определенным прибором в определенных условиях.
Данные отклонения будут отражены как неопределенность результата измерений и это
показывает качество результата измерения.
Критерий точности рассматривается как отклонение от эталонного значения.
Иногда значения в справочнике действительное, иногда они приняты как
согласованные значения. Доля систематической погрешности в общей погрешности
изучается исследованием правильности. Эксплуатационный параметр, определяющий
систематическую ошибку, - это правильность (отклонение) и его критерием считается
систематическая погрешность или корректировка.
Отклонение может быть или положительным или отрицательным. Правильность
характеризует отклонение измерения и может рассматриваться как отклонение
лаборатории, т.е. как свойство, выражающее способность лаборатории к применению
метода. Если валидация метода или исследования по валидации проводятся в одной
лаборатории, полученные систематические погрешности считаются общими
систематическими погрешностями и отклонением метода. Для эмпирических методов
не существует систематической погрешности, а имеется только лабораторная
систематическая погрешность [27, 28].
Имеется 4 способа определения точности (отклонения):
а) с помощью эталонных материалов (стандартных образцов) в составе;
б) сравнением с эталонными значениями, полученными референтным способом;
в) добавлением аналита в исследованиях, проводимых с целью определения
самых высоких вершин;
г) тесты по квалификации (со значениями 𝐸𝑛, 𝑧 или зета – )
Правильность (отклонение) может изменяться в зависимости от матрицы и
степени концентрации, поэтому исследуемые матрицы и экспериментальные уровни
выбираются в соответствии с исследованиями и отражены в плане
валидации/верификации. Во всех применимых случаях правильность (отклонение)
определяется с применением рабочего диапазона и матрицы (все виды образов),
включающих все степени испытания (например, низкая, средняя, высокая
концентрации) (см.п.5.6.). В ходе исследований можно добавить соответствующий
матрице образец минимально одной степени и/или двух степеней аналита, если нет
стандартного образца, соответствующего матрице, - трехуровневый аналит.
Целесообразно выбирать данные уровни, исходя из предела рабочего диапазона. В
разных источниках приведены разные цифры о количестве экспериментов, которые
должны быть проведены для исследования правильности (отклонения). Рекомендуется,
что количество повторений не должно быть меньше 10. Измерения могут быть
проведены в условиях повторяемости, однако рекомендуется проводить их в условиях
промежуточной прецизионности. Необходимо участие в исследованиях всех
сотрудников, проводящих ежедневные эксперименты.
При
определении
систематической погрешности целесообразно вести работы со стандартными
НАЦИОНАЛЬНАЯ СИСТЕМА АККРЕДИТАЦИИ РЕСПУБЛИКИ УЗБЕКИСТАН
O‘ZAK.R-12
Страница 28/60
Руководство по валидации и
Редакция: 01-01
верификации методов
Дата редакции: 29.03.2021
Дата изменение: 01.02.2022
образцами (СО) по мере возможности соответствующих матрице. Однако отсутствие
стандартных отклонений, соответствующих матрице, ограничивает исследования. В
эмпирических методах (механические и физические испытания) нет возможности
получения стандартного образца, соответствующего матрице. Если в таких методах не
имеется возможность сравнения с референтным методом, измерения можно проводить
наблюдением правильности (отклонения), межлабораторного сличения и участием в
проверке квалификации.
В некоторых случаях требуется долгое время для организации работ в
межлабораторном сличении и в проверке квалификации. В таких обстоятельствах
правильность (отклонение) определяется принятием полученного результата за
эталонное значение. Результат может быть получен квалифицированным оператором в
хорошо оборудованной лаборатории, строго, безукоризненно и тщательно
придерживающейся стандартного метода измерений (последний абзац п.6.1.4
стандарта ГОСТ ISO 5725-6–2003). Однако эта теория может рассматриваться в
качестве временного альтернативного варианта для верификации методов. Это
значение должно быть утверждено результатом, удовлетворительно полученным
межлабораторным сличением и проверкой квалификации.
Если получены средние значения 𝐶𝑚 и стандартное отклонение 𝑆𝑅𝐸𝐹
выполнением “𝑛” го количества измерений с участием эталона или стандартного
образца, значение которого 𝐶𝑅𝐸𝐹 ± 𝑈𝑅𝐸𝐹 , соответствующего матрице, отклонение,
относительное отклонение и значение отклонения в % могут быть вычислены на основе
следующих формул [29]. Данные формулы могут быть использованы для определения
отклонения с применением референтного метода. В таких случаях вместо значения в
сертификате (𝐶𝑅𝐸𝐹 ) применяется значение, полученное референтным методом.
𝒃 = ∆= 𝑪𝒎 − 𝑪𝑹𝑬𝑭
𝟐
𝑼𝟐𝒓𝒆𝒇
𝒏
𝒌𝟐
𝑺
𝒖𝒃 = √ 𝑹𝑬𝑭 +
𝒃отн. =
𝑪𝒎 −𝑪𝑹𝑬𝑭
𝑪𝑹𝑬𝑭
или %𝒃 =
(19)
(20)
𝑪𝒎 −𝑪𝑹𝑬𝑭
𝑪𝑹𝑬𝑭
∙ 𝟏𝟎𝟎%
(21)
здесь
𝑪𝒎
𝑪𝑹𝑬𝑭
𝒃=∆
– среднее значение выполненных измерений;
– эталонное значение;
– отклонение;
𝒃отн. – относительное отклонение;
%𝒃
𝒌
– отклонение в процентах;
– коэффициент охвата неопределенности измерения
при получении опорного значения;
𝒖𝒃
– стандартная неопределенность систематической
погрешности
Если необходимо выразить правильность (отклонение) в виде восстановления с
применением стандартного образца или референтного метода, то она может быть
определена по следующей формуле:
НАЦИОНАЛЬНАЯ СИСТЕМА АККРЕДИТАЦИИ РЕСПУБЛИКИ УЗБЕКИСТАН
O‘ZAK.R-12
Страница 29/60
Руководство по валидации и
Редакция: 01-01
верификации методов
Дата редакции: 29.03.2021
Дата изменение: 01.02.2022
𝑹=
𝑪𝒎
(21)
𝑪𝑹𝑬𝑭
𝑪
%𝑹 = 𝑪 𝒎 ∙ 𝟏𝟎𝟎%
(22)
𝑹𝑬𝑭
В химических исследованиях, где нет стандартных образцов, соответствующих
матрице, проверяется возможность определения отклонения через наибольшие
значения (пики). В таких случаях значения восстанавливаемости может быть
определено с помощью нижеследующих формул:
𝑹=
𝑪конеч −𝑪нач
%𝑹 =
(23)
𝑪доб
𝑪конеч −𝑪нач
𝑪доб
∙ 𝟏𝟎𝟎
(24)
Считается целесообразным существование разницы между стандартным
раствором, используемым для добавления к аналиту в цикле восстановления, и
элементом, используемым для образования графика калибровочной кривой. Если по
определенным причинам лаборатория требует, чтобы данный элемент и стандартный
образец были одинаковыми, то по мере возможности должно быть обеспечено
взаимное различие при изготовлении раствора (должны быть изготовлены в разные
дни, стандартные образцы должны быть одинаковыми, должны быть изготовлены
разными людьми и др.).
Разъяснения отклонения и восстанавливаемости должны восполнять друг друга
до 100 (%=100% восстанавливаемость). При определении настоящего значения
лаборатории по своей сфере деятельности могут применять соответствующие
протоколы восстановления и неопределенности.
6.3.2.2 Оценка параметра правильности
Если правильность (восстанавливаемость/отклонение) определяется при
валидации и верификации, следует оценить соответствие полученных данных.
Упомянуто, что возможно применение других показателей при оценке результатов
сличений, сравнений, приведенных в [40] литературе о валидации и верификации для
оценки правильности (отклонения) [14]. Данные показатели состоят из 𝐸𝑛 , 𝑧, 𝜁 в
литературе [14] приведены подробности в применении формул определения и оценки.
По данным показателям условия соответствия точности (отклонения) могут быть
отражены в виде |𝑬𝒏 | ≤ て, |𝒛| ≤ 𝟐, |𝜻| ≤ 𝟐.
В определенных условиях оценивание может быть осуществлено применением
одного или нескольких нижеприведенных подходов:
a)
применение стандартных образцов, соответствующих матрице для
оценивания правильности (отклонения):
– при определении значения восстанавливаемости/отклонения с применением
стандартных образцов элементов внутри матрицы следует сначала сравнить со
значением восстанавливаемости/правильности в соответствующем законодательстве
или в методе. Следует обратить внимание на то, что данные значения должны быть
равны или меньше указанных значений.
– если значение восстанавливаемости/отклонения не указано в законодательстве
или в методе, значения восстанавливаемости, полученные на основе
НАЦИОНАЛЬНАЯ СИСТЕМА АККРЕДИТАЦИИ РЕСПУБЛИКИ УЗБЕКИСТАН
O‘ZAK.R-12
Страница 30/60
Руководство по валидации и
Редакция: 01-01
верификации методов
Дата редакции: 29.03.2021
Дата изменение: 01.02.2022
анализа/отклонения не должны превышать значения, указанные в Таблице 8, или
значения, полученные из соответствующих источников. Таблица 8 применяется для
значений, выраженных дробью (%, ppm, ppb, др.).
Таблица 8.
Таблица оценивания значения восстанавливаемости / отклонения
Аналитическое
количество
% 100
% 10
%1
% 0,1
100 ppm
10 ppm
1 ppm
100 ppb
10 ppb
1 ppb
Восстанавливаемость
(%)
98 – 102
98 – 102
97 – 103
95 – 105
90 – 107
80 – 110
80 – 110
80 – 110
60 – 115
40 – 120
Отклонение (%)
(-2) – (+2)
(-2) – (+2)
(-3) – (+3)
(-5) – (+5)
(-10) – (+7)
(-20) – (+10)
(-20) – (+10)
(-20) – (+10)
(-40) – (+15)
(-60) – (+20)
– если правильность (отклонение) должно быть исследовано с использованием
стандартного образца, соответствующего матрице, на основе других методов из
второго пункта, приведенного выше, то исследование должно исходить из
нижеследующих формул:
|𝒃 = ∆| ≤ 𝟐𝒖𝒃 отклонение не имеет значения
(25)
|𝒃 = ∆| > 𝟐𝒖𝒃 отклонение значительное
Здесь
(26)
|𝒃 = ∆| > 𝟐𝒖𝒃
𝒖𝒃 – стандартная неопределенность отклонения (18)
𝒃=∆
– отклонение.
b) оценка правильности (отклонения)
значениями, взятыми референтным методом
сравнением
с
эталонными
– значение восстанавливаемости/отклонения, основанное на анализе сравнения с
эталонным значением на основе референтного способа, не должно быть больше
значения восстанавливаемости/отклонения, указанного в соответствующем
законодательстве или методе.
– Если значение восстанавливаемости/отклонения не указано в соответствующем
законодательстве или методе, эталонное значение, полученное референтным методом,
сравнивается со значением, полученным другим методом, при помощи t-расчета (tтест);
– Существование незначительного статистического различия означает, что
восстанавливаемость/отклонение является не существенным.
НАЦИОНАЛЬНАЯ СИСТЕМА АККРЕДИТАЦИИ РЕСПУБЛИКИ УЗБЕКИСТАН
O‘ZAK.R-12
Страница 31/60
Руководство по валидации и
Редакция: 01-01
верификации методов
Дата редакции: 29.03.2021
Дата изменение: 01.02.2022
𝒕расчет =
|𝒙ср −𝝁|
𝒔
√𝒏 = 𝒔
|𝟏−𝑹ср |
восстанавливаемость
√𝒏 = 𝒔
|𝒃ср |
отклонение
√𝒏
(27)
здесь,
𝒙ср
– среднее значение результатов испытания;
𝝁
– определенное/эталонное значение;
𝒔
– стандартное отклонение результатов испытания;
𝒏
– количество испытаний;
𝑹ср
– средняя восстанавливаемость;
𝒔воспроизводимость – стандартное отклонение результатов
воспроизводимости;
𝒃ср
𝒔откл
Если
– среднее значение результатов отклонения;
– стандартное отклонение результатов отклонения.
𝒕расч ≤ 𝒕таблица воспроизводимость / отклонение незначительное;
𝒕расч > 𝒕таблица воспроизводимость / отклонение значительное.
Значение 𝒕табл может быть получено из Таблицы G.2 ISO/IEC Guide 98-3:2008.
c) оценка правильности (отклонения) разными стадиями аналита
– значение извлеченной величины, определенной при изучении материала с
добавлением аналита (пика) не должно быть больше предельного значения
извлеченного значения, указанного в методе или в соответствующем законодательстве;
– если в соответствующем законодательстве или методе не рассматривается такая
величина, значение извлеченной величины должно оцениваться применением данных,
полученных из сетевых источников, как указано в Таблице 8.
d) Оценка правильности (отклонения) межлабораторным сличением /
участием в проверке квалификации
Если точность (отклонение) изучается межлабораторным сличением / проверкой
квалификации, и если в лаборатории, применяющей оценивание “z” показателем,
значение правильности находится в интервале -2 z 2, то значение
воспроизводимости / отклонения считается соответствующим;
Если отклонение значительное, то оно рассматривается повторно и определяется
источник его возникновения. Если в данном случае лаборатория решит продолжить
метод, то результаты корректируются последовательностью решений, как указано на
Рисунке 3, и величина данного отклонения добавляется к неопределенности измерений
(ГОСТ ISO 5725-1).
НАЦИОНАЛЬНАЯ СИСТЕМА АККРЕДИТАЦИИ РЕСПУБЛИКИ УЗБЕКИСТАН
O‘ZAK.R-12
Страница 32/60
Руководство по валидации и
Редакция: 01-01
верификации методов
Дата редакции: 29.03.2021
Дата изменение: 01.02.2022
нет
Определено ли
статистически
значительное отклонение
да
нет
Является ли отклонение
большим при сравнении с
неопредленностью измерения
Вводится
изменения в метод
да
Может ли устранить
отклонение с
маленькими
изменениями в методе
да
нет
запрещено?
Проверка отклонения
Нужно ли это?
Разрешено ли?
нет
Может ли отклонение быть
определено надежно?
да
нет
Обеспечит это снижение
неопредленности?
да
Увеличение неопределенности,
связанной с корректировкой
отклонения в результатах
Необратимые результаты
Рисунок 3. Последовательность принятия решений по корректировке
результатов по значению отклонения
Правильность в валидации метода: Определяется.
Правильность в верификации метода: Определяется.
НАЦИОНАЛЬНАЯ СИСТЕМА АККРЕДИТАЦИИ РЕСПУБЛИКИ УЗБЕКИСТАН
O‘ZAK.R-12
Страница 33/60
Руководство по валидации и
Редакция: 01-01
верификации методов
Дата редакции: 29.03.2021
Дата изменение: 01.02.2022
6.4 Рабочий диапазон
Рабочий диапазон – это диапазон метода, который может совместить
соответствующую неопределенность, другими словами, диапазон, в котором возможно
применение метода с соответствующей надежностью и точностью.
Самая нижняя точка рабочего диапазона – это LOQ. Наивысшая точка – это
уровень концентрации, при котором выявляется значительная разница (наклон
калибровочной кривой) аналитической определенности. Предел-целевой (нижний и
верхний пределы) диапазон концентрации можно определить как рабочий диапазон.
Информация о рабочем диапазоне обычно получается при разработке метода.
6.4.1 Рабочий диапазон метода и устройства
Рабочий диапазон может использоваться одинаково по отношению и к
устройству, и к методу. Такая ситуация может произойти при первичной обработке
(извлечение, экстракция, смешение или последующее обогащение и др.) образцов. Если
измерения проводятся без первичной обработки образцов, то два рабочих диапазона
совпадают. При этом требуется оценить работу метода и устройства в определенном
рабочем диапазоне.
При определении рабочего диапазона порядок, свойства, расчеты метода, в т.ч.
предварительная обработка проводится на образце. С другой стороны, рабочий
диапазон устройства определяется обработанным образцом, заранее загружаемым на
устройство.
Нижний и верхний предел измерительного устройства большинства
эмпирических методов (например, механические, физические, электрические
испытания) – это рабочий диапазон. При юстировке (обычно при калибровке)
устройства следует охватить весь рабочий диапазон метода.
6.4.1.1 Определение рабочего диапазона устройства
При анализе следует определить корреляцию между концентрациями рабочего
диапазона устройства и его показаниями. Этот этап включает в себя следующее:
a) определение метода юстировки - самокалибровки (одноточечная
калибровка 12 , многоточечная самокалибровка, калибровка с блокировкой (с
брекетингом), с добавлением эталона) устройства и его математической модели
(например, линейная или весовая регрессия) [30]
b) подтверждение взаимосвязи (корелляции),
c) соответствие рабочих диапазонов метода и устройства должно оцениваться
с учетом всех стадий измерения.
Целесообразно использовать линейную регрессию через статистический анализ
калибровочного кривого устройства. Особенностью линейной регрессии является то,
что погрешность на оси х относительно мала по отношению к погрешности на оси у
[31]. По этой причине стандартный раствор, используемый для калибровки, должен
быть изготовлен точно и должен иметь погрешность в пределах допуска [32]. С этой
точки зрения сертифицированные стандартные образцы предоставляются в твердом
или жидком виде, в определенной чистоте, с учетом наличия метрологической
12
Одноточечная калибровка может быть выполнена при обеспечении линейности или
использовании техники растворения изотопов с применением стандартных образцов, обогащенных
изотопами.
НАЦИОНАЛЬНАЯ СИСТЕМА АККРЕДИТАЦИИ РЕСПУБЛИКИ УЗБЕКИСТАН
O‘ZAK.R-12
Страница 34/60
Руководство по валидации и
Редакция: 01-01
верификации методов
Дата редакции: 29.03.2021
Дата изменение: 01.02.2022
прослеживаемости. Данные стандартные образцы растворяются в соответствующем
растворе и подготавливаются в виде первичного стандартного образца. В зависимости
от цели и объема исследования промежуточные рабочие растворы и смеси растворов
могут быть изготовлены из данного первичного раствора при использовании более
одного аналита. Лаборатория может считать покупку первоначальных или смешанных
стандартных растворов с определенной концентрацией более предпочтительной
версией [20]. Лаборатория оформляет детали изготовленного раствора и определяет
условия хранения, не влияющее на стабильность стандартного раствора, основываясь
на эксперимент или литературу. В литературе рассмотрен метод оценивания [33]
стабильности стандартных образцов через их сравнение с новыми стандартными
образцами, изготовленными статистическим способом. Определение рабочего
диапазона устройства и оценивание пригодности устройства для данной цели
исследуется концентрацией, не менее 10% ожидаемого диапазона концентрации. При
определении разрабатываемой степени испытания рекомендуется учитывать условия и
показатели нормативных документов, изданных для испытательной площади,
руководствующие принципы, и выбирать максимальное количество степеней. Если
отсутствуют такие руководства, количество точек измерения в этом диапазоне не
должны быть меньше 6 вместе с образцами. Выбранные концентрации должны быть
распределены равномерно по пределу диапазона. Для обеспечения достоверности
статистических расчетов количество повторений каждой концентрации должно быть не
менее двух.
Лаборатория должна определять методы, применяемые в образовании
калибровочной кривой, в добавлении стандартных образцов и других методах, в
литературе или на основе испытаний. Кроме того, метод добавления внутреннего
стандарта применяется и во внешней калибровке с целью измерения или уменьшения
частоты погрешностей в этапах устройства, и в методе калибровки с добавлением
стандартного образца. В некоторых методах инструментального анализа
рекомендуется изготовление раствора, выбранного по матрице, для калибровки.
Потому что некоторые составляющие матрицы имеют свойство увеличения или
уменьшения сигнала аналита. После применения всех факторов в отношении чистых
образцов, не состоящих из искомых элементов, полученный раствор применяется в
калибровке, для растворения стандартного раствора. Влияние статистически значимой
матрицы может быть представлено на основе t-критерия [34].
6.4.1.2 Определение рабочего диапазона метода
Для определения рабочего диапазона метода:
a) должны быть представлены образцы с известной концентрацией
(стандартный образец, соответствующий матрице или аналит разной концентрации) и
чистые образцы;
b) применяемый образец должен быть проанализирован с применением метода
полного измерения и должен быть измерен;
c) целевые границы рабочего диапазона должны быть охвачены образцами
разных концентраций;
d) устройство должно быть откалибровано с применением упомянутого метода
калибровки.
6-10 стандартных образцов с разными концентрациями или аналиты,
смешанный образец и чистый образец, распределенные по границам исследуемого
диапазона, измеряются минимум 2 раза.
НАЦИОНАЛЬНАЯ СИСТЕМА АККРЕДИТАЦИИ РЕСПУБЛИКИ УЗБЕКИСТАН
O‘ZAK.R-12
Страница 35/60
Руководство по валидации и
Редакция: 01-01
верификации методов
Дата редакции: 29.03.2021
Дата изменение: 01.02.2022
Точность и надежность достигается в степени концентрации рабочего диапазона
метода. Рабочий диапазон оценивается на основе данных. Если данные реальных
исследований и исследований точности охватывают соответствующий диапазон, и если
считается целесообразным оценивание на основе этих данных, не рекомендуется
проведение других исследований [5].
6.4.1.3 Оценивание рабочего диапазона метода и устройства
Визуальный осмотр. Первый этап оценки зависимости концентрации/степени
(𝑥) рабочего диапазона метода и устройства от результата (𝑦) измерения проводится
визуально, как показано на рис.4. Первоначальное оценивание взаимосвязи между
двумя переменными на данном графике проводится визуально. Значения, которые не
могут быть добавлены в регрессионный анализ, также оцениваются визуально. Если
зависимость между 𝑥 и 𝑦 не является линейной, то не требуются тесты статистической
линейности. Корреляция между концентрацией калибровочного эталона (ось 𝑥 ) и
ответным сигналом (откликом) устройства (ось 𝑦) определяется графиком калибровки,
как показано на рисунке 4. На данном рисунке приведен пример в виде графика
рабочего диапазона устройства. Рабочий диапазон метода может быть оценен через
корреляцию между ожидаемой концентрацией исследуемого образца (ось 𝑥 )
(стандартный образец, соответствующий матрице, или образец, с добавлением разных
концентраций аналита) и концентрацией, вычисленной (график калибровки) на основе
измеренной величины (ось 𝑦).
Измеренная концентрация – это величина, измеренная при помощи полного
метода для образца (для изготовления образца) и через применение калибрированного
образца, показанного в методе.
Отклик от
устройства
График калибровки
0,9
0,8
0,7
0,6
Наклон чувствительности
0,5
0,4
LOQ
0,3
0,2
диапазон измерения
LOD
линейный диапазон
0,1
Концентрация
0
0
0,5
1
1,5
2
2,5
3
Рисунок 4. График калибровки, составленный для определения рабочего
диапазона устройства и метода
3,5
НАЦИОНАЛЬНАЯ СИСТЕМА АККРЕДИТАЦИИ РЕСПУБЛИКИ УЗБЕКИСТАН
O‘ZAK.R-12
Страница 36/60
Руководство по валидации и
Редакция: 01-01
верификации методов
Дата редакции: 29.03.2021
Дата изменение: 01.02.2022
Нахождение подходящей математической модели. На втором этапе
определяется вид взаимосвязи, т.е. подходящая математическая модель (например,
обычно линейная или весовая регрессия, квадратная). Модель линейной регрессии
широко применяется. Если стандартное отклонение устройства по оси ординат
соответствует (пропорционально) концентрации, то применяется линейная регрессия.
Не рекомендуется ожидать, что взаимосвязь, создающая калибровочную кривую
данных ( 𝑥 и 𝑦 ), будет прямолинейной. В некоторых случаях могут встречаться
квадратичные, кубические и другие корреляции.
Проверка линейности. Третьим шагов является осуществление статистики
регрессии выбранной модели для определения корреляции. Линейная зависимость
между концентрацией и откликом линейной корреляции должна быть отмечена с
указанием остатка. Если случайное распределение остатков, определяемое в качестве
различия в результатах измерения, полученных функцией модели, и результатами,
соответствует нулю, то это говорит о линейности. Стабильная тенденция указывает на
нелинейность. Не является безопасным вывод значений, отклоняющихся от
калибровочной кривой, без оценки близкой к калибровке концентрации и без
технического обоснования. При оценке калибровочной кривой можно применить
критерий гармоничности Мандела [5, 35, 30].
Математическая модель должна помочь анализирующему лицу находить
точную, прозрачную и надежную функциональную взаимосвязь при калибровке и не
должна ограничивать возможности аналитического устройства.
Виды регрессий, анализ остатка и соответствующий график рассмотрены
подробно в графике [2] приложения 7 данной литературы. Коэффициент корреляции,
точка, пересекающая ось 𝑦, уравнение наклона регрессии и сумма квадратов остатков
представлены для оценки с помощью объективных данных и для составления
отчетности [2].
Определение рабочего диапазона устройства и составление калибровочной
кривой должны повторяться ежедневно, каждую неделю или в определенном периоде
после определения соответствующей функции калибровки. Это зависит от характера
метода измерения и от реакции устройства к одинаковому аналиту, концентрации в
течение одинакового времени.
Рабочий диапазон в методе валидации: Определяется
Рабочий диапазон в методе верификации: Элементы определяются для
методов определяющих следы, для некоторых аналитических методов с
изменяющимся диапазоном.
6.5 Устойчивость (надежность)
В исследованиях по валидации методов устойчивость и надежность
рассматриваются как взаимозаменяющиеся термины. В данном руководстве
используется термин устойчивости. Устойчивость – это оценка степени влияния
небольших, запланированных изменений на результат метода испытания. Если данное
влияние является статистически незначительным, то это показывает надежность метода
по данному параметру [1, 5].
Переменные – это факторы, которые проверяются и измеряются или
сортируются при проведении исследования. Они различаются изменением положения.
Переменные могут быть определены по качеству и количеству. Описание следующих
определений приводится ниже. Пример определения переменных приводится в
Таблице 9.
НАЦИОНАЛЬНАЯ СИСТЕМА АККРЕДИТАЦИИ РЕСПУБЛИКИ УЗБЕКИСТАН
O‘ZAK.R-12
Страница 37/60
Руководство по валидации и
Редакция: 01-01
верификации методов
Дата редакции: 29.03.2021
Дата изменение: 01.02.2022
Вид переменной
Пример
Определение качества – Они применяются при описании качества (пр.: цвет).
номинал
Определение качества - Дает возможность описать измеряемую величину
ординал
большим/маленьким или хорошим/плохим. Данная
переменная информирует о том, насколько качество
является хорошим или большим.
Количество – промежуток Дает
возможность
сортировать
измеренные
переменные по порядку и сравнивать величины и
различать их между собой
Количество – отношение
В добавок к свойствам переменных имеется нулевая
точка, поддающаяся определению, поэтому возможно
применение выражения в виде “значение 𝑋 превышает
𝑌 в два раза”.
Для определения степени влияния (устойчивости) переменных следует выбрать
соответствующий экспериментальный способ. Лучший экспериментальный план - это
тот, который обеспечивает наиболее значимые данные с наименьшими
экспериментальными усилиями. Хотя в исследованиях устойчивости возможны
различные подходы, наиболее часто используемые из них - это простой
экспериментальный план [36], экспериментальный план Плакетта-Берманна [37],
основанный
на
факторных
экспериментальных
планах,
и
вложенный
экспериментальный план, в котором есть ряд иерархических взаимодействий [36].
В простом плане эксперимента одновременно меняется только один параметр, а
другие независимые параметры сохраняются постоянно. Данный метод исследует
влияние измененного параметра на результат эксперимента [38]. Факторы могут быть
изучены по отдельности или совместно [39]. Рекомендуется проводить план
эксперимента с факторами при присутствии взаимовлияния между параметрами метода
и при существовании возможности оценить множество параметров одновременно,
однако применение данного плана требует статистических знаний и навыков. Если в
таких экспериментальных планах 𝐾 количество факторов имеет 𝐿 количество
переменных, то рекомендуется проводить эксперименты в количестве 𝐿𝐾 . К
экспериментальным проектам, не относящимся к планам Плакетт-Бермана и
добавочным экспериментальным схемам, относятся проект Тагучи, Бокс-Бенкен,
центральной композиции, латинской гиперкубы и др. Коммерческие программные
обеспечения могут быть применены в качестве приложений по проектированию. К ним
относятся Design-Expert, Fusion Pro, Minitab, Modde и другие. До проведения
исследований целесообразно изучить и определить изменения, которые могут повлиять
на метод.
Чтобы провести исследование, будет полезно провести исследование перед
анализом и выявить возможные изменения, которые влияют на метод. Примерами
возможных количественных и качественных изменений являются параметры метода (в
механических испытаниях; скорость усадки, скорость удлинения в инструментальном
анализе; состав подвижной фазы, температура колонки, другая колонка; разные партии,
производитель, время экстракции, растворитель для экстракции, чистота или
производитель растворители, скорость потока подвижной фазы) и условия
окружающей среды (например, лабораторная температура, влажность). Результаты
НАЦИОНАЛЬНАЯ СИСТЕМА АККРЕДИТАЦИИ РЕСПУБЛИКИ УЗБЕКИСТАН
O‘ZAK.R-12
Страница 38/60
Руководство по валидации и
Редакция: 01-01
верификации методов
Дата редакции: 29.03.2021
Дата изменение: 01.02.2022
исследования устойчивости могут быть представлены в виде утверждений,
приведенных ниже:
a) нужно осушить образец при (105 ± 2) °C;
b) скорость растяжения при механических испытаниях составляет (105 ± 2)
mm/min;
c) высота микрофона над поверхностью земли должна составлять (70 ± 10) cm;
d) приготовленный раствор хранится в холодильнике примерно 2 недели;
e) буферный раствор рН должен составлять 5,5 ± 0,1
Диапазон изменения (разрешенный предел) значительных параметров метода,
степень влияния которых определен в результате исследований, может быть указан в
отчете валидации и методологии тестирования/измерения.
Тесты на испытания обычно включают в себя следующую последовательность:
1. Определение факторов, которые должны быть проверены
Метод испытания, который должен быть оценен в ходе испытания на
устойчивость, исследуется во всех деталях, от стадии отбора проб до получения
результата, и определяются факторы (условия эксперимента / измерения, которые
могут повлиять на результат измерения). При проведении этого исследования можно
извлечь пользу из опыта, полученного при разработке метода, образцов для испытаний
на устойчивость, примененных в аналогичных экспериментах, или опубликованных
национальных / международных
научных
статей.
Факторы
могут
быть
количественными и качественными по своему характеру. Примером качественного
фактора является использование хроматографических колонок разных марок. Пример
количественных факторов приведен в таблице 10 [2].
Проверяемые факторы определяются в качестве “влияющих факторов”.
“Виртуальные факторы” определяются для статистической обоснованности плана
эксперимента. Виртуальные факторы не считаются настоящими. Они необходимы для
введения случайных ошибок. В Таблице 11 приведена зависимость между влияющими
факторам из экспериментального плана Плакетта-Берманна, виртуальными факторами
и количеством экспериментов [2]. Количество экспериментов, факторов может быть
увеличено с целью получения более надежных результатов.
Таблица 10.
Некоторые иллюстративно-количественные факторы
для экспериментов, проводимых методом атомно-абсорбционной спектрометрии
в графитной печи
1-переменная
2-переменная
Номинальное
Символ
Фактор
Наибольшее
Наименьшее
значение
знание(+1)
значение (-1)
A
Объем иньекции (µl)
30
10
20
Температура
B
2700
2600
2650
распыления (C)
C
Время применения (s)
40
10
25
Температура озоления
D
1100
700
900
(C)
E
Виртуальный фактор
F
Виртуальный фактор
G
Виртуальный фактор
НАЦИОНАЛЬНАЯ СИСТЕМА АККРЕДИТАЦИИ РЕСПУБЛИКИ УЗБЕКИСТАН
O‘ZAK.R-12
Страница 39/60
Руководство по валидации и
Редакция: 01-01
верификации методов
Дата редакции: 29.03.2021
Дата изменение: 01.02.2022
Таблица 11
Взаимосвязь между факторами, влияющими на план экспериментов ПлакеттБерманн, виртуальными факторами и количеством экспериментов
Количество
влияющих
факторов
3-4
5-8
9-12
13-16
17-20
Количество
виртуальных
факторов
4-3
6-3
6-3
6-3
6-3
План
Количество
эксперимента
последовательности
Плакетт-Бермана
испытания
Для фактора 7
8
Для фактора 11
12
Для фактора 15
16
Для фактора 19
20
Для фактора 23
24
2. Определение диапазона изменения определенных факторов
Перед определением уровней факторов в исследовании устойчивости наиболее
подходящие условия (количественные номинальные значения и качественные условия)
факторов определяются во время оптимизации метода. При определении объема и
интервалов исследования следует учитывать все количественные и качественные
факторы, влияющие на рассматриваемые результаты испытаний и измерений, а также
учитывать ситуации, которые могут возникнуть в лаборатории, при определении
рабочих интервалов.
При определении диапазона изменения количественных номинальных значений
обычно учитывается величина отклонения от номинального значения. Крайние
значения (переменные 1 и 2) выбираются симметрично по отношению к номинальным
значениям (например, если номинальная температура печи 100 °C, при этом диапазон
измерения составляет 97-103 °C). Если невозможно выбрать симметрический диапазон
работ, то 2 крайних значения могут мыть выбраны ассимметрично и выше
номинального значения (например, если номинальное значение температуры колонки
хроматографической печи с высокоэффективной жидкостью равно 30 °C, и если печь
не работает при температуре ниже 25 °C, интервал должен быть выбран как 25-40 °C).
Не определяется диапазон изменения виртуальных значений, а результаты будут
представлены в виде (+1) или (-1). Некоторые выбранные факторы и переменные
приведены в Таблице 10. Целесообразно применять (+1) для высоких значений и (-1)
для маленьких значений. Определение качественных характеристик не требует
применение переменных (+1) или (-1).
Выбор проекта эксперимента
Планом экспериментов, который чаще других применятся для проверки
устойчивости при валидации аналитических методов, считается план Плакетт-Бермана.
Особенностью данного эксперимента является то, что существует возможность
проверки 4𝑛 − 1 факторов при выполнении 4𝑛 измерений. Например, для оценки
надежности 7 факторов достаточно проведение 8 экспериментов. Для сведения к
минимуму проблем, возникающих из-за случайных ошибок, рекомендуется проведение
8 серий испытаний, каждое из которых включает в себя по 2 повторения. В
экспериментальном проекте Плакетта-Бермана формируются переменные для
последовательности испытаний 8, 12, 16 и 20 в первой строке плана, как и показано
Таблице 12. Другие строки формируются смещением предыдущей строки.
НАЦИОНАЛЬНАЯ СИСТЕМА АККРЕДИТАЦИИ РЕСПУБЛИКИ УЗБЕКИСТАН
O‘ZAK.R-12
Страница 40/60
Руководство по валидации и
Редакция: 01-01
верификации методов
Дата редакции: 29.03.2021
Дата изменение: 01.02.2022
Таблица 12.
Переменные в экспериментальном проекте Плакетт-Бермана.
Порядковый номер эскперимента
8
12
16
20
Первая строка проекта эскперимента
+++-+-++-+++---+++++-+-++--+--++--++++-+-+----++-
План эксперимента должен включать в себя верхние (+1) и нижние (-1) значения
в равном количестве для каждого фактора. Верхние и нижнее значение каждого
фактора должны быть равны между собой. Например, в Таблице 13 приведены 8
экспериментов с 7 факторами (4 активный, 3 виртуальных) на примере эксперимента
Плакетт-Берманна. Фактор А имеет 4 значений (+1) и 4 значений (-1). Точно также и
другие факторы включают в себя (+1) и (-1) в равном количестве. Например, значения
(+1) в факторе А (эксперименты 1, 4, 6 и 7) существует в отношении двух (+1)
(эксперименты 1 и 7) и двух (-1) значений (эксперименты 4 и 7) в факторе В.
Таблица 13.
План эксперимента Плакетт-Бермана (для 8 факторв с 7 экспериментами)
Обозначение факторов
Номер эксперимента
A
B
C
D
E
F
G
1
+1
+1
+1
-1
+1
-1
-1
2
-1
+1
+1
+1
-1
+1
-1
3
-1
-1
+1
+1
+1
-1
+1
4
+1
-1
-1
+1
+1
+1
-1
5
-1
+1
-1
-1
+1
+1
+1
6
+1
-1
+1
-1
-1
+1
+1
7
+1
+1
-1
+1
-1
-1
+1
8
-1
-1
-1
-1
-1
-1
-1
3. Проведение измерений
Измерения проводятся в условиях повторяемости и с применением всех этапов
обработки. Измерения проводятся не менее 2 раз для каждой комбинации эксперимента
и фактора. Если факторы A, B, C и D выбраны в качестве влияющих компонентов, то
факторы считаются E, F и G воображаемыми, и эксперименты проводятся, как показано
в Таблице 14. Количество влияющих компонентов и эксперимента может измениться
из одного эксперимента в другой. Например, в первом эксперименте данные атомноабсорбционного спектрометра составляли: объем инъекции (фактор А) 30 l (+1),
температура распыления (фактор В) 2700 °C (+1), время применения (фактор С) 40 s
(+1), температура применения (фактор D) 700 °C (-1). Т.к. факторы E, F и G являются
виртуальными, то они применяются для расчета влияния факторов. Другие
эксперименты тоже доводятся до конца, и записываются данные, полученные из 8
экспериментальных групп (например, сигналы устройства, поглощение света, разница
потенциалов).
НАЦИОНАЛЬНАЯ СИСТЕМА АККРЕДИТАЦИИ РЕСПУБЛИКИ УЗБЕКИСТАН
O‘ZAK.R-12
Страница 41/60
Руководство по валидации и
Редакция: 01-01
верификации методов
Дата редакции: 29.03.2021
Дата изменение: 01.02.2022
Таблица 14.
Результат измерения, полученный с применением (8 факторов с 7
экспериментами) плана эксперимента Плакетт-Берманна
Виртуальные
Результат
Влияющие факторы
Номер
факторы
измерения (𝒚𝒊 )
эксперимента
A
B
C
D
E
F
G
𝒚𝟏
1
+1
+1
+1
-1
+1
-1
-1
𝒚𝟐
2
-1
+1
+1
+1
-1
+1
-1
𝒚𝟑
3
-1
-1
+1
+1
+1
-1
+1
𝒚𝟒
4
+1
-1
-1
+1
+1
+1
-1
𝒚𝟓
5
-1
+1
-1
-1
+1
+1
+1
𝒚𝟔
6
+1
-1
+1
-1
-1
+1
+1
𝒚𝟕
7
+1
+1
-1
+1
-1
-1
+1
𝒚𝟖
8
-1
-1
-1
-1
-1
-1
-1
4. Расчет влияния факторов и оценка исследований устойчивости
Влияние факторов, прошедших через испытание на устойчивость, на результат
измерения меняется в зависимости от плана эксперимента. При этом определение
значения 𝐸𝑥 считается одним из самых распространенных методов. Если значение 𝐸𝑥
больше значения 𝐸𝑐𝑟𝑖𝑡 , то это указывает на то, что коэффициент значительно влияет на
результат измерения. Кроме тех, которые приведены в данном руководстве, имеются и
другие методы оценки влияния разных факторов.
𝑬𝒙 =
∑ 𝒚𝒊(+𝟏)−𝒚𝒊(−‰)
𝑵/𝟐
(𝑺𝑬)𝒆 = √
∑ 𝑬𝟐𝑵
𝒏𝑵
𝑬𝒄𝒓𝒊𝒕 = 𝒕𝒄𝒓𝒊𝒕 ∙ (𝑺𝑬)𝒆
здесь
𝑬𝒙
(28)
(29)
(30)
– значение влияния каждого фактора;
𝑬𝒄𝒓𝒊𝒕 – значение значительного влияющего фактора;
𝑵
– количество экспериментов (в примере в таблице 𝑵 = 𝟖);
𝑬𝑵
– значение влияния виртуальных факторов (E, F и G);
∑ 𝑬𝟐𝑵 = 𝑬𝟐𝑬 + 𝑬𝟐𝑭 + 𝑬𝟐𝑮
(𝐸𝑁 для факторв E, F и G);
(𝑺𝑬)𝒆 – стандартное отклонение фактора;
𝒏𝑵
– количество виртуальных факторов (𝑛𝑁 = 3)
𝒕𝒄𝒓𝒊𝒕 – двухстороннее 95% 𝑡 -распределение и определенная степень
свободы (степень свободы 𝑛𝑁 ).
Имеются разные способы вычисления стандартного отклонения (𝑆𝐸)𝑒 . Одним
из этих методов считается применение стандартного отклонения повторных измерений
номинальных значений в условиях промежуточной прецизионности. Он
рассчитывается по нижеследующей формуле:
НАЦИОНАЛЬНАЯ СИСТЕМА АККРЕДИТАЦИИ РЕСПУБЛИКИ УЗБЕКИСТАН
O‘ZAK.R-12
Страница 42/60
Руководство по валидации и
Редакция: 01-01
верификации методов
Дата редакции: 29.03.2021
Дата изменение: 01.02.2022
(𝑺𝑬)𝒆 = √
Здесь
𝒏
𝒔
𝟐𝒔𝟐
𝒏
(31)
– количество повторений;
– стандартное отклонение;
После определения факторов с высокой степенью влияния из
экспериментальных параметров ((𝐸𝑥 > 𝐸𝑐𝑟𝑖𝑡 ), объяснения и комментарии по данным
факторам добавляются к экспериментальному порядку. Могут быть заключены выводы
при оценке результатов исследования устойчивости. После определения эффективных
факторов по статистике и/или по эксперименту сокращается диапазон измерения
данного фактора, и он повторно проверяется.
Устойчивость в валидации метода: Определяется
Устойчивость в верификации метода: следует определять, если имеется
такое требование в отчетах валидации или в самом методе измерения.
7. Эксплуатационные параметры для качественных методов.
Качественным методам считается анализ, состоящий из обозначения результата
прямым или косвенным определением наличия или отсутствия аналита в образце
определенного количества. В методах качественной характеристики результаты
определяются как положительные и отрицательные или в виде «да/нет». Это такие
методы, при которых предельные тесты сравниваются с предельными значениями и
измерениями, и предоставляется информация о молекулярной структуре или
идентификации видов [41]. Также данные методы могут быть применены в качестве
тестов скринов химических анализов, когда количественные методы оказываются
дорогостоящими. Таким образом, расходы на анализ могут быть сокращены
сравнением с допустимым пределом с разрешенной скоростью. Например, в
допинговых тестах сначала определяется наличие запрещенного вещества, затем его
количество. Точно также после изучения остатков антибиотиков в продуктах
животного происхождения методом «имеется в составе/отсутствует в составе» в целях
скрининга, определяется количество после положительного результата. Не существует
единого руководства, охватывающего все экспериментальны сферы, несмотря на
наличие разной литературы, написанной разными исследователями о валидации
качественных методов и об эффективности критериев [42]. Статистические методы и
термины, используемые для объяснения результатов методов данного вида, отличаются
от количественных методов. Селективность определяется как в количественных
методах. Однако термины «погрешность измерения», «точность измерения» и
«неопределенность измерения» не применяются в качественных методах [41].
Качественные методы минимально включает в себя 4 шага по плану
эксперимента при процессе валидации [43]. Критерий эффективности на каждом этапе
вычисляется исходя из результатов, полученных с одинакового источника данных.
Данные шаги осуществляются в последовательности, указанной на рис. 5 [2].
1. Первичные исследования, полученные с применением положительных и
отрицательных образцов для определения диапазона концентрации.
2. Ложно-положительный показатель (False Positive Rate – FPR), показатель
ложно-отрицательных результатов (False Negative Rate – FNR), степень
НАЦИОНАЛЬНАЯ СИСТЕМА АККРЕДИТАЦИИ РЕСПУБЛИКИ УЗБЕКИСТАН
O‘ZAK.R-12
Страница 43/60
Руководство по валидации и
Редакция: 01-01
верификации методов
Дата редакции: 29.03.2021
Дата изменение: 01.02.2022
чувствительности, определенный с применением положительных и отрицательных
образцов (Sensitivity Rate – SNR), показатель селективности (Selectivity Rate – SLR),
степень устойчивости (Reliability Rate – RLR), сфера устойчивости (Unreliability
Region – UR), предел определения (Limit of Detection – LOD), соответствие
повторяемости
(Accordance – ACC), определение значения промежуточной
прецизионности (Concordance – CON);
3. Оценка селективности с применением положительных и отрицательных
образцов, в которых участвуют потенциальные помехи;
4. Проверка устойчивости с положительными образцами в разных условиях
испытания.
1-ШАГ
(анализ с применением положительных
и отрцательных образцов)
изучение до испытаний (определяется
диапазон концентрации)
2-ШАГ
(анализ с применением положительных
и отрцательных образцов)
Определяются показатели ложной
положительности, показатели ложной
отрицательности, степень
чувствительности, степень устойчивости,
сфера устойчивости, предел определения,
соответствие повторяемости, значения
промежуточной прецизионности
3-ШАГ
(положительные и отрицательные
примеры с препятствующими
веществами)
Селективность (дополнительная работа с
препятствующими веществами)
4-ШАГ
(с положительными образцами в
разных условиях испытаний)
Устойчивость
соответствие определенным
требованиям
Рисунок 5. Этапы валидации в анализе
качественной характеристики [43]
НАЦИОНАЛЬНАЯ СИСТЕМА АККРЕДИТАЦИИ РЕСПУБЛИКИ УЗБЕКИСТАН
O‘ZAK.R-12
Страница 44/60
Руководство по валидации и
Редакция: 01-01
верификации методов
Дата редакции: 29.03.2021
Дата изменение: 01.02.2022
7.1
Первичные исследования (изучение до испытаний)
Исследования до испытания проводятся с целью определения диапазона
концентрации для получения хорошего распределения и для планирования следующего
шага [43]. В предварительном испытании на 6-рисунке используется один
отрицательный образец и 5 положительных образцов с разными степенями, равномерно
распределенных по диапазону концентрации. При определении концентрации
учитываются границы, обозначенные в законодательстве и LOD, данный в
коммерческом предложении производителя. Образец, содержащий аналит,
используется в отсутствии стандартного образца или в случаях, когда невозможно
применение стандартного образца (RM). Положительные и отрицательные образцы во
всех концентрациях анализируются 10 повторениями (ГОСТ ISO 5725-1) в условиях
повторяемости [43]. Для обеспечения условия независимости исследования
рекомендуется анализировать образец случайно и не должна иметься информация о
концентрации аналитического образца.
Изучение до испытания
Первая аналитическая партия
5 положительных образцов с
разными степенями
+1 холостой образец
Независимые повторы
Рисунок 6. Планирование опыта изучения до испытания [43].
7.2 Показатели, предел обнаружения, зона надежности и соответствие
7.2.1 Параметры
(ложно-положительный,
чувствительность, селективность, устойчивость)
ложно-отрицательный,
Перекрестные таблицы, кривая рабочих характеристик или теорема Байеса
также могут использоваться для определения соотношений в качественном анализе
[42]. Поскольку кросс-таблица применима для анализа различных принципов, ее
использование более предпочтительно [43]. Перекрестные таблицы 22 (таблицы
непредвиденных обстоятельств), показанные в таблице 15, обычно используются для
определения упомянутых критериев эффективности. Коэффициенты рассчитываются
путем сравнения их с эталонным методом или эталонным значением, которое, как
считается, дает истинное значение. Таким образом, с помощью кросс-таблиц можно
рассчитать 5 эксплуатационных параметров, а именно FPR, FNR, SNR, SLR и RLR [42].
Одна из ключевых особенностей подхода с использованием кросс-таблиц
заключается в том, что он дает обзор эффективности качественных методов. Однако он
не дает информации о вероятности ошибки для каждой выборки. Предполагается, что
стандартные выборки имеют такое же статистическое поведение, что и образцы,
использованные для создания кросс-таблицы. Поэтому очень важно общее количество
образцов, использованных для создания таблицы.
НАЦИОНАЛЬНАЯ СИСТЕМА АККРЕДИТАЦИИ РЕСПУБЛИКИ УЗБЕКИСТАН
O‘ZAK.R-12
Страница 45/60
Руководство по валидации и
Редакция: 01-01
верификации методов
Дата редакции: 29.03.2021
Дата изменение: 01.02.2022
Следует отметить, что при валидации методов, используемых для скрининга, все
образцы должны быть проанализированы с использованием как количественных
методов, так и методов подтверждения (качественных или количественных ) [42].
Таблица 15.
Пересекающаяся таблица в виде 22
Эталонное значение
(Ожидаемое значение)
Отрицательно
Положительно
Сумма
Наблюдаемое значение
Отрицательно Положительно
TN
FP
FN
TP
𝑛𝑁,𝑜𝑏𝑠
𝑛𝑃,𝑜𝑏𝑠
Сумма
𝑛𝑁,𝑎
𝑛𝑃,𝑎
𝑛
TN = количество действительно отрицательных результатов
TP = количество действительно положительных результатов
FN = количество ложно-отрицательных результатов
FP = количество ложно-положительных результатов
𝑛𝑁,𝑜𝑏𝑠 = сумма наблюдаемых отрицательных результатов
𝑛𝑃,𝑜𝑏𝑠 = сумма наблюдаемых положительных результатов
𝑛𝑁,𝑎 = сумма действительно отрицательных результатов
𝑛𝑃,𝑎 = сумма действительно положительных результатов
Для исследования положительных и отрицательных образцов, состоящих из
разных концентраций от 5 до 10 аналитов в каждой партии вносятся до 10 повторных
измерений. Работа осуществляется в 3 разных партиях (n30). Считается
целесообразным случайная подготовка и анализ образцов с целью обеспечения
независимости измерений. Среди выборок должны быть и свободные выборки [43].
Исследование АСС должно соответствовать условиям повторяемости, а анализ
CON должен соответствовать условиям промежуточной прецизионности (разные
аналитические партии, разные аналитики, устройства и химические вещества и др.)
[43].
Показатели, ненадежная зона, предел определения, соответствие повторяемости и
соответствие промежуточной прецизионности
Аналитическая партия 2.1
1 исполнение
(анализирующие устройства и/или время)
Аналитическая партия 2.2
2 исполнение
(анализирующие устройства и/или
время)
Аналитическая партия
2.3
3 исполнение
(анализирующие
устройства и/или время)
Независимые
повторения
10 положительных разных степеней + холостой
10 положительных разных степеней + холостой
10 положительных разных степеней + холостой
Рисунок 7. Показатели, ненадежная зона, предел определения,
экспериментальный план повторяемости и промежуточной прецизионности [43]
НАЦИОНАЛЬНАЯ СИСТЕМА АККРЕДИТАЦИИ РЕСПУБЛИКИ УЗБЕКИСТАН
O‘ZAK.R-12
Страница 46/60
Руководство по валидации и
Редакция: 01-01
верификации методов
Дата редакции: 29.03.2021
Дата изменение: 01.02.2022
Ложно положительный показатель (FPR) – это вероятность положительности
результата в случае отсутствия аналита в образце. Он может быть определен в
отношении суммы 𝑛𝑁,𝑎 действительно отрицательных (TN) значений, полученных при
подтверждении отрицательности референтного метода или при том, когда аналит,
ложно-положительные результаты (FN) и ложно-отрицательные результаты (FP) не
участвовали в образце. Ложно-положительный показатель не зависит от концентрации,
этот показатель проявляется при отсутствии аналита.
Однако разные препятствующие вещества или препятствие разных
концентраций одного вещества могут привести к разнозначным ложно-положительным
показателям. По этой причине этот фактор должен быть учтен при проектировании
эксперимента [41].
𝑭𝑷𝑹𝒌 (%) =
здесь
𝑭𝑷𝒌
𝑭𝑷𝒌 +𝑻𝑵𝒌
× 𝟏𝟎𝟎
(32)
FPR – ложно-положительный показатель;
FP – количество ложно-положительных результатов;
TN – количество действительно-отрицательных результатов;
k
– выражает степень каждой концентрации.
Ложно отрицательный показатель (FNR) – это вероятность получения
отрицательного результата несмотря на наличие определяемого аналита. Данный
показатель включает в себя количество действительно положительных результатов и
может быть определен в отношении 𝑛𝑃,𝑎 суммы действительно положительных
результатов (ТР), полученных при подтверждении положительности референтного
метода или при участии аналита, ложно-отрицательных результатов (FN), ложноположительных (FР) результатов в образце [41].
𝑭𝑵𝑹𝒌 (%) =
здесь
𝑭𝑵𝒌
𝑭𝑵𝒌 +𝑻𝑷𝒌
× 𝟏𝟎𝟎
(33)
FNR – ложно-отрицательный показатель;
FN – количество ложно-отрицательных результатов;
TP
– количество действительно положительных результатов;
k
– степень каждой концентрации.
Показатель относительной селективности (действительно отрицательный
показатель) (SLR) – это степень получения отрицательного результата в результате
анализа, проведенного на образцах без аналита в испытаниях с качественной
характеристикой [41]. В некоторых источниках это может называться относительной
особенностью.
Данный показатель определяется отношением количества действительно
отрицательных результатов (TN) к сумме 𝑛𝑁,𝑎 действительно отрицательных
результатов (TN) и действительно положительных результатов, полученных при
использовании метода валидации (FP) [41, 44].
𝑺𝑳𝑹𝒌 (%) =
𝑻𝑵𝒌
𝑻𝑵𝒌 +𝑭𝑷𝒌
× 𝟏𝟎𝟎 = 𝟏𝟎𝟎 − 𝑭𝑷𝑹
здесь
SLR – выражает показатель селективности.
(34)
НАЦИОНАЛЬНАЯ СИСТЕМА АККРЕДИТАЦИИ РЕСПУБЛИКИ УЗБЕКИСТАН
O‘ZAK.R-12
Страница 47/60
Руководство по валидации и
Редакция: 01-01
верификации методов
Дата редакции: 29.03.2021
Дата изменение: 01.02.2022
Показатель степени чувствительности (действительно положительный
показатель) (SNR) – это степень получения положительного результата в результате
анализа на образцах, включающих в себя аналит в качественной характеристике [41].
Данный показатель вычисляется отношением действительно положительных
результатов (ТР) к сумме 𝑛𝑁,𝑎 действительно положительных результатов (ТР) и
ложно-отрицательных результатов (FN).
𝑺𝑵𝑹𝒌 (%) =
𝑻𝑷𝒌
𝑻𝑷𝒌 +𝑭𝑵𝒌
× 𝟏𝟎𝟎 = 𝟏𝟎𝟎 − 𝑭𝑵𝑹
(35)
Здесь SNR – показатель чувствительности.
Относительная устойчивость (эффективность / точность) (RLR) – это
показатель получения правильного испытания. Данный показатель вычисляется
отношением суммы действительно отрицательных (TN) и действительно
положительных (ТР) результатов исследования к общему количеству ( 𝒏 = 𝒏𝑷,𝒂 +
𝒏𝑵,𝒂 = 𝒏𝑷,𝒐𝒃𝒔 + 𝒏𝑵,𝒐𝒃𝒔 ) результатов[44].
𝑹𝑳𝑹𝒌 =
𝑻𝑷𝒌 +𝑻𝑵𝒌
𝑻𝑷𝒌 +𝑻𝑵𝒌 +𝑭𝑷𝒌 +𝑭𝑵𝒌
(36)
Проверка соответствия
Следует оценить соответствие рассортированных результатов и определить
целесообразность разницы между ожидаемыми результатами (результаты, полученные
референтным методом и методом проведенных исследований по валидации). В данном
случае возможно применение критерия квадрата МакНемара или критерия
коэффициента Каппы Коэнна. Для оценивания более подходит тест Каппы [45].
Критерий Х в квадрате МакНемар – считается формулой (37). Если
вычисленное значение Х в квадрате (𝜒 2 ) при 5% степени значимости меньше 3,84, то
нет значительной разницы между ожидаемым и наблюдаемым значением результатов
(результаты, полученные референтным способом, и метом исследований при
валидации). Если данный критерий больше, эталонные значения и ожидаемые значения
разнятся значительно при 5% степени значимости [45].
𝝌𝟐 =
(|𝑭𝑵−𝑭𝑷|−𝟏)𝟐
𝑭𝑵+𝑭𝑷
(37)
Тест Каппы – коэффициент Коэна Каппы вычисляется формулой (38), и
соответствие оценивается на основе полученного значения. При расчетах используется
наблюдаемый консенсус (𝑝0 ) и показатель ожидаемого консенсуса (𝑝𝑒 ) [45].
𝑹𝑳𝑹𝒌 = 𝒑𝟎 =
𝒑𝒆 =
𝑻𝑷𝒌 +𝑻𝑵𝒌
𝑻𝑷𝒌 +𝑻𝑵𝒌 +𝑭𝑷𝒌 +𝑭𝑵𝒌
(𝒏𝑷,𝒂 ×𝒏𝑷,𝒐𝒃𝒔)+(𝒏𝑵,𝒂 ×𝒏𝑵,𝒐𝒃𝒔)
(𝑻𝑵+𝑭𝑷+𝑭𝑵+𝑻𝑷)𝟐
(38)
(39)
НАЦИОНАЛЬНАЯ СИСТЕМА АККРЕДИТАЦИИ РЕСПУБЛИКИ УЗБЕКИСТАН
O‘ZAK.R-12
Страница 48/60
Руководство по валидации и
Редакция: 01-01
верификации методов
Дата редакции: 29.03.2021
Дата изменение: 01.02.2022
𝜿=
𝒑𝟎 −𝒑𝒆
здесь,
𝒑𝟎 = 𝑹𝑳𝑹𝒌
𝒑𝒆
Коэффициент Каппы,
последовательности
𝜅 ≤ 0,20
0,21 ≤ 𝜅 ≤ 0,40
0,41 ≤ 𝜅 ≤ 0,60
0,61 ≤ 𝜅 ≤ 0,80
𝜅 > 0.80
(40)
𝟏−𝒑𝒆
– наблюдаемый консенсус, устойчивость
– выражает ожадемый консенсус.
выражающий
результат,
оценивается
в
следующей
слабое соответствие
посредственное соответствие
среднее соответствие
хорошее соответствие
соответствие высокой степени
Примеры по определению и оценка параметров (ложноположительные,
ложноотрицательные, чувствительность, селективность), оцениваемых при валидации
качественных методов (если применимо для верификации методов) в программе MS
Excel на основе материалов NMKL, размещены на официальном сайте Центра вместе с
этим руководством.
7.2.2 Предел обнаружения (LOD) и ненадежная зона (UR)
Предел обнаружения для анализов качественной характеристики – это
наименьшее количество или концентрация в образце, которые могут быть обнаружены.
Предел обнаружения качественных характеристик не может быть определен
применением стандартного отклонения холостых образцов. При одновременных
расчетах не учитывается вероятность ошибок в виде 𝛼 и 𝛽. Это та концентрация, при
которой погрешности 𝛽 типа или ложная отрицательность равны 5% [42].
Эксплуатационные параметры в качественной характеристике считаются пределом
получения инструментального отклика. В методах качественной характеристики, где
измеряется сенсорная реакция, это относится к степени концентрации, выделяемой с
5% вероятностной ошибкой. Если определяется наивысший разрешенный предел,
предельная концентрация будет связана с коэффициентом чувствительности, и при
этом коэффициент чувствительности соответствует 95%, погрешность 𝛽 типа
соответствует 5% [42].
Для определения предела обнаружения составляется кривая эксплуатационных
(РСС) параметров, как показано на рисунке 8. Эта кривая представляет собой
сигмоидальную кривую, построенную между процентом положительных результатов
(ответа) на каждом уровне концентрации и уровнем концентрации и оцененную с
помощью нелинейной регрессии. На основе данной кривой можно вычислить
ненадежную зону, ложно-положительный показатель, ложно-отрицательный
показатель, чувствительность и селективность [42].
НАЦИОНАЛЬНАЯ СИСТЕМА АККРЕДИТАЦИИ РЕСПУБЛИКИ УЗБЕКИСТАН
O‘ZAK.R-12
Страница 49/60
Руководство по валидации и
Редакция: 01-01
верификации методов
Дата редакции: 29.03.2021
Дата изменение: 01.02.2022
проценты
положительных
результатов, %
120
100
80
60
40
20
0
0
20
40
60
80
100
120
140
160
180
концентрация mg/L
100
проценты положительных
результатов, %
Рисунок 8a.
85
80
5
0
95
90
75
70
65
60
55
50
45
40
35
30
25
20
15
10
0
5
10
15
20
25
xl
30
35
40
45
50
55
60
65
70
75
80
85
90
95
100 105 110 115 120 125 130 135 140 145 150 155 160
концентрация mg/L
xu=LOD
Рисунок 8b.
Концентрация
C µg/L
160
140
120
100
80
60
50
40
20
10
N
10
10
10
10
10
10
10
10
10
10
Положительный Отрицательный
результат
результат
10
0
10
0
9
1
8
2
6
4
3
7
2
8
1
9
0
10
0
10
P(i)(%)
100
100
90
80
60
30
20
10
0
0
Рисунок 8. Кривая срабатывания предела обнаружения и рабочих характеристик
Идеальное состояние кривой эксплуатационных параметров показано на
рисунке 9а, отношение TN и TP равняется 100%, а отношение FP, FN равняется 0%.
НАЦИОНАЛЬНАЯ СИСТЕМА АККРЕДИТАЦИИ РЕСПУБЛИКИ УЗБЕКИСТАН
O‘ZAK.R-12
Страница 50/60
Руководство по валидации и
Редакция: 01-01
верификации методов
Дата редакции: 29.03.2021
Дата изменение: 01.02.2022
Однако этот рисунок не получен из экспериментальных исследований [44], на практике
кривая образуется, как на рисунке 9b.
Рисунок-9а. Идеальное состояние кривой эксплуатационных параметров
ненадежная зона (UR)
Рисунок 9b. Кривая эксплуатационных параметров: форма кривой,
полученной на экспериментальной основе [44]
Еще одним пределом обнаружения, применяемым при методах качественной
характеристики, является LOD50, 50% результатов при параллельных измерениях
являются положительными и отрицательными. Метод Сперман-Карбера считается
одним из рекомендованных методов при определении LOD50. Значение LOD50 можно
определить следующей формулой [45]:
𝑳𝑶𝑫𝟓𝟎 = 𝒆𝒎
𝒎 = ∑𝒌−𝟏
𝒊=𝟏 𝒑(𝒊) + ((𝒑(𝒊 + 𝟏) − 𝒑(𝒊))(𝒙(𝒊) + 𝒙(𝒊 + 𝟏))/𝟐
здесь,
(41)
(42)
НАЦИОНАЛЬНАЯ СИСТЕМА АККРЕДИТАЦИИ РЕСПУБЛИКИ УЗБЕКИСТАН
O‘ZAK.R-12
Страница 51/60
Руководство по валидации и
Редакция: 01-01
верификации методов
Дата редакции: 29.03.2021
Дата изменение: 01.02.2022
𝒌
– номер концентрации;
𝒑(𝒊) – положительный коэффициент для каждой концентрации 𝑖 (𝑖 = 1, 2, 3) –
точность во всех степенях.
𝒙(𝒊) – натуральный логарифм 𝑙𝑛 𝐶𝑖 концентрации (𝐶).
Пример по определению 𝐿𝑂𝐷50 в MS Excel на основе материалов NMKL
определения, который оценивается при валидации качественных методов (также
для случаев, когда применимо при верификации методов), размещен на
официальном сайте Центра вместе с этими руководствами.
Ненадежная зона (UR)
Неточность в количественном анализе – это количественное значение, связанное
с диапазоном, в котором можно найти измерение с определенной вероятностью.
Однако в методах качественного анализа существуют бинарные ответы да/нет. По
данной причине неопределенность описывается не как численное значение, а как
ненадежная зона (UR), выраженная зоной неверной вероятности. Данная зона
ограничивается пределами высшей и нижней концентрации. В данном случае
качественный анализ может указывать на неправильность метода, а ненадежная зона
может оказаться между 𝑥𝑢 и 𝑥𝑙 .
7.2.3 Соответствие повторяемости и соответствие промежуточной
прецизионности
Соответствие повторяемости (АСС) вмещает в себя информацию, полученную в
анализе качественной характеристики в условиях повторяемости. Это постепенное
увеличение одного результата, при этом два одинаковых материала испытания в
каждой партии анализируется в одной лаборатории в условиях повторяемости [43].
АСС вычисляется по следующей формуле:
𝑨𝑪𝑪 =
Здесь
1. 𝑛
2. 𝑟
–
–
[𝒓(𝒓 − 𝟏) + (𝒏 − 𝒓)(𝒏 − 𝒓 − 𝟏)]
𝒏(𝒏 − 𝟏)
общий результат в каждой аналитической партии;
количество положительных результатов в каждой партии
Договоренность промежуточной прецизионности (CON) – данные, полученные
методом качественной характеристики в условиях промежуточной прецизионности.
Данный показатель определяется в разных лабораториях (с помощью совместных работ
в условиях воспроизводимости) или в одной и той же лаборатории (с помощью работ,
проводимых в условиях промежуточной прецизионности с химическими веществами
из разных партий) на одном и том же изучаемом материале одного и того же результата.
CON рассчитывается через среднее значение разных данных АСС, проведенных в
одной лаборатории для каждой степени исследования [43].
В нижней формуле приведен метод определения среднего значения на основе
результатов, полученных в плановых экспериментальных исследованиях, проведенных
в трех партиях.
НАЦИОНАЛЬНАЯ СИСТЕМА АККРЕДИТАЦИИ РЕСПУБЛИКИ УЗБЕКИСТАН
O‘ZAK.R-12
Страница 52/60
Руководство по валидации и
Редакция: 01-01
верификации методов
Дата редакции: 29.03.2021
Дата изменение: 01.02.2022
𝑪𝑶𝑵 =
𝑨𝑪𝑪𝟏.𝒑𝒂𝒓𝒕 +𝑨𝑪𝑪𝟐.𝒑𝒂𝒓𝒕 +𝑨𝑪𝑪𝟑.𝒑𝒂𝒓𝒕
𝟑
(44)
Повторяемость (АСС) и промежуточная прецизионность (CON) не дает
информацию о том, насколько результат измерения близок к настоящему значению.
Однако данный параметр относится к точности, т.е. к надежности. Рекомендуется
сохранить значение RLR ближе к 1 во всем диапазоне концентрации, при котором
используется метод. Если значение больше 0,8, то обеспечивается адекватная
стандартизация для данной концентрации в методе.
На значения ACC и CON влияет количество повторений. С их помощью могут
быть получены разные значения в зависимости от концентрации аналита для холостых
и положительных образцов [43, 44].
7.2.4 Оценка селективности при наличии потенциальных вмешательств
Рекомендуется при валидации исследовать влияние препятствующих веществ,
определенных в соответствии с принципом измерения аналитического метода [43].
Положительные и отрицательные образцы, в которых имеются выбранные для
исследований вещества, должны анализироваться минимально 10 повторениями.
Целесообразно добавлять препятствующие вещества в степени, достаточной для
изменения метода определения аналита и в высоких концентрациях, встречающихся в
исследуемой матрице [43]. Для исследования холостых и обогащенных образцов
ожидаемым аналитом следует его изготовить в соответствии с условиями, где можно
осуществить 10 холостых повторений. Степень аналитов должна быть корректирована
с учетом возможности нахождения данной степени 100% надежностью (RLR),
определенной прежними валидациями. Рекомендуется повторная обработка образцов в
случайном порядке в условиях повторяемости с добавлением препятствующих веществ
и к холостому образцу, и к образцу с определяемым аналитом. Степень влияния
препятствия можно определять на уровне показателей ложных результатов на уровне
RLR. В зависимости от количества повторяемости максимальное отклонение RLR
может быть от 5% до 10%. План эксперимента по исследованиям селективности описан
на 10-рисунке.
Селективность (интерферентное вещество)
3-аналитическая партия
Интерферентное
вещество+холостой
образец
Интерферентное
вещества+аналит
Независимые
повторения
Рисунок 10. Схема эксперимента исследования селективности
НАЦИОНАЛЬНАЯ СИСТЕМА АККРЕДИТАЦИИ РЕСПУБЛИКИ УЗБЕКИСТАН
O‘ZAK.R-12
Страница 53/60
Руководство по валидации и
Редакция: 01-01
верификации методов
Дата редакции: 29.03.2021
Дата изменение: 01.02.2022
7.2.5 Проверка устойчивости
Несмотря на то, что в проверка устойчивости не является обязательным
условием в методах качественной характеристики, исследование устойчивости дает
возможность оценить малые отклонения в экспериментальных условиях проверки
устойчивости. Для проведения экспериментов рекомендуется применять
экспериментальный план, состоящий из двух факторов и из двух степеней.
Концентрация аналита в исследуемом образце должна обеспечить 100% RLR. Следует
анализировать образцы в условиях повторяемости и в случайном порядке.
Максимальное разрешенное отклонение RLR составляет от 5% до 10% в зависимости
от количества повторений, выполненных при оценке результатов. Экспериментальная
схема исследования устойчивости приводится на рисунке 11.
Устойчивость
4-аналитическая партия
1-фактор
1-степень
2-фактор
1-степень
1-фактор
2-степень
2-фактор
1-степень
2-фактор
2-степень
2-фактор
2-степень
Рисунок 11. План эксперимента по проверке устойчивости.
7.3 Валидация и верификация субъективных методов
По стандарту O‘z DSt ISO/IEC 17025:2019 все технические процедуры,
применяемые объектом, должны быть полностью валидированы и верифицированы.
Данное требование применяется не только к аналитическим методам, но и по
отношению к результатам, основанных на разъясняющих решениях или на степени
субъективности (пропись, огнестрельное оружие, анализ звука в лаборатории судебной
экспертизы, микроскопическая идентификация, не разрушающий контроль методы,
методы механических испытаний и т.к.). Метод субъективного испытания – это метод,
в котором имеет значение опыт и экспертиза исследователя(ей) или тестировщика(ов),
независимо от соответствия образцов или предметов испытания определенным
критериям. Оценка основывается на данные о качестве и на опыте персонала в области
разъяснения информации. Валидация таких методов гораздо интереснее и носит менее
запретительный характер, чем при аналитических измерениях [1].
Валидация параметров вроде линейности или предела обнаружения не подходит
для субъективных испытаний. В таких методах могут быть применены
эксплуатационные параметры вроде точности и правильности, и они могут быть
рассмотрены.
Параметры, которые должны быть рассмотрены это:
•
повторяемость / воспроизводимость;
•
Вероятность определения и/или вероятностная частота ошибок [1].
НАЦИОНАЛЬНАЯ СИСТЕМА АККРЕДИТАЦИИ РЕСПУБЛИКИ УЗБЕКИСТАН
O‘ZAK.R-12
Страница 54/60
Руководство по валидации и
Редакция: 01-01
верификации методов
Дата редакции: 29.03.2021
Дата изменение: 01.02.2022
Могут быть уместны следующие меры смягчения или контроля:
•
критический анализ (или риск);
•
совместные упражнения вроде межлабораторных сличений
сравнений внутри лабораторий;
•
качественный контроль;
•
степень квалификации привлеченных сотрудников;
•
степень годности метода испытания.
или
Могут быть рассмотрены следующие вопросы:
Был ли метод проверен в настоящих условиях вида деятельности (не только на
объекте)? Могут ли частота точности и погрешностей оценены надежно?
7.3.1 Параметры валидации
7.3.1.1 Повторяемость / воспроизводимость
Методы субъективного испытания могут быть признаны правильными, если
исследователь или проверяющее лицо получает повторные правильные результаты в
положительных или отрицательных условиях. Повторяемость может основываться на
следующие доказательства:
- степень договоренности (степень надежности между исследователями или
проверяющими лицами) между двумя разными исследователями и тестировщиками,
оценившими эффективность определенного метода;
- степень договоренности одного исследователя или проверяющего лица,
оценившего одну эффективность в разное время (степень надежности между
исследователями или проверяющими лицами).
- другие виды надежности, которые должны быть рассмотрены, включают в
себя (параллельные формы) внутренний состав испытания (внутреннюю надежность),
также, равенство в соответствующей оценке испытаний [1].
7.3.1.2. Вероятность определения и/или потенциальная частота
погрешности
При валидации или верификации методов исследования субъективного
контроля должны быть рассмотрены вероятность определения (ВО, англ. POD) и
потенциальная частота погрешности. При валидации качественных методов
идентификации наряду с вероятностью определения и потенциальной частотой
погрешности идентифицируются еще и чувствительность, и селективность как
качественный показатель эффективности. ВО и потенциальная частота погрешности
выражается в процентах. Вероятность определения – это вероятность, что методология
испытания правильно определит измеряемую величину. Эмпирическое значение
вероятности определения для новых ситуаций не всегда действительно по причине
нехватки времени, образцов испытания и других ограниченных ресурсов. Если данные
ограничены, если нет возможности учитывать все факторы и источники переменных,
физические модели могут замещать эмпирическое определение в количественном
выражении ВО. Статистические методы могут быть применены при определении и
количественном обозначении источников переменных и системных ошибок, не
учтенных в физической модели. Комбинация физических моделей, имеющих
НАЦИОНАЛЬНАЯ СИСТЕМА АККРЕДИТАЦИИ РЕСПУБЛИКИ УЗБЕКИСТАН
O‘ZAK.R-12
Страница 55/60
Руководство по валидации и
Редакция: 01-01
верификации методов
Дата редакции: 29.03.2021
Дата изменение: 01.02.2022
эмпирические корректировки, дает возможность создать методологию, пригодную для
работы. В большинстве случаев потенциальная частота погрешности, получаемой
участием в программе проверки квалификации, называется и “степенью надежности” в
проверке гипотез, и степенью статистической значимости результатов испытания. У
погрешности нет единого определения. Это может быть и ложно-положительным
показателем тоже. Данный показатель определяется отношением процента ложных
положительных к сумме действительно положительных и ложно-положительных.
Потенциальная частота погрешности может быть произвольным числом разных
вероятностей, отличающихся даже внутри одного образца [1].
7.3.2 Меры контроля
7.3.2.1 Критический анализ (анализ риска)
Должны быть проведены критические анализы (или анализ риска). Данный
анализ включает в себя идентификацию вероятных источников погрешностей и
вариаций процесса. После того как источники определены, должны быть оценены их
влияние на источники. Оцениваются вероятность определения (ВО), вероятность
возникновения проблемы (ВВП), весомость последствий (ВП). Рассчитывается
критический параметр: К=ВО х ВВП х ВП. Данный параметр выражает критичность
каждого потенциального источника несоответствия числовым показателем. Для
снижения критического значения (К) до разрешенного уровня улучшением
определения проблемы (снижением фактора ВО) и/или снижением вероятности
появления проблемы (ВВП) предлагается соответствующий раствор для каждого
потенциального источника. Расчет критического фактора может быть воспроизведен
заново рассмотрением предложенных растворов (Ethier, 2005) [1].
7.3.2.2 Совместные упражнения
Участие в упражнениях вроде межлабораторных сличений или
внутрилабораторных сличений, проводимых совместно, имеет особое место в
определении пределов методов. Также это является важным источником определения
частоты погрешности [1].
7.3.2.3 Контроль качества
Произвольное субъективное испытание может проводиться в рамках контроля
качества. Методы испытания должны включать в себя порядок, охватывающий
отрицательные и положительные контроли во всех возможных случаях. Например,
результат
субъективного
испытания
может
быть
проверен
другими
квалифицированными исследователями. Данная проверка должна быть проведена без
рассмотрения мнения других проверяющих лиц. Результаты данной проверки могут
быть сравнены для демонстрации надежности метода. Из-за того, что надежность
испытания может быть подверждена влиянию экспертизы исследователя, работы
должны быть проведены осторожно [1].
7.3.2.4 Квалификация сотрудников
Основной целью валидации субъективных методов является подтверждение
вероятности достижения правильного результата с применением рассматриваемого
испытания. Субъективные испытания используются для оценивания качества. Опыт
исследователя считается важным фактором. Валидация зависит от проверки знаний
эксперта. Квалификация должна быть постоянно проверена [1].
НАЦИОНАЛЬНАЯ СИСТЕМА АККРЕДИТАЦИИ РЕСПУБЛИКИ УЗБЕКИСТАН
O‘ZAK.R-12
Страница 56/60
Руководство по валидации и
Редакция: 01-01
верификации методов
Дата редакции: 29.03.2021
Дата изменение: 01.02.2022
7.3.2.5 Степень годности метода испытания
Хорошо разработанные и годные методы испытания не всегда требуют
одинаковую степень валидации и верификации метода. По данной логике должны быть
рассмотрены оцененность данного метода экспертом, его издание известным
журналом, наличие стандартов контроля работы метода, принятие метода в
соответствующем научном сообществе [1].
8 Методы калибровки
Валидация разрабатываемых новых методов калибровки проводится в
региональных и международных организациях. В данной деятельности могут
участвовать национальные институты метрологии [40].
Эксплуатационные параметры методов калибровки минимально включают в
себя следующее:
- точность в требуемом измерительном диапазоне;
- внутрилабораторная воспроизводимость
Если орган, оценивающий соответствие, применяет метод калибровки
международного уровня, то не требуется валидация данных методов. Требуется
верификация данного метода калибровки. Методы калибровки, которые относятся к
стандартным составляют меньшинство. Метод калибровки может быть разработан с
помощью стандартного метода поверочной лаборатории. Большинство применяемых
методов поверки не приводят информацию об оценке неопределенности измерений,
имеющих особое место в обеспечении прослеживаемости измерений. Метод может
быть валидирован органом, оценивающим соответствие, сравнительной валидацией
через метод калибровки, валидированный на основе сличения, как упомянуто в [1].
Результаты сличения могут быть повторно разработаны на основе En, , z и других, как
упомянуто в ISO 13528:2015. Если в случае индекса En целесообразно быть меньше 1,
то абсолютное значение , z должно быть меньше 2. Информация о методах калибровки
и общие требования приводятся в [46].
9 Изменения в повседневной деятельности
Следует продемонстрировать, что изменения: появление нового персонала в
лаборатории, покупка нового оборудования, переход на новую территорию - не
приводят к серьезным изменениям эксплуатационных параметров данного или
определенного метода. Результаты расчетов, например: ввод в эксплуатацию нового
оборудования, изменение места применения оборудования или обновление
программного обеспечения в оборудовании (например, обновление влияет на
результаты анализа) – должны быть проверены при верификации работы устройства.
Новые сотрудники
При пополнении рабочего состава лаборатории, только новые сотрудники
проводят исследования, приведенные в Таблице 4 для количественного анализа и
приведенные в Таблице 5 для качественного анализа. При количественном анализе
данные исследования должны включать в себя хотя бы точность и прецизионность.
Если в конце исследований выявляется, что результаты, полученные от новых
НАЦИОНАЛЬНАЯ СИСТЕМА АККРЕДИТАЦИИ РЕСПУБЛИКИ УЗБЕКИСТАН
O‘ZAK.R-12
Страница 57/60
Руководство по валидации и
Редакция: 01-01
верификации методов
Дата редакции: 29.03.2021
Дата изменение: 01.02.2022
сотрудников, значительно повлияли на текущее измерение неопределенности,
неопределенность измерений будет рассмотрена на основе следующих данных
Новое устройство (оборудование)
При покупке нового оборудования, свойства которого определены
утвержденным методом, необходимо соответствие данного нового оборудования
установленным требованиям, рассмотренным в методе измерения/испытания.
Исследования, проводимые с этой точки зрения, могут быть проведены любыми
сотрудниками, квалификации которых утверждены. В данных исследованиях должны
принять участие все сотрудники. Если исследование метода вызывает сомнения до
ввода в эксплуатацию оборудования, то параметры LOD и LOQ определяются
количественным методом, а LOD – качественным, как показано в столбиках валидации
в таблице 4 и 5, соответственно.
Новое химическое вещество
Обычно изменение химических веществ (например, из другой компании),
взятых для испытания, не должно приводить к значительным изменениям. Однако, как
в анализе микотоксина, в некоторых регионах иммуноафинитические столбцы,
применяемые в начальных этапах в разных марках, приводят к разной
воспроизводимости. В таких случаях, новое химическое вещество оценивается в
соответствии с влияющим параметром из Таблицы 4 и 5.
НАЦИОНАЛЬНАЯ СИСТЕМА АККРЕДИТАЦИИ РЕСПУБЛИКИ УЗБЕКИСТАН
O‘ZAK.R-12
Страница 58/60
Руководство по валидации и
Редакция: 01-01
верификации методов
Дата редакции: 29.03.2021
Дата изменение: 01.02.2022
10 Библиография
1. Закон Республики Узбекистан “О техническом регулировании” ЗРУ
№ 213 от 23.04.2009;
2. Руководство аккредитационного агентства Турции – TURKAK
“Metodun geçerli kilinmasi ve doğrulanmasi için bilgilendirme kilavuzu”;
3. Руководство национального коммитета органов испытания “General
Accreditation Guidance — Validation and verification of quantitative and qualitative
test methods”, 2018г., январь
4. 4-порядок НМКЛ
(https://www.nmkl.org/index.php/en/publications/item/validering-av-kjemiskeanalysemetoder-nmkl-prosedyre-nr-4-2009)
5. Eurachem. The Fitness for Purpose of Analytical Methods - A Laboratory
Guide to Method Validation and Related Topics. Eurachem Guide (1998). doi:97891-87461-59- 0
6. Miller, J. N. & Miller, J. C. Statistics and Chemometrics for Analytical
Chemistry Sixth edition. Pearson Education Canada (2010)
7. S. L. R. Ellison, V. J. Barwick, T. J. Duguid Farrant, Practical statistics for
the analytical scientist: A bench guide, 2 nd Edition, RSC, 2009, ISBN 978 0 85404
131 2
8. Internal Quality ConTROLL, Handbook for chemical laboratories, Edition
5.1, Nordtest Report TR569, 2018 (www.nordtest.info)
9. Magnusson, B., Nӓykki, T., Hovind, H. & Krysell, M. Handbook for
Calculation of Measurement Uncertainty in Environmental Laboratories. Nordtest
Technical Report 537 (2012). doi:10.2147/COPD.S63485
10. ISO 8466-2:2001(en), Water quality — Calibration and evaluation of
analytical methods and estimation of performance characteristics — Part 2:
Calibration strategy for non- linear second-order calibration functions. Available at:
https://www.iso.org/obp/ui/#iso:std:iso:8466:-2:ed-2:v1:en. (Accessed: 13th January
2019)
11. ISO 7870-1:2014 Control Charts
12. Nordtest 569 Internal Quality Control - Handbook for Chemical
Laboratories, 4. Edition
13. Control charts and control materials in internal quality control in food
chemical laboratories (NMKL Procedures No. 3, 2. Ed., 2016)
14. ISO 13528 Statistical methods for use in proficiency testing by
interlaboratory comparison (2015)
15. TURKAK P704 Yeterlilik Deneyleri ve Laboratuvarlararası Karşılaştırma
Programları Prosedьrь (2016 Revizyon 06)
16. ISO 13530 Water quality -- Guidance on analytical quality control for
chemical and physicochemical water analysis (2009)
17. McNaught, A. D., Wilkinson, A. & Scientific, B. IUPAC. Compendium of
Chemical Terminology, 2nd ed. Compend. Chem. Terminol. 2nd ed. (the ‘Gold
Book’) (2014). doi:10.1351/goldbook.F02510
18. Türk Farmakopesi 1974 : Türk Kodeksi = Pharmacopea Turcica. (Millо
НАЦИОНАЛЬНАЯ СИСТЕМА АККРЕДИТАЦИИ РЕСПУБЛИКИ УЗБЕКИСТАН
O‘ZAK.R-12
Страница 59/60
Руководство по валидации и
Редакция: 01-01
верификации методов
Дата редакции: 29.03.2021
Дата изменение: 01.02.2022
Eğitim Basımevi, 1974).
19. European Pharmacopoeia (Ph. Eur.) 9th Edition | EDQM. Available at:
https://www.edqm.eu/en/european-pharmacopoeia-ph-eur-9th-edition.
(Accessed:
13th January 2019)
20. SANTE/11813/2017. Guidance document on analytical quality control and
validation procedures for pesticide residues analysis in food and feed. Eur. Comm.
Heal. Consum. Prot. Dir. (2017). doi:10.1017/S1368980010001874
21. ISO 11843 “Capability of detection- Part 2: Methodology in the linear
calibration case. This Br. Stand. is UK Implement.
22. European Commission. Commission Decision 2002/657/EC implementing
Council Directive 96/23/EC Concerning the performances of analytical methods and
the
interpretation
of
results.
Off.
J. Eur.
Communities
(2002).
doi:10.1017/CBO9781107415324.004
23. FDA-Biopharmaceutics-2001. Guidance for Industry: Bioanalytical
Method
Validation.
required
(2001).
doi:
http://www.labcompliance.de/documents/FDA/FDA-Others/Laboratory/f-507bioanalytical-4252fnl.pdf
24. AOAC International 2006. Guidelines for Standard Method Performance
Requirements.Appendix F: Guidelines for Standard Method Performance
Requirements
25. Wenzl, T., Haedrich, J., Schaechtele, A., Robouch, P. & Stroka, J. Guidance
Document on the Estimation of LOD and LOQ for Measurements in the Field of
Contaminants in Feed and Food 2016 EUR 28099 EN. (2016). doi:10.2787/8931
26. The new ISO Guide 80: Guidance for the in-house preparation of quality
control materials (QCMs). Accredit. Qual. Assur. (2014). doi:10.1007/s00769-0141084-1
27. NMKL
Pros25.
Available
at:
https://www.nmkl.org/index.php/en/publications /item/utbyte-recovery-vid-kemiskaanalytiska-matningar-nmkl-prosedyre-nr-25-2012 . (Accessed: 13th January 2019)
28. Thompson, M., Ellison, S. L. R., Fajgelj, A. ˘, Willetts, P. & Wood, R.
IUPAC, Harmonized guidelines for the use of recovery information in analytical
measurement. Pure & Appl. Chem71, (1999).
29. Application Note 1 Comparison of a measurement result with the certified
value. https://ec.europa.eu/jrc/en/reference-materials/application-notes
30. ISO 8466-1:1990 -Water quality -- Calibration and evaluation of analytical
methods and estimation of performance characteristics -- Part 1: Statistical evaluation
of
the
linear
calibration
function.
Available
at:
https://www.iso.org/standard/15664.html. (Accessed: 13th January 2019)
31. Konieczka, P. & Namieśnik, J. Estimating uncertainty in analytical
procedures based on chromatographic techniques. J. Chromatogr. A1217, 882–891
(2010).
32. Ellison Secretary, U. S. et al.EURACHEM/CITAC Guide Quantifying
Uncertainty in Analytical Measurement Composition of the Working Group*
НАЦИОНАЛЬНАЯ СИСТЕМА АККРЕДИТАЦИИ РЕСПУБЛИКИ УЗБЕКИСТАН
O‘ZAK.R-12
Страница 60/60
Руководство по валидации и
Редакция: 01-01
верификации методов
Дата редакции: 29.03.2021
Дата изменение: 01.02.2022
EURACHEM members A Williams Chairman A Brzyski R Kaus E Amico di Meane
M Rösslein A Fajgelj IAEA Vienna. (2009).
33. Ambrus, Á. et al. Testing the Accuracy of Analytical Standard Solutions
Used for Quantitative Determination of Pesticide Residues. J. AOAC Int.100, 1058–
1061 (2017).
34. Soboleva, E. et al. Estimation of significance of ‘matrix-induced’
chromatographic effects. in 138–156 (2000). doi:10.1039/9781847551757-00138.
35. Miller, J. N. & Miller, J. C. Statistics and Chemometrics for Analytical
Chemistry 6th edition. Pearson Education Canada (2010)
36. S. L. R. Ellison, V. J. Barwick, T. J. Duguid Farrant, Practical statistics for
the analytical scientist: A bench guide, 2nd Edition, RSC, 2009, ISBN 978 0 85404
131 2
37. PLACKETT, R. L. & BURMAN, J. P. The Design of optimum
multifactorial experiments. Biometrika33, 305–325 (1946).
38. Gökзe B. ve Taşgetiren, S. Kalite İçin Deney Tasarımı. Makine Teknol.
Elektron. Derg.6, 71 (2009).
39. Breyfogle, F. W. Implementing six sigma : smarter solutions using statistical
methods. (Wiley, 2003).
40. КЦА-ПА11 ООС. Процедура по аккредитации ООС. Руководство по
валидации и верификации методов. Кыргызский центр аккредитации (Издание
2, Дата введения: 01.07.2020)
41. Ellison, S. L. R. & Fearn, T. Characterising the performance of qualitative
analytical methods: Statistics and terminology. TrAC Trends Anal. Chem.24, 468–476
(2005).
42. Trullols, E., Ruisánchez, I. & Rius, F. X. Validation of qualitative analytical
methods. TrAC Trends Anal. Chem.23, 137–145 (2004).
43. Gondim, C. de S., Coelho, O. A. M., Alvarenga, R. L., Junqueira, R. G. &
Souza, S. V. C. de. An appropriate and systematized procedure for validating
qualitative methods: Its application in the detection of sulfonamide residues in raw
milk. Anal. Chim. Acta830, 11–22 (2014).
44. Anderson, M. R. Analytical Chemistry: Theoretical and Metrological
Fundamentals By K. Danzer (Jena, Germany). Springer: Berlin, Heidelberg, New
York. 2007. xxxii + 316 pp. $99.00. ISBN 978-3-540-35988-3. (2007).
doi:10.1021/JA076923C
45. NMKL - Pros20. Available at:
https://www.nmkl.org/index.php/en/publications/item/evaluering-av-resultater-frakvalitative-metoder-nmkl-prosedyre-nr-20-2007 . (Accessed: 13th January 2019)
46. COOMET R/GM/31:2016 Методики калибровки средств измерений.
Общие требования. Ереван, Армения 20-21 апреля 2016 г.
