ContentUniformityQualityChecker
Content Uniformity
Content Uniformity Quality Checker — Расчет AV для единообразия дозирования
ℹ️ Утилита рассчитывает Acceptance Value (AV) согласно USP <905> и Ph. Eur. 2.9.40:
• Входные данные: 10 индивидуальных содержаний активного вещества (% от заявленного).
• Формула: AV = |M - x̄| + k * s
- x̄: среднее содержание
- s: выборочное стандартное отклонение
- k: 2.4 (для n=10)
- M: расчетное значение (100.0, если 98.5 ≤ x̄ ≤ 101.5; иначе граница диапазона)
• Критерий прохождения (Stage 1): AV ≤ 15.0 И все единицы в пределах 75.0–125.0%.
⚠️ КРИТИЧНО: AV > 15.0 → партия не соответствует требованиям единообразия дозирования!
Наличие единиц за пределами 75-125% приводит к автоматическому отказу.
Использование:
ContentUniformityQualityChecker.exe → демо-режим (вывод в консоль)
ContentUniformityQualityChecker.exe input.csv output.json → оценка ваших данных
Формат input.csv:
BatchNumber,Unit1,Unit2,Unit3,Unit4,Unit5,Unit6,Unit7,Unit8,Unit9,Unit10
Пример:
TAB-CU-2026-001,98.5,101.2,99.0,100.5,97.8,102.1,99.5,100.0,98.9,101.5
— ЗАЧЕМ ЭТО НУЖНО?
Единообразие дозирования (Content Uniformity, CU) гарантирует, что каждая таблетка или капсула содержит правильное количество активного вещества.
• Это критический параметр качества для твердых лекарственных форм с низкой дозировкой АФИ.
• USP <905> и Ph. Eur. 2.9.40 используют статистический подход (Acceptance Value) для оценки вариативности.
• Расчет AV позволяет учесть как смещение среднего (accuracy), так и разброс (precision).
• Автоматизация расчета исключает ошибки ручного вычисления стандартного отклонения и AV.
⚠️ КРИТИЧЕСКИ ВАЖНО:
• Для Stage 1 (n=10) предел AV равен 15.0.
• Если AV > 15.0, но ≤ 25.0, может потребоваться тестирование дополнительных 20 единиц (Stage 2).
• Любая единица за пределами 75.0–125.0% от заявленного содержания приводит к браку партии на Stage 1.
• Значение M корректируется, если среднее выходит за пределы 98.5–101.5%, штрафуя за смещение.
Ключевые особенности утилиты:
• Автоматический расчет AV по формуле USP/Ph.Eur.
• Проверка индивидуальных пределов (75-125%).
• Генерация JSON-отчета, совместимого с LIMS.
Критические параметры:
• Acceptance Value (AV): <= 15.0
• Individual Limits: 75.0% - 125.0%
💡 Советы по использованию:
1. Убедитесь, что входные данные выражены в % от заявленного содержания (Label Claim).
2. Используйте точные аналитические методы (ВЭЖХ) для определения содержания в каждой единице.
3. Если партия не проходит Stage 1, рассмотрите причины вариабельности процесса (смешивание, прессование).
4. Утилита реализует логику Stage 1. Для Stage 2 (n=30) требуется расширенная логика (не включена в эту версию).
⚠️ Особенность: Расчет M (reference value) является ключевым отличием метода AV от простого расчета RSD. Он наказывает партии, где среднее содержание значительно отклоняется от 100%, даже если разброс (SD) мал.input.csv
BatchNumber,Unit1%,Unit2%,Unit3%,Unit4%,Unit5%,Unit6%,Unit7%,Unit8%,Unit9%,Unit10% TAB-CU-2026-001,98.5,101.2,99.0,100.5,97.8,102.1,99.5,100.0,98.9,101.5 TAB-CU-2026-002,95.0,105.0,92.0,108.0,96.0,104.0,93.0,107.0,94.0,106.0 TAB-FAIL-2026-003,80.0,120.0,85.0,115.0,82.0,118.0,83.0,117.0,81.0,119.0
URS & FS — Content Uniformity
Документ описывает пользовательские требования и функциональную спецификацию для утилиты ContentUniformityQualityChecker. Утилита предназначена для использования в лаборатории ОКК/QC как rule-based проверка данных, подготовленных из прибора, LIMS, ELN, MES или вручную утверждённого input.csv.
URS — пользовательские требования
| ID | Требование | Критичность | Критерий приемки |
|---|---|---|---|
| URS-001 | Утилита должна принимать input.csv с утверждёнными колонками: BatchNumber, Unit1%, Unit2%, Unit3%, Unit4%, Unit5%, Unit6%, Unit7%, Unit8%, Unit9%, Unit10%. | High | CSV обрабатывается без ручной правки заголовков. |
| URS-002 | Утилита должна выполнять детерминированную проверку данных для объекта «Content Uniformity» без применения машинного обучения. | High | Одинаковые входные данные дают одинаковый JSON-результат. |
| URS-003 | Утилита должна валидировать обязательные поля, числовые форматы, флаги, диапазоны и предметную правдоподобность значений. | High | Ошибки схемы и преобразования явно отражаются в результате. |
| URS-004 | Утилита должна формировать output.json со статусами PASS / WARNING / FAIL, исходными значениями, предупреждениями и отказами. | High | JSON пригоден для review, расследования отклонений и интеграции. |
| URS-005 | Документация должна поддерживать подготовку IQ/OQ/PQ или CSV/CSA-проверки. | Medium | URS/FS, контракт CSV/JSON и тестовые сценарии доступны вместе с утилитой. |
Контракт input.csv
| # | Поле | Пример | Назначение |
|---|---|---|---|
| 1 | BatchNumber | TAB-CU-2026-001 | Входной параметр для детерминированной проверки ОКК/QC. |
| 2 | Unit1% | 98.5 | Входной параметр для детерминированной проверки ОКК/QC. |
| 3 | Unit2% | 101.2 | Входной параметр для детерминированной проверки ОКК/QC. |
| 4 | Unit3% | 99.0 | Входной параметр для детерминированной проверки ОКК/QC. |
| 5 | Unit4% | 100.5 | Входной параметр для детерминированной проверки ОКК/QC. |
| 6 | Unit5% | 97.8 | Входной параметр для детерминированной проверки ОКК/QC. |
| 7 | Unit6% | 102.1 | Входной параметр для детерминированной проверки ОКК/QC. |
| 8 | Unit7% | 99.5 | Входной параметр для детерминированной проверки ОКК/QC. |
| 9 | Unit8% | 100.0 | Входной параметр для детерминированной проверки ОКК/QC. |
| 10 | Unit9% | 98.9 | Входной параметр для детерминированной проверки ОКК/QC. |
| 11 | Unit10% | 101.5 | Входной параметр для детерминированной проверки ОКК/QC. |
FS — функциональная спецификация
| ID | Функция | Реализация |
|---|---|---|
| FS-001 | CSV import | Прочитать input.csv, проверить заголовок, число колонок и кодировку. |
| FS-002 | Schema validation | Проверить обязательность полей и допустимость входных значений. |
| FS-003 | Rule engine | Применить предметные правила, лимиты и проверки системной пригодности/спецификации, описанные в исходном описании утилиты. |
| FS-004 | Status aggregation | Сформировать итоговый статус: FAIL при критическом отказе, WARNING при некритическом отклонении, PASS при соответствии. |
| FS-005 | JSON export | Записать машинно-читаемый output.json для LIMS/ELN/MES и QA/QC review. |
OQ/PQ сценарии
- OQ-001: валидная строка из примера должна обрабатываться без ошибки схемы.
- OQ-002: отсутствие обязательной колонки должно приводить к ошибке схемы.
- OQ-003: нечисловое значение в числовом поле должно приводить к ошибке преобразования.
- OQ-004: значение критического параметра вне предела должно давать
FAILили critical finding. - PQ-001: реальные серии пользователя проверяются с сохранением
input.csv,output.json, версии утилиты и контрольной суммы.
Входит в пакеты
Стоматология и стоматологические материалы
Пакет QC-утилит для стоматологических лекарственных продуктов, средств для полости рта и стоматологических материалов: анестетики, антисептики, обезболивание/антибиотики, полимеры/минералы, смолы, бондинги, микробиология, стабильность и material QC.
ОткрытьLabEx QC Suite
Пакет LabEx для лабораторных методов контроля качества: хроматография, спектроскопия, микробиология, стерильность, эндотоксины, частицы, растворение, вода, чистые помещения и подготовка образцов.
Открыть