Content_Uniformity_Acceptance_Value
Content Uniformity Acceptance Value
Lumex QC URS & FS input.csv output.json rule-based LIMS-ready content uniformity
Открыть подборкуОписание утилиты: Content Uniformity Acceptance Value
Content Uniformity Acceptance Value — 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:
Content_Uniformity_Acceptance_Value.exe → демо-режим (вывод в консоль)
Content_Uniformity_Acceptance_Value.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
Описание утилиты
Content Uniformity Acceptance Value — 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:
Content_Uniformity_Acceptance_Value.exe → демо-режим (вывод в консоль)
Content_Uniformity_Acceptance_Value.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.URS & FS — спецификация пользователя и функциональная спецификация
Документ описывает контролируемый интерфейс, требования пользователя и функциональное поведение утилиты Content_Uniformity_Acceptance_Value. Назначение: автоматизированная проверка лабораторных, фармакопейных, аналитических или производственных QC-параметров на основе данных input.csv с формированием структурированного результата output.json.
Предметные ограничения и критические параметры
Перед продуктивным применением пределы должны быть сверены с утверждённой спецификацией, регистрационным досье, фармакопейной статьёй, валидированной методикой и локальными SOP.
- • 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.
- • Автоматический расчет AV по формуле USP/Ph.Eur.
- • Проверка индивидуальных пределов (75-125%).
- • Генерация JSON-отчета, совместимого с LIMS.
- • Acceptance Value (AV): <= 15.0
- • Individual Limits: 75.0% - 125.0%
- - 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%.
URS — пользовательские требования
| ID | Требование | Критичность | Критерий приемки |
|---|---|---|---|
| URS-001 | Утилита должна принимать файл input.csv с точными заголовками из контракта данных. | High | Файл обрабатывается без ручной правки заголовков. |
| URS-002 | Утилита должна выполнять детерминированную проверку для Content Uniformity Acceptance Value на основе входных значений, утверждённых пределов и предметных правил. | High | Для каждой строки формируется статус PASS / WARNING / FAIL. |
| URS-003 | Утилита должна проверять обязательные поля, типы данных, числовые диапазоны, единицы измерения и предметную правдоподобность. | High | Ошибки схемы, формата и преобразования явно отражаются в результате. |
| URS-004 | Утилита должна выявлять критические отклонения по показателям, указанным в описании и спецификации метода. | High | Критическое отклонение приводит к FAIL или отдельному critical finding. |
| URS-005 | Утилита должна формировать output.json с машинно-читаемыми результатами, исходными значениями, предупреждениями и отказами. | High | JSON пригоден для LIMS/ELN/MES, QA/QC review и архивирования. |
| URS-006 | Результат не должен зависеть от машинного обучения или недокументированных эвристик. | Medium | Все решения основаны на явно заданных правилах, порогах и входных значениях. |
| URS-007 | Система должна сохранять трассируемость между серией, входными данными, применёнными правилами и итоговым статусом. | High | Выход содержит идентификатор серии/образца и перечень проверенных параметров. |
| URS-008 | Документация должна поддерживать подготовку IQ/OQ/PQ и обсуждение при инспекции. | Medium | URS, FS, контракт CSV/JSON и тестовые сценарии поставляются вместе с утилитой. |
| URS-009 | Утилита должна быть пригодна для пакетной обработки нескольких строк input.csv. | Medium | Каждая строка получает независимую оценку; ошибки одной строки не скрывают ошибки других строк. |
| URS-010 | Утилита должна поддерживать простую операционную модель: запуск в demo-mode и запуск с входным/выходным файлом. | Medium | CLI-сценарий воспроизводим на тестовом и продуктивном окружении. |
Контракт input.csv
| # | Поле | Тип | Пример | Назначение |
|---|---|---|---|---|
| 1 | BatchNumber | string | TAB-CU-2026-001 | Идентификатор серии/партии для трассируемости, review и последующего расследования отклонений. |
| 2 | Unit1% | decimal | 98.5 | Контролируемый входной параметр для детерминированных QC-правил и трассируемого результата. |
| 3 | Unit2% | decimal | 101.2 | Контролируемый входной параметр для детерминированных QC-правил и трассируемого результата. |
| 4 | Unit3% | decimal | 99.0 | Контролируемый входной параметр для детерминированных QC-правил и трассируемого результата. |
| 5 | Unit4% | decimal | 100.5 | Контролируемый входной параметр для детерминированных QC-правил и трассируемого результата. |
| 6 | Unit5% | decimal | 97.8 | Контролируемый входной параметр для детерминированных QC-правил и трассируемого результата. |
| 7 | Unit6% | decimal | 102.1 | Контролируемый входной параметр для детерминированных QC-правил и трассируемого результата. |
| 8 | Unit7% | decimal | 99.5 | Контролируемый входной параметр для детерминированных QC-правил и трассируемого результата. |
| 9 | Unit8% | decimal | 100.0 | Контролируемый входной параметр для детерминированных QC-правил и трассируемого результата. |
| 10 | Unit9% | decimal | 98.9 | Контролируемый входной параметр для детерминированных QC-правил и трассируемого результата. |
| 11 | Unit10% | decimal | 101.5 | Контролируемый входной параметр для детерминированных QC-правил и трассируемого результата. |
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
FS — функциональная спецификация
| ID | Функция | Реализация |
|---|---|---|
| FS-001 | CSV import | Прочитать input.csv в UTF-8/CSV-совместимом формате, проверить наличие заголовка и ожидаемых колонок. |
| FS-002 | Schema validation | Проверить обязательные поля, количество колонок, отсутствие критических пропусков и корректность структуры строк. |
| FS-003 | Type conversion | Преобразовать числовые, флаговые и текстовые значения; некорректный формат фиксировать как ошибку строки. |
| FS-004 | Domain rule engine | Применить предметные правила для Content Uniformity Acceptance Value, включая лимиты из описания утилиты и утверждённой спецификации. |
| FS-005 | Status aggregation | Сформировать итоговый статус: FAIL при критическом отказе, WARNING при некритическом отклонении, PASS при соответствии. |
| FS-006 | JSON export | Записать output.json с детализацией проверок, исходными значениями, предупреждениями, отказами и critical findings. |
| FS-007 | Audit support | Сохранять структуру результата пригодной для review, расследования отклонений, воспроизведения расчёта и подготовки IQ/OQ/PQ. |
| FS-008 | Integration contract | Поддерживать сценарий: LIMS/ELN/MES формирует input.csv, утилита возвращает output.json, портал отображает описание и документацию. |
| FS-009 | Error handling | Отражать ошибки без неоднозначных сообщений; не подменять отсутствующие значения расчетными значениями без явного правила. |
| FS-010 | Version control support | Документировать версию утилиты, входной контракт, контрольную сумму исполняемого файла и дату применения правил. |
Пример output.json
{
"utilityId": "content-uniformity-acceptance-value",
"utilityName": "Content_Uniformity_Acceptance_Value",
"overallStatus": "PASS|WARNING|FAIL",
"sourceFile": "input.csv",
"checks": [
{
"parameter": "BatchNumber",
"value": "TAB-CU-2026-001",
"status": "PASS|WARNING|FAIL",
"message": "Rule-based check result"
},
{
"parameter": "Unit1%",
"value": "98.5",
"status": "PASS|WARNING|FAIL",
"message": "Rule-based check result"
},
{
"parameter": "Unit2%",
"value": "101.2",
"status": "PASS|WARNING|FAIL",
"message": "Rule-based check result"
},
{
"parameter": "Unit3%",
"value": "99.0",
"status": "PASS|WARNING|FAIL",
"message": "Rule-based check result"
},
{
"parameter": "Unit4%",
"value": "100.5",
"status": "PASS|WARNING|FAIL",
"message": "Rule-based check result"
},
{
"parameter": "Unit5%",
"value": "97.8",
"status": "PASS|WARNING|FAIL",
"message": "Rule-based check result"
},
{
"parameter": "Unit6%",
"value": "102.1",
"status": "PASS|WARNING|FAIL",
"message": "Rule-based check result"
},
{
"parameter": "Unit7%",
"value": "99.5",
"status": "PASS|WARNING|FAIL",
"message": "Rule-based check result"
},
{
"parameter": "Unit8%",
"value": "100.0",
"status": "PASS|WARNING|FAIL",
"message": "Rule-based check result"
},
{
"parameter": "Unit9%",
"value": "98.9",
"status": "PASS|WARNING|FAIL",
"message": "Rule-based check result"
},
{
"parameter": "Unit10%",
"value": "101.5",
"status": "PASS|WARNING|FAIL",
"message": "Rule-based check result"
}
],
"criticalFindings": [],
"warnings": [],
"generatedFor": "QA/QC review and LIMS integration"
}
Матрица трассируемости
| URS | FS | OQ/PQ покрытие |
|---|---|---|
| URS-001, URS-003 | FS-001, FS-002, FS-003 | OQ-001/OQ-002/OQ-003 |
| URS-002, URS-004 | FS-004, FS-005 | OQ-004/PQ-001 |
| URS-005, URS-007 | FS-006, FS-007 | OQ-005/PQ-002 |
| URS-008, URS-010 | FS-008, FS-010 | IQ-001/OQ-006 |
OQ/PQ тестовые сценарии
| ID | Сценарий | Ожидаемый результат |
|---|---|---|
| OQ-001 | Валидная строка из примера | PASS или допустимый WARNING согласно правилам. |
| OQ-002 | Отсутствует обязательная колонка | Ошибка схемы или FAIL. |
| OQ-003 | Нечисловое значение в числовом поле | Ошибка преобразования типа. |
| OQ-004 | Значение критического параметра за пределом | FAIL и critical finding. |
| OQ-005 | Несколько строк с разными статусами | Независимая оценка каждой строки. |
| PQ-001 | Реальная серия/партия пользователя | Согласованный результат review с сохранением input/output. |
QA/QC и change control
- Не менять имена колонок без обновления валидатора, документации и тестового набора.
- Хранить
input.csv,output.json, версию исполняемого файла, документацию и checksum. - Перед продуктивным использованием провести IQ/OQ/PQ или эквивалентную CSV/CSA-проверку.
- Критические пределы должны быть сверены с утверждённой спецификацией, локальными SOP и регистрационным досье.
Входит в пакеты
Lumex QC Suite
Единый пакет Lumex, объединяющий исходные Lumex и Lumex2: инструментальный и общий фармацевтический QC, AAS/ICP, CE, HPLC, NIR/PAT, стабильность, растворение, однородность дозирования, системная пригодность и статистический контроль.
Открыть