Content_Uniformity_Acceptance_Value

Content Uniformity Acceptance Value

Lumex QC URS & FS input.csv output.json rule-based LIMS-ready content uniformity
Открыть подборку

Описание 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

IDТребованиеКритичностьКритерий приемки
URS-001Утилита должна принимать файл input.csv с точными заголовками из контракта данных.HighФайл обрабатывается без ручной правки заголовков.
URS-002Утилита должна выполнять детерминированную проверку для Content Uniformity Acceptance Value на основе входных значений, утверждённых пределов и предметных правил.HighДля каждой строки формируется статус PASS / WARNING / FAIL.
URS-003Утилита должна проверять обязательные поля, типы данных, числовые диапазоны, единицы измерения и предметную правдоподобность.HighОшибки схемы, формата и преобразования явно отражаются в результате.
URS-004Утилита должна выявлять критические отклонения по показателям, указанным в описании и спецификации метода.HighКритическое отклонение приводит к FAIL или отдельному critical finding.
URS-005Утилита должна формировать output.json с машинно-читаемыми результатами, исходными значениями, предупреждениями и отказами.HighJSON пригоден для LIMS/ELN/MES, QA/QC review и архивирования.
URS-006Результат не должен зависеть от машинного обучения или недокументированных эвристик.MediumВсе решения основаны на явно заданных правилах, порогах и входных значениях.
URS-007Система должна сохранять трассируемость между серией, входными данными, применёнными правилами и итоговым статусом.HighВыход содержит идентификатор серии/образца и перечень проверенных параметров.
URS-008Документация должна поддерживать подготовку IQ/OQ/PQ и обсуждение при инспекции.MediumURS, FS, контракт CSV/JSON и тестовые сценарии поставляются вместе с утилитой.
URS-009Утилита должна быть пригодна для пакетной обработки нескольких строк input.csv.MediumКаждая строка получает независимую оценку; ошибки одной строки не скрывают ошибки других строк.
URS-010Утилита должна поддерживать простую операционную модель: запуск в demo-mode и запуск с входным/выходным файлом.MediumCLI-сценарий воспроизводим на тестовом и продуктивном окружении.

Контракт input.csv

#ПолеТипПримерНазначение
1BatchNumberstringTAB-CU-2026-001Идентификатор серии/партии для трассируемости, review и последующего расследования отклонений.
2Unit1%decimal98.5Контролируемый входной параметр для детерминированных QC-правил и трассируемого результата.
3Unit2%decimal101.2Контролируемый входной параметр для детерминированных QC-правил и трассируемого результата.
4Unit3%decimal99.0Контролируемый входной параметр для детерминированных QC-правил и трассируемого результата.
5Unit4%decimal100.5Контролируемый входной параметр для детерминированных QC-правил и трассируемого результата.
6Unit5%decimal97.8Контролируемый входной параметр для детерминированных QC-правил и трассируемого результата.
7Unit6%decimal102.1Контролируемый входной параметр для детерминированных QC-правил и трассируемого результата.
8Unit7%decimal99.5Контролируемый входной параметр для детерминированных QC-правил и трассируемого результата.
9Unit8%decimal100.0Контролируемый входной параметр для детерминированных QC-правил и трассируемого результата.
10Unit9%decimal98.9Контролируемый входной параметр для детерминированных QC-правил и трассируемого результата.
11Unit10%decimal101.5Контролируемый 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

IDФункцияРеализация
FS-001CSV importПрочитать input.csv в UTF-8/CSV-совместимом формате, проверить наличие заголовка и ожидаемых колонок.
FS-002Schema validationПроверить обязательные поля, количество колонок, отсутствие критических пропусков и корректность структуры строк.
FS-003Type conversionПреобразовать числовые, флаговые и текстовые значения; некорректный формат фиксировать как ошибку строки.
FS-004Domain rule engineПрименить предметные правила для Content Uniformity Acceptance Value, включая лимиты из описания утилиты и утверждённой спецификации.
FS-005Status aggregationСформировать итоговый статус: FAIL при критическом отказе, WARNING при некритическом отклонении, PASS при соответствии.
FS-006JSON exportЗаписать output.json с детализацией проверок, исходными значениями, предупреждениями, отказами и critical findings.
FS-007Audit supportСохранять структуру результата пригодной для review, расследования отклонений, воспроизведения расчёта и подготовки IQ/OQ/PQ.
FS-008Integration contractПоддерживать сценарий: LIMS/ELN/MES формирует input.csv, утилита возвращает output.json, портал отображает описание и документацию.
FS-009Error handlingОтражать ошибки без неоднозначных сообщений; не подменять отсутствующие значения расчетными значениями без явного правила.
FS-010Version control supportДокументировать 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

URSFSOQ/PQ покрытие
URS-001, URS-003FS-001, FS-002, FS-003OQ-001/OQ-002/OQ-003
URS-002, URS-004FS-004, FS-005OQ-004/PQ-001
URS-005, URS-007FS-006, FS-007OQ-005/PQ-002
URS-008, URS-010FS-008, FS-010IQ-001/OQ-006

OQ/PQ тестовые сценарии

IDСценарийОжидаемый результат
OQ-001Валидная строка из примераPASS или допустимый WARNING согласно правилам.
OQ-002Отсутствует обязательная колонкаОшибка схемы или FAIL.
OQ-003Нечисловое значение в числовом полеОшибка преобразования типа.
OQ-004Значение критического параметра за пределомFAIL и critical finding.
OQ-005Несколько строк с разными статусамиНезависимая оценка каждой строки.
PQ-001Реальная серия/партия пользователяСогласованный 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