ContentUniformityQualityChecker

Content Uniformity

LabEx laboratory QC CSV→JSON URS & FS chromatography solid dosage forms utilities / cleanroom
Открыть подборку
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

IDТребованиеКритичностьКритерий приемки
URS-001Утилита должна принимать input.csv с утверждёнными колонками: BatchNumber, Unit1%, Unit2%, Unit3%, Unit4%, Unit5%, Unit6%, Unit7%, Unit8%, Unit9%, Unit10%.HighCSV обрабатывается без ручной правки заголовков.
URS-002Утилита должна выполнять детерминированную проверку данных для объекта «Content Uniformity» без применения машинного обучения.HighОдинаковые входные данные дают одинаковый JSON-результат.
URS-003Утилита должна валидировать обязательные поля, числовые форматы, флаги, диапазоны и предметную правдоподобность значений.HighОшибки схемы и преобразования явно отражаются в результате.
URS-004Утилита должна формировать output.json со статусами PASS / WARNING / FAIL, исходными значениями, предупреждениями и отказами.HighJSON пригоден для review, расследования отклонений и интеграции.
URS-005Документация должна поддерживать подготовку IQ/OQ/PQ или CSV/CSA-проверки.MediumURS/FS, контракт CSV/JSON и тестовые сценарии доступны вместе с утилитой.

Контракт input.csv

#ПолеПримерНазначение
1BatchNumberTAB-CU-2026-001Входной параметр для детерминированной проверки ОКК/QC.
2Unit1%98.5Входной параметр для детерминированной проверки ОКК/QC.
3Unit2%101.2Входной параметр для детерминированной проверки ОКК/QC.
4Unit3%99.0Входной параметр для детерминированной проверки ОКК/QC.
5Unit4%100.5Входной параметр для детерминированной проверки ОКК/QC.
6Unit5%97.8Входной параметр для детерминированной проверки ОКК/QC.
7Unit6%102.1Входной параметр для детерминированной проверки ОКК/QC.
8Unit7%99.5Входной параметр для детерминированной проверки ОКК/QC.
9Unit8%100.0Входной параметр для детерминированной проверки ОКК/QC.
10Unit9%98.9Входной параметр для детерминированной проверки ОКК/QC.
11Unit10%101.5Входной параметр для детерминированной проверки ОКК/QC.

FS — функциональная спецификация

IDФункцияРеализация
FS-001CSV importПрочитать input.csv, проверить заголовок, число колонок и кодировку.
FS-002Schema validationПроверить обязательность полей и допустимость входных значений.
FS-003Rule engineПрименить предметные правила, лимиты и проверки системной пригодности/спецификации, описанные в исходном описании утилиты.
FS-004Status aggregationСформировать итоговый статус: FAIL при критическом отказе, WARNING при некритическом отклонении, PASS при соответствии.
FS-005JSON exportЗаписать 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 FAIL или 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.

Открыть

LabEx QC Suite

Пакет LabEx для лабораторных методов контроля качества: хроматография, спектроскопия, микробиология, стерильность, эндотоксины, частицы, растворение, вода, чистые помещения и подготовка образцов.

Открыть