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[专家答疑] 【知药学社】QC可能少稀释20倍的检验结果,该OOS如何进行?

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大师
发表于 2019-3-4 14:17:47 | 显示全部楼层 |阅读模式

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本帖最后由 imqk 于 2019-3-4 14:40 编辑


数据完整性是一直我们制药人最最关注的一个话题,大到药企老总,小到一线所有员工,每个人都知道这个热词“数据完整性”,今天的讨论热议源于:知名微信公众号“蒲公英杂志”公众号2019年3月3号发的文章"从一个偏差看质量文化与数据完整性”,东方不败君因感同身受,遂发起专业人员聚集的知药学社各社群如制剂原辅包关联群、知药学社大讲堂等社群的大论道。今天只针对检验过和中出现的操作错误进行,对数据完整性其他方面本文不再论述。
理:黄迎春社员
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文中引起讨论的一段内容
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原文中内容:这是一个真实发生的偏差,过程也很简单,就是QC在按EP标准配制某产品有关物质检查的忽略限溶液时,少稀释了20倍,系列走完进行数据处理时才发现,问题是少稀释一步,“精密量取1ml,置于20ml容量瓶中,加乙醇稀释、混匀”,在空白检验记录中有提示,检验员也填写了相应的内容。数据处理时发现这一针的峰面积大于20倍,检查现场还没处理的容量瓶也发现少了一个20ml的容量瓶。

原文中作者观点:数据完整性不是近期才有的问题,过去没有那么突出,不是不重视,而是相对于电子数据,纸质数据的真实性、及时性没有那么好查,在纸质数据占主导地位的年代,自然不会很突出。公司在数据完整性方面将主要精力放在电子数据上,显然只是在尽量堵住检查漏洞,而没有将记录的真实性、及时性、完整性深入骨髓。这显然是一个体系问题,也是文化上的问题。
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针对以上问题,原辅包群主知药学社社员老黄同志(即东方不败君)第N次温习后FDA什么是数据完整性的定义后,结合实际工作中以及各群友经常咨询讨论的者说困惑大家的问题,在知药学社各社群提出论道主题~针对文中所说QC配液少稀释一次后造成的偏差或者OOS,想知道大家如何做,以及确定是否偏差后重新做的尺度。另外是不是类似检验中出现的各种问题都有遇到过,会不会哪家公司特别NB, QC从不犯这样的错误;推广到研发,研发也产生大量数据,这些问题解决的尺度,尤其是现在MAH的实行,对数据完整性已经不分研发和生产了。

在各社群广泛征求各位老师们的意见,看看大家是如何解决以上问题,有什么更好的办法防范于未然,以下是各社群部分社友精采论道,因讨论太多不能一一呈现还请各位社友老师们谅解,特别致谢参与讨论的社友大侠们,就不一一致谢了,咱们相聚于社群相见于江湖

观点一
大多数社友老师们都承认实际工作中偏差发生不可避免。关键是对偏差处理,要有文件进行规定。 如已超标,按OOS处理,未超标按偏差处理。做偏差记录,通报相关人员,复测样品。保留现场,拍照作为偏差调查记录。偏差报告包含对人员操作过程的提问回答。不做特别的预防,空白检验记录本身就是预防。此处认为的复测不是调查性测试,因为现象明显,我认为不需要调查性测试。复测就是样品检测,只限于原样品,如果发生超标,建议作3份以上,主张不要过度处理,容易越抹越黑。要是质量体系受到怀疑,怎么做都不够。

另有老师提供自己的看法:走完偏差处理,制定预防措施后,再走一针,要看检验溶液配制时间是否在验证存放规定的时间内,如超时,个人认为应重新配制再检验。

观点二
有老师认为出现这样的问题是检验前培训不到位才会出现。但是培训只能减少,不能杜绝。

质量靠数据说话,数据由流程来产生,流程由制度来保证。从严要求树立质量文化,全部图谱都走一遍。全部系统适应性都走一遍还是就重走一针,要看具体的情况了,严谨一点,溶液重配,全走一遍。既然漏配,就可能错位,研发还有容错的机会,药厂qc可是杀无赦的。

QC 和研发要区别对待。QC 的所有操作就相当于批记录。研发不是。

观点三
对于发生的原因,有老师认为有稀释步数多,漏掉很常见,认为QC大都是对检测结果进行复核,过程因各种原因复核很少。有老师推测是实验员标签没写好,随便用个mark笔记录。延伸的问题是不仅是这个系统适应性溶液的问题,类似批号也会因为标签没写好而出错,也有可能出错了找不到原因呢。因为过程过去了没法知道她试验过程哪里出问题了,一般当事人一定很无辜的样子,说自己按标准操作没问题,但结果不会骗人。

针对文中说的没有及时记录造成的,有老师认为边操作边记录本身就不具备可操作性;觉得边操作边记录是可操作的同学们,需要到一线实习一个月,并且,工作压力与一线人员一样前提下,再制定纠正预防措施。对于此点很多老师表示赞同,认为一人操作,一人记录,一人复核很难实施!除非专门有个Officer 干这个事!

很多oos,都是领导造成的。人家一线员工,做检验,半截,领导喊去训话,回来就忘了做到哪一步。

大多数企业实际情况是qc老师做试验时是没有另外一个人帮忙写记录,只能是自己同时进行或者自己安排。

但是法规需要记录的及时性,则需要边试验边记录(是不是大家都做不到呢?)可以针对此事发起大投票。看看各家药厂是怎么做的。

大多数老师表示工作中都会遇到检验中各种误差,出错,大多数药厂qc都是人少事情多,水平不能说都很高,谁敢说自己公司从来没有类似的事情发生呢?关键是发生后如何预防。针对以上说法,大家表示,以上讨论的多是发生问题以后预防,但是不代表下次不发生别的问题。不是记录同时就能解决的。

观点四
首先我们要确定配制忽略限溶液没问题,前面试液没问题,设备没问题,软件没问题等等,最终要证明的是正确操作下产品质量属性,所以建议重做。

往严重分析根因不只是记录及时性,是质量系统性问题,也许可能最终不在于该次操作,这种影响严重性操作是否要双人平行样?流于形式的签字复核还会导致该情况的发生。

说实话这样的事情 不限于是多少稀释20倍诸如此类的做错的问题,我在看不同药厂qc都遇到过,关键是怎么处理这个偏差?怎么预防,预防措施是防止所有人为和非人为措施。

该大师提出以下几点措施:
1、确定根因,并去证明根因,只是询问无法确证;
2、增加具有代表性的抽样量进行重新检测;
3、建立检测各步聚前后顺序标签管理;
4、实行一人操作一人复核制度并严格执行,质量监控往往忽略了对检验的监控,从硬件如视频到软件的监控;
5、培训;
6、举一反三。

针对上观点有老师认为这是理想情况,确实在前面设计好做好预防措施会避免一些错误,有句话叫好的质量体系不给你犯错误的机会,当然这只是理想状态。
同一错误不能多次发生, 若多次发生,可能会追究质量体系问题。有些项目还发生过更严重的事情,偏差不可避免,发生了还是要总结,要经验分享,避免其他人再次发生。

观点五
有老师认为:这不是数据完整性的问题。 是数据真实性的问题。 这个QC 在稀释到20ml那个步骤都签了字呢。没做的都能签字, 问题很严重了。

针对以上说法,有老师认为,人非圣贤孰能无过,这样的问题发生绝对不是主观的,这样的问题在各药厂实际检测过程中应该还有很多,比如三批批号弄错了,稳定性加速长期样品进HPLC后样品标识错误等等,进样品小瓶放错位置,样品多稀释了,样品稀释不完全等等。不能判断为真实性问题。

观点六
有老师认为:一切的根本是人,心情不好,睡眠不好,不想来上班飞行员就是这样吧

但是人是最难把握的,尤其是天天做检验,人少事多,工资待遇低,没有好领导的企业等等,出现个粗心没想到真的难免,检查老师们应该能接受真实的偏差和错误吧,否则就真的没办法了。

观点七
各群友热烈讨论后做总结陈词:研发人一样伤不起啊,希望大家使劲培训预防纠错,希望qc和研发分析大师们都一次成功,不要出现因心情不好,粗心等等问题犯得小错误。

关于数据完整性有一句话:数据完整性不是员工偷懒就是企业偷懒,其实不能这么绝对,我们认为其中一部分是因为:人非圣贤孰能无过的可能性存在,我们调查到再有经验的老QC老师,也难免会犯一些无法说的小错误,并不是想偷懒造成的。

当然数据完整性要的就是全员投入,领导重视,不断的学习,有的公司软件硬件上去了,人没跟上,一样做不好。

关键还在于企业对质量管理的定位,愿意投资的,质量管理自然会做的更好,更好的薪资,更好的人员素质,知识水平及执行力。人员具有更好的主观能动性。人员配置不足,知识水平和GMP意识不足,薪资水平太低,光靠文件要求都是空谈。

也希望我们每个从事药学研发的生产的生产人质量人研发人时刻关心数据完整性,时刻看宝典,学习东方不败练习葵花宝典的忘我精神境界:数据完整性神功成,必天天看,必天天做,质量意识时刻放心中~~

最后东方不败君把数据完整性葵花宝典投入火中,笑道:……药学江湖,只要有人就有数据完整性,有数据完整性就有江湖,人就是数据完整性,你怎么防范啊,最高境界,数据完整性宝典在每个人心中~心中~心中~~像东方不败君这样的已经完全深入内心的,还需要宝典莫

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特别致谢微信公众号:蒲公英杂志和蒲公英论坛以及引起我们大论道的文章作者daixulin

再次感谢知药学社各社群参与讨论的各位大侠们,谢谢你们的精彩参与!!!

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药生
发表于 2019-3-4 14:51:29 | 显示全部楼层
牛。不过,能补救的都不叫做事,不能补救的大问题,才是麻烦。
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药徒
发表于 2019-3-4 14:52:55 | 显示全部楼层
我想问问几个公司能做到一边实验,一边记录的,如果是十几批样品一起做,又能做到吗
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药徒
发表于 2019-3-4 15:58:16 | 显示全部楼层
偶然出现差错是一个很正常的事情
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药徒
发表于 2019-3-5 09:12:13 | 显示全部楼层
理论都会讲,一人操作一人记录一人复核,三人做一人的工作,不现实!象这种明显离群的数据每个操作人员或复核人员都会再确认的,从风险上不是太大,可检测性很高。预防措施按照管理水平与具体事件、具体条件与风险具体处理,不能一刀切。
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药神
发表于 2022-7-11 20:11:12 | 显示全部楼层
学习一下,谢谢分享
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