JMP 安定性試験の前提条件こんにちは、
私は現在、医薬品の有効期限を推定するために分解データ分析プラットフォーム内の安定性テストを使用していますが、分析の前提条件について質問がありました。
現在、18 か月まで利用可能な一部のバッチのデータ ポイントを使用して、製品の 10 バッチのデータを分析しています。 解析を実行すると、最も早く下位の仕様を超えると推定されるバッチに基づいて、最も早い通過時間が 35.35 か月であるさまざまな切片と共通の傾きとして最適なモデルが特定されます。これらの同じバッチを Y by X でフィットして分析し、個々のバッチごとに回帰直線をフィットすると、1 つのバッチのみのフィット ラインは ap < 0.05 を返します (これはたまたま、安定性テストからの私の「最悪の」バッチでした)。 Fit Y by X プラットフォームにおけるこのバッチの信頼区間は、約 17 か月の下位仕様を超えています。
安定性テストは、すべてのバッチが時間の経過とともに実際に変化していると自動的に想定しますか? 他のバッチが実際には変化の傾向にない場合、バッチ全体にわたる共通の傾きに基づいていることを考慮して、保存期間の推定値を使用するのは適切でしょうか?
よろしくお願いいたします。
消費者および市場調査データの探索と視覚化品質およびプロセスエンジニアリングRe: JMP 安定性試験の前提条件有効期限 (期限) を見積もるために ICH Q1e に従っている場合は、それに従っているか、従わない正当な理由があることを確認してください。
JMP の安定性ツール (分析 > 信頼性 > 劣化 > 安定性) を使用する場合、JMP は通過時間を計算します。 最悪の場合のロットのこの交差時間は非プール分散を使用しており、ICH Q1e ではプール分散の使用について言及しているため、別の交差時間が得られ、多くの場合非プール分散交差時間より遅くなることに注意してください。
Y を X で当てはめると、プールされていない分散交差時間のイメージが得られますが、実際の推定値は得られません。
「分析」>「モデルの適合」を使用してみてください。
応答は Y の役割、時間、バッチ、および時間とバッチの交差項 (時間*バッチ) が効果の役割に入ります。
起動ダイアログの赤い三角ボタンのメニューから、Centered Polynomials をオフにします。
[実行] をクリックした後、レポートの赤い三角メニュー、[推定] > [逆予測] に移動します。 ダイアログに仕様の上限または下限を入力し、必ずすべてのバッチ (左側) のボタンをクリックしてください。また、両側 95% CI が必要であるため、アルファを 0.1 に変更します。
レポートの下部にある表には、各バッチの交差時間と CI が表示されます。 最悪のケースの CI が探しているものです。 この CI はプールされた分散に基づいており、プールされていない分散よりも厳しい可能性があります。
フィットモデルを使用して、プールされていない分散を取得することもできます。 手順は同じですが、Only time が Effects ロールにあり、Batch が By ロールに入る点が異なります。
Re: JMP 安定性試験の前提条件これらのモデルは線形回帰モデルです。 切片と傾斜があります。 時間の経過とともにバッチが変化/傾向があると仮定するかどうかという質問は、傾きがゼロであるかどうかという質問と同じです。 この手順のモデルでは、傾きを強制的にゼロにすることはありません。
あなたの関連する質問の 1 つは、傾きがわずかになった場合にどうするかということだと思います。 答えは何もありません。 また、傾きを強制的にゼロにして新しいモデルを当てはめるべきではありません。 それは選択肢の一つではありません。
しかし、傾きがわずかな場合はどう考えればよいでしょうか? この手順では、不確実性の定量化に基づいて有効期限を導き出します。 傾きの推定値は重要ではないかもしれませんが、推定値の不確実性を無視することはできません。 したがって、傾きが大きいかどうかは、この手順の主要な関心事ではありません。
最後に、具体的なケースについて。 安定性手順では、バッチ間の相違点と類似点も特定しようとします。統計的視点。 あるバッチが残りのバッチとは異なることがわかります。 ここで問題は、それがサンプリングのランダム性によるものなのか、それとも何か別のことを暗示しているのかということです。 私の意見では、安定性手順の結果を報告すべきか、Y by X のフィット結果を報告すべきかについて、絶対的な答えはありません。 しかし、自分の結論を正当化する必要があります。 突出したバッチがサンプリングのランダム性によるものである場合、安定性手順の結果は受け入れられると思います。 そうでなければ、あなたのケースは、安定化手順が対処するように設計されている範囲から外れていると思います。
Re: JMP 安定性試験の前提条件分析は、10 バッチすべてからの結合データに基づいています。 これは、切片、バッチ、時間、およびバッチ*時間相互作用の 4 つの項を使用して線形回帰モデルを近似します。 この方法が最も強力で現実的です。 一度に 1 つのバッチを分離することはベスト プラクティスではなく、推奨されません。
この分析では階層モデルを使用するため、共通の切片または傾きを使用できるかどうかを決定するために、モデル パラメーターの推定値に対する一連の仮説検定が実行されます。
