Kopfschmerzen bei der StabilitätsvorhersageHallo,
Ich habe ein Analyseproblem, zu dem ich einen Rat benötige. Nachfolgend finden Sie eine Tabelle mit einigen realen Stabilitätsdaten, aus denen ich eine vernünftige Stabilitätsvorhersage ableiten möchte.
Normalerweise verwende ich hierfür den Degradationsprofiler und habe dies bisher bei mehreren anderen Projekten ohne Probleme getan – aber dieser Datensatz bereitet mir Kopfschmerzen; Ich glaube, das liegt daran, dass wir einen ungewöhnlich niedrigen T0 hatten, der den Trend verzerrte und die Vorhersagen machte … Optimistisch.
Tabellenverknüpft – mit den zugehörigen Akzeptanzgrenzen, die wir haben.
Anmerkungen:
1-Dies ist ein Beispiel aus der Praxis, es handelt sich also um ein vollständig verstandenes System.
2-Wir wissen daher, dass es für dieses Material unmöglich ist, Aktivität zu erlangen . Das heißt, der Aufwärtstrend ist auf Assay-Rauschen zurückzuführen.
3-Aus früheren Daten und Experimenten wissen wir auch, dass sich dieses Material ungefähr linear abbaut und Verfallszeiten (dh wenn die Konfidenzniveaus die Untergrenze überschreiten) im Bereich von 730-1095 Tagen nicht ungewöhnlich sind.
Meine Frage ist daher, wie ich das analysieren kann. Ich würde gerne so etwas wie ein breiteres Konfidenzintervall verwenden und dieses als Vorhersage erweitern, wüsste aber nicht, wie ich das machen soll.
Der nächste Zeitpunkt für die Datenerfassung liegt in drei Monaten. Ich bin mir also sicher, dass sich der „echte“ Trend im Laufe der Zeit herausstellen wird und das frühe Testrauschen gemittelt wird, muss aber jetzt eine realistische Vorhersage machen. Alle Vorschläge/Anleitungen (auch wenn der Wissenschaftler, der den T0 durchgeführt hat, verraten wird 
) wären großartig!
Jon
Grundlegende Datenanalyse und ModellierungPrädiktive Modellierung und maschinelles LernenQualitäts- und VerfahrenstechnikBetreff: Kopfschmerzen bei der StabilitätsvorhersageHallo @Jon_Armer : Ein paar Beobachtungen/Gedanken/Fragen ... in keiner bestimmten Reihenfolge.
1. Kann hier Verdunstung eine Rolle spielen? Wie ich sehe, sind Ihre Antworteinheiten mg/ml. Könnte die Verdunstung den Anschein erwecken, dass der Trend zunimmt?
2. T5 und die 2. Wiederholung von T32 sind ebenfalls niedrig ...
3. Warum müssen Sie „jetzt eine realistische Vorhersage treffen“? Versuchen Sie (1), diesen Stapel relativ zur Spezifikation frühzeitig zu lesen, oder (2) eine genaue Vorhersage zu erhalten? Wenn (1), können Sie möglicherweise einfach sagen, dass es auf der Grundlage dieser Daten keine Hinweise darauf gibt, dass die Spezifikation gefährdet ist. Wenn (2) ... nun, basierend auf Ihren Annahmen (aus Ihren „Notizen“), ist das ein anderes Tier.
4. Könnte es sein, dass sich an diesem Stapel etwas unterscheidet, das dazu führt, dass er sich anders verhält als „vorherige Daten“?
Betreff: Kopfschmerzen bei der StabilitätsvorhersageHallo @MRB3855
Gute Fragen:
1-nein, sie sind versiegelt, um genau das zu verhindern
2-Einverstanden. Bei biologischen Systemen ist es nicht ungewöhnlich, in Längsschnittstudien ein gewisses Maß an Variation zu sehen, insbesondere angesichts der Tests usw., aber ich stimme zu, dass die Variation groß ist.
3-Vorhersage der Haltbarkeit dieser Charge. Wir müssen eine Bewertung vornehmen und eine „Linie in den Sand“ ziehen, damit wir unseren Jahresplan ausfüllen können.
4-Ja, möglicherweise – es ist ein komplexes System – daher gibt es Spielraum für Variationen, die schwer zu erfassen/identifizieren wären.
Betreff: Kopfschmerzen bei der StabilitätsvorhersageHallo @Jon_Armer : Hmm. Sie sagen, Ihr nächster Pull-Point liegt bei 3 Monaten. Was ist Ihre angestrebte (registrierte?) Haltbarkeit?
Betreff: Kopfschmerzen bei der StabilitätsvorhersageAh, leichte Korrektur (entschuldigen Sie, wenn ich irreführe) – der nächste Zeitpunkt ist nach weiteren 3 Monaten; Das wird tatsächlich der 6-Monats-Zeitpunkt sein.
Bei der vorherigen Charge war eine Stabilität von 18 Monaten anhand der 8-Monats-Daten vorhergesagt (bestätigt nach 12 Monaten).
Betreff: Kopfschmerzen bei der StabilitätsvorhersageIch denke oft, dass der Begriff „einfach“ in diesen Zusammenhängen verwendet wird, um schüchterne Doktoranden nicht davon abzuhalten, sich mit Statistik zu beschäftigen …!
OK, also
1.Richtig. Dies ist ein ziemlich typischer Ansatz, der in der Industrie verwendet wird. Die ersten Zeitpunkte liegen nahe beieinander und verteilen sich dann im Laufe der Zeit zunehmend.
Nun wird häufig eine Scoping-Studie durchgeführt, um jeden Wendepunkt in den Trends zu identifizieren, und dann werden die Untersuchungszeitpunkte so gestaltet, dass die Datendichte um diesen Punkt herum erhöht wird. Manchmal, insbesondere zu Beginn eines neuen Projekts oder Entwicklungszyklus, fehlt dies jedoch, sodass man ein wenig im Blindflug agiert (und dazu neigt, auf „erprobte“ Ansätze zurückzugreifen).
Leider bleiben wir hier bei der Verteilung „stecken“, zumindest bei dieser Charge.
2. Frühere Chargen verzeichneten im Allgemeinen einen linearen Rückgang, mit einem Trend, der sich erst später wirklich bemerkbar machte.
3.Ja, das ist eine Option – löst aber nicht mein unmittelbares Problem (dass ich für diese Charge ein vorläufiges Ablaufdatum festlegen muss)
4-Ich denke, das ist die Art und Weise, wie ich tendiere. Ein solcher Rückgang würde mit früheren Chargen übereinstimmen (normalerweise ist er ziemlich linear), braucht aber Zeit.
Wieder 5 – ja, obwohl ich nur eine weitere Charge in diesem „Satz“ habe – der Trend war ähnlich, aber „ganz leicht rückläufig“, was es mir ermöglichte, einen Übergang auf niedrigerem Niveau zu schätzen.
6-Hier sind wir uns sehr einig – was immer schön ist (ausgerechnet im Internet!). Was wir hier meiner Meinung nach sehen, sind Assay-Variationen, die dem (relativ) stabilen Material überlagert sind. Die Variationsgötter stimmten mit der vorherigen Charge überein und präsentierten mir einen leicht negativen Trend, der eine relativ einfache Stabilitätsvorhersage ermöglichte (mit den offensichtlichen üblichen Vorbehalten). Dieses Mal habe ich die Variabilitätsgötter irgendwie verärgert und es wird kein solcher Trend angeboten, was zu Kopfschmerzen geführt hat.
Das Rauschen in diesen Daten ist auch größer als im vorherigen Stapel.
So – hier ist mein Kopf derzeit:
Ich kann hier nur auf begrenzte zusätzliche Daten zurückgreifen – die vorherige (und einzige andere) Charge ergab einen leicht negativen Trend, sodass ich zu diesem Zeitpunkt (t3m) eine anfängliche Stabilität von 18 Monaten vorhersagen konnte. Offensichtlich sind wir uns hier der Gefahren einer übermäßigen Extrapolation bewusst, doch manchmal müssen praktische Erwägungen eine Rolle spielen.
Dieser Aufstrich in dieser Charge erlaubt mir das nicht. Die einzige Option, die ich derzeit als vertretbar sehe, wäre die Rückkehr zur Stabilität der vorherigen Chargen auf der Grundlage, dass mir diese neue Charge bisher keinen Hinweis darauf gegeben hat, dass sie schlimmer ist. Daher könnte die Verwendung der Stabilität früherer Chargen als Worst-Case-Stabilität und daher als sicher/vertretbar angesehen werden.
Ich überwache und aktualisiere dann entsprechend, wenn neue Daten eingehen. Es sei denn, es gibt eine clevere Möglichkeit, die zusätzliche Variabilität in diesen Daten zu nutzen, um die Konfidenzintervalle zu erweitern (und so die Vorhersage zu „zwingen“, das untere Niveau zu überschreiten).
Gedanken?
Betreff: Kopfschmerzen bei der StabilitätsvorhersageHallo @Jon_Armer : Ich denke, deine Überlegungen machen hier Sinn; Basierend auf diesen Daten gibt es keine Hinweise darauf, dass die Spezifikation gefährdet ist oder dass sie schlechter als die vorherige Charge ist … und wir überwachen sie weiterhin.
Und wenn es wahr ist, dass frühere Chargen einen allgemein linearen Rückgang aufwiesen, mit einem Trend, der sich erst später wirklich bemerkbar machte, dann wäre ich, wenn möglich, geneigt, bis jetzt mehr zu ziehen den nächsten geplanten Pull-Punkt, damit der „Knoten“ (der Zeitpunkt, zu dem der Trend nach unten beginnt) geschätzt werden kann. Dann könnten Sie die gesamte „Kurve“ modellieren, indem Sie einen weiteren Begriff in Ihr Modell einfügen:
max(0, timepoint - t)
Wobei t der Zeitpunkt ist, an dem der Abwärtstrend beginnt. Sie hätten also Y = b0 + b1*Zeitpunkt + b2*max(0, Zeitpunkt – t). Die anfängliche Steigung ist b1, die zweite Steigung ist b1+b2. Sie können die nichtlineare Plattform verwenden, um t (und b0, b1 und b2) zu schätzen, oder Sie können sich t ansehen und „Modell anpassen“ verwenden, um b0, b1 und b2 zu schätzen. Streng genommen ist die nichtlineare Plattform das Richtige, auch wenn sie bei näherer Betrachtung ihren Zweck erfüllen kann.
Betreff: Kopfschmerzen bei der StabilitätsvorhersageTolle Sache – danke für die Diskussion/den Rat!
