Mal de tête de prédiction de stabilitéBonjour,
J'ai un problème d'analyse sur lequel j'aimerais avoir des conseils. Vous trouverez ci-dessous un tableau de quelques données de stabilité réelles, à partir desquelles j'essaie d'extraire une prédiction de stabilité raisonnable.
J'utilise habituellement le profileur de dégradation pour cela, et je l'ai fait jusqu'à présent sans aucun problème pour plusieurs autres projets - mais cet ensemble de données me donne mal à la tête ; Je crois que c'est parce que nous avions un T0 anormalement bas qui a faussé la tendance en faisant les prédictions… Optimiste.
Table liée - avec les limites d'acceptation associées dont nous disposons.
Remarques:
1-Il s'agit d'un exemple concret, c'est donc un système parfaitement compris.
2-Nous savons donc qu'il est impossible que ce matériau gagne en activité. c'est-à-dire que la tendance à la hausse est due au bruit des tests.
3-Nous savons également, grâce à des données et expériences antérieures, que ce matériau se dégrade de manière à peu près linéaire et que les expirations (c'est-à-dire lorsque les niveaux de confiance dépassent la limite inférieure) dans la région de 730 à 1 095 jours ne sont pas inhabituelles.
Ma question est donc de savoir comment analyser cela. Je serais à l'aise d'utiliser quelque chose comme un intervalle de confiance plus large et de l'étendre comme prédiction, mais je ne saurais pas comment faire cela.
Le prochain point de collecte de données est dans 3 mois, donc même si je suis sûr que la « vraie » tendance émergera au fil du temps et que le bruit des premiers tests sera moyenné, je dois maintenant faire une sorte de prédiction réaliste. Toutes les suggestions/conseils (malgré les reproches au scientifique qui a fait le T0 
) seraient formidables !
Jon
Analyse et modélisation des données de baseModélisation prédictive et apprentissage automatiqueIngénierie Qualité et ProcédésRe: Mal de tête de prédiction de stabilitéSalut @Jon_Armer : Quelques observations/pensées/questions... sans ordre particulier.
1. L’évaporation peut-elle jouer un rôle ici ? Je vois que vos unités de réponse sont en mg/mL. L’évaporation pourrait-elle donner l’impression que la tendance est à la hausse ?
2. T5 et la 2ème répétition de T32 sont également faibles...
3. Pourquoi avez-vous « besoin de faire une sorte de prédiction réaliste maintenant » ? Essayez-vous (1) d'obtenir une lecture anticipée de ce lot par rapport aux spécifications, ou (2) essayez-vous d'obtenir une prédiction précise ? Si (1), vous pourrez peut-être simplement dire que, sur la base de ces données , il n'y a aucune preuve que la spécification est en danger. Si (2)... eh bien, compte tenu de vos hypothèses (d'après vos "Notes"), c'est un animal différent.
4. Se pourrait-il qu'il y ait quelque chose de différent dans ce lot qui le fasse se comporter différemment des « données précédentes » ?
Re: Mal de tête de prédiction de stabilitéSalut @MRB3855
Bonnes questions :
1-non, ils sont scellés pour empêcher cela
2-D'accord. Avec les systèmes biologiques, il n'est pas rare de constater un certain degré de variation dans les études longitudinales, en particulier compte tenu des tests, etc., mais je conviens que la variation est large.
3-Prédiction de la durée de conservation pour ce lot. Nous devons faire une évaluation à ce sujet et poser une « ligne dans le sable » afin que nous puissions remplir notre calendrier annuel.
4-Oui, potentiellement – c'est un système complexe – il existe donc une marge de variation qui serait difficile à capturer/identifier.
Re: Mal de tête de prédiction de stabilitéSalut @Jon_Armer : Hmm. Vous dites que votre prochain point d'attraction est à 3 mois. Quelle est votre durée de conservation cible (enregistrée ?) ?
Re: Mal de tête de prédiction de stabilitéAh légère correction (excuses si j'induis en erreur) - le prochain moment est après 3 mois supplémentaires ; ce qui sera en fait le délai de 6 mois.
Le lot précédent avait une stabilité prévue de 18 mois sur des données de 8 mois (confirmée à 12 mois).
Re: Mal de tête de prédiction de stabilitéJe pense souvent que le terme « simple » est utilisé dans ces contextes pour ne pas effrayer les doctorants timides et les inciter à s'engager dans des statistiques….. !
D'accord alors
1.Correct. Il s’agit d’une approche assez typique utilisée dans l’industrie ; les premiers moments sont proches les uns des autres, puis ils s'étalent de plus en plus au fur et à mesure.
Désormais, une étude de cadrage serait souvent réalisée pour identifier tout point d'inflexion dans les tendances, puis les points temporels de l'étude seraient conçus de manière à augmenter la densité des données autour de ce point. Parfois cependant, surtout au début d'un nouveau projet ou d'un nouveau cycle de développement, vous n'avez pas cela, donc vous volez un peu à l'aveugle (et avez tendance à vous rabattre sur des approches « éprouvées »).
Nous sommes malheureusement « coincés » avec la propagation ici, du moins pour ce lot.
2. Les lots précédents ont connu une baisse généralement linéaire, avec une tendance qui n'est vraiment devenue apparente que plus tard.
3.Oui, c'est une option, mais cela ne résout pas mon problème immédiat (de devoir attribuer une date d'expiration préliminaire pour ce lot)
4-C'est de cette façon que je penche, je pense. Ce type de baisse serait cohérent avec les lots précédents (c'est généralement assez linéaire), mais prend juste du temps.
5-oui encore, même si je n'ai qu'un seul autre lot dans cet « ensemble » - la tendance était similaire mais « très légèrement en baisse », ce qui me permet d'estimer un passage à un niveau inférieur.
6-On est beaucoup d'accord ici- ce qui est toujours sympa (sur internet de partout !). Ce que je pense que nous voyons ici, c'est une variation de test superposée au matériau (relativement) stable. Les dieux des variations se sont alignés sur le lot précédent pour me présenter une tendance légèrement négative qui a permis une prédiction de stabilité relativement simple (avec les mises en garde habituelles évidentes). Cette fois, j'ai en quelque sorte mis en colère les dieux de la variabilité et aucune tendance de ce type n'est proposée, ce qui m'a donné mal à la tête.
Le bruit dans ces données est également plus large que celui du lot précédent.
Alors voici où se trouve ma tête actuellement :
J'ai peu de données supplémentaires sur lesquelles m'appuyer ici : le lot précédent (et le seul autre) a donné une tendance légèrement négative, me permettant d'attribuer une stabilité initiale de 18 mois à ce stade (t3m). Nous sommes évidemment conscients des dangers d’une extrapolation excessive, mais des considérations pratiques doivent parfois intervenir.
Cette répartition dans ce lot ne me permet pas de faire ça. Ainsi, la seule option que je vois actuellement et qui serait défendable serait de revenir à la stabilité des lots précédents, sur la base que ce nouveau lot ne m'a pas encore offert d'indication que la situation est pire . En tant que tel, l'utilisation de la stabilité des lots précédents pourrait être considérée comme le pire des cas, et donc sûre/défendable.
Je surveille et mets à jour ensuite, au fur et à mesure que de nouvelles données arrivent. À moins qu'il n'existe un moyen intelligent d'utiliser la variabilité supplémentaire de ces données pour élargir les intervalles de confiance (et ainsi « forcer » la prédiction à franchir le niveau inférieur)
Pensées?
Re: Mal de tête de prédiction de stabilitéSalut @Jon_Armer : Je pense que votre réflexion a du sens ici ; sur la base de ces données, il n'y a aucune preuve que la spécification est en danger ou qu'elle est pire que le lot précédent... et continuez à surveiller.
Et, s'il est vrai que les lots précédents ont connu une baisse généralement linéaire, avec une tendance qui n'est vraiment devenue apparente que plus tard... alors je serais enclin, si possible, à en tirer davantage d'ici là. le prochain point d'attraction programmé afin que le « nœud » (le moment où la tendance démarre à la baisse) puisse être estimé. Ensuite, vous pouvez modéliser l'intégralité de la « courbe » en introduisant un autre terme dans votre modèle :
max(0, timepoint - t)
Où t est le moment où commence la tendance à la baisse. Donc, vous auriez Y = b0 + b1*Timepoint + b2*max(0, Timepoint - t). La pente initiale est b1, la deuxième pente est b1+b2. Vous pouvez utiliser la plate-forme non linéaire pour estimer t (et b0, b1 et b2), ou vous pouvez observer t et utiliser Fit Model pour estimer b0, b1 et b2. À proprement parler, la plate-forme non linéaire est la bonne chose à faire... même si, à première vue, elle peut être adaptée à son objectif.
Re: Mal de tête de prédiction de stabilitéSuper truc - merci pour la discussion/les conseils !
