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数据可靠性差距分析方法刍议

作者:不详 ; 发布时间:2019-1-11 8:28:45 ; 来源:互联网  点击:

贾晓艳  陈跃武

(奥星制药设备(石家庄)有限公司,河北 石家庄 050000)

 

摘  要:主要从建立差距分析团队、准备差距分析、执行差距分析、编制差距分析报告、采取纠正和预防措施5个方面,就成功开展数据可靠性差距分析的具体执行方法进行了说明。

关键词:数据可靠性;差距分析;质量管理;GMP

 

1  概述

数据可靠性(DI)一直以来都是制药行业关注的热点话题,也是困扰制药企业的难题,很多企业对于如何实施数据可靠性相关法规指南提出的要求依然一筹莫展。解决当前制药行业数据可靠性问题的首要活动是依据现行的数据可靠性法规指南进行差距分析,从而找出体系中存在的差距与问题,确定合理的解决与提升方案。本文就成功开展数据可靠性差距分析的具体执行方法进行说明。

 

2  差距分析实施方法

数据可靠性差距分析,既可以作为企业自检的一部分进行专项检查,也可以独立于自检之外,邀请具有数据可靠性评估经验或经数据可靠性评估教育和培训的第三方人员来执行。

2.1  建立差距分析团队

差距分析团队的组成和人员知识技能需要与计划进行差距分析的企业的范围、产品类型、特点和执行标准(FDA的cGMP认证或我国GMP认证)相匹配。

2.1.1  人员组成

QC实验室一直以来是数据可靠性发生问题的重灾区,很多企业希望在差距分析中侧重分析QC实验室,所以团队成员中应配备分析人员,能熟悉高效液相、气相等仪器的操作。在差距分析执行中,熟悉自动化系统的人员也是必不可少的,尤其涉及制药设备或是仪器的权限管理、审计追踪、备份或存档等。

2.1.2  知识技能

若企业执行我国GMP标准,则团队成员需要学习国家药监局发布的《药品数据管理规范(征求意见稿)》;若企业执行美国FDA的cGMP标准,则团队成员还需要学习美国FDA行业指南《数据可靠性及与现行药品生产质量管理规范符合性(草案)》。不同药监组织的数据可靠性法规指南的侧重点和要求不尽相同,需要差距分析团队进行全面学习。

2.2  准备差距分析

差距分析之前要求企业准备相应的资料,如人员组织架构、职责分工(物料、产品放行)、工艺流程、质量管理体系相关文件、操作记录、带有计算机化系统的设备仪器清单等。

差距分析的执行周期也是在准备阶段需要考虑的问题,一般现场执行的差距分析时间是3天,也可根据被差距分析的企业特点来确定合适的周期。

在准备阶段,编写一份差距分析检查清单十分重要,可以参考PDA数据完整性审计备忘录中的内容,部分摘选如表1所示。

2.3  执行差距分析

差距分析团队应以尽可能专业的方式进行差距分析,要为接受差距分析的企业人员提供一个舒适的环境。否则,企业人员可能对类似于“问话”性质的审查会感到很不舒服。

进入差距分析的部门或区域后需要找到该部门的管理层和一线员工,确定该企业是否有公平、公正的畅所欲言的企业文化,一个具有良好诚信文化的企业,出现数据可靠性重大违规的可能性将大大降低。若是差距分析现场出现了主管代替一线员工回答问题的情况,则应注意鼓励一线员工来回答问题。

差距分析可侧重于数据可靠性方针和承诺、数据可靠性员工知识/能力管理、实施策略和日常管理监督、数据生命周期管理、数据可靠性风险评估和管理、硬件系统设施建设与验证等方面。

另外,差距分析还要关注可能影响产品放行或是产品质量的过程。这可以通过查看工艺流程图、产品检测记录、分析仪器操作记录等来识别,也可要求设备操作人员现场演示进入具有权限管理的系统,查看系统内数据是否可以任意修改、删除,审计追踪是否启动等。

关注QC实验室数据可靠性的同时,还要关注OOS(超标结果)发生率高或是质量标准设定范围较窄的项目或指标,这些都是数据可靠性问题的多发区域。

需要注意,差距分析团队成员必须在所提供的有限时间内收集到尽可能完整的信息,以便“确诊”数据可靠性问题所在。

2.4  编制差距分析报告

在差距分析结束后,完成一份数据可靠性差距分析报告对于整个差距分析活动来说至关重要,对发现的数据可靠性问题进行记录,并对发现的数据可靠性问题进行分类评估。根据PIC/S数据可靠性指南,对发现的数据可靠性问题进行如下分类:

2.4.1  关键问题

此类问题对产品的影响可对患者安全带来风险。例如,产品不符合质量标准,但在QC报告数据中,报告了“理想”结果,而不是超标结果。

2.4.2  重大问题

此类问题对产品的影响不会对患者安全带来风险,每个单独的问题本身不直接影响产品质量和患者安全。例如,使用了不合适的数据记录方式(如便签纸);有证据表明数据可靠性问题涉及面广,每个区域内(QA、生产、QC等)都存在数据可靠性问题;数据缺乏可追溯性。

2.4.3  一般问题

单个区域内可能存在数据可靠性问题,这类问题对产品质量和患者人身安全的影响较小,通常也不会对整个质量管理体系产生负面影响。例如,单个区域内数据缺乏可追溯性,或单个系统设计不当。

一些常见的数据可靠性问题如下:

(1)某操作系统不能追踪原始数据,真实性存疑。

(2)实验室人员使用共享密码访问某计算机系统,或某计算机系统未设置访问密码。

(3)实验室某操作岗位无故删除未知峰值。

2.5  采取纠正和预防措施

一旦差距分析团队将数据可靠性差距分析报告完成并递交给企业,企业就要考虑纠正和预防措施,包括对临时控制措施的考虑。当一些重大问题需要启动长期技术解决方案时,如企业将应用新的计算机化系统设备来进行数据生命周期管理和控制,则需要考虑设计、选型、采购、建造、安装、验证等一系列活动,这个周期将以“月”甚至是“年”来计算,需要长期的运作。在此情况下,采取临时控制措施是非常必要的,包括通知客户、召回药品、实施附加测试及额外密集型数据审查活动。

企业接到差距分析报告后,应仔细规划纠正和预防措施(CAPA)以解决问题并改进系统。建议企业对纠正和预防措施进行验证,以评估实施后的有效性。企业管理层还应管理和监测纠正和预防措施计划,以确保风险管理充分。

 

3  结语

虽然数据可靠性差距分析执行起来并不容易,但在药品监管越来越严格的GMP执行环境中是至关重要的。GMP中的每一个和产品放行相关的决策都取决于生成数据的可靠性,有效进行数据可靠性差距分析是企业持续合规、增强竞争优势的关键。

 

作者简介:

贾晓艳(1982—),女,河北石家庄人,高级工程师,从事制药行业验证与数据可靠性研究工作。

 
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