JP6060209B2 - 品質管理物質の統計学的に有効な分析平均値および分析範囲を得るシステムおよび方法 - Google Patents
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- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/20—Administration of product repair or maintenance
Description
記特定のロットに、前記品質管理物質の前記特定の以前のロットから得られる前記試験結果の計算した前記ばらつきと等しいばらつき推定値を割り当てる工程とを含む。実施形態によっては、前記ばらつきの推定値を計算する工程は、少なくとも前記履歴試験結果から、前記平均値の不確定性の推定値を計算する工程と、少なくとも前記履歴試験結果から、前記品質管理物質の少なくとも1つの以前のロットについて1つの研究室内で得られた試験結果のばらつきの推定値である研究室内ばらつき推定値を計算する工程と、少なくとも前記履歴試験結果から、前記品質管理物質の少なくとも1つの以前のロットについて異なる複数の研究室から得られた試験結果のばらつきの推定値である研究室間ばらつき推定値を計算する工程とを含み、少なくとも前記平均値および前記ばらつき推定値に基づいて範囲を計算する工程は、少なくとも前記平均値と、前記平均値の不確定性の推定値と、前記研究室内ばらつき推定値と、前記研究室間ばらつき推定値とに基づいて、前記範囲を計算する工程を含む。この方法は、前記履歴試験結果のデータベースに見られる異常な試験結果を考慮から除外する工程をさらに備えてもよい。
実行させる。
トごとに、複数の異なる研究室で複数の異なる試験機械について、その新たなロットから抜き出した試料について試験を実行し、その結果を統計学的に特定するものである。ただし、この手法は、試験工程中の複数の不確定性の原因を説明するために、物質/機械の組合せごとに多くの試験が必要になることがあるので、費用が非常に高くつく可能性がある。
世界中の数多くの試験研究室で数多くの試験機械について行われるほぼ全ての品質検査試験は記録されており、その結果は、その品質検査試験で使用された品質管理物質の製造
業者に返送される。これらの品質検査試験結果は、履歴結果のデータベースに蓄積され、品質管理物質の製造業者が様々な方法で使用することができる。このようなデータベースは、何年にもわたってデータ収集した、何百万もの個別品質検査試験結果を含むことができる。各記録レコードは、通常は、その結果が得られた試験条件を示し、品質検査試験が行われた研究室、試験に用いられた品質管理物質のタイプ、品質検査試験を行った試験機器の製造元およびモデル、試験対象の検体、使用した試薬、使用した試験方法、ならびに試験結果などの情報を含むことができる。その他の情報を含んでいてもよい。したがって、このデータベースは、関心のある各試験条件で各品質管理物質の以前のロットを用いて実行した多くの試験の結果を含むことができる。
実施形態によっては、分析平均値は、同様の試験条件下で実行した、新たなロットの品質管理物質の試験によって得られる試験結果の平均として計算される。この同様の試験条件には、例えば異なる研究室で同じ製造元およびモデルの複数の試験機械を用いることなども含まれる。場合によっては、1つの試験機器について複数回の試験を実行することで十分であることもある。平均値は、以下のように計算することができる。
実施形態によれば、機器内ばらつきは、複数の研究室に存在している可能性が高い複数の試験機械にわたって特定の品質管理物質の以前のロットについて実行された品質検査試験で得られる履歴データを用いて推定される。関心のある試験条件に対応する試験機械の製造元およびモデルによっては、機器内ばらつきを推定するために使用することができるデータベース内の試験結果が、場合によっては数千など多数存在する可能性がある。実施形態によっては、機器内ばらつきは、個々の試験機械から得られる試験結果の平均分散(ばらつきの平均)として計算することもできるし、あるいはその他の方法で個々の試験機
械の試験結果の分散から導出することもできる。推定値は偏りを補正したものでもよい。機器内ばらつき推定値は、以下のように計算することができる。
実施形態によれば、機器間ばらつきも、複数の研究室に存在している可能性が高い複数の試験機械にわたって特定の品質管理物質の以前のロットについて実行された品質検査試験で得られる履歴データを用いて推定される。各特定の試験機械は、同じ製造元およびモデルのその他の機械で得られた結果とは異なる結果を出す可能性がある。これらの違いは、較正技術または演算技術の違いによってもたらされている可能性がある。関心のある試験条件に対応する試験機械の製造元およびモデルによっては、その試験結果を使用する研究室であって、かつその品質検査試験結果が履歴データベース内にあって機器間ばらつきの推定に使用することができる研究室が、場合によっては数百など多数存在する可能性がある。実施形態によっては、機器間ばらつきは、異なる個々の試験機械から得られる平均試験結果間のばらつき(平均のばらつき)として計算することができる。機器間ばらつき推定値は、上記で定義したSi、SSiおよびNを用いて以下のように計算することができる。
実施形態によっては、機器内ばらつき、機器間ばらつきおよび総ばらつきの推定値を、先に進む前に調節することができる。例えば、SDWなどの機器内ばらつきは、関心のある特定の品質管理物質についての平均試験結果の関数として変動することが分かっている。(平均試験結果は、ロット間で変動する品質管理物質中の検体の濃度の関数として変動する。)1つの仮定のシナリオでは、特定の品質管理物質の第1のロットで、第2のロットよりわずかに高い平均試験結果が得られ、さらに、それらの結果が、特定の試験機器内において、第2のロットの場合より第1のロットの場合の方がより大きく変動する可能性がある。すなわち、この仮定例では、機器内ばらつきが、平均試験結果と明白に相関している。新たなロットの品質管理物質について計算した平均値の推定値は、以前のロットから得られた平均値の平均と異なる可能性があるので、観察したばらつきと平均値の関係に従ってばらつきの推定値を調節することが望ましいことがある。
任意の研究室で任意の機器について実行された試験によって得られる新たな試験結果が収まると予想される試験結果の範囲は、試料平均値の決定の不確定性、機器内ばらつきおよび機器間ばらつきなど、複数の要因によって拡大する。平均値の推定値の不確定性は、試料の平均値の推定値を計算するために使用される機器および試料の数、ならびに機器間ばらつきおよび機器内ばらつきによって決まる。本発明の実施形態では、例えばわずか4つなど、非常に少ない数の試料を使用して、分析平均値を推定することができる。平均値の標準誤差の推定値をこれと同数の少数の試料に基づいて計算した場合には、分析範囲の信頼性が低くなり望ましくないことがある。
平均値の誤差ならびに機器内ばらつきおよび機器間ばらつきが推定されたら、分析範囲を決定することができる。任意の研究室で任意の試験機器を用いて得られた試験結果の予想分布は、分析平均値を中心に分布し、平均値の推定値の不確定性ならびに機器内ばらつきおよび機器間ばらつきの影響を受ける幅を有することになる。上記で計算した推定値を用いて、予想試験結果の分布の標準偏差は、以下のように計算することができる。
分析平均値および分析範囲の決定において使用する全てのデータは、履歴結果のデータベース内のデータおよび品質管理物質の新たなロットについて実行した試験の結果も含めて、使用前に「キュレート(curate)」する。すなわち、データを検査し、明らかにエラーまたは異常のあるデータを、補正するか、または考慮から除外する。
・試験結果と平均試験結果の差が、例えば4、5または6など、同様の試験の母集団の標準偏差の指定数より大きい。
・試験結果が、同様の試験の平均結果より、例えば100倍以上など、指定倍数を超えて大きい。
データを排除する基準は、その他にも数多く想起することができ、添付の特許請求の範囲内で使用することができる。実施形態によっては、データが自動的に排除されないこともあるが、自動システムにより、疑いのあるデータにフラグを立てて、熟練したオペレータが再調査できるようにすることができ、このオペレータが、その後に、フラグの立ったデータがあれば、どのデータを排除するかを判断することができる。
履歴試験結果のデータベースは、その他の用途にも利用することができる。例えば、上記で説明したように、平均値の推定値の不確定性は、分析平均値、機器内ばらつきおよび機器間(研究室間)ばらつきを確立するために試験する試料の数の影響を受ける。平均値の誤差は、分析範囲の幅のごく一部、例えばその範囲の幅のせいぜい12%にしか寄与しないことが望ましい。ただし、機器内ばらつきおよび機器間ばらつきが予め分かっていなければ、分析範囲の幅が、異なる研究室で異なる機器について行われた試験の影響をどのように受けるのかを知ることは、困難または不可能である。分析平均値を確立するために使用される試料の数、ならびに異なる試験機器および研究室への試験の割当が、平均値および範囲の割当工程の最初に闇雲に選ばれたものである場合には、その工程の最後になって、平均値の不確定性による過剰な寄与のためにその範囲が無駄に広いことが分かる可能性がある。
ならない。
る。図1に示す複数のステップは、任意選択であり、実施形態によっては行われないこともあることを理解されたい。さらに、ステップの順序は、適宜並べ替えることができる。図1の流れ図は逐次的に示してあるが、一部のステップはその他のステップと並行して実行することができる。
する際に使用することができるデータである。
つかでソフトウェアによって実施することができる方法については、上記で既に詳細に説明している。
Claims (1)
- 品質管理物質の特定のロットに分析平均値および分析範囲を割り当てるサンプリング・プランを確立する方法であって、
コンピュータ・システムが、平均値を推定する際の不確定性に帰する分析範囲の割合の上限の指定を受信する工程と、
前記コンピュータ・システムが、品質管理物質の以前のロットについて実行した試験によって得られる履歴試験結果のデータベースにアクセスする工程と、
前記コンピュータ・システムが、少なくとも前記履歴試験結果から、前記品質管理物質の少なくとも1つの以前のロットについて1つの試験機器を用いて得られた試験結果のばらつきの推定値である機器内ばらつき推定値を計算する工程と、
前記コンピュータ・システムが、少なくとも前記履歴試験結果から、前記品質管理物質の少なくとも1つの以前のロットについて異なる複数の試験機器を用いて得られた試験結果のばらつきの推定値である機器間ばらつき推定値を計算する工程と、
前記コンピュータ・システムが、少なくとも前記機器内ばらつき推定値および前記機器間ばらつき推定値に基づいて、前記平均値を推定する際の不確定性に帰する幅の割合が上限以下である分析範囲を実現するサンプリング・プランを確立する工程と、を備える方法。
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