马上注册,结交更多好友,享用更多功能,让你轻松玩转社区
您需要 登录 才可以下载或查看,没有帐号?立即注册
x
统计分析在洁净室污染评估及风险分析中的应用研究 本文转载自《中国医药工业杂志》2014-10期。
" h/ S, V, W2 M( V* H) o! u- C 4 ]3 w! L4 a) P3 [
4 o& N: V$ c, ~5 n' p
统计分析在洁净室污染评估及风险分析中的应用研究
/ I$ b) g7 T/ a K5 z. J( N陈伟盛,朱荣峰,关倩明*2 p) ]0 {4 Z* @" `3 l w/ J
广州市药品检验所
" K0 R" q# R7 e" u' T摘要:根据GB/T16293-2010和GB/T16292-2010的方法,连续3年采集洁净室的温度、相对湿度和悬浮粒子、浮游菌等数据,以了解洁净室的状态和潜在风险。利用SPSS统计软件对数据进行相关性、均值、标准差等统计分析。其中,相关性分析结果显示,各项数据在十万级区域存在一定的相关性。根据统计结果,4个主要的实验区域(微生物限度检查室、无菌1室、无菌2室、阳性接种间)基本处于一个稳定的状态,但无菌室存在样品消毒不彻底和样品粉尘污染的风险,培养基配制室存在人流污染的潜在风险。此外,以95%置信限计算出4个主要的实验区域的警戒限。" R) Q9 z5 J% C& Y
关键词:洁净室;统计分析;风险分析;相关性分析;警戒限
3 k6 {9 P- ]- Q2 a% l/ X随着新版GMP的实施,对洁净室的要求越来越高,特别是对于无菌药品生产企业而言。为更有效地控制洁净室的环境,需对洁净室进行监控,利用日常监测数据进行污染与风险预测,最大限度地控制悬浮粒子与微生物的污染。长期以来,对洁净室污染与风险的评估及预测大多数是建立在经验上的,缺乏数理统计的应用。曾有文献通过相关性分析去解析悬浮粒子与洁净度个别因素的关系,但是对洁净室主要区域进行污染评估与风险预测就鲜有报道。这就导致对人员的经验性要求高,适用性较差。本研究尝试通过对监测数据进行统计分析,通过数据分析结果对洁净室进行污染评价与风险分析,以及计算实验室相应的警戒限。
7 R2 b- C9 X1 v% c O
; o3 p; R: D4 I4 k9 Q& S V) w各因素的相关性分析结果) \. ^. W5 P) C! b
3 [, n# |. r5 H: ~* ~: Q与洁净室相关的因素有温度、湿度、大微粒、小微粒及浮游菌数。对洁净室的状态进行分析时,首先对洁净室的各因素进行相关性探讨,了解各因素间的关系。由于整个洁净室分别有万级和十万级的洁净级别,在探讨相关性时,分别对万级区和十万级区进行统计。利用SPSS软件,对数据进行相关性分析。由于各因素的纲量不一致,先对数据进行均值为1 的标准化处理,结果见表1。. d8 Y* U8 t4 q9 }, Z ^
! g9 K# `$ Q ]4 D/ ?
+ ~: {0 }, r# Q$ I/ p/ `* Y
' [6 B3 l8 e! A由表1可见,洁净室中的温度与湿度无论在十万级区域还是在万级区域,这两个因素的相关系数均相近,而且与其他因素均无关,说明了温度与湿度是由系统和环境控制。无论是在万级还是十万级区域,它们都是一对固有的系统因素,洁净室的使用过程中其他因素不会对其造成很大影响,而且温度与湿度存在一定的函数关系,因此温度与湿度存在弱相关。由于温度与湿度是一对系统固有因素,而且与其他因素不相关(相关系数均小于0.4),因此在进行风险评估时,只要这两个变量在规定的限值内,就不会对洁净室带来潜在风险,因此可不对这两个因素进行分析。9 a' b% J9 U' H1 F
4 Z3 @7 `! h" l/ z: R' p n
小微粒、大微粒与浮游菌数虽然同样是环境因素,但在洁净室的使用过程中会对其带来不同程度的影响。
) S4 L. X: s A5 e" m. S
$ N3 u* \+ | P4 l6 |- c/ V均值分析结果5 Q( o2 r% I3 D a4 C7 H9 [1 n1 d
" B4 ~/ _. P* T- r) `1 l3 l9 q在洁净室里,温度与湿度主要与工艺和人体的舒适度有关,在这5项因素中影响洁净度与微生物检验结果的因素主要是大微粒、小微粒与浮游菌数。而均值是能反映整体情况的指标,因此以各洁净区域的大微粒、小微粒与浮游菌数均值作图,见图2。可见在4个主要实验区域(微生物限度检查室、无菌1室、无菌2室和阳性接种间)中,大微粒与浮游菌数均处在一个较低水平,说明主要的洁净区域对于外源性污染处于可控范围,能为百级工作台提供较好的背景保护。, [6 ?1 H, D) k% `* Q9 b
0 l7 s7 ]% r6 Q! h$ S& f h0 G5 F
1 W) c9 a& A2 x. q8 _* V4 T. P* F0 g标准差分析结果
1 Y" Q! t7 N1 `9 k0 V- h( f: u7 w0 V, d4 g; }- o. d* ]! o
9 d! P6 u, g! ?
均值只能反映某个洁净区域的总体情况,但不能反映不同时间监测的数据偏离均值的情况,因此计算了各区域的大微粒、小微粒与浮游菌数的标准差,以此作图,考察离散程度。可见4个主要实验区域(微生物限度检查室、无菌1室、无菌2室和阳性接种间) 中除无菌1室外,悬浮粒子、浮游菌数的标准差均处在一个较低水平,说明这3个区域的波动不大,环境状态比较稳定。( B# W _- [: C. G( m( P
j$ |1 d5 \4 a+ x& T
在系统稳定的情况下,大、小微粒和浮游菌数的总体均值是固定,根据相关文献可以假设大、小微粒与浮游菌数近似正态分布,把均值加上2倍标准差作为关键区域(百级工作区的万级背景)大、小微粒和浮游菌数的警戒限。 S5 A: P& i4 O
' @; M3 n3 t' c8 w$ `/ g以往都认为洁净室内各因素均各自独立,无明显相关性,但从上述分析可见,温度与湿度存在一定的相关性。对于万级洁净区,各因素均无明显相关性;而在十万级洁净区,部分因素存在一定的相关性。在监测时,对于十万级区域可通过相关性考察,减少监测项目。- d. o+ A, W9 k2 t
5 X! {+ }5 d1 N# y药品生产企业还可制定频数表,根据警戒限得到超限的发生频率,然后翻查生产记录,找出超限原因,这样可根据超限原因与发生频率,以及严重性,建立风险评估体系。
/ y/ _2 e0 f; x8 m2 a# C) |' B% a. W
——————以上为文章节选部分——————
5 O$ g9 v+ y/ J. w9 {# B$ j
) o7 F1 C/ U3 k! K: t& v+ ~6 I# D- `5 ^! I- X4 |
! B" N1 }, z; X+ B- K |