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El PIC/S está trabajando actualmente en la elaboración de la guía PI 041-1 “Buenas prácticas para la gestión de datos y la integridad de los datos en entornos regulados GMP / GDP”. El segundo borrador del documento se publicó originalmente el 10 de agosto de 2016 para su discusión. Los extensos comentarios internos han sido consolidados por el PIC/S y han resultado en un tercer borrador revisado. Este tercer borrador fue publicado el 30 de noviembre de 2018.

Para su información aquí están los contenidos y los principales cambios del tercer borrador de PIC / S PI 041-1:

Se ha mantenido la estructura básica del documento (compuesta por 14 capítulos).

             1. Historia del documento

             2. Introducción

             3. Propósito

             4. alcance

             5. Sistema de gobierno de datos.

             6. Influencias organizativas en la gestión exitosa de la integridad de los datos.

             7. Principios generales de integridad de datos y habilitadores.

             8. Consideraciones específicas de integridad de datos para sistemas basados ​​en papel.

             9. Consideraciones específicas de integridad de datos para sistemas computarizados.

            10. Consideraciones de integridad de datos para actividades subcontratadas.

            11. Acciones regulatorias en respuesta a los hallazgos de integridad de datos

            12. Remediación de problemas de integridad de datos

            13. definiciones

            14. Historial de revisiones

El subcapítulo 8.9 “Mantenimiento de registros” ha sido eliminado.

Se ha agregado un nuevo subcapítulo 9.8 “Gestión de sistemas híbridos”.

Se han realizado extensiones significativas y exhaustivas a los subcapítulos 9.3 “Seguridad del sistema para sistemas informáticos” y 9.4 “Pistas de auditoría para sistemas informatizados”.

A los interesados les sugiero darle un vistazo a este borrador, ya que tiene muchos conceptos que seguramente le serán útiles.

En un artículo anterior mencionamos que aplicando ciertas reglas a los patrones de los datos de la carta de comportamiento del proceso nos ayuda a evaluar si el proceso es estable y está bajo control. Estas reglas están referenciadas como las Western Electric Pattern Rules (WEP rules) y decíamos que cuando son aplicadas on time, las violaciones a las reglas específicas pueden proveer una percepción del proceso para ayudar a la toma de CAPAs inmediatas.
Las violaciones de las reglas deben investigarse y documentarse cuando son detectadas. La investigación debe cubrir al menos todos los lotes incluidos en la violación de la regla y tiene como objetivo evaluar si se ha producido un verdadero cambio en el proceso.
Para poder concluir que se ha producido un cambio en el proceso, la investigación debe haber cubierto, y descartado, los posibles errores de laboratorio, este concepto es similar al de manejo de resultados OOS. Cuando está claro que el resultado es correcto, entonces se debe dirigir el enfoque de la investigación para que entienda la influencia del proceso en el resultado a través de una investigación del proceso / producto.
Cuando se investiga la causa de la violación de una regla, es útil usar diferentes tipos de gráficos y procesar gráficos de comportamiento. El gráfico de control de suma acumulativa (CUSUM chart) podría ser útil para identificar cuándo comenzó una tendencia o cambio en los datos. Los gráficos de promedios móviles, los gráficos de promedios móviles ponderados exponencialmente y otras técnicas y gráficos de suavizado también son útiles para comprender el comportamiento del proceso.
Durante una investigación, es útil realizar una tendencia de los datos clasificados tanto en la fecha de fabricación como en la fecha de análisis. También podría haber otras fechas para las etapas de producción intermedias durante la fabricación del producto terminado que podrían ser de interés.
Dado que en muchos de nuestros procesos se observan fluctuaciones de rutina por varios motivos (por ejemplo, diferentes lotes de materia prima, diferentes estándares para pruebas, lotes probados en la misma ejecución analítica), pueden ocurrir frecuentes violaciones de las reglas. Si bien algunos de estos pueden representar eventos molestos fuera de control, se deben realizar investigaciones para determinar si existen oportunidades para mejorar el proceso. En tales casos, las CAPAs deben identificarse con Desarrollo Farmacéutico para desarrollar una mejor comprensión del proceso.
Si no se puede identificar una causa inmediata para un cambio en el proceso, los límites de control se mantienen sin cambios y se deben seguir utilizando hasta que se haya identificado una causa.
Las violaciones frecuentes de las reglas indican que el proceso es inestable y podría estar sujeto a fuentes de variabilidad que anteriormente no se habían identificado. En tales casos, debemos identificar las causas para la toma de las CAPAs necesarias.
Después de concluir que se ha producido un cambio en el proceso y que se ha identificado la razón del cambio y que el proceso se encuentra nuevamente bajo control estadístico, se pueden calcular nuevos límites de control. Los nuevos límites deben basarse en los datos recopilados después de que se produjeron los cambios identificados. Si los datos son limitados, se debe realizar un nuevo cálculo cuando haya datos adicionales disponibles.
Todos los límites de control deben estar justificados y documentados.
Los nuevos límites de control deben pasar por Control de cambios antes de ser implementados.