La semana pasada durante la implementación de un programa de validación de limpieza en un laboratorio, identificamos algunos aspectos sobre los que teníamos que trabajar, y quiero compartir con Uds. uno de los temas, me refiero al uso de detergentes. Está claro que si podemos limpiar nuestros equipos solamente con agua, sin utilizar detergente, es la situación ideal, aunque generalmente esto no sucede.

Les dejo estos TIPS:

  • La selección del detergente depende del tipo de producto que debe limpiar.
  • Una vez que valide un detergente, no debería cambiarlo a menos que valide otro.
  • La validación de un detergente alternativo puede llevar tiempo, dinero y puede afectar el flujo de producción, sin embargo, es una ventaja frente a cualquier contingencia. Además puede ser llevada a cabo de forma gradual.
  • Establezca con su proveedor un acuerdo de calidad, considerando entre otros temas:
    • El proveedor debe proporcionarle un método analítico validado para determinar los residuos del detergente.
    • Comunicación directa y temprana con el fabricante de detergentes para soporte o consultas, notificación de inconvenientes en el abastecimiento del producto, etc.
    • Cambio de formulación. El proveedor debe notificarlo sobre cualquier cambio de formulación, para que Ud. puede efectuar las evaluaciones del impacto sobre su proceso.

Espero que les resulte útil para revisar su situación actual.

Adaptado del Pharmaceutical on line Newsletter/ 21-feb-2023

Generalmente se utilizan dos técnicas de muestreo en la validación de la limpieza: la prueba de enjuague y la prueba del hisopo. Las siguientes son notas sobre posibles problemas con la prueba de hisopo.

En general, es posible el uso de hisopos para la detección de residuos químicos o microbiológicos. Por lo general, la recuperación de hisopos de microbiología es menor en comparación con las placas de agar para el muestreo de superficie microbiana, en estas notas nos referimos solo al hisopo para la detección de residuos químicos (residuos de productos o detergentes).

Pasos críticos durante la prueba de hisopo:

El propio proceso de muestreo con hisopo, además del análisis, que no se discutirá aquí, tiene dos pasos críticos que deben optimizarse teniendo en cuenta los materiales de la superficie y los residuos:

  • Paso 1: Recogida de los residuos de la superficie en contacto con el producto utilizando el material del “swab head”.
  • Paso 2: Transferencia de los residuos del material del “swab head” a la solución de extracción.

Además de una técnica de hisopo reproducible, el material del hisopo en sí mismo es crucial. El uso de hisopos de algodón ya no es “de última generación”. Estos pueden liberar partículas en la superficie de contacto del producto, desintegrarse durante el proceso de hisopado según la técnica de hisopado o no liberar los residuos en la solución de extracción. Los hisopos modernos tienen un material abrasivo que, además de disolver los residuos mediante el uso de una cabeza de hisopo humedecida, también los elimina mecánicamente de la superficie. En este caso, es importante la presión correcta, que se puede comprobar si el hisopo muestra una ligera flexión. En general, son preferibles las superficies de muestreo rectangulares muestreadas en un patrón de control. Para garantizar un área de muestreo correcta, se recomienda pasar el hisopo por carriles superpuestos y muestrear al menos el área de superficie especificada. Más área de superficie hisopada significa un “peor de los casos” y asegura que se genere un resultado bajo falso debido a una superficie más pequeña hisopada. Después de pasar la torunda, debe quedar en la superficie la menor cantidad posible de solución de extracción, que se utiliza para humedecer previamente el cabezal de la torunda. En casos especiales, puede ser útil limpiar la superficie nuevamente con un segundo hisopo seco. Además, debe tenerse en cuenta que después de los procesos de limpieza con medios tibios o calientes o un paso de secado, la superficie del equipo debe enfriarse a temperatura ambiente.

Dependiendo de la técnica de hisopo, la transferencia de los residuos se lleva a cabo secuencialmente en el paso 2. Aquí, el hisopo se agita en la solución de extracción entre los pasos de hisopo individuales. Después del muestreo, el hisopo generalmente se transfiere a la solución de extracción y se deja allí hasta el análisis. Antes de esto, se puede lograr una extracción mejorada adicional utilizando un agitador vibratorio o un baño ultrasónico. La recuperación de muestras se puede mejorar optimizando la solución de extracción. Esto depende principalmente del tipo y condición del residuo. Sin embargo, la solución de extracción en sí también debe ser fácil de limpiar y, además, no interferir con el análisis.

Autor: Dipl.-Ing. (FH) Robert G. Schwarz, publicado en News Letter ECA 1/3/2023

El enfoque del ciclo de vida de los Sistemas Computarizados utilizado por la GAMP5, hace referencia a 4 fases principales:

  • Concepto
  • Proyecto
  • Operación
  • Retiro

Hoy quiero referirme a la Operación.

Para alcanzar y mantener en cumplimiento un sistema computarizado GxP a lo largo de su ciclo de vida, en primera instancia el mismo debe ser validado (Plan y Reporte de Validación) y luego deben ser aplicados una serie de controles operacionales.

Esto aplica a la mayoría de los sistemas computarizados, cuando el sistema es parte de un proceso de manufactura. Puede ocurrir que no sea requerido una validación del sistema por separado, pero si es necesario verificar la adecuación del sistema computarizado al proceso.

Cuando nos referimos a la operación del sistema computarizado, debemos considerar que no todas las actividades deben ser aplicadas a todos los sistemas. Estas deben ser seleccionadas y escaladas de acuerdo a las características del sistema en cuestión, al riesgo y complejidad del sistema, a través de la aplicación del pensamiento crítico.

Luego de liberar el sistema para su uso, es necesario mantener el estado validado, a través de la gestión de cambios, el mantenimiento del sistema, la actualización de SOPs, mantener la Integridad de datos, efectuar la revisión periódica del sistema a partir del conocimiento adquirido y de la investigación de fallas, el análisis de causa raíz y la generación de CAPAs.

En Julio 2022, fue publicada la segunda edición de la Guía ISPE GAMP® 5: un enfoque basado en el riesgo para sistemas computarizados compatibles con GxP.
Esta segunda edición de ISPE GAMP 5 resalta la importancia de los proveedores de servicios, del mayor uso de herramientas de software y automatización para lograr un mayor control, una mayor calidad y menores riesgos a lo largo del ciclo de vida y además destaca la importancia del “pensamiento crítico”.
En este punto quiero detenerme y dejarles un resumen de un artículo escrito por Charlie C. Wakeham, sobre Por qué necesitamos el pensamiento crítico:
Puede parecer que las únicas cosas que la industria farmacéutica ama más que los acrónimos son las nuevas frases de moda. Y eso puede ser verdad. Pero a veces, detrás de la frase de moda, hay beneficios reales, fuertes y alcanzables para nuestro trabajo, nuestra industria y nuestros pacientes finales.
El pensamiento crítico es una de esas frases de moda. Originadas fuera de nuestra industria y adoptadas con entusiasmo por instituciones académicas y consultores a nivel mundial, la mayoría de las definiciones son algo ininteligibles y difíciles de relacionar con la vida real.

Charlie menciona que hay no menos de 11 definiciones, pero me voy a quedar con la que para él es su propia definición:
Es elegir sabiamente, excluyendo la burocracia, la jerarquía, el ego, el sesgo y la ambición del proceso de toma de decisiones.
Se está enfocando en lo que importa, que tiene que ser la calidad en lugar del cumplimiento y la documentación. Obtenga la calidad correcta y el cumplimiento estará allí de todos modos.
Me parece más importante lograr que la industria utilice el pensamiento crítico que debatir las complejidades del paradigma.
Veamos algunos ejemplos de pensamiento crítico con sistemas computarizados GxP:
ESPECIFICACIONES DE REQUISITOS
Todos estamos de acuerdo en que necesitamos capturar lo que debe hacer un sistema computarizado cuando estamos planeando un nuevo sistema, es decir, la funcionalidad que proporcionará para respaldar un proceso de negocios en particular. Esto significa que debemos definir qué regulaciones se aplican y qué requisitos individuales deben cumplirse dentro del marco regulatorio general. Necesitamos requisitos para definir la funcionalidad específica que el sistema debe proporcionar en relación con el proceso comercial; cómo controlará una actividad, analizará una muestra, calculará un resultado y almacenará los datos. Puede haber restricciones particulares o requisitos de infraestructura: alojamiento en la nube, funcionamiento en una sala limpia, conexión o interfaz con un sistema existente.
Todos estos son tremendamente importantes y deben ser capturados como requisitos.
Requisitos sobre cuántos niveles de submenú se permiten en el sistema. Requisitos para “rápido, fácil, fácil de usar”. Estos no tienen sentido para el proceso comercial e inútiles para el paciente final.
¿Qué hay de capturar los requisitos en un documento de Word en lugar de utilizar una herramienta de gestión de requisitos? ¿Qué elección de logotipo, fuente, interlineado? ¿Serán los requisitos firmados a mano o aprobados electrónicamente? Nada de esto tiene ningún impacto en la calidad del producto o la seguridad del paciente. Siempre que los requisitos estén controlados, aprobados, protegidos contra cambios no autorizados, disponibles y actualizados durante toda la vida del sistema, el formato, los medios y la apariencia de la información tampoco tienen impacto en la integridad de los datos.
Mencioné “aprobado” en la lista anterior. Revisión por el propietario del proceso y el propietario del sistema, absolutamente. Revisión por otras cuatro personas sin conocimiento de sistemas o procesos que solo querían su nombre en el documento, sin sentido. Mi registro personal en un proyecto CSV era un cliente que demandaba un total de nueve revisores y aprobadores. Si un revisor no va a leer el contenido o entender el contenido, ¿qué representa su firma: un autógrafo para la posteridad? ¿Una confirmación de que creen que el crítico anterior probablemente lo leyó? No ayuda….
PRUEBAS
Se pueden obtener grandes beneficios al aplicar el pensamiento crítico a las pruebas y, por lo tanto, no sorprende que la excelente instigación de la FDA de los enfoques de Computer Software Assurance (CSA) tenga un enfoque significativo en las pruebas.
Yo estimaría de forma conservadora que los scripts de prueba detallados click a click tardan cinco veces más en escribirse que en ejecutarse. La mayor proporción de defectos encontrados por dichos scripts de prueba son, sin duda, errores en los propios scripts. Veamos la motivación para scripts de prueba tan detallados.
Motivación Pensamiento Crítico
Debe desafiar una ruta o rama específica en el software; las instrucciones detalladas aseguran que llegue al camino o ramal. Esto aporta valor en la detección de defectos y beneficios finales para la seguridad del paciente.
El evaluador no sabe cómo operar el software, por lo que necesita las instrucciones de click a click.

Leyendo un artículo del Pharmaceutical on line, de Peter H. Calcott, D.Phil, tome unos párrafos de la misma que me parecieron sumamente importantes, por la claridad de conceptos sobre algunos temas que usualmente a todos nos generan dudas.

¿Qué escala debo usar en la Gestión de Riesgos de Calidad?
La gestión de riesgos de calidad (GRC) consiste en convertir opiniones en datos o números. Pero lidiar con esos números puede ser desalentador. ¿Qué escala debemos usar? ¿La escala de tres, cuatro, cinco o diez puntos? Tiendo a favorecer los tres o cinco, dependiendo de la situación.

Para un análisis preliminar de peligros (PHA), tiendo a favorecer una escala de tres puntos. Básicamente, es alto, medio o bajo. Es simple y fácil para tomar decisiones. En realidad, trata de no diferenciar la gravedad y la probabilidad entre sí. Simplemente puntúa el riesgo. Esto es útil para un análisis inicial o menor.

Para un análisis más detallado usando FMEA, prefiero una escala de cinco puntos. Da suficientes posibilidades sin ser demasiado complejo. A menudo, con una escala de 10 puntos, los miembros discuten entre un 7 y un 8. Eso simplemente no es importante. Incluso en la escala del 1 al 5, defina lo que cada uno representa para la gravedad y la probabilidad. No es necesario que sea demasiado elaborado, solo una descripción verbal clara. En la mayoría de los análisis FMEA, examinamos la gravedad (¿qué es lo peor que podría pasar?) y la probabilidad (¿qué probabilidad hay de que suceda?).

Estas son mis preferencias porque son simples. Puede usar una escala diferente, y eso también está bien.

La guía ICH Q9 también exige examinar la detectabilidad e incorporarla en los cálculos. Prefiero mantenerlo separado. Hago una evaluación, pero hago el análisis sin ella. Hago mi remediación basado en la severidad y la probabilidad. Si no puedo reducir el peligro lo suficiente, ahí es cuando entra en juego la detectabilidad. Luego, trabajo para que el problema sea detectable. Si no puedo resolverlo, al menos sé cuándo está ahí.

Recuerde, sus números son subjetivos
A medida que realiza los cálculos y la asignación de riesgos, recuerde que los números que asigna son subjetivos. Es la interpretación de sus opiniones, a menudo con pocos datos duros, pero a veces, tal vez solo datos blandos. Trátelos como tales y no se obsesione con los números reales. Estos números no deben tratarse como especificaciones, con asignación de suspenso y aprobación. El propósito de los números es realmente agrupar los elementos en tres cubos. Los primeros son los que deben ser subsanados. El segundo se puede dejar solo. Es decir, no se hace nada. El tercer cubo es para los elementos que se encuentran en el medio. Entonces, hay que preguntarse, ¿Lo arreglo? ¿Lo dejo? ¿O lo observo?

Mucha gente me pregunta: “¿Cómo estableces el estándar para decidir en cuál trabajarás y en cuál no?” Mi respuesta es mirar el análisis y tendrá una idea de dónde, en función de algunos de los elementos que ya sabe intuitivamente que necesitan reparación o no. La mayoría cae en los dos cubos anteriores y la decisión es clara. Es el tercer cubo con el que es más difícil lidiar. Después de hacer el análisis, revise los resultados. Haz la pregunta, ¿se siente bien? Está perfectamente bien decidir remediar algo que puntúa bajo en riesgo o descartar algo que puntúa alto. La clave es documentar sus decisiones, junto con las suposiciones y los datos que utilizó. Este informe se revisará más adelante y es posible que decida cambiar de opinión. La clave es documentar las razones para el futuro.

Al final del día, mire el resultado y pregúntese si se ve bien y tiene sentido. Si la respuesta es sí, ya está. Si no, llévelo a través de otro ciclo.
Elementos importantes a tener en cuenta
Entonces, ha completado el análisis. Eso significa que tiene las herramientas para ayudarlo a priorizar el trabajo y asignar los recursos adecuados para los problemas y las soluciones. Después de la remediación, es aconsejable volver a realizar el ejercicio para asegurarse de que las soluciones han reducido el peligro a un nivel de riesgo aceptable. Incluso entonces, no ha terminado.

Hay otras dos cosas con las que algunas personas tienen problemas. La primera es aceptar que el riesgo siempre estará ahí. Nunca llegarás al riesgo cero. O te volverás loco para llegar allí o te arruinarás. Tienes que aceptar que siempre habrá algún riesgo residual. Lo aceptamos en la vida real. ¿Por qué no aquí?

El segundo es la creencia de que los reguladores no aceptarán su decisión de no hacer nada. De hecho, este miedo se cuantificó en una encuesta que un colega y yo realizamos hace varios años en toda la industria. Un porcentaje considerable de encuestados no estaba convencido de que los representantes de las agencias aceptaran sus decisiones. Pero las agencias han dicho que utilizarán las técnicas. He desarrollado dispositivos, que incluyeron mucho análisis de riesgo en el desarrollo, y he visto a los reguladores aceptar mis análisis de riesgo durante las inspecciones.

Otro elemento, no relacionado con los puntos anteriores, estaba relacionado con una observación que se hizo en una empresa que permanecerá en el anonimato, por razones obvias. Esa empresa le presentó a un colega mío un análisis de riesgos que estaba muy bien hecho y bien documentado. Detalló un análisis de si liberarían un producto basado en un análisis de riesgo. ¡Hasta aquí todo bien! Pero el análisis de riesgo no estaba relacionado con el cumplimiento, la seguridad del paciente o la calidad del producto. Más bien, estaba relacionado con si serían atrapados durante una inspección u otra interacción regulatoria y las consecuencias. Mi colega rápidamente lo cortó de raíz, como dicen. El mensaje para llevar a casa aquí es que el análisis de riesgos nunca debe usarse para justificar algo que usted sabe intrínsecamente que no es correcto.

Espero que les resulte útil, a mi me pareció muy interesante el análisis de Peter H. Calcott, D.Phil.

A la pregunta de si es posible fabricar productos medicinales y no farmacéuticos en el mismo equipo, la FDA da una respuesta clara en una Warning Letter actual: No, esto no cumple con las cGMP.

Como consecuencia de la fabricación de productos medicinales y no farmacéuticos en el mismo equipo, la FDA solicita una evaluación de riesgos para todos los medicamentos fabricados en este equipo. Se debe evaluar la posible contaminación por compartir el equipo. Además, se requieren planes para abordar la calidad del producto y el riesgo del paciente para cada producto en distribución (incluidos los posibles retiros del mercado – Recall).

La FDA también requirió planes sobre si la compañía tiene la intención de continuar fabricando productos medicinales y no farmacéuticos. Si ambos van a seguir fabricándose, la FDA quiere ver planes que muestren que se utilizará equipo dedicado para las operaciones respectivas.

El programa de validación de limpieza debe mejorarse en términos de las condiciones del “worst case o peor de los casos”. Se debe tener en cuenta:

  • Medicamentos con toxicidades más altas
  • Medicamentos con niveles más altos de ingrediente activo
  • Medicamentos con baja solubilidad en el reactivo de limpieza
  • Medicamentos con propiedades que los hacen difíciles de purificar
  • Muestrear los lugares que son más difíciles de limpiar
  • Tiempo de espera antes de limpiar – Dirty Holding Time

Además, la FDA aún exige la especificación de los pasos necesarios que se deben tomar en el sistema de gestión de cambios antes de que se pueda introducir un nuevo equipo o producto de fabricación. También se solicita un plan CAPA basado en una revisión retrospectiva de las operaciones de limpieza con mejoras sugeridas que incluyen plazos para la implementación, así como una descripción de las mejoras en el programa de limpieza, incluidas las mejoras en la eficacia de la limpieza y la verificación continua de la limpieza.

Puede encontrar la Warning Letter completa dirigida a System Kosmetik Produktionsgesellschaft für kosmetische Gmbh en el sitio web de la FDA.

Publicado en la NL de la ECA GMP – 12/10/2022

La evaluación de los datos con respecto a la criticidad es esencial y, hasta cierto punto, no es una actividad trivial. Los datos deben evaluarse en particular con respecto a la seguridad del paciente y/o la calidad del producto.

El término “datos críticos” aparece en un solo lugar en las Directrices GMP de la UE:

“4.27 – Debería existir un sistema para indicar observaciones especiales y cualquier cambio en los datos críticos”.

El Anexo 11 de GMP de la UE también menciona datos críticos en un solo lugar.

“6. Chequeos de exactitud: para los datos críticos ingresados ​​manualmente, debe haber una verificación adicional sobre la precisión de los datos”.

Esto proporciona una base legal para revisar la entrada de datos críticos. Por lo tanto, una segunda persona debe verificarlo. Una alternativa sería un sistema computarizado validado.

Ejemplo:

La temperatura se mide en un tanque de agitación. Esta medición es parte del informe de lote y es relevante para la liberación. La temperatura se lee manualmente y se documenta manualmente. En este caso, se requiere una segunda persona para verificar la exactitud de los datos (principio de doble verificación).

O

La temperatura se registra electrónicamente a través de un sistema computarizado y se guarda electrónicamente. En este caso, habría que validar el sistema informático.

Volviendo a la evaluación de la criticidad de los datos: ni la sección 4.27 ni el Anexo 11 (sección 6) proporcionan mucha información sobre qué datos son críticos y cuáles no. No existe una definición legal de datos críticos en el entorno GMP. Si uno observa las diversas directrices y estándares en el área GMP, se puede encontrar una definición de datos críticos en VDI/VDE 3516 Parte 5 sobre “Validación en el entorno GxP – Tipos de datos crudos (raw data)”:

“Datos críticos:

Datos que tienen un impacto potencial en la seguridad del paciente, la calidad del producto y la integridad de los datos”.

Es decisión de la empresa (fabricante de productos medicinales) definir los datos a incluir.

La pregunta crucial es sin duda: ¿Existen datos relevantes para GMP que no sean críticos?

Esto no puede responderse unívocamente a partir del contenido de las bases legales vigentes. Sin embargo, la respuesta es “No”. Sin embargo, existen diferencias en la criticidad de los datos. La Figura 1 muestra un ejemplo correspondiente. Una clasificación de tres niveles tiene sentido:

Todos los datos son relevantes desde el punto de vista GMP, sin embargo varía la criticidad.

La criticidad es alta, media o baja.

PI 041 BUENAS PRÁCTICAS PARA LA GESTIÓN E INTEGRIDAD DE DATOS EN ENTORNOS REGULADOS GMP/GDP proporciona información sobre datos críticos, lo que también demuestra su importancia.

Ejemplo:

“5.4 Criticidad de los datos: por ejemplo: para una tableta oral, los datos del ensayo API generalmente tienen un mayor impacto en la calidad y seguridad del producto que los datos de friabilidad de la tableta”.

El documento destaca la importancia de los datos en términos de su influencia en decisiones como la liberación de lotes.

“5.4 Criticidad de los datos

5.4.1 La decisión en la que influyen los datos puede diferir en importancia y el impacto de los datos en una decisión también puede variar. Los puntos a considerar con respecto a la criticidad de los datos incluyen:

¿En qué decisión influyen los datos?

Por ejemplo: cuando se toma una decisión de liberación de un lote, los datos que determinan el cumplimiento de los atributos críticos de calidad son normalmente de mayor importancia que los registros de limpieza del almacén”.

Tomado de la News Letter de la ECA – 06.02.2019

  • Requerimientos basados en el producto / proceso (pensamiento basado en el producto / proceso)
  • Risk Assessment basado en la seguridad del paciente

Cuando pensamos en Riesgo al producto, debemos considerar la seguridad, identidad, pureza, calidad y potencia del producto.

En cuanto a riesgos del proceso, debemos considerar los parámetros críticos del proceso, como temperaturas, tiempos de operación, presiones, IPCs, etc.

  • Aumento del uso de las GEP (Buenas Prácticas de Ingeniería) – uso del FAT /SAT / Commissioning. Formas de trabajo de ingeniería.
  • Testeos / ensayos de acuerdo al riesgo
  • Reutilización de trabajos previos (ha sido hecho por otros, podemos confiar en otros) – know how, buenas prácticas

Según ISPE:

Requisitos: el URS debe basarse en el proceso y esto se confirma en el PQ (calificación de performance). Esto significa que tanto el IQ como el OQ están subordinados en importancia.

El diseño de experimentos (DOE) es un enfoque estadístico para la optimización de productos y procesos. Consiste en el estudio de distintas situaciones experimentales, que tienen sobre ciertas respuestas cuantitativas de unidades experimentales en observación.

De acuerdo a la definición de Wikipedia, el diseño experimental es una técnica estadística que permite identificar y cuantificar las causas de un efecto dentro de un estudio experimental. En un diseño experimental se manipulan deliberadamente una o más variables, vinculadas a las causas, para medir el efecto que tienen en otra variable de interés. El diseño experimental prescribe una serie de pautas relativas qué variables hay que manipular, de qué manera, cuántas veces hay que repetir el experimento y en qué orden para poder establecer con un grado de confianza predefinido la necesidad de una presunta relación de causa-efecto.

En la Industria farmacéutica actualmente es de suma importancia, constituyendo una parte sumamente importante del desarrollo de productos y la mejora continua del proceso.

¿Qué ventaja aporta el DOE en el desarrollo farmacéutico?

Nos da  la posibilidad de evaluar simultáneamente uno o varios parámetros de entrada, o “factores”, como la temperatura, la materia prima o la concentración, para determinar las condiciones en las que los atributos del producto, o “respuestas”, como el rendimiento, la selectividad o el nivel de impurezas, alcanzan un valor óptimo.

Eventos o pasos del DOE

Todo experimento involucra una serie de eventos:

1.Conjetura: hipótesis original que motiva el experimento ej. Marca de nafta vs rendimiento del coche.

2.Experimento: prueba efectuada para mostrar la conjetura.

3.Análisis: análisis estadístico de los datos obtenidos del experimento.

4.Conclusión: lo que se ha aprendido de la conjetura original con relación al experimento. A menudo conduce a una conjetura nueva.

En un próximo artículo daremos un ejemplo práctico del uso del DOE.

La industria todavía está esperando el nuevo Anexo 1 de la directriz GMP de la UE, y todavía se especula sobre el tiempo de implementación después de la publicación. La última información disponible es que una versión final probablemente esté con los organismos responsables de la Comisión Europea para su firma.

Pero eso no impide que la industria se prepare para la publicación. Ya podría leer sobre el nuevo requisito para una estrategia para las medidas de control de la contaminación definidas en el Anexo 1 revisado.

  • Una pauta,
  • Una plantilla,
  • Un ejemplo de un análisis GAP y
  • Una descripción general de documentos útiles y pautas oficiales

Y lo puso todo a disposición de todas las partes interesadas de forma gratuita.

Con base en la información actualmente disponible en el Anexo 1 y en algunas sugerencias y comentarios recibidos después de la publicación de la primera versión de la Guía de estrategia de control de la contaminación, el Anexo 3 de este documento de orientación ahora se ha revisado para que sea más claro y fácil de entender en algunos lugares.

Las actualizaciones más importantes de la Guía CCS Anexo 3

El Anexo 3 comprende la “Plantilla para el Documento de Estrategia de Control de Contaminación (ejemplo)”. Se han modificado los siguientes puntos:

  • 0.2 Nuevo: Se recomienda que el documento CCS sea aprobado, revisado y actualizado de manera continua. Si corresponde, el documento podría incluirse en el Archivo Maestro del Sitio. Para una instalación en construcción o una importante renovación o desarrollo de una instalación, se debe considerar la utilidad de incluir el CCS en la documentación del proyecto.
  • 1.1 Los Procesos: Actualización de la lista de posibles contenidos adecuados
  • 1.2 General: Actualización de la lista de posibles temas
  • 11 Validación del proceso: La nota sobre Validación de limpieza se ha movido de capítulo
  • 13 Limpieza y Desinfección – Explicación actualizada
  • 14.2.1 Medio ambiente: La explicación se ha complementado y aclarado.
  • 16 Mejora continua en base a la información derivada de lo anterior: Se actualizó y complementó la explicación.

Si se publican versiones adicionales del Anexo 1 o del documento final, por supuesto, seguirán las actualizaciones.

También se puede encontrar más información y la descarga de la guía en el sitio web de la Fundación ECA