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relacionados con la precisión intermedia;
b) Factores que producen un efecto sustancial sobre los
resultados analíticos, pero cuya cuantificación en tér-
minos de efectos y de los intervalos aceptables es des-
conocida. se denominan factores X y están relacionados
con la robustez;
c) Factores que, durante la ejecución del análisis, deben
estar controlados para no producir ningún efecto. se
denominan factores c.
cada uno de estos tipos de factores tiene un tratamiento
distinto, tanto desde el punto de vista del análisis de riesgos y de- cuanto a la precisión intermedia (o indirectamente sobre la
terminación de los más influyentes, como desde el punto de vista
estadístico, tal como puede observarse en la figura 5.
FACTORES X – ROBUSTEZ
son los primeros factores que hay que estudiar, ya que de
su estudio se desprenden las condiciones operativas más adecuadas
en primera instancia para ejecutar el procedimiento analítico.
La herramienta más útil para el análisis de riesgos es la
denominada matriz de Priorización, basada en la asignación de un
valor numérico previamente definido al efecto o impacto de cada
factor sobre cada uno de los cmA.
una vez finalizado el análisis de riesgos, la herramienta
estadística más adecuada para su análisis es el Diseño de experi-
mentos (Doe), que es un modelo estadístico clásico cuyo objetivo es
averiguar si unos determinados factores influyen en una respuesta
de interés y, en caso de existir, cuantificar dicha influencia.
FACTORES N – PRECISIÓN INTERMEDIA
el estudio de los factores n debe realizarse tras finalizar
el estudio de los factores X y, al igual que con estos, debe comenzar
con una tarea de clasificación de aquellos que presentan un mayor
riesgo para la precisión intermedia en caso de fallo.
La herramienta más útil es el Análisis modal de Fallos y
efectos, más conocida por sus siglas en inglés FmeA (Failure mode
effect Analysis). La metodología para la realización de un FmeA es-
tablece las siguientes etapas:
1. Identificación de riesgos: Identificación de fallos (ha-
zards) y determinación de consecuencias para cada uno de los fac-
tores n.
2. estimación del riesgo para cada uno de los fallos de
tecta dos:
- Gravedad
- Probabilidad del fallo
- clasificación del riesgo
- Prioridad del riesgo
3. evaluación del riesgo y establecimiento de las medidas
Application of quality by design (QbD) approach to the development of a cytopherometric analy-
244 tical method of human red blood cells: comparison with traditional development methodology
Fernando Ferrándiz Vindel
An. Real Acad. Farm. Vol. 86. Nº4 (2020) · pp. 237 - 256
ANALES
RANF
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de control necesarias para reducirlo.
La gravedad evalúa el impacto, en caso de que el fallo su-
ceda, sobre la calidad de los resultados analíticos, en este caso en
calidad/seguridad/eficacia del producto), de manera que se esta-
blecen cinco niveles:
cAtAstrÓFIcO (nivel 5): Impacto directo sobre la calidad
de los resultados analíticos, que suponga una amenaza grave y no
evitable para las decisiones sobre la calidad/seguridad/eficacia del
producto.
ALtO (nivel 4): Impacto directo sobre la calidad de los re-
sultados analíticos, que suponga una amenaza grave y evitable para
las decisiones sobre la calidad/seguridad/eficacia del producto.
meDIO (nivel 3): Impacto indirecto sobre la calidad de los
resultados analíticos, que suponga una amenaza grave y no evitable
para las decisiones sobre la calidad/seguridad/eficacia del producto.
bAJO (nivel 2): Impacto indirecto sobre la calidad de los
resultados analíticos, que suponga una amenaza grave y evitable
para las decisiones sobre la calidad/seguridad/eficacia del producto.
InsIGnIFIcAnte (nivel 1): Ausencia de impacto.
Por otra parte, se evalúa la probabilidad de que el fallo suceda con
criterios cualitativos, estableciendo los siguientes cinco niveles:
cAsI seGurA (nivel 5)
PrObAbLe (nivel 4)
POsIbLe (nivel 3)
ImPrObAbLe (nivel 2)
cAsI nuLA (nivel 1)
A partir de la probabilidad de que suceda el fallo y su im-
pacto, se determina el riesgo asociado a cada uno de los fallos po-
sibles.
una vez finalizado el análisis de riesgos, y utilizando
aquellos con riesgos altos y medios, la herramienta estadística más
adecuada para su análisis es el Análisis del sistema de medida, más
conocido por sus siglas msA (measurement system Analysis) que,
partiendo de un diseño de AnOVA, permite no sólo conocer el grado
de dispersión de los valores analíticos, sino también el porcentaje
relativo de aportación de cada uno de los factores a la variabilidad
total. Al analizar dichos valores, se pueden dar dos circunstancias:
Que la mayor contribución corresponda a las muestras
analizadas lo que indica que el método analítico es adecuado y per-
mite la discriminación de muestras de diferente origen;
Que la mayor contribución corresponda a los factores ana-
líticos (analista o equipo instrumental), lo que obliga a poner en
marcha acciones correctivas conforme al FmeA.