Exemplo de Estudo de estabilidade com um fator de lote fixo

Um engenheiro de qualidade de uma empresa farmacêutica quer determinar o prazo de validade de comprimidos que contêm uma nova droga. A concentração da droga nos comprimidos diminui com o tempo. O engenheiro quer determinar quando os comprimidos atingem 90% da concentração pretendida. Como este é um novo medicamento, a empresa tem apenas 5 lotes-piloto para usar a fim de estimar a vida útil. O engenheiro testa um comprimido de cada lote em nove momentos diferentes.

Para estimar a vida de útil, o engenheiro faz um estudo de estabilidade. Como o engenheiro extrai amostra de todas os lotes, lote é um fator fixo em vez de um fator aleatório.

  1. Abra os dados amostrais, PrazoDeValidade.MTW.
  2. Escolha Estat > Regressão > Estudo de estabilidade > Estudo de estabilidade.
  3. Em Resposta, digite %DeDroga.
  4. Em Tempo, digite Mês.
  5. Em Lote, digite Lote.
  6. Em Espec inferior, insira 90.
  7. Clique em Gráficos.
  8. Em Gráfico de validade do produto, na segunda lista suspensa, selecione Nenhum gráfico para lotes individuais.
  9. Em Gráficos de Resíduos, selecione Quatro em um.
  10. Clique em OK em cada caixa de diálogo.

Interprete os resultados

Para seguir as diretrizes de 2003 da International Conference on Harmonisation of Technical Requirements for Registration of Pharmaceuticals for Human Use (ICH), o engenheiro seleciona um valor-p de 0,25 para termos a incluir no modelo. O valor-p da interação Mês por lote é 0,048. Como o valor-p é menor que o nível de significância de 0,25, o engenheiro conclui que as inclinações nas equações de regressão de cada lote são diferentes. O lote 3 tem a inclinação mais acentuada, -0,1630, indicando que a concentração diminui mais rápido no Lote 3. O lote 2 tem o menor prazo de validade, 54,79, de modo que o prazo de validade global é o prazo de validade do Lote 2.

Os resíduos estão adequadamente normais e aleatoriamente dispersos em torno de 0. No gráfico resíduos versus ajustes, há menos pontos no lado esquerdo do gráfico do que no lado direito. Este padrão ocorre porque o engenheiro de qualidade coletou mais dados anteriormente no estudo quando as concentrações estavam altas. Este padrão não é uma violação das suposições da análise.

Método

Linhas não usadas5

Informações dos Fatores

FatorTipoNúmero
de
Níveis
Níveis
LoteFixo51; 2; 3; 4; 5

Seleção de Modelo com α = 0,25

FonteGLSQ SeqQM Seq.Valor FValor-P
Mês1122,460122,460345,930,000
Lote42,5870,6471,830,150
Mês*Lote43,8500,9622,720,048
Erro3010,6200,354   
Total39139,516     
Termos no modelo selecionado: Mês; Lote; Mês*Lote

Sumário do Modelo

SR2R2(aj)R2(pred)
0,59498392,39%90,10%85,22%

Coeficientes

TermoCoefEP de CoefValor-TValor-PVIF
Constante100,0850,143701,820,000 
Mês-0,136330,00769-17,740,0001,07
Lote         
  1-0,2320,292-0,800,4323,85
  20,0680,2920,230,8183,85
  30,3940,2751,430,1623,41
  4-0,3170,292-1,080,2873,85
  50,0880,2750,320,752*
Mês*Lote         
  10,04540,01642,760,0104,52
  2-0,02410,0164-1,470,1524,52
  3-0,02670,0136-1,960,0603,65
  40,00140,01640,080,9354,52
  50,00400,01360,300,769*

Equação de Regressão

Lote
1%DeDroga=99,853 - 0,0909 Mês
       
2%DeDroga=100,153 - 0,1605 Mês
       
3%DeDroga=100,479 - 0,1630 Mês
       
4%DeDroga=99,769 - 0,1350 Mês
       
5%DeDroga=100,173 - 0,1323 Mês

Ajustados e Diagnósticos para Observações Atípicas

Obs.%DeDrogaAjusteResídResíd Pad
1198,00199,190-1,189-2,21R 
4392,24292,655-0,413-1,47  X
4494,06993,8230,2460,87  X
R  Resíduo grande
X  Atípicos X

Estimação da Validade do Produto

Limite inferior de espec = 90
Validade do produto = período em que você pode ter 95% de confiança que, no mínimo, 50% da
     resposta estará acima do limite inferior de espec
LoteValidade
do Produto
183,552
254,790
357,492
460,898
566,854
Global54,790