Convalida dei metodi per le prove di verifica dei dispositivi medici

Nel campo dei dispositivi medici, la convalida dei metodi è essenziale per garantire l'affidabilità e l'accuratezza dei test di verifica. La convalida garantisce che i risultati dei test siano conformi ai requisiti e agli standard normativi, il che è fondamentale per la sicurezza dei pazienti e l'efficacia dei dispositivi. In altre parole, i dati devono essere affidabili e le misurazioni accurate.

Vocabolario necessario per la validazione dei metodi

Errore sistematico: l'errore sistematico, noto anche come bias, si riferisce a una deviazione costante e prevedibile del valore misurato rispetto al valore reale. Può essere causato da fattori quali:

• Errata calibrazione dell'apparecchiatura.
• Influenza costante di un fattore ambientale.
• Distorsione del metodo di misurazione.

L'errore sistematico influisce principalmente sull'accuratezza (esattezza) delle misure.

Errore casuale: l'errore casuale è la variabilità delle misure causata da fattori imprevedibili e incontrollabili. Può derivare da:

• Variazioni ambientali.
• Fluttuazioni delle condizioni di misura.
• Errori umani.

L'errore casuale influisce principalmente sulla precisione (ripetibilità) delle misure.

Precisione: la precisione si riferisce alla dispersione delle misure quando vengono ripetute. Una misura è considerata precisa se i risultati sono vicini tra loro, indipendentemente dalla loro vicinanza al valore reale. La precisione comprende due aspetti:

• Ripetibilità: coerenza dei risultati in condizioni identiche.
• Riproducibilità: coerenza dei risultati in condizioni diverse

Un basso errore casuale indica un'elevata precisione.

Accuratezza: l'accuratezza (veridicità) si riferisce alla vicinanza delle misurazioni al valore reale. Comprende:

• Errore sistematico: differenza tra la media delle misurazioni e il valore esatto.
• Errore casuale: variabilità delle misure intorno alla media.

Una misura è considerata accurata se è sia precisa (basso errore casuale) sia imparziale (basso errore sistematico).

Relazioni e interazioni tra questi termini

1. Errore sistematico e accuratezza: l'errore sistematico determina la distorsione delle misure. Un errore sistematico elevato significa che le misure si discostano costantemente dal valore reale, riducendo l'accuratezza.

2. Errore casuale e precisione: L'errore casuale determina la dispersione delle misure. Un errore casuale elevato significa che le misure sono disperse, riducendo la precisione.

3. Precisione e accuratezza:

• La precisione è necessaria ma non sufficiente per l'accuratezza. Una misura può essere precisa (risultati coerenti) ma imprecisa (lontana dal valore reale) se presenta un errore sistematico.
• Per ottenere misure accurate, è necessario ridurre al minimo sia gli errori sistematici che quelli casuali.

L'illustrazione di questi due tipi di errori (sistematici e casuali) è spesso rappresentata come bersagli, come mostrato di seguito.

• Centro: Rappresenta il valore vero.
• Intorno al centro: Indica i limiti (criteri di accettazione nella validazione, soglia di allarme, limiti di specifica, ecc.).
• Punti rossi: Rappresentano le misure effettuate.

Valutazione dei fattori d'influenza

Per garantire una validazione rigorosa, è importante considerare le "5M": Macchina, Manodopera, Materiali, Metodo e Ambiente:

• Macchina: Le prestazioni delle apparecchiature devono essere regolarmente calibrate e mantenute per garantire l'accuratezza del test. È inoltre necessario valutare la potenziale variabilità tra macchine diverse.
• Manodopera: La competenza dell'operatore è fondamentale. Una formazione adeguata e una valutazione regolare delle prestazioni possono ridurre al minimo gli errori umani.
• Ambiente: Le condizioni ambientali, come la temperatura, l'umidità e la pulizia, devono essere controllate perché possono influenzare i risultati dei test.
• Materiali: La qualità e la compatibilità dei materiali utilizzati nei test possono influenzare i risultati. È essenziale assicurarsi che i materiali soddisfino le specifiche previste.
• Metodo: Le procedure di prova devono essere ben definite e standardizzate per evitare variazioni dovute a differenze nei metodi di prova. L'uso della progettazione degli esperimenti (DoE) può aiutare a ottimizzare le condizioni di prova.

Validazione del metodo di prova (TMV)

La validazione del metodo di prova (TMV) è un processo che dimostra che:

• Il metodo di prova (TM) è appropriato per le applicazioni di misura.
• L'apparecchiatura di prova funziona in modo coerente e fornisce risultati coerenti.
• Il metodo di prova è in grado di differenziare i prodotti conformi da quelli non conformi (N/C).

Esistono due tipi principali di validazione del metodo di prova:

• ATMC (Attribute TMV)
• Utilizzato per i test sugli attributi, come le ispezioni visive.
• Assicura che i metodi di prova basati sugli attributi (pass/fail) siano precisi e riproducibili.
• VTMV (Variable TMV)
• Utilizzato per test variabili, come le misure di peso, lunghezza, ecc.
• Assicura che i metodi di prova forniscano misure quantitative precise e riproducibili.

Metodo della ripetibilità e della riproducibilità (R&R)

• Ripetibilità: misura la variazione dei risultati ottenuti con lo stesso metodo, operato dallo stesso operatore, sullo stesso campione e con la stessa apparecchiatura in condizioni costanti. La ripetibilità è una misura della precisione intra-operatore.
• Riproducibilità: misura la variazione dei risultati ottenuti con lo stesso metodo ma in condizioni diverse (operatori, apparecchiature, giorni diversi). La riproducibilità è una misura della precisione inter-operatore o inter-laboratorio.

Metodi statistici per la convalida dei metodi

Metodo della media e dell'intervallo

• Media: calcola la media di diverse misurazioni.
• Deviazione standard: calcola la deviazione standard dei risultati per valutare la variabilità.
• Questo metodo aiuta a determinare se le variazioni osservate sono dovute a differenze tra operatori, macchine o altri fattori ambientali (vedi 5M).

Analisi della varianza (ANOVA)

• Confrontare le variazioni: valuta se le variazioni osservate tra gruppi diversi (ad esempio, operatori o macchine diversi) sono statisticamente significative.
• Identificare le fonti di variabilità: determinare quali fonti di variabilità (ad esempio, macchina, operatore, ambiente) hanno il maggiore impatto sui risultati.
• L'ANOVA aiuta a comprendere meglio le fonti di variazione nel processo di misura e a identificare le aree da migliorare.

Valutazione del processo di misura (EMP)

• Raccolta dei dati: Raccogliere i dati da più ripetizioni di misura.
• Analisi statistica: Utilizzare strumenti statistici per analizzare i dati e valutare la precisione e l'accuratezza del processo di misura.
• Criteri di accettazione: Un processo di misurazione deve avere una variabilità totale (coefficiente di variazione) inferiore al 10% per essere considerato accettabile.
• L'EMP garantisce che il processo di misura sia sufficientemente preciso per le esigenze dell'applicazione e possa fornire risultati affidabili.

Uso del disegno degli esperimenti (DoE)

La progettazione degli esperimenti consente di valutare l'impatto di diversi fattori contemporaneamente e di identificare le interazioni tra questi fattori. Ciò consente di ottimizzare le condizioni di prova per ottenere risultati affidabili.

Analisi della robustezza

La robustezza di un metodo viene valutata introducendo piccole variazioni nelle condizioni di prova e osservando se i risultati rimangono coerenti. Ciò include variazioni dei reagenti, delle condizioni ambientali e dei parametri procedurali.

Esternalizzazione a laboratori accreditati

Per garantire una convalida rigorosa, i test possono essere affidati a laboratori accreditati secondo la norma ISO 17025. Questi laboratori hanno le competenze tecniche e i sistemi di gestione necessari per eseguire test affidabili e precisi. L'accreditamento garantisce la conformità del laboratorio agli standard internazionali di qualità e competenza.

Processo di convalida

1. Pianificazione: Definire gli obiettivi della convalida, i criteri di accettazione e i metodi da utilizzare.

2. Esecuzione: Eseguire i test secondo i piani stabiliti, tenendo conto di tutti i fattori che li influenzano.

3. Analisi dei dati: Utilizzare strumenti statistici per valutare la precisione, l'accuratezza, la specificità e la sensibilità dei metodi.

4. Documentazione: Documentare tutti gli aspetti della convalida, compresi i risultati, le analisi e le conclusioni.

5. Revisione e approvazione: Sottoporre la documentazione alla revisione e all'approvazione di esperti e autorità regolatorie.

Conclusione

Il Regolamento europeo MDR 2017/745 ha reso più stringenti i requisiti relativi alla convalida dei metodi per le prove di verifica dei dispositivi medici. La convalida del metodo per le prove di verifica è una fase critica nello sviluppo e nell'impiego dei dispositivi medici. Prendendo in considerazione i fattori che influenzano la macchina, la manodopera, il materiale, il metodo e l'ambiente e utilizzando metodi rigorosi come R&R, ANOVA e EMP, i produttori possono garantire risultati affidabili e conformi alle normative.

CSDmed è a vostra disposizione per assistervi nel processo di validazione dei metodi. I nostri esperti possono aiutarvi a progettare ed eseguire solidi piani di validazione e ad affidare i test a laboratori accreditati ISO 17025. Contattateci per maggiori informazioni e per discutere le vostre specifiche esigenze di validazione dei metodi.

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