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品質管理試験室にむけたQC点検と信頼性確保の対応

品質管理試験室にむけたQC点検と信頼性確保の対応

～問題事例とデータインテグリティ及びQCに必要な統計的な視点を交えて～
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視聴期間は2024年7月9日〜23日を予定しております。
お申し込みは2024年7月9日まで承ります。

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開催日

  • 2024年7月9日(火) 10時30分 ～ 2024年7月23日(火) 16時30分

修得知識

  • QC実施のポイント
  • 生データの取扱い
  • データの信頼性確保の方法
  • 「信頼性の基準」に関する知識
  • ミス事例、OOS・OOT、問題事例の知識
  • データインテグリティに関する基礎的知識
  • QC/QAが持つべき統計解析の知識

プログラム

　本セミナーではQC (あるいはQA) 実施のチェックポイントを踏まえて、試験担当者がミスしやすい事例やQC/QAで見落としやすい事例を交えて紹介する。さらに、データインテグリティでは、その背景や基本要件を解説し、FDAの Warning LetterやForm483の例などを紹介する。
　データインテグリティで要求されていることも、「信頼性の基準」と同様な考え方でかなり理解できることが分かるであろう。また、小林化工の薬害事件を例に、QCが持つべき統計解析の基礎知識を解説する。

  1. 信頼性確保の基本
    1. 申請資料の信頼性の基準の3要件
    2. 生データに関する信頼性確保の課題と3要件
    3. 「申請資料の信頼性の基準」が制定された経緯
  2. 信頼性確保の課題
    1. 品質システムの構築
    2. チェック体制 (QAとQC)
    3. 品質向上、維持の課題 (教育訓練ほか)
  3. 生データの定義
    1. 生データとは
    2. データ区分の明確化
  4. データ及び記録の取扱いと問題事例の紹介
    1. データと記録
    2. 訂正などの方法
    3. データの確認と承認
    4. 生データの保存
      1. 試験に関する生データ
      2. 機器や施設に関する生データ
      3. 生データの複写
    5. 初心者が犯しやすいミス
  5. ワークシート,データファイルの取扱い
    1. ワークシートの設計
    2. 実験ノートの運用
    3. 試験記録の取扱い
  6. 「信頼性の基準」適用試験の手順と品質を向上させるための施策
    1. SOPの整備と機器の保守管理
    2. 記録の徹底
    3. セルフチェックと第3者チェック
    4. 予期せぬ出来事への対応、再測定と不採用データ
    5. 教育訓練と資格認定
  7. 電磁的データ及びCSV (ごく簡単に)
    1. 電磁的データでまず用意すべき文書
    2. Part11及びER/ESとCSVの関係
    3. GAMP5
    4. CSV実施の手順の概略
    5. CSVからCSAへ
  8. データインテグリティ
    1. データインテグリティとは
    2. データの完全性とは
    3. なぜ今、データインテグリティか?
    4. 改正GMP省令とPIC/S
    5. ALCORとは (データインテグリティの要件)
    6. ALCOA+
    7. メタデータ
    8. 監査証跡 (Audit Trail)
    9. データインテグリティの発端事件
    10. FDAの Warning Letterの例
    11. FDA Form483の例
    12. データインテグリティのまとめ
    13. データインテグリティで対応の悩む機器
  9. QC/QA実施のポイントと、見過ごされやすい問題事例の紹介
    1. QC実施のポイント
      1. どこでミスしやすいか
      2. 根拠資料がない!
      3. 生データにおける指摘
      4. 再測定、不採用データ
      5. 機器管理における指摘
      6. 試料管理における指摘
      7. その他の指摘
    2. 定量試験、定性試験、構造決定試験での留意点
    3. 問題事例のまとめ:信頼性の基準の3原則による分類
    4. QCとQAの違いについて、あるべき姿
  10. Quality Culture
    1. Quality Cultureとは
    2. Beyond Compliance
  11. 製造工程で水虫薬に睡眠薬が混入した薬害事件 (小林化工) の事例におけるQC/QAのあるべき対応とは
    1. OOS、OOTの観点から
    2. 分析法の基礎知識の必要性
    3. QC/QAに知ってほしい統計解析の基礎知識
    4. 統計的な視点から見てどこが異常だったのか?
    5. QC/QAのあるべき対応
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講師

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主催

サイエンス＆テクノロジー 株式会社
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複数名
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