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【摘要】 目的：介绍测量系统分析在属性型数据分析中的一致性的评价指标，并应用于全自动灯检机检测与人工检测小容量注射剂可见异物检测能力的评估。方法：以灯检检测经典验证方法KNAPP试验的数据为例，使用统计软件MINITAｂ进行计算。结果：全自动灯检机检测能力与人工检测能力均符合测量系统分析指标的要求。结论：测量系统分析（MSA）可作为一种重要的工具，应用在小容量注射剂灯检检测能力的评估与监控。
【中图分类号】R927.2 【文献标识码】A 【文章编号】2095-1752（2016）06-0378-03
小容量注射剂是直接注入人体内的药品，对该类产品的可见异物是有很高的要求。国家药典规定可见异物系指存在于注射剂、眼用液体制剂和无菌原料药中，在规定条件下目视可以观测到的不溶性物质，其粒径或长度通常大于50μm。
在生产过程质量控制中，小容量注射剂可见异物的检测是在灯检工序中完成。目前，主要的灯检方法主要有两种，一种是人工灯检，一种采用全自动灯检机检测。采用测量系统分析方法对两种检测方式进行评估，判断其是否符合测量系统要求。
1.计数性数据的测量系统分析原理
1.1 测量系统分析
测量系统分析是指运用统计学的方法对测量系统进行评估，了解影响测量结果的波源及其分布，并确认测量系统是否符合测量系统指标的要求。本文通过介绍测量系统分析在属性型数据分析中的偏倚、重复性、再现性和一致性的各项测量指标，并应用于全自动灯检机检测与人工检测小容量注射剂可见异物检测能力的评估。
常见的测量系统评估项目：1）稳定性，2）偏倚，3）线性，4）分辨力，5）重复性，6）再现性。其中，重复性和再现性合称为精度。一个测量系统是否足够好，它的关键指标有偏倚和精度两个方面。
计数性数据采用一致性比率和Kappa值作为评价判断标准。此评价方法主要是看操作者多次测量的一致性(重复性)，操作者之间的一致性(再现性)和对标准值的一致性（有效性）。[1]
1.2 一致性比率，
一致性比率是度量测量结果一致性最常用的统计量，计算公式为：
一致性比率有4种[1]：
1）操作者对同一部件重复测量时应一致，每个操作者内部都有各自的一致性比率(即重复性)
2) 操作者不但对同一部件重复测量时应一致，将每个操作者的测量结果与标准值相比较，又有各自不同的一致性比率。 (即偏倚)；
3)所有操作者对同一部件重复测量时应一致，操作者之间有一个共同的一致性比率(再现性);
有效性：分为测量者的有效性和系统有效性。若测量者对同一被测零件的所有测量结果一致，且与基准一致，则称之为有效；测量者的有效性是指有效零件数目与被测零件数目之比。若所有测量者对同一被测零件的所有测量结果一致，且与基准一致，则称之为系统有效，系统有效性是指系统有效零件数目与被测零件数目之比。
一般来说，测量系统的有效性至少要大于80%，最好达到90%以上。当小于80%时，应采取纠正措施，以证测量数据准确可靠。其中① ③为精确性，② ④为准确性。
1.3. Kappa统计量(系数)[3]
Kappa系数最早由Cohen在1960年等提出，实践证明，它是一个一致性较为理想的指标，在测量系统计数型数据分析中得到广泛的应用。
Kappa统计量(系数) 统计量是一个可靠性指数，见公式（2）。
误判率：对每个测量者将基准为可接受的零件误判为不可接受的机会百分率。此评价值可为测量者的改进提供机会。
漏判率：对每个测量者将基准为不可接受的零件漏判为可接受的机会百分率。此评价值可为测量者的改进提供机会。
以灯检检测经典验证方法KNAPP试验的数据为例，采用测量系统分析方法对人工检测与设备检测进行评估与分析。
2.Knapp试验[2]
在世界制药工业中，全自动灯检设备通用的工艺验证方法是Knapp试验。它是以人工检测为基准的设备检测。在该验证方法中，如何确定人工检测的水平本身就符合测量系统要求是该验证方法的难点。
2.1 具体方法
2.1.1测试样品的准备 对每种类型的产品的一个批次瓶子要做好准备，包括做好编号的250瓶，不合格瓶代表真实产品的微粒类型。
2.1.2人工检测A值 当样品准备好后，需要确定每个瓶的FQ（质量因数）。选５个灯检员，他们的检测能力代表着本厂的平均水准。每个操作者重复检测10次。每次检测后，每个灯检员都有一张FQA表格，记录测试结果。
2.1.3自动测量系统Ｂ值 自动测量系统对同样的250支样品进行检测，建立一个新的FQ(FQB)，整个批次（250瓶）装到机器上检测。每次检测后，所有剔除瓶编号都要填到一张表格上。这项操作（装瓶，设备自动检测，手工数据计录）必须执行10次。
2.1.4 FQA和FQB数据处理 手工检测瓶子的FQA介于７到10（剔除区域）将用于最终的剔除效能计算。
从本验证计算结果只证明了设备检测能力不低于人工水平。其人工检测和设备检测水平是否均符合测量系统要求，可采用测量系统分析进行评估确认。
3.测量系统分析上述实验结果
本实验的检测数据用Minitab软件的测量系统分析工具进行处理。合格数用数据“1”表示。不合格数用“0”表示。数据处理结果用一致性评估分析表和Kappa分析表两种方式来解释和说明。
3.1 人工系统的评价结果
从下图可见：灯检员10次试验之间，重复性符合可接受标准。每个灯检员在10次检测中的结果与已知标准的一致性均符合可接受标准。
“所有灯检员与标准”评估一致性是5位灯检员各10次试验之间总体有效性的一致性比率，代表了人工检测的总体水平，有效性在80%～90%，符合可接受标准，结果见表1。采用Kappa值判断，K≥0.9，该人工检测系统是可接受，结果见表2。
3.3 测量数据处理的结果及图表的解释
3.3.1通过以上分析，判定此测量系统在属性一致性为可接受。由此可见，检测人员的专业检测水平符合要求，为灯检设备检测提供较好的参照依据。
3.3.2从表1和表3基准的一致性评估中，人工检测总体水平为85.2%，设备检测水平为86.4%，均符合测量系统可接受标准。由于设备的检测水平是以人工检测为基准进行调适的。所以，人工检测水平对设备调适最终结果有直接的影响。
3.3.3从表2和表6的Kappa统计量可见，人工检测与设备检测均符合测量系统Kappa统计量标准要求。
3.3.4从表5可见，设备检测的误判率、漏检率，均符合可接范围内
4.讨论与总结
运用测量系统分析方法，对Knapp验证数据进行分析，全自动灯检机检测能力与人工检测能力均符合测量系统分析指标的要求。通过分析发现，设备灯检水平以人工检测水平为依据，所以在灯检设备调适之前，可采用测量系统分析方法对人工检测水平进行评估。同时应用Minitab软件功能，可依据检测数据，明确样品的代表性，有利于设备的精益调适。测量系统分析方法还可应用于小容量注射剂灯检工序新员工的检测水平的评估和新设备的选型。
【参考文献】
[1]马逢时，刘传冰.六西格玛管理统计指南：MINITAB使用指导[M].北京：中国人民大学出版社，2007.
[2]杜笑鹏.机器自动灯检与人工灯检的比较；机电信息[J].2010（29）：21-25.
[3]周纪芗.质量管理统计方法[M].北京：中国统计出版社，2008.
论文作者:郑敏
论文发表刊物:《医药前沿》2016年2月第6期
论文发表时间:2016/5/24
标签：测量论文; 系统分析论文; 系统论文; 操作者论文; 设备论文; 方法论文; 水平论文; 《医药前沿》2016年2月第6期论文;