Daftar Isi
- Faktor-faktor yang Menentukan Efektivitas Program Validasi
- Memulai dengan Pemahaman Proses
- Menggunakan Penilai Risiko dengan Benar
- Menentukan Lingkup Validasi yang Jelas
- Menetapkan Kriteria Terima Justifikasi Sains
- Sampling sebagai Bagian Kritis dari Validasi
- Menantang Proses
- Menangan desviasi Secara Ilmiah
- Ulas Data secara Utuh
- Validasi sebagai Aktivitas Proses
Faktor-faktor yang Menentukan Efektivitas Program Validasi
Beberapa karakteristik menentukan apakah program validasi efektif. Validasi yang efektif didefinisikan oleh ilmu pengetahuan, berkaitan dengan produktif dan pengetahuan proses, menerapkan praktik manajemen risiko yang tepat, memiliki kriteria terima yang ditetapkan sebelum pelaksanaan, sampel mewakili populasi dengan tepat, desviasi dianalisis dengan tepat, dan data dianalisis dan ditafsirkan bukan sekadar dikumpulkan. Tujuan bukanlah menghasilkan dokumen dalam jumlah besar. Tujuan adalah menyediakan bukti cukup untuk membuat kesimpulan berdasarkan pemikiran ilmiah.
Memulai dengan Pemahaman Proses
Sangat penting memiliki pemahaman proses sebelum memulai validasi. Sebelum menulis protokol validasi, tim harus telah mempelajari tentang: Attributes Kualitas Kritis (CQAs), Parameters Kritis Proses (CPPs), properti material, kemampuan peralatan, variabilitas proses, kisaran operasi normal, mode kegagalan potensial, dan sumber variabilitas. Misalnya, jika proses granulasi bergantung banyak pada kandungan kelembaban pada akhir, rencana validasi perlu menunjukkan bagaimana kelembaban besar mempengaruhi proses kompresi dan kualitas produk akhir. Hanya mencatat bahwa waktu granulasi ditetapkan untuk tiga batch tidak akan membantu semisal memahami bagaimana setiap parameter proses memengaruhi parameter produk akhir.
Menggunakan Penilai Risiko dengan Benar
Penilai risiko adalah salah satu alat paling efektif untuk membuat dan mengimplementasikan rencana validasi yang relevan. Alat seperti FMEA, HACCP, analisis pohon kesalahan, dan sebagainya akan memberikan informasi yang diperlukan tentang tahap proses yang memerlukan perhatian lebih dalam hal risikanya. Itulah mengapa penilai risiko harus menjawab: apa variabel yang dapat memengaruhi kualitas produk? Hasil dari proses di atas harus memengaruhi: lokasi sampling, frekuensi sampling, kriteria terima, persyaratan kwalifikasi, strategi monitoring, dan jangkauan validasi. Kelemahan besar adalah penilai risiko dilakukan sekadar untuk memiliki dokumen disiapkan sementara rencana validasi sudah direncanakan. Penilai risiko harus mempengaruhi strategi validasi sejak awal.Menentukan Lingkup Validasi yang Jelas
Prosedur validasi harus secara eksplisit menentukan materi-materi yang diciptakan. Lingkup harus mencakup hal-hal seperti: Kualifikasi peralatan, Kualifikasi utilitas, Validasi metode, Validasi metode pembersihan, Validasi metode analitis, Validasi sistem komputer, Validasi prosedur paket, dan Validasi metode transportasi. Semua tugas harus memiliki lingkup dan parameter yang jelas. Misalnya, validasi proses harus menyimpangkan tahapan produksi apa, jenis peralatan apa, ukuran batch apa, dan regime yang tertutup.
Menetapkan Kriteria Terima Justifikasi Sains
Kriteria harus ditetapkan sebelum melaksanakan latihan validasi. Kriteria harus memperhitungkan aspek-aspek berikut: spesifikasi produk, data pengembangan, isu regulasi, kemampuan proses, pengalaman sebelumnya, analisis risika, dan pemahaman ilmiah. Kriteria terima tidak boleh saja diubah karena hasil validasi tidak memuaskan. Kasus kriteria yang diperlukan tidak terpenuhi, prosedur yang diterima adalah analisis dampak hasilnya dan dampaknya terhadap hasil validasi.
Sampling sebagai Bagian Kritis dari Validasi
Sampling yang salah dalam validasi dapat mengubah studi validasi yang baik menjadi sesuatu yang tidak berguna. Rencana sampling harus mempertimbangkan: variabilitas proses, desain peralatan, properti produk, tahapan proses esensial, awal, tengah, dan akhir proses pengolahan, lokasi peralatan, dan skenario terburuk. Metode sampling harus memiliki alasan ilmiah untuk pilihan sampling yang melebihi jumlah hasil sampling historis. Metode sampling harus memberikan bukti kesesuaian proses dalam membuat sampel seragam selama periode pengolahan.Menantang Proses
Validasi harus membuktikan efektivitas proses bukan sekadar memverifikasi praktik operasional terbaik. Studi validasi harus mempertimbangkan kondisi tantangan ketika ada alasan ilmiah untuk itu: kecepatan operasi maksimum dan minimum, suhu atas dan bawah, waktu menunggu maksimal, variasi muatan peralatan, produk terburuk, dan durasi proses paling lama. Tujuan adalah mengetahui batas proses yang divalidasi. Hal ini menjadi sangat berguna dalam kasus perubahan kondisi proses produktif selanjutnya.
Menangan Deviasi Secara Ilmiah
Deviasi dalam kasus validasi tidak berarti bahwa seluruh proses validasi telah gagal. Deviasi perlu dievaluasi dalam hal: penyebab deviasi, dampak pada produk, dampak pada proses, validitas data, dampak terhadap validasi, kemungkinan kemuncakannya, dan perlu adanya tindakan korektif. Misalnya, alarm peralatan karena kegagalan sensor sementara dapat memiliki dampak yang sangat berbeda dengan deviasi yang terjadi karena variabilitas proses yang tidak terkendali. Laporan validasi harus mengungkap dampak deviasi terhadap kesimpulan final bukan sekadar mencantumkan mereka.
Ulas Data secara Utuh
Validasi harus berasosiasi dengan analisis data yang signifikan. Tergantung pada aktivitas, evaluasi mungkin terdiri dari: rerata dan simpangan baku, kemampuan proses, analisis tren, assessment variabilitas, perbandingan batch validasi, analisis statistik, dan hubungan antara CPPs dan CQAs. Bergantung sepenuhnya pada apakah hasil telah melewati spesifikasi memberikan pemandangan yang distorted tentang yang terjadi dalam proses. Proses dapat dikatakan beroperasi dalam spesifikasi sambil perlambat berubah ke kondisi yang tidak diterima.
Validasi sebagai Aktivitas Proses
Kerja validasi tidak selesai sekiranya laporan akhir selesai. Waktu menghasilkan produk rutin memerlukan monitoring terus-menerus untuk menjaga keadaan validasi yang konsisten. Informasi kunci meliputi: desviasi, hasil keluar spesifikasi (OOS), hasil keluar tren (OOT), keluhan, tren hasil, monitoring lingkungan, riwayat pemeliharaan, kemampuan proses, dan kontrol perubahan. Verifikasi Proses Lanjutan memungkinkan memperoleh dan menggunakan data produksi biasa untuk memastikan operasional proses efisien di kemudian hari.
Most Frequent Causes of Ineffective Validation
Program validasi sering kali terganggu oleh masalah umum berikut: Mengulang metodologi lama tanpa mengevaluasi langkah-langkah yang terlibat. Hubungan yang lemah antara Attributes Kualitas Kritis (CQAs) dan Parameters Kritis Proses (CPPs). Penilai risiko yang tidak memadai. Kriteria terima yang tidak legitimasi. Sampling yang buruk. Perbedaan peralatan diabaikan. Deviasi diperlakukan sebagai administrasi. Analisis statistik tidak memadai. Tidak menggunakan pengetahuan dari tahap pengembangan. Gagal melakukan ulang validasi sebelum perubahan signifikan.
Salah satu pelajaran esensial dari kerja validasi adalah bahwa validitas validasi tidak bergantung pada jumlah ujian. Studi yang terpikirkan dengan teliti menggunakan ukuran sampel yang signifikan dan tantangan ilmiah biasanya memberikan informasi lebih banyak daripada studi besar yang tidak menjawab pertanyaan kunci tentang proses.
Building a Strong Validation Program
Sistem validasi farmasi yang efektif dapat dibentuk oleh beberapa prinsip dasar seperti: 1. Pahami: Dapatkan pengetahuan tentang metode, peralatan yang digunakan dan risiko produk. 2. Evaluasi: Tentukan faktor kritis melalui penilaian risiko ilmiah. 3. Tantang: Bukti efektivitas menggunakan kondisi ujian yang realistis. 4. Ukur: Kumpulkan data yang valid dan mewakili. 5. Evaluasi: Stude variasi dan hubungan bukan sekadar memenuhi spesifikasi. 6. Kesimpulan: Mengambil kesimpulan ilmiah tentang validasi. 7. Pantau: terus-menerus mengevaluasi selama proses validasi.
Sehingga, teknologi ini mengubah validasi dari aktivitas satu kali untuk tujuan praktik pengobatan yang baik menjadi monitoring kualitas dan proses.
