Plackett-Burman Tasarımları
Sağlamlık testinde yaygın olarak uygulanan ikinci tür eleme tasarımları, PB tasarımıdır. PB tasarımları, 75–86 numaralı referanslarda açıklanan CE dayanıklılık testlerinde kullanılır. Tablo 13c, uygulanan tasarımları göstermektedir. Test edilen yöntemler, farmasötik formülasyonlarda sitalopram ve omeprazolün, Theobroma kakao çekirdeklerindeki kateşinlerin ve salbutamolün ve idrardaki sitalopram ve metabolitlerin kiral olarak ayrılmasıdır.
Diğer yöntemler, kalsiyum akamprosat, ximelagatran ve ilgili maddeler, rufloksasin hidroklorür, ketorolak trometamin ve onun ilaç maddesi ve / veya farmasötik formülasyonlarındaki safsızlıklarının, gleevec ve ana metabolitlerinin, tamoksifen, imipramin ve bunların metabolitlerinin ve propranololün tayinidir. idrarda metabolitler.
(a) Faktörler:
İncelenen faktörler organik çözücü konsantrasyonu, tampon veya elektrolit konsantrasyonu, tampon veya elektrolit pH, voltaj, kiral seçici konsantrasyonu ve tedarikçisi, aktif farmasötik bileşen (API) konsantrasyonu, dahili standart konsantrasyon, enjeksiyon süresi ve basıncı, saptama dalga boyu, durulama süreleri, kapiler sıcaklık ve şartlandırma süresi, filtrasyon, yüzey aktif madde konsantrasyonu, ekstraksiyonda kullanılan% 79,80 solvent, ekstraksiyon sıcaklığı ve süresi, süre (günler), kapilerler, reaktif lotları, katı faz ekstraksiyonu (SPE) elüsyon hacmi, SPE yıkama tamponu hacmi ve seçicilik katkı maddesi konsantrasyonudur.
(b) Deneysel Tasarımlar:
75-81 referanslarında, dikkate alınan faktör sayısını incelemek için gereken minimum sayıda deney ile PB tasarımları kullanılmıştır (bkz. Tablo 13c). Referans 76’da, başlangıçta hem nicel hem de nitel yanıtlarda önemli faktörleri taramak için bir PB tasarımı kullanıldı. Nicel yanıtın güçlü olduğu görüldü.
Bir sonraki adımda, PB tasarımıyla aynı alandaki en iyi çözünürlüğü tahmin etmek için nitel yanıt çözünürlüğündeki en önemli faktörleri daha yakından incelemek için bir yanıt yüzey tasarımı (CCD) uygulandı.
84 ve 85 numaralı referanslarda, uygulanan tasarımın deney sayısı belirtilmemiştir. Bununla birlikte, 82, 83 ve 86 numaralı referanslardaki ile aynı olduğu varsayılmıştır, yani, iki seviyeli bir PB tasarımından 15, makaleler aynı araştırma grubundan olduğu için ayrıca her faktör için üç seviye incelenmiştir, ve aynı veri analizi uygulanmıştır.
(c) Yanıtlar:
Çalışılan yanıtlar, çözünürlük, analiz süresi, geçiş süresi, plaka sayısı, kuyruk faktörü, tablet içeriği, 76 tepe alanı, tepe yüksekliği, 85 tepe genişliği, 86 ve tepe alanı / geçiş süresi oranı idi.
(d) Sonuçların Analizi:
Referans 75’te ANOVA kullanılmıştır. Literatürde, F-testleri ile bu tür ANOVA yaklaşımı, tarama tasarımlarının sonuçlarını değerlendirmek için düzenli olarak kullanılmaktadır. Aslında, bu yaklaşım daha önce açıklanan t-testi yaklaşımına eşdeğerdir. Referans 76’da, standartlaştırılmış Pareto grafikleri aracılığıyla grafiksel bir analiz ve kritik etkileri tahmin etmek için üç kuklaya dayanan istatistiksel bir analiz kullanılmıştır. Referans 77’de, sonuçlar çoklu doğrusal regresyon (MLR) ve kısmi en küçük kareler (PLS) modelleriyle analiz edildi.
İkinci yöntemi dikkate almanın nedeni, incelenen faktörleri değil gizli değişkenleri kullandığı için çok açık değildir. Alternatif olarak, uygulanan 12 deneyli PB tasarımı, iki kukla ile faktör etkilerinin (Bölüm VII.A ve Denklem (3)) ve Dong algoritmasına dayanan kritik etkilerindedir.
Response surface methodology
Yanıt yüzey yöntemi
Yanıt yüzey Metodolojisi
Merkezi kompozit tasarım
box-behnken metodu nedir
Tepki Yüzey Metodolojisi Nedir
Response surface methodology nedir
Box-Behnken design
Referans 78’de, grafiksel olarak, her faktörün mutlak etki değerini gösteren bir çubuk grafik çizildi ve istatistiksel olarak hata, üç kukla etkiye dayalı olarak hesaplandı. 79 numaralı referansta, tahmin edilen etkiler grafiksel olarak analiz edildi, ancak çizim tipi belirtilmedi veya gösterilmedi. Dong algoritmasına dayalı kritik etkiler alternatif olarak hesaplanabilirdi.
Kritik etkilerin mevcut iki modele dayalı olarak tanımlanması daha az uygun görünmektedir çünkü tkritik değerler, df sayısı üçten küçük olduğunda önemli ölçüde artmaktadır, bu da fazla tahmin edilen kritik etkilere ve önemli faktörlerin yanlış bir şekilde anlamlı olmadığı düşünülmesine neden olmaktadır. Referans 80’de, sonuçlar NEMROD yazılımı ile grafiksel ve istatistiksel olarak işlendi, ancak daha fazla ayrıntı sunulmadı. Referans 81’de, normal olasılık çizimleri aracılığıyla grafiksel bir analiz gerçekleştirildi.
82-86 arasındaki referanslarda, sonuçlar istatistiksel olarak işlenmiştir. Ana etkiler ve standart hatalar hesaplandı. 83, 85 ve 86 referanslarında ayrıca çubuk grafikleri aracılığıyla grafiksel bir yorum da yapılmıştır. Bu grafiklerde hem olumlu hem de olumsuz etkiler görülmüştür, ancak [1,0] seviyeleri arasındaki tüm etkiler negatif iken [0, +1] arasındakiler pozitiftir.
Muhtemelen, çubukların uzunluğu faktör etkilerinin mutlak değerini temsil eder ve [1,0] aralığı için tüm etkilere negatif bir işaret verilirken [0, + 1] için olanların tümü pozitiftir. Ancak, hiçbir ayrıntı verilmediği için yukarıdakiler varsayımlardır. 83 ve 86 numaralı referanslarda, çubuk grafiklerine kritik etkiler çizilmiştir.
Yansıyan PB tasarımlarından82-86 gelen verileri analiz etmek için alternatif bir yaklaşım, [1,0] ile [0, þ1] arasındaki etkileri hesaplamak ve ardından [1,0] ile [0, þ1] Dong algoritması ile (Bölüm VII.B.2. (c)). Normalde [1,0] ve [0, þ1] aralıkları için hata tahminlerinin farklı olmasının bir nedeni olmadığından, bunlar havuzda toplanabilir, 14 sonuç olarak bir hata tahmini ve bir kritik etki elde edilebilir.
Tepki Yüzey Tasarımları
20 ve 87–92 numaralı referanslarda, CE yöntemlerinin sağlamlığını değerlendirmek için yanıt yüzeyi tasarımları uygulanmıştır. Referans 20 ve 89-92’de, sağlamlıkla ilgili bilgiler optimizasyonda kullanılan yanıt yüzeyi tasarımından toplanırken, 87 ve 88 referanslarında bu tür tasarım özellikle sağlamlık testi için seçilmiştir. Tablo 13d, uygulanan tasarımları göstermektedir.
Test edilen yöntemler, ranitidin ve ilgili maddeler, etambutol ve safsızlık ve didanozin ve ilaç maddesi ve / veya farmasötik formülasyonlardaki safsızlıkların belirlenmesi ile ilgilidir. Ayrıca, yeni bir NSAID olan dimetten deneğin, ilaç maddelerindeki yeni bir kiral bileşik90 ve lokal anestezik solüsyonlardaki adrenalinin kiral ayrışmaları incelenmiştir.
(a) Faktörler:
İncelenen faktörler voltaj, 87,88,90,91 tampon veya elektrolit konsantrasyonu, 87,88,90–92 tampon veya elektrolit pH, 88,89,91 kiral seçici konsantrasyonu, 89,90,92 kapiler sıcaklık, 89 saptama dalga boyu20 ve bant genişliği, 20 referans dalga boyu20 ve bant genişliği, 20 tepe genişliği, 20 eşik, 20 veri toplama hızı, 20 filtre20 ve tepe genişliği, 20 ve yüzey aktif madde konsantrasyonudur.
(b) Deneysel Tasarımlar:
Tablo 13d, uygulanan yanıt yüzeyi tasarımlarını gösterir. 89-91 referanslarında tasarımlar yöntem optimizasyonu sırasında yapılmış olsa da, faktör seviyesi aralıkları o kadar büyük değildir ve gerçekte, belirsizliğe dayalı aralıklardan biraz daha büyük olmalarına rağmen, sağlamlık testi aralıkları olarak da düşünülebilir (Bölüm III.B) . Diğer yandan referans 92’de, aralıklar daha geniştir. Bu, incelenen aralıkta belirli bir faktörün önemli bir etkiye sahip olma olasılığını artıracaktır.
(c) Yanıtlar:
Çalışılan yanıtlar, çözünürlük, 20,87–92 geçiş süresi, 87–90 konsantrasyon, 88 plaka sayısı, 88 tepe alanı, 20 sinyal-gürültü oranı, 20 ve çalışma süresi idi.
(d) Sonuçların Analizi:
Yanıt yüzeyi tasarımlarını analiz etmek için, her yanıt için verilere bir model yerleştirilir. Genellikle sonuçlar, yanıttaki değişimi iki faktörün bir fonksiyonu olarak gösteren yanıt yüzeyi grafiklerinde görselleştirilir.20,87–92 Bu grafikler, optimum koşullara karar vermeyi sağlar. Bununla birlikte, Bölüm IV’te daha önce bahsedildiği gibi, bu tepki yüzeyleri, nominal koşullar etrafındaki sadece küçük değişiklikler incelendiğinde pek kullanışlı görünmemektedir.