TALLER APLICACIÓN PRÁCTICA DE LA ESTADÍSTICA EN LOS PROCESOS DE LA INDUSTRIA FARMACÉUTICA Y AFINES

TALLER APLICACIÓN PRÁCTICA DE LA ESTADÍSTICA EN LOS PROCESOS DE LA INDUSTRIA FARMACÉUTICA Y AFINES

El jueves 26 de octubre, se llevó a cabo el primer taller sobre estadística aplicada a la industria farmacéutica, en la Facultad de Farmacia de la Universitat de Barcelona. El taller lo desarrolló Miquel Romero y fue presentado por Encarna García, directores del Curso de Postgrado de Experto en APLICACIÓN PRÁCTICA de la ESTADÍSTICA en los Procesos de la Industria Farmacéutica y Afines (UB).

El taller, gratuito para los socios de AEFI, fue un éxito de asistencia, y en el mismo se desarrollaron tres temas “candentes” en el campo de la garantía de calidad del siglo XXI: como analizar tendencias, en el que se mostraron los criterios estadísticos para identificar estos comportamiento de nuestros datos de control de proceso y su utilidad a la hora de establecer los PQR, como determinar el número racional de lotes en una validación, en este caso quedó claro la utilidad de hacer un análisis de riesgo de nuestro proceso y en función de ello determinar el número de lotes a introducir en la validación prospectiva, como curiosidad Miquel nos razonó porque la validación retrospectiva no es válida tampoco desde el punto de vista estadístico y por último, como definir estrategias de control holísticas o globales, donde comprobamos como discriminar si los datos a analizar son independientes entre sí o no.

Finalmente, se presentó el programa de Postgrado, donde se desarrollan entre otros, los temas presentados y la necesidad de las herramientas estadísticas para el técnico de la industria farmacéutica, Por cierto, en la revista Pharmatech (que recibimos los asociados de AEFI), podemos encontrar la colección de fichas estadísticas en las cuales se sintetiza el uso de estas herramientas, que prepara también Miquel.

En resumen, la estadística no es tan difícil como nos parecía, entender las herramientas nos puede ayudar a aplicarla sin problemas ni dificultades y a extraer todo el conocimiento que tienen nuestros datos, para redundar en un mejor conocimiento de nuestros procesos, como requieren las GMP del siglo XXI.

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