Using measurement uncertainty to assess the fitness for purpose of an HPLC analytical method in the pharmaceutical industry

Separovic, Luciana; Saviano, Alessandro Morais; Lourenço, Felipe Rebello

doi:10.1016/j.measurement.2018.01.048

Cited by 35 publications

(17 citation statements)

References 12 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…As principais fontes de incerteza e o procedimento de cálculo estão descritos no item 4. Adaptado de [41].…”

Section: Fontesunclassified

“…Contribuição das fontes de incerteza individuais para estimativa da incerteza de medição total associada a determinação de amoxicilina por HPLC. Adaptado de[41].Tabela 16. Método da planilha de Kragten para estimativa da incerteza de medição associada a determinação de amoxicilina por HPLC.…”

unclassified

“…Limites de especificação: 95 a 105%. Adaptado de[41].Tabela 28. Tabela de contingência com os dados para a estimativa dos riscos do consumidor e do produtor.…”

unclassified

See 2 more Smart Citations

Estimativa de incertezas de medições e suas aplicações nas análises de medicamentos

Lourenço¹

Self Cite

View full text Add to dashboard Cite

Agradeço aos meus pais, Luiz Antônio e Marisa (in memoriam), pelo amor, pela dedicação e pelo exemplo de vida, que foram a base da minha formação. A minha esposa, Daniela, por seu amor, sua compreensão e presença nos momentos mais difíceis. À minha filha Raquel, por seu amor, carinho e por ter trazido um novo sentido para a minha vida. Aos meus irmãos, Guilherme, Juliana e Pedro Henrique, pelo amor, pela ajuda e pelas alegrias compartilhadas durante as nossas vidas. Aos meus sogros, cunhados, tios, primos e demais familiares, pelo amor, amizade e companheirismo. Aos meus alunos de mestrado, doutorado e iniciação científica, pelo compromisso e pelo entusiasmo durante a realização de suas pesquisas. Aos professores do Departamento de Farmácia, pelo coleguismo, apoio e amizade, que proporcionaram meu desenvolvimento acadêmico e profissional.

show abstract

“…As principais fontes de incerteza e o procedimento de cálculo estão descritos no item 4. Adaptado de [41].…”

Section: Fontesunclassified

unclassified

See 1 more Smart Citation

Estimativa de incertezas de medições e suas aplicações nas análises de medicamentos

Lourenço¹

Self Cite

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…Os métodos cromatográficos são frequentemente utilizados para avaliar as características relacionadas à qualidade, segurança e eficácia dos medicamentos. A cromatografia é uma técnica de separação em que os componentes de uma amostra são distribuídos entre uma fase estacionária (sólido ou líquido sustentado em um sólido ou gel) e uma fase móvel (na forma gasosa ou líquida) 36 . Dentre os tipos de técnicas cromatográficas utilizadas em análises farmacêuticas, a cromatografia líquida se destaca, com abrangente aplicação, devido sua versatilidade e alta reprodutibilidade [36][37][38] .…”

Section: Introdução E Justificativaunclassified

“…A cromatografia é uma técnica de separação em que os componentes de uma amostra são distribuídos entre uma fase estacionária (sólido ou líquido sustentado em um sólido ou gel) e uma fase móvel (na forma gasosa ou líquida) 36 . Dentre os tipos de técnicas cromatográficas utilizadas em análises farmacêuticas, a cromatografia líquida se destaca, com abrangente aplicação, devido sua versatilidade e alta reprodutibilidade [36][37][38] . As aplicações quantitativas de cromatografia líquida dependem do tipo de detecção usado após a separação.…”

Section: Introdução E Justificativaunclassified

Incerteza de medição na avaliação de desempenho de métodos analíticos e estratégias de melhoria com a aplicação do Analytical Quality by Design

Separovic¹

Self Cite

View full text Add to dashboard Cite

À minha melhor amiga Talita, por estar presente nos momentos bons e ruins, pela amizade, companheirismo, apoio e por sempre torcer e acreditar em mim.À minha quase irmã Paula, por toda amizade, colaboração e apoio não somente ao longo da realização deste trabalho, mas na vida.Aos meus amigos e familiares, pela amizade, por toda ajuda e por acreditarem em mim.Ao meu orientador, Prof. Dr. Felipe, por todo ensinamento, atenção e por acreditar em meu potencial e sempre apoiar meu progresso. À Claudineia, Edgar, Elisabete e Rogério, pelos ensinamentos e assistência na realização prática deste trabalho. Ao Prof. Dr. André, por ser o primeiro a sugerir a mudança de nível do meu projeto, acreditando em seu potencial. Ao Prof. Dr. Ricardo da Universidade de Lisboa, pelas oportunidades de colaboração, ensinamentos e credibilidade. Ao secretário do programa, David, por toda assistência ao longo desses anos. À CAPES, pois o presente trabalho foi realizado com apoio da Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior -Brasil (CAPES) -Código de Financiamento 001. À Fapesp, pelo apoio financeiro concedido através do processo no 2018/25734-0, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP). Finalmente, à Faculdade de Ciências Farmacêuticas, em especial ao Departamento de Farmácia, pela oportunidade de realização deste trabalho! "Somente a dose correta diferencia o veneno do remédio." Paracelso (1493-1541) RESUMO SEPAROVIC, L. Incerteza de medição na avaliação de desempenho de métodos analíticos e estratégias de melhoria com a aplicação do Analytical Quality by Design. 2021. 104p. Tese (Doutorado) -Faculdade de Ciências Farmacêuticas,

show abstract

Experimental methods in chemical engineering: Monte Carlo

Pahija,

Hwangbo,

Saulnier‐Bellemare

et al. 2024

Can J Chem Eng

View full text Add to dashboard Cite

Monte Carlo (MC) methods employ a statistical approach to evaluate complex mathematical models that lack analytical solutions and assess their uncertainties. To this end, techniques such as Markov chain Monte Carlo (MCMC), bootstrap, and sequential MC methods repeat the same operations over a specified range of conditions. Consequently, both the frequentist and Bayesian statistical approaches are computationally intensive, depending on the problem formulation. Improving sampling techniques and identifying sources of error reduce the computational demand but do not guarantee that the solution reaches the global optimum. Moreover, efficient algorithms and advances in hardware continue to decrease computation time. MC methods are applicable to a plethora of problems ranging from medicine to computational chemistry, economics, and industrial safety, making them integral to the ongoing industrial digitalization by evaluating the quality of applied models. In chemical engineering, MC simulations are used in four clusters of research: design, systems, and optimization; molecular simulation, including CO2 and carbon capture; adsorption and molecular dynamics; and thermodynamics. There is limited cross‐referencing between the design cluster and the other three, which presents an interesting area for future research. This mini‐review presents two applications within chemical engineering: emissions and energy forecasting.

show abstract

Using measurement uncertainty to assess the fitness for purpose of an HPLC analytical method in the pharmaceutical industry

Cited by 35 publications

References 12 publications

Estimativa de incertezas de medições e suas aplicações nas análises de medicamentos

Estimativa de incertezas de medições e suas aplicações nas análises de medicamentos

Incerteza de medição na avaliação de desempenho de métodos analíticos e estratégias de melhoria com a aplicação do Analytical Quality by Design

Experimental methods in chemical engineering: Monte Carlo

Contact Info

Product

Resources

About