समाप्ति तिथि निर्धारण और शेल्फ-लाइफ का पूर्वानुमान

समाप्ति तिथि निर्धारण उस तिथि का असाइनमेंट है जब तक किसी दवा को, जैसा कि लेबल किया गया है, अपने अनुमोदित विनिर्देशों के भीतर रहने की उम्मीद है। लेबल की गई समाप्ति शेल्फ-लाइफ के पूर्वानुमान से प्राप्त होती है: यह विश्लेषण करना कि परख जैसे स्थिरता-संकेतक गुण समय के साथ कैसे बदलते हैं और उस अवधि का अनुमान लगाना जब तक वे एक स्वीकृति सीमा को पार नहीं कर लेते, जिसमें डेटा की परिवर्तनशीलता के लिए भत्ता भी शामिल है।

Definition

समाप्ति तिथि निर्धारण अवधि (शेल्फ-लाइफ) वह समय अंतराल है जिसके दौरान एक दवा उत्पाद, अपने लेबल पर बताई गई शर्तों के तहत संग्रहीत, अपने अनुमोदित विनिर्देशों के भीतर रहने की उम्मीद है; समाप्ति तिथि निर्धारण उत्पाद को परिणामी समाप्ति तिथि का असाइनमेंट है।

Scope

यह विषय बताता है कि शेल्फ-लाइफ (समाप्ति तिथि निर्धारण अवधि) का अनुमान स्थिरता डेटा से कैसे लगाया जाता है, समय के साथ गिरावट को फिट करने और अनुमान को सीमित करने के लिए सांख्यिकीय परंपराएं, दीर्घकालिक और त्वरित डेटा का बहिर्वेशन, और परिणामी समाप्ति और भंडारण विवरण को कैसे लेबल किया जाता है। इसे स्थिरता पद्धति और नियामक विज्ञान के रूप में माना जाता है, न कि नैदानिक मार्गदर्शन के रूप में।

Core questions

• समय के साथ स्थिरता-संकेतक गुणों में मापे गए परिवर्तनों से शेल्फ-लाइफ का अनुमान कैसे लगाया जाता है?
• डेटा परिवर्तनशीलता और बैच अंतर को ध्यान में रखने के लिए सांख्यिकीय विधियाँ अनुमान को कैसे सीमित करती हैं?
• समाप्ति निर्धारित करने के लिए दीर्घकालिक या त्वरित डेटा को कब और कितनी दूर तक बहिर्वेशित किया जा सकता है?

Key concepts

• समाप्ति तिथि निर्धारण अवधि (शेल्फ-लाइफ)
• स्थिरता-संकेतक गुण और स्वीकृति सीमाएँ
• समय के साथ गिरावट का प्रतिगमन
• विश्वास-सीमा (सबसे खराब स्थिति) अनुमान
• बैचों की पूल करने की क्षमता
• देखे गए डेटा से परे बहिर्वेशन
• भंडारण विवरण और लेबलिंग

Mechanisms

शेल्फ-लाइफ का अनुमान भंडारण समय के दौरान स्थिरता-संकेतक गुणों (अक्सर परख, साथ ही गिरावट वाले उत्पाद और प्रासंगिक भौतिक माप) का पालन करके और यह पहचान कर लगाया जाता है कि वे कब एक स्वीकृति सीमा तक पहुंचेंगे। सांख्यिकीय रूप से, समय के साथ प्रवृत्ति को प्रतिगमन द्वारा फिट किया जाता है, और शेल्फ-लाइफ को बिंदु अनुमान के बजाय एक विश्वास सीमा से लिया जाता है, ताकि बैच-से-बैच और विश्लेषणात्मक परिवर्तनशीलता को एक रूढ़िवादी दिशा में ध्यान में रखा जा सके; जहां बैच समान रूप से व्यवहार करते हैं, उनके डेटा को पूल किया जा सकता है। दीर्घकालिक डेटा को, सीमाओं के भीतर, बहिर्वेशित किया जा सकता है, और त्वरित डेटा द्वारा समर्थित किया जा सकता है, जैसे कि अरहेनियस संबंध जैसे गतिज मॉडल का उपयोग करके प्रक्षेपण को सही ठहराया जा सकता है। परिणाम लेबल की गई समाप्ति तिथि और साथ में भंडारण विवरण है।

Clinical relevance

किसी दवा पर समाप्ति तिथि और भंडारण निर्देश इस विश्लेषण का व्यावहारिक परिणाम हैं, जो उपयोगकर्ताओं को वह अवधि और शर्तें बताते हैं जिनके तहत उत्पाद के विनिर्देशों के भीतर रहने की उम्मीद है। यह विषय बताता है कि वे विवरण कैसे प्राप्त किए जाते हैं और यह किसी व्यक्ति के लिए अपनी बताई गई तिथि से परे किसी विशिष्ट दवा का उपयोग करने के बारे में व्यक्तिगत निर्णयों का आधार नहीं है।

Evidence & guidelines

शेल्फ-लाइफ अनुमान और बहिर्वेशन ICH Q1E (स्थिरता डेटा का मूल्यांकन) का पालन करते हैं, जो प्रतिगमन और विश्वास-सीमा परंपराओं और उन शर्तों को निर्धारित करता है जिनके तहत देखे गए डेटा से परे बहिर्वेशन स्वीकार्य है, Q1A प्रोटोकॉल आवश्यकताओं के साथ मिलकर काम करता है। भविष्य कहनेवाला गतिज और सांख्यिकीय मॉडल इन पुष्टिकरण दीर्घकालिक दृष्टिकोणों का विस्तार करते हैं, लेकिन उन्हें प्रतिस्थापित नहीं करते हैं।

History

औपचारिक शेल्फ-लाइफ अनुमान स्थिरता परीक्षण के सामंजस्य के साथ परिपक्व हुआ: जैसे ही त्वरित डेटा से गतिज भविष्यवाणी स्थापित हुई, ICH Q1E दिशानिर्देश ने मानकीकृत किया कि दीर्घकालिक डेटा को कैसे प्रतिगमन किया जाता है, विश्वास सीमाओं द्वारा सीमित किया जाता है, और समाप्ति को असाइन करने के लिए बहिर्वेशित किया जाता है। एक- और दो-चरण गतिज-सांख्यिकीय मॉडल के निरंतर विकास ने यह परिष्कृत किया है कि अनुमानित शेल्फ-लाइफ में अनिश्चितता को कैसे निर्धारित किया जाता है।

Debates

देखे गए डेटा से परे शेल्फ-लाइफ को कितनी दूर तक बहिर्वेशित किया जा सकता है?

समाप्ति को वास्तव में अध्ययन की गई अवधि से परे बहिर्वेशित करने से समय की बचत होती है, लेकिन यदि गिरावट गैर-रेखीय या तंत्र-निर्भर है तो दीर्घकालिक व्यवहार का गलत अनुमान लगाने का जोखिम होता है; कितना बहिर्वेशन उचित है, और किस सांख्यिकीय आधार पर, यह एक पद्धतिगत प्रश्न बना हुआ है।

Key figures

• Kenneth C. Waterman
• Sumie Yoshioka
• Valentino J. Stella

Seminal works

• waterman-2009
• fan-2014
• munden-2017

Frequently asked questions

किसी दवा की समाप्ति तिथि कैसे निर्धारित की जाती है?

यह स्थिरता डेटा से प्राप्त होता है: स्थिरता-संकेतक गुणों का समय के साथ पालन किया जाता है, एक प्रवृत्ति को फिट किया जाता है और परिवर्तनशीलता की अनुमति देने के लिए एक विश्वास सीमा द्वारा सीमित किया जाता है, और उत्पाद के एक स्वीकृति सीमा तक पहुंचने से पहले की अवधि को शेल्फ-लाइफ के रूप में लिया जाता है, जिसे फिर भंडारण विवरण के साथ समाप्ति तिथि के रूप में लेबल किया जाता है।

क्या समाप्ति तिथि का मतलब है कि दवा अगले दिन असुरक्षित है?

समाप्ति उस अवधि के अंत को चिह्नित करती है जिसके दौरान उत्पाद को लेबल किए गए भंडारण के तहत अपने अनुमोदित विनिर्देशों के भीतर रहने का आश्वासन दिया जाता है; यह स्थिरता डेटा से प्राप्त एक गुणवत्ता-आश्वासन सीमा है, न कि किसी भी व्यक्तिगत दिन पर किसी विशिष्ट परिणाम के बारे में एक बयान, और यह प्रविष्टि अपनी बताई गई तिथि से परे दवाओं का उपयोग करने के बारे में सलाह नहीं देती है।