Validation des Méthodes pour les Essais de Vérification dans les Dispositifs Médicaux

Dans le domaine des dispositifs médicaux, la validation des méthodes est essentielle pour garantir la fiabilité et l'exactitude des essais de vérification. La validation assure que les résultats des tests répondent aux exigences réglementaires et aux normes, ce qui est primordial pour la sécurité des patients et l'efficacité des dispositifs. En d’autres termes, les données doivent être correctes, et les mesures doivent être justes.

Vocabulaire nécessaire pour la Validation des méthodes

Erreur Systématique : L’erreur systématique, également connue sous le nom de biais, se réfère à une déviation constante et prévisible de la valeur mesurée par rapport à la valeur vraie. Elle peut être causée par des facteurs tels que :

• Calibrage incorrect de l’équipement
• Influence constante d’un facteur environnemental
• Biais dans la méthode de mesure

L’erreur systématique affecte principalement l’exactitude (justesse) des mesures.

Erreur Aléatoire : L’erreur aléatoire est la variabilité des mesures causée par des facteurs imprévisibles et incontrôlables. Elle peut résulter de :

• Variations environnementales
• Fluctuations des conditions de mesure
• Erreurs humaines

L’erreur aléatoire affecte principalement la précision (fidélité) des mesures.

Précision : La précision se réfère à la dispersion des mesures lorsqu’elles sont répétées. Une mesure est dite précise si les résultats sont proches les uns des autres, indépendamment de leur proximité par rapport à la valeur vraie. La précision inclut deux aspects :

• Répétabilité : Consistance des résultats dans des conditions identiques.
• Reproductibilité : Consistance des résultats dans des conditions variables.

Une faible erreur aléatoire signifie une haute précision.

Exactitude : L’exactitude (justesse) se réfère à la proximité des mesures par rapport à la valeur vraie. Elle inclut :

• Erreur Systématique : Différence entre la moyenne des mesures et la valeur vraie.
• Erreur Aléatoire : Variabilité des mesures autour de la moyenne.

Une mesure est dite exacte si elle est à la fois précise (faible erreur aléatoire) et exempte de biais (faible erreur systématique).

Relations et Interactions entre ces termes

1. Erreur Systématique et Exactitude : L’erreur systématique détermine le biais des mesures. Une grande erreur systématique signifie que les mesures sont systématiquement déviées de la valeur vraie, ce qui réduit l’exactitude.

2. Erreur Aléatoire et Précision : L’erreur aléatoire détermine la dispersion des mesures. Une grande erreur aléatoire signifie que les mesures sont dispersées, ce qui réduit la précision.

3. Précision et Exactitude :

• La précision est nécessaire mais non suffisante pour l’exactitude. Une mesure peut être précise (résultats cohérents) mais inexacte (loin de la valeur vraie) si elle présente une erreur systématique.
• Pour obtenir des mesures exactes, il faut minimiser à la fois l’erreur systématique et l’erreur aléatoire.

L’illustration des deux types d’erreurs (systématique et aléatoire) est souvent représentée sous forme de cibles comme ci-dessous :

• Centre : Représente la valeur vraie.
• Autour du centre : Indique les limites (critères d’acceptation en validation, seuil d’alerte, limite de spécifications, etc.).
• Points rouges : Représentent les mesures effectuées.

Évaluation des Facteurs d'Influence

Pour garantir une validation rigoureuse, il est important de considérer les “5M” : Machine, Main d’œuvre, Matériel, Méthode et Milieu (environnement).

• Machine : Les performances des équipements doivent être régulièrement calibrées et entretenues pour garantir la précision des essais. L’éventuelle variabilité entre différentes machines doit également être évaluée.
• Main d'œuvre : La compétence des opérateurs est cruciale. Une formation adéquate et une évaluation régulière de leur performance peuvent minimiser les erreurs humaines.
• Environnement : Les conditions environnementales telles que la température, l'humidité et la propreté doivent être contrôlées, car elles peuvent affecter les résultats des essais.
• Matériel : La qualité et la compatibilité des matériaux utilisés dans les essais peuvent affecter les résultats. Il est essentiel de s’assurer que les matériaux répondent aux spécifications requises.
• Méthode : Les procédures d’essai doivent être bien définies et standardisées pour éviter toute variation due aux différences dans les méthodes de test. L’utilisation de plans d’expériences (DoE) peut aider à optimiser les conditions d’essai.

Validation des Méthodes de Test (TMV)

La validation des méthodes de test (Test Method Validation - TMV) est un processus qui démontre que :

• La Méthode de Test (TM) est appropriée pour les applications de mesure.
• Les équipements de test fonctionnent de manière cohérente et produisent des résultats constants.
• La TM peut différencier les produits conformes des non-conformes (N/C).

Il existe deux principaux types de validation des méthodes de test :

• ATMC (Attribute TMV)
• Utilisée pour les tests attributs, tels que les inspections visuelles.
• Elle s’assure que les méthodes de test basées sur des attributs (pass/fail) sont précises et reproductibles.
• VTMV (Variable TMV)
• Utilisée pour les tests variables, tels que les mesures de poids, de longueur, etc.
• Elle s’assure que les méthodes de test fournissent des mesures quantitatives précises et reproductibles.

Méthode de Répétabilité et de Reproductibilité (R&R)

• Répétabilité : Mesure la variation des résultats obtenus avec la même méthode, opérée par le même opérateur, sur le même échantillon, et avec le même équipement dans des conditions constantes. La répétabilité est une mesure de la précision intra-opérateur.

• Reproductibilité : Mesure la variation des résultats obtenus avec la même méthode mais dans des conditions différentes (opérateurs différents, équipements différents, jours différents). La reproductibilité est une mesure de la précision inter-opérateur ou inter-laboratoire.

Méthodes Statistiques pour la Validation des Méthodes

Méthode Moyenne & Écart-Type (Average & Range Method)

• Moyenne : Calculer la moyenne des résultats de plusieurs mesures.
• Écart-Type : Calculer l’écart-type des résultats pour évaluer la variabilité.
• Cette méthode permet de déterminer si les variations observées sont dues à des différences entre les opérateurs, les machines ou d’autres facteurs environnementaux (voir les 5M).

Analyse de la Variance (ANOVA)

• Comparer les Variations : Évaluer si les variations observées entre différents groupes (par exemple, différents opérateurs ou machines) sont statistiquement significatives.
• Identifier les Sources de Variabilité : Déterminer quelles sources de variabilité (par exemple, machine, opérateur, environnement) ont le plus grand impact sur les résultats.
• L’ANOVA permet de mieux comprendre les sources de variation dans le processus de mesure et d’identifier les domaines nécessitant des améliorations.

Évaluation du Processus de Mesure (EMP - Evaluating the Measuring Process)

• Collecte de Données : Recueillir des données sur plusieurs répétitions de mesures.
• Analyse Statistique : Utiliser des outils statistiques pour analyser les données et évaluer la précision et l’exactitude du processus de mesure.
• Critères d’Acceptation : Un processus de mesure doit généralement avoir une variabilité totale (coefficient de variation) inférieure à 10 % pour être considéré comme acceptable.
• L’EMP permet de s’assurer que le processus de mesure est suffisamment précis pour les besoins de l’application et qu’il peut fournir des résultats fiables.

Utilisation de Plans d'Expériences (DoE)

Les plans d'expériences permettent d'évaluer l'impact de plusieurs facteurs simultanément et d'identifier les interactions entre ces facteurs. Cela aide à optimiser les conditions d'essai pour obtenir des résultats fiables.

Analyse de la Robustesse

La robustesse d'une méthode est évaluée en introduisant de petites variations dans les conditions d'essai et en observant si les résultats restent constants. Cela inclut des variations dans les réactifs, les conditions environnementales et les paramètres de procédure.

Externalisation vers des Laboratoires Accrédités

Pour garantir une validation rigoureuse, les essais peuvent être externalisés vers des laboratoires accrédités selon la norme ISO 17025. Ces laboratoires disposent des compétences techniques et des systèmes de gestion nécessaires pour effectuer des essais fiables et précis. L'accréditation garantit que le laboratoire respecte les normes internationales en matière de qualité et de compétence.

Processus de Validation

1. Planification : Définir les objectifs de la validation, les critères d'acceptation et les méthodes à utiliser.

2. Exécution : Réaliser les essais selon les plans établis, en prenant en compte tous les facteurs d'influence.

3. Analyse des Données : Utiliser des outils statistiques pour évaluer la précision, l'exactitude, la spécificité et la sensibilité des méthodes.

4. Documentation : Documenter tous les aspects de la validation, y compris les résultats, les analyses et les conclusions.

5. Revue et Approbation : Soumettre la documentation pour revue et approbation par des experts et des autorités réglementaires.

Conclusion

Le Règlement Européen MDR 2017/745 a durci les exigences au sujet de la validation des méthodes pour les essais de vérification des dispositifs médicaux. La validation des méthodes pour les essais de vérification est une étape critique dans le développement et la mise en service des dispositifs médicaux. En tenant compte des facteurs d’influence tels que la machine, la main d’œuvre, le matériel, la méthode et l’environnement, et en utilisant des méthodes rigoureuses comme le R&R, l’ANOVA et l’EMP, les fabricants peuvent garantir des résultats fiables et conformes aux exigences réglementaires.

CSDmed est à votre disposition pour vous accompagner dans le processus de validation des méthodes. Nos experts peuvent vous aider à concevoir et à exécuter des plans de validation robustes, et à externaliser les essais vers des laboratoires accrédités ISO 17025. Contactez-nous pour plus d'informations et pour discuter de vos besoins spécifiques en matière de validation des méthodes.