Root Cause Analysis: approccio pratico e gestione dell’errore umano

Sconto del 15% per iscrizioni anticipate
(entro 30 giorni dalla data dell’evento)
Sconto del 20% dal secondo iscritto della medesima azienda

A chi si rivolge

Il corso si rivolge a tutto il personale aziendale che intende affrontare il tema dell’errore umano nei processi eseguiti: Responsabili di Reparto, Operatori, Esponenti della Qualità.​

Programma

Ultimamente l’incapacità di identificare le reali cause di deviazione e la mancanza di indagini approfondite occupano i primi posti delle classifiche delle osservazioni segnalate da FDA e dalle Autorità Europee.

Quality Systems propone un corso interamente dedicato al Problem Solving in cui i partecipanti familiarizzeranno con le diverse metodologie da utilizzare per condurre in modo scientifico le indagini.

Il corso affronterà anche il tema delicato della prevenzione dell’errore sottolineando l’importanza di includere, nell’analisi degli errori che si verificano in ambito lavorativo, l’esame dei fattori ambientali, strumentali, mentali e organizzativi che giocano un ruolo decisivo nel prodursi dell’evento.

Il corso intende affrontare il tema dell’errore e dell’affidabilità dei sistemi lavorativi con un approccio ergonomico e sistemico, fornendo strumenti per la prevenzione dell’errore in ambienti di lavoro.

Principali argomenti in agenda

  • Presentazione del docente ed introduzione al corso​
  • Root Cause Analysis (RCA): di cosa si tratta
  • Quali sono le aspettative regolatorie e le implicazioni GMP delle RCA
  • Le più comuni tecniche di RCA
  • Errori e trappole da evitare nella RCA
  • Errore umano: comprendere i meccanismi alla base e definire le azioni di miglioramento che impediranno il ripetersi del problema
  • Esempio di procedura per la gestione RCA e human error
  • Questionario di verifica dell’apprendimento​
  • Scheda di valutazione dell’evento formativo

Si ricorda che le iscrizioni chiudono 7 giorni lavorativi prima dell’evento


POLICY DI CANCELLAZIONE
Non è possibile annullare gratuitamente la propria iscrizione dopo il ricevimento della email di CONFERMA dell’evento. Trascorso tale termine, sarà addebitata l’intera quota di iscrizione.
L’eventuale disdetta di partecipazione dovrà essere comunicata in forma scritta.
In qualsiasi momento sarà possibile sostituire il nominativo dell’iscritto con altro nominativo purchè questo venga comunicato via posta elettronica almeno 1 giorno prima della data dell’evento.

Warning Letter: line clearance e cleaning validation nel mirino FDA

Un’azienda farmaceutica Americana ha ricevuto una Warning Letter da FDA a causa delle non-conformità riscontrare sulle linee di packaging e in Quality Assurance.

Durante l’ispezione, FDA ha evidenziato una line clearance inadeguata. Il produttore, che si occupa di repackaging, aveva segnalato la line clearance come effettuata sul batch record e sulle checklist di pulizia.
Tuttavia l’ispettore ha notato numerose capsule e compresse sia sopra e che sotto la linea di confezionamento.
Inoltre mancava completamente una procedura per la line clearance e la procedura di pulizia delle aree era lacunosa.

Anche la pulizia delle attrezzature non è stata ritenuta adeguata da parte dell’ispettore FDA. Mancavano infatti evidenze della completa rimozione dei residui di prodotto dalle attrezzature multipurpose.
Durante la cleaning validation, il produttore aveva utilizzato il prodotto più polveroso e considerandolo come worst-case.
FDA non ha ritenuto sufficiente questo metodo di convalida e ha richiesto all’azienda un programma di cleaning validation che tenesse in considerazione:

  • la tossicità dei prodotti
  • la solubilità in un detergente medio
  • prodotti difficili da pulire
  • test point nelle zone dell’attrezzatura più difficili da pulire
  • massimo holding time tra una pulizia e la successiva

In ultimo l’ispettore ha anche riscontrato alcuni punti deboli nella Quality Unit. In particolare nelle procedure di investigazione delle deviazioni in produzione.
FDA ha infatti trovato 11 deviazioni non adeguatamente investigate e i batch record corrispondenti erano stati archiviati in una cartella “DEVIAZIONI” senza che all’interno vi fosse alcun riferimento a investigazioni o fosse stato valutato l’impatto sul prodotto.
Inoltre la Qualità non verificava l’effettivo stato di qualifica delle apparecchiature in uso.


Fonte

FDA Warning Letter to Coupler Enterprises

warning letter

Deviazioni ricorrenti: non è sempre errore umano

L’errore umano è una delle cause più spesso identificate come root cause di una deviazione. In realtà solo un numero esiguo di non conformità ha come causa diretta un errore umano. L’errata identificazione della root cause si deve spesso ad una gestione della deviazione inadeguata.

Proviamo a capire come evitare gli errori con un esempio.

Deviazione

Prendiamo ad esempio una deviazione in cui il numero di lotto, trasferito manualmente al prodotto prima dell’inizio della produzione, non è corretto.
La root cause analysis identifica la causa nell’errore umano avvenuto durante il trasferimento del numero di lotto.
Non viene invece fatta un’analisi delle possibili cause tecnico-organizzative che stanno alla base dell’errore umano.
Inoltre, negli ultimi tre mesi questa è la terza deviazione dello stesso tipo.


Il problema

Il trasferimento sbagliato del numero di lotto prima dell’inizio della produzione è stato attribuito al fattore umano senza investigare approfonditamente. In una procedura manuale, l’errore umano appare ovvio: un operatore ha semplicemente sbagliato a trascrivere il numero di lotto.

Tuttavia l’errore umano deve essere gestito attentamente e identificato come causa primaria di una deviazione solo una volta che si siano escluse altre cause tecniche, organizzative, procedurali o legate al sistema.

Nel nostro esempio, non si è indagato a fondo sulla possibile natura tecnico-organizzativa del problema. L’azienda ha assegnato un training all’operatore coinvolto e ha considerato chiusa la deviazione, nonostante fosse già il terzo caso documentato.

Se si ha una deviazione ricorrente, se un operatore commette di continuo lo stesso errore o se diversi operatori incappano nello stesso problema, allora la causa potrebbe essere riconducibile al processo e non al solo fattore umano.


Perchè si sceglie l’errore umano

Spesso le SOP aziendali non danno molte indicazioni su come condurre efficacemente una root cause analysis. Quindi è frequente che venga identificata la causa più probabile, ovvero l’errore umano.
Si tratta però solo di ipotesi che devono essere valutate e verificate.


Root Cause Analysis

Ci sono molti metodi che possono essere utilizzati per analizzare le cause di una deviazione e non tutti così complicati come si potrebbe immaginare.

Una delle tecniche più efficaci per scoprire la root cause di una deviazione è la tecnica dei 5 PERCHE’. Proprio come fanno i bambini, ci si chiede il perchè di un cosa per 5 volte, fino a scoprire la causa reale.

  • Perchè l’operatore ha trasferito il numero sbagliato?
  • Perchè è difficile riconoscere il numero di lotto sul documento.
  • Perchè è difficile riconoscere il numero di lotto sul documento?
  • Perchè il documento si trova lontano dall’operatore.
  • Perchè si trova lontano?
  • Perchè i documenti non possono essere messi sul tavolo di lavoro per una questione igienica.

Grazie a questo metodo ci si avvicina sempre di più all’identificazione della causa reale di un problema. Nel nostro caso, una postazione di lavoro scomoda e lontana.

Questa è ancora un’ipotesi e deve essere verificata interrogando gli operatori e valutando l’efficacia delle precedenti misure preventive e correttive.

Nella gestione di una deviazione è fondamentale che siano inclusi sia una root cause analysis dettagliata sia la verifica dell’ipotesi.


Solo una volta identificata la causa di deviazione più probabile si può agire.
Nel nostro esempio abbiamo identificato la causa dell’errore nel fatto che il documento con le istruzioni si trova troppo lontano dall’operatore. A questo punto possiamo riorganizzare il flusso di lavoro oppure mettere il documento in un posto diverso o più visibile per l’operatore.

Se invece si presume che si tratti di errore umano, il retraining sull’operatore non ridurrà il rischio che la deviazione si verifichi di nuovo.


Conclusione

Per evitare che una deviazione si verifichi di nuovo e per gestirla nel modo più efficace, è necessario identificare la root cause reale per eliminarla e prevenirla con misure adeguate. Grazie alle tecniche di root cause analysis come quella dei 5 PERCHE’ è possibile farlo.
La cosa che non bisogna mai dimenticare è la verifica della nostra ipotesi prima di definire il CAPA Plan.

Warning Letter: data integrity in Laboratorio ancora nel mirino di FDA

Ad Aprile, FDA ha inviato una Warning Letter al laboratorio Americano “International Trading Pharm Lab Inc” a causa delle significative violazioni GMP.

Secondo FDA, la Quality Unit non è stata in grado di assicurare che i prodotti fossero adeguatamente testati e che i risultati fossero correttamente riportati al cliente. L’Agenzia ha sottolineato nello specifico la mancanza di una supervisione della qualità sulle operazioni di laboratorio.

Inoltre nella Warning Letter si sottolineano anche le cattive pratiche nell’investigazione delle deviazioni critiche e nella verifica dei metodi utilizzati per l’analisi dei campioni.

Ma la cosa che salta ancora più all’occhio è un elenco di controlli e di audit trail che l’azienda avrebbe dovuto mettere in atto per assicurare l’integrità dei dati elettronici generati da HPLC e gascromatografi e che invece mancavano.
FDA ora si aspetta dall’azienda un remediation plan che includa:

  • Un’investigazione sull’estensione dell’inaccuratezza dei dati e dei report, compresi:
    • un protocollo di investigazione e una metodologia, un elenco dei sistemi verificati e una giustificazione per ciascuna operazione esclusa dall’investigazione;
    • interviste ai dipendenti per identificare la root cause del problema;
    • una valutazione dell’estensione del problema di data integrity all’interno dell’azienda;
    • una valutazione retrospettiva dei problemi di data integrity.
  • Un risk assessment dei potenziali effetti del problema sulla qualità dei risultati dei test e sulla salute dei pazienti.
  • Una strategia di management aziendale che includa un piano di CAPA e un’analisi delle root causes, oltre ad un elenco delle azioni a lungo e breve termine.

FDA ha già previsto una nuova ispezione per verificare l’implementazione delle CAPA.


Fonte

 FDA Warning Letter to International Trading Pharm Lab Inc 

Gestire correttamente in GMP NC e CAPA

Sconto del 15% per iscrizioni anticipate
(entro 30 giorni dalla data dell’evento)
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A chi si rivolge

Il corso si rivolge a tutte le funzioni aziendali coinvolte direttamente o indirettamente nella gestione di NC, fuori specifica, reclami e nelle attività di CAPA.

Programma

Quality Systems ripropone un corso fondamentale nel quale potersi confrontare con il moderatore e i colleghi su nuovi e funzionali approcci di gestione delle Non Conformità.

I partecipanti potranno approfondire i principi del Quality Risk Management indispensabili per ottimizzare le fasi di identificazione, indagine, valutazione e risoluzione delle anomalie attraverso l’attuazione di adeguate misure correttive e la proposta di un valido piano di azioni preventive.

Si ricorda che le iscrizioni chiudono 7 giorni lavorativi prima dell’evento

Obiettivi

  • Approfondire i principi del QRM applicati alla gestione delle anomalie.
  • Valutare correttamente le NC
  • Sviluppare o ottimizzare piani di azioni preventive adeguati ed efficaci.

Principali argomenti in agenda

  • Requisiti GMP
  • L’interpretazione e le aspettative delle Autorità (US/EU)
  • Terminologia e definizioni
  • Il processo di gestione delle Non Conformità
  • Applicazione del QRM
  • Raccomandazioni per condurre le indagini e tecniche di Root Cause Analysis
  • La stesura del rapporto
  • La valutazione delle Non Conformità
  • Il processo di gestione delle CAPA
  • Alcune raccomandazioni per la gestione delle CAPA
  • Discussione delle problematiche

POLICY DI CANCELLAZIONE
Non è possibile annullare gratuitamente la propria iscrizione dopo il ricevimento della email di CONFERMA dell’evento. Trascorso tale termine, sarà addebitata l’intera quota di iscrizione.
L’eventuale disdetta di partecipazione dovrà essere comunicata in forma scritta.
In qualsiasi momento sarà possibile sostituire il nominativo dell’iscritto con altro nominativo purchè questo venga comunicato via posta elettronica almeno 1 giorno prima della data dell’evento.

Failure Investigation & Root Causes Analysis

Sconto del 15% per iscrizioni anticipate
(entro 30 giorni dalla data dell’evento)
Sconto del 20% dal secondo iscritto della medesima azienda

A chi si rivolge

Il corso è rivolto a tutti gli operatori e ai responsabili coinvolti nelle attività di indagine legate alla gestione di deviazioni, di fuori specifiche, di reclami e ad ogni incidente riguardante la qualità del prodotto.

Programma

Ultimamente l’incapacità di identificare le reali cause di deviazione e la mancanza di indagini approfondite occupano i primi posti delle classifiche delle osservazioni segnalate da FDA e dalle Autorità Europee.

Quality Systems propone un corso interamente dedicato al Problem Solving in cui i partecipanti familiarizzeranno con le diverse metodologie da utilizzare per condurre in modo scientifico le indagini.

Si cercherà di evidenziare i pregi e i punti deboli delle tecniche più utilizzate accompagnando la teoria con numerosi esempi.

Si ricorda che le iscrizioni chiudono 7 giorni lavorativi prima dell’evento

Obiettivi

  • Acquisire familiarità con le tecniche di Problem Solving
  • Approfondire pro e contro delle differenti tecniche
  • Affrontare in modo scientifico le future indagini ottimizzando le risorse

Principali argomenti in agenda:

  • Presentazione del docente ed introduzione al corso
  • Il punto di vista delle Autorità
  • L’oggetto di indagine: identificazione della root cause e Problem solving
  • Tecniche di problem solving
    • Brainstorming
    • I 5 perché?
    • «Drill Down»
    • I 6 cappelli
    • Diagramma causa – effetto
    • Diagramma di Pareto
    • FMEA
  • Il report di indagine: raccomandazioni per la stesura
  • Gli errori di laboratorio
  • Analytical failure
  • Human Error
  • Esercitazioni
  • Domande e risposte

POLICY DI CANCELLAZIONE
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