Institutional Repository in Medical Sciences
(IRMS – Nicolae Testemițanu SUMPh)

Application of design of experiments in pharmaceutical analysis

Show simple item record

dc.contributor.author Donici, Elena
dc.contributor.author Creţu, Dionisie
dc.contributor.author Valica, Vladimir
dc.contributor.author Mazur, Ecaterina
dc.contributor.author Uncu, Livia
dc.date.accessioned 2021-11-15T13:48:36Z
dc.date.available 2021-11-15T13:48:36Z
dc.date.issued 2021
dc.identifier.citation DONICI, Elena, CREŢU, Dionisie, VALICA, Vladimir, MAZUR, Ecaterina, UNCU, Livia. Application of design of experiments in pharmaceutical analysis. In: Revista Farmaceutică a Moldovei. 2021, vol. 47, nr. 3, pp. 19-22. ISSN 1812-5077. en_US
dc.identifier.issn 1812-5077
dc.identifier.uri http://repository.usmf.md/handle/20.500.12710/18519
dc.description.abstract Scopul studiului a fost determinarea principiilor de implementare a modelelor experimentale: screening-ul și optimizarea în elaborarea metodelor de analiză farmaceutică. Cele mai cunoscute modele de screening sunt: factorial cu două niveluri, factorial fracţionat și Placket-Burman, fiind de obicei utilizate pentru a selecta cei mai importanţi factori care afectează răspunsurile și pentru a-i elimina pe cei nesemnificativi. Cele mai cunoscute modele de optimizare sunt: factorial cu trei niveluri, compozit central și Box-Behnken. Modelele de screening permit modelarea doar de ordinul întâi, în timp ce modelele de optimizare permit o suprafaţă de răspuns de ordinul doi. Modelul ar trebui să fie selectat pe baza Analizei varianţei, care compară variabilitatea datorată nivelului factorilor cu variabilitatea datorată erorii reziduale. Astfel, proiectarea experimentului ajută la identificarea modului în care variabilele independente afectează caracteristicile de performanţă ale unei metode de analiză. en_US
dc.description.abstract The objective of the study was determination of principles of implementation of experimental models: screening and optimization in development of methods of pharmaceutical analysis. The most well-known screening designs are: two-level full factorial, fractionate factorial and Placket-Burman, being usually used to select the most important factors that affect the responses and to remove the insignificant ones. The most well-known optimization designs are: three-level full factorial, central composite and Box-Behnken. The screening designs allow modeling only first order response surface, while optimization designs allow a second order response surface. The model should be selected based on the application of Analysis of Variance, which compares the variability due to the level of factors with the variability due to residual error. Therefore, the design of experiment contributes to identify how the independent variables affect the analytical method performance characteristics. en_US
dc.language.iso en en_US
dc.publisher Asociația Farmaciștilor din Republica Moldova en_US
dc.relation.ispartof Revista Farmaceutică a Moldovei en_US
dc.subject design of experiments en_US
dc.subject pharmaceutical analysis en_US
dc.subject factorial design en_US
dc.subject dependent variable en_US
dc.subject independent variable en_US
dc.subject analysis of variance en_US
dc.subject.ddc CZU 615.07 en_US
dc.title Application of design of experiments in pharmaceutical analysis en_US
dc.title.alternative Aplicarea proiectării experimentelor în analiza farmaceutică en_US
dc.type Article en_US


Files in this item

This item appears in the following Collection(s)

  • Revista Farmaceutică a Moldovei Nr. 3 Vol. 47, 2021
    Conferința Științifică Anuală ”Cercetarea în biomedicină și sănătate: calitate, excelență și performanță”, ediție dedicată aniversării a 76 de la fondarea Universității de Stat de medicină și Farmacie ”Nicolae Testemițanu”, 20-22 octombrie 2021, Chișinău, Republica Moldova

Show simple item record

Search DSpace


Advanced Search

Browse

My Account

Statistics