dc.contributor.author |
Donici, Elena |
|
dc.contributor.author |
Crețu, Dionisie |
|
dc.date.accessioned |
2021-12-06T14:06:57Z |
|
dc.date.available |
2021-12-06T14:06:57Z |
|
dc.date.issued |
2021 |
|
dc.identifier.citation |
DONICI, Elena, CREȚU, Dionisie. Aplicarea proiectării experimentelor în analiza farmaceutică: [poster]. In: Conferinţa ştiinţifică anuală "Cercetarea în biomedicină și sănătate: calitate, excelență și performanță", 20-22 octombrie 2021: culegere de postere. 2021, p. 192. |
en_US |
dc.identifier.uri |
http://repository.usmf.md/handle/20.500.12710/19217 |
|
dc.description |
Catedra de chimie farmaceutică și toxicologică,
Universitatea de Stat de Medicină și Farmacie „Nicolae Testemițanu” |
en_US |
dc.description.abstract |
Introducere. Calitatea unui medicament trebuie să fie proiectată în timpul dezvoltării
analitice. Proiectarea experimentelor este pe larg utilizată pentru a
determina influența factorilor asupra răspunsurilor metodelor analitice.
Există două tipuri de modele experimentale: screening și optimizare.
Scopul lucrării. Determinarea principiilor de implementare a modelelor experimentale:
screening-ul și optimizarea în elaborarea metodelor de analiză
farmaceutică.
Materiale și metode. Pentru identificarea studiilor relevante, s-au utilizat următoarele
motoare de căutare academice: Medline, PubMed, Cochrane, Scopus,
Biblioteca digitală IET, Google Scholar și Science Direct. Ultima căutare a
fost în iunie 2021. Au fost utilizate și tehnicile și sursele suplimentare de
căutare: „articole similare” în PubMed, rezumate la conferințe și liste de
referințe.
Rezultate. Cele mai cunoscute modele de screening sunt: factorial cu două niveluri
(a), factorial fracționat (b) și Plackett-Burman (c), fiind de obicei utilizate
pentru a selecta cei mai importanți 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 suprafață de răspuns de ordinul doi (Fig. 2). Modelul ar trebui
să fie selectat pe baza Analizei varianței, care compară variabilitatea
datorată nivelului factorilor cu variabilitatea datorată erorii reziduale.
Concluzii. Proiectarea experimentului ajută la identificarea modului în care
variabilele independente afectează caracteristicile de
performanță ale unei metode de analiză. |
en_US |
dc.language.iso |
ro |
en_US |
dc.publisher |
Universitatea de Stat de Medicină şi Farmacie "Nicolae Testemiţanu" din Republica Moldova |
en_US |
dc.relation.ispartof |
Conferinţa ştiinţifică anuală "Cercetarea în biomedicină și sănătate: calitate, excelență și performanță", 20-22 octombrie 2021 |
en_US |
dc.subject |
proiectarea experimentelor |
en_US |
dc.subject |
analiză farmaceutică |
en_US |
dc.subject |
design factorial |
en_US |
dc.title |
Aplicarea proiectării experimentelor în analiza farmaceutică |
en_US |
dc.type |
Other |
en_US |