Il concetto di Integrità del dato è molto importante per i laboratori analitici in quanto da essa dipende l’efficienza delle operazioni svolte: maggiore è l’integrità dei dati, maggiore l’efficienza delle operazioni e la loro tracciabilità.
Data Integrity
Non è un caso se negli ultimi anni c’è stato un forte sviluppo dei sistemi informativi, degli strumenti e delle operazioni di laboratorio in tale direzione.
Acquisire funzionalità più efficienti, sicure e affidabili di raccolta dei dati (e integrità dei dati), look-up e reporting di gestione, infatti, consente ai laboratori di ottenere una maggiore efficienza nelle operazioni e nei risultati di analisi.
Verso l’integrità del dato, il percorso
Le principali fasi per una gestione completa dei dati possono riassumersi in:
- Comprensione del processo e dei dati » quali informazioni è importante gestire in modo corretto durante il processo di analisi, tenendo conto delle condizioni e del contesto di partenza
- Identificazione dei rischi e dei divari di integrità » documentare eventuali divari per gestirli in chiave sistemica
- Progettazione e analisi » una volta identificate le criticità si passa alla configurazione delle operazioni, in conformità ai requisiti di integrità, e alla loro verifica
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I vantaggi di questo approccio
L’adozione di un approccio integrato porta con sé una serie di vantaggi per i laboratori analitici, sempre più interessati ad aumentare la propria efficienza e il valore delle proprie operazioni nel lungo periodo.
In particolare, adottare sistemi di Data Integrity aiuta a:
- gestire e controllare i dati affinché siano affidabili, limitando gli errori umani di una gestione manuale
- garantire la riservatezza e la tracciabilità delle informazioni per soddisfare i requisiti di gestione interna e di regolamentazione
- migliorare il processo di analisi in chiave di efficienza
- creare una banca dati funzionale e di supporto all’interpretazione dei risultati di laboratorio
- ottimizzare il ciclo di validazione, approvazione e emissione dei risultati
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Per approfondimenti:
A Risk-Based Approach to GxP Compliant Laboratory Computerized Systems
