PRÉSENTATION :
Une question commune à toutes les techniques analytiques est la suivante : « Les résultats sont-ils précis ? »
Il existe deux méthodes pour décrire la précision d'une technique analytique : la répétabilité et la reproductibilité. Les définitions de Wikipedia pour les deux sont ci-dessous :
Répétabilité ou fiabilité des tests et des retests est la proximité de la concordance entre les résultats de mesures successives de la même mesure lorsqu'il est effectué dans les mêmes conditions de mesure.
Reproductibilité, également connu sous le nom de réplicabilité et répétabilité, est un principe majeur qui sous-tend l'épinglage du méthode scientifique. Pour que les résultats d'une étude soient reproductibles, cela signifie que les résultats obtenus par une expérience ou un étude observationnelle , ou dans un analyse statistique d'un ensemble de données devrait être atteint à nouveau avec un haut degré de fiabilité lorsque l'étude sera répliquée.
Pour les analyseurs NIR, ces termes ont la signification suivante :
- Répétabilité est généralement des mesures répétées sur le même instrument dans les mêmes conditions. En général, les instruments NIR de meilleure qualité sont hautement répétables, et cette erreur ne représente généralement qu'une petite fraction du SECV ou du SEP, deux mesures de la précision du modèle de prédiction.
- Reproductibilité décrit la fiabilité des mesures dans des conditions analytiques normales, y compris en fonction des différents instruments, techniciens et sites. La reproductibilité est une bonne estimation des performances auxquelles on peut s'attendre lors de la mise en œuvre de la technique analytique en utilisation courante et normale.
La reproductibilité est essentielle lors du déploiement de flottes d'instruments ou d'implémentations d'entreprise, car elle garantit que les résultats sur différents appareils et sites peuvent être directement comparés et fiables.
Chez NeoSpectra by Si-Ware, un client a récemment acheté de nombreux scanners NeoSpectra destinés à être déployés dans de petites flottes sur plusieurs sites distants. Pour donner une indication de la reproductibilité, nous avons installé 40 instruments dans notre bureau régional et analysé un échantillon de maïs en grains entiers sur chacun des scanners NeoSpectra à l'aide d'un étalonnage effectué par l'un de nos partenaires LabStore.
CONDITIONS DE L'EXPÉRIENCE :
- 40 scanners NeoSpectra
- Les échantillons ont été analysés de manière séquentielle sur deux jours.
- Les échantillons ont été scannés en contact avec le scanner NeoSpectra
- Cinq mesures ont été utilisées avec un mouvement manuel entre les deux pour calculer la prédiction moyenne
- Un scan de référence a été effectué immédiatement avant chaque mesure d'échantillon
- Étalonnage du maïs non moulu en grains entiers
Statistiques d'étalonnage du maïs à grains entiers :
RÉSULTATS :
Les résultats de tous les scanners NeoSpectra étaient très cohérents dans l'ensemble du groupe, et tous les résultats se situaient bien en deçà de l'erreur d'étalonnage par rapport aux prévisions de la moyenne de la population.
Résultats NIR par numéro de série du scanner NeoSpectra :
Résumé des résultats du NIR :
DISCUSSION :
L'erreur de prédiction RMSEP est la propagation de l'erreur de laboratoire, de l'erreur d'instrument et de l'erreur de présentation de l'échantillon. L'écart type (SD) des prévisions pour les protéines et les lipides était très faible pour tous les instruments, tandis que l'humidité était légèrement plus élevée. L'étalonnage de l'humidité avait un RMSEP plus élevé et une plage plus élevée, ce qui a conduit à des résultats avec une SD plus grande. En outre, il a été remarqué que les résultats augmentaient légèrement puis diminuaient au cours de la durée de numérisation des échantillons, ce qui indique probablement un changement de l'humidité de l'échantillon en raison de l'humidité de l'environnement (juillet, Midwest des États-Unis) et/ou des tests répétés sur les échantillons. Ce lent changement de l'humidité de l'échantillon a augmenté l'écart-type pour l'ensemble des résultats. Néanmoins, la SD observée lors du test était bien inférieure à l'erreur d'étalonnage et hautement reproductible sur les 40 scanners NeoSpectra. Ce test démontre qu'un nouveau scanner NeoSpectra et un étalonnage de maïs entier validé par notre partenaire NeoSpectra LabStore fonctionnent de manière fiable et prêts à l'emploi avec des résultats hautement reproductibles pour tous les paramètres sur un parc d'analyseurs.
