摘要
分析过程中涉及环节较多，人为操作环节也多，所以在实验室发生的偏差、OOS/OOT、异常机率也随之增加。实际工作中，很多人员对于实验室内的偏差、OOS/OOT、异常不能有效识别和区分，发生后是该走OOS调查呢？还是要走偏差调查？还有一些异常状况，不属于OOS、也没有偏离文件要求，该走什么流程调查或者怎么样才能把这些情况记录下来，确保实验室数据可靠性符合要求，确保这些“事情”、“现象”、“数据”可追溯呢？有没有傻傻分不清楚的感觉呢？老王在此分享一下实验室常见的偏差、OOS/OOT、异常的有效识别和区分以及这三者的关系及其应用。
正文
一、实验室“偏差“的识别和常见案例
实验室发现或者发生的异常状况是不是都属于OOS？NO！判定为OOS针对的是检验结果，实验室还会发现或者发生一些偏离文件、偏离程序的事件，比如偏离了验证方案要求、偏离了操作SOP要求、偏离了管理程序要求等，这些通常按照偏差流程管理。
1.偏差的定义
- 《药品生产质量管理规范》2010 年修订版第二百五十条中描述：任何偏离生产工艺、物料平衡限度、质量标准、检验方法、操作规程等的情况均应当有记录”，但没有给出“偏差”的正式定义。
- ICH Q7对“偏差（Deviation）”的定义：偏差---指偏离已批准的程序（指导文件）或标准的任何情况。这里的“标准”指制药企业为实现药品质量而建立的各种技术标准，包括但不局限于物料的分析检验标准。技术标准可以体现为各种文件形式，可以直接是程序文件的一部分，可以是独立的技术标准文件，也可以体现为受控模版或其它适当的形式。
这里的程序（指导文件，instruction）指广义“生产”（Manufacturing）活动的程序文件。
2.实验室常见偏差类型及其可能的原因、纠正和预防措施（供参考）
二、实验室“OOS/OOT“的识别和常见案例
实际工作中，很多人容易混淆OOS与偏差的关系，OOS其实是一种特殊的偏差，是在实验室“发现”的偏差。为什么是“发现”的偏差，而不是发生的偏差呢？因为发生在实验室的异常状况不一定都是OOS，也并非都是实验室原因导致的，只是在实验室发现的检验结果超标的偏差通过OOS系统进行管理而已。
1.OOS/OOT定义
超标结果（Out-of-specificaion，OOS）：检验结果超出法定标准及企业制定标准的所有情形。例如包括药品申报文件中的注册标准、药典和其它法定标准，制药企业自行建立的内控质量标准或接受标准，也包括工艺过程控制检验标准。但需要注意，用于监控和/或调整工艺（而非用于生产过程放行）的工艺过程控制检验通常不需要进行OOS 调查。
超趋势（Out-of-Trend，OOT）：结果在标准之内，但是仍然比较反常，因为这个结果与长时期观察到的趋势不一致。（可根据年度回顾制定产品OOT限度）
2.实验室常见的OOS/OOT示例及其可能的原因、纠正和预防措施
三、实验室“异常“的识别和常见案例
异常是什么？该怎么办？你有没有遇到过不属于OOS、也没有偏离文件要求，但就是出现了异常状况，该走什么流程调查或者怎么样才能把这些情况记录下来？如何确保实验室数据可靠性符合要求，确保这些“事情”、“现象”、“数据”可追溯呢？那么建立一个关于异常的调查流程，或可解君愁呀！通常，异常包括异常现象、异常事件、异常数据。没有确切的官方定义，是游离于偏差和OOS之外的一类。例如，峰分叉、异常峰，序列命名错误、保留时间漂移、供试品洒落需要重新称量等等。
结语
偏差调查和OOS/OOT调查是每次外部审计的重点关注内容，而异常调查也是确保实验室数据可靠性以及各种情况可追溯、可持续改进的一种有效手段。
有效识别偏差、OOS/OOT、异常，分析人员就能快速作出判断，要发起什么调查流程？要填写哪些表格？对于调查的及时性和有效性也会有提升。
有效区分偏差、OOS/OOT、异常，对于实验室管理来说，不易出现调查不彻底或者分类不准确的情况，规避外部检查时留下认识不足的评价或缺陷。
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