Scope and requisitesBesides the ana

Scope and requisites
Besides the analytes (Pb and Cd) and sample matrix
(marine water), the concentration range must be selected
in order to fully define the method’s scope (box 1b in
Fig.1). The target concentration was fixed at 10μgL
–1
for
both metals—close to the US EPA guideline values (8.1
and 8.8 μgL−1
for Pb and Cd, respectively); this
corresponds to the criterion continuous concentration
(CCC), which is an estimate of the highest concentration
in saltwater to which an aquatic community can be exposed
indefinitely without resulting in an unacceptable effect [17].
The lowest concentration level was initially established at
0.05μgL–1
, corresponding to the limit of quantification
(LQ) indicated in the application bulletin (no criterion was
provided). Therefore, the provisional concentration range
was set at 0.05–10μgL
−1
.
The accepted approach to method validation involves the
adjustment of this task to the“fit-for-purpose”concept [11,
12], i.e., the requisites of the method need to be fixed (box
1a in Fig.1). No external requisites (i.e., legislation) for
accuracy were found for marine water samples. Alterna-tively, the Horwitz equation is widely used for analytical
methods in order to estimate the expected reproducibility
relative standard deviation (RSDR)[18]. For the 10 μgL
−1
level, an RSDRof 32% is expected, and based on this, an
RSDiLIMof up to this value can be used as a requirement
[19]. Similarly, the AOAC Peer-Verified Methods program
[20] (involving 2–3 laboratories, and so close to the single-laboratory case), provides expected RSDR as well as
recovery values (e.g., for 10 µg L
−1
, recovery: 60–115%
andRSD: 21%). Assuming that RSDrLIM=RSDrunLIM=
21%,RSDiLIM=(RSDrLIM
2
+RSDrunLIM
2
)
0.5
∼29.7% (see
Appendix1), which is close to the value provided by the
Horwitz equation.RSDrLIM= 29.7 andELIM= ± 15% could
be selected as external requisites (limits) for accuracy.
Feature selection
Accuracy (trueness and precision), is fixed as a mandatory
“fit-for-purpose”feature (box 2 in Fig. 1), with respect to
the AOAC requirements in this case. In a testing laboratory,
other features could be taken into account, if additional
requisites, whether external (i.e., from clients) and/or
internal (e.g., if they appear in a technical validation
SOP), are stipulated. In the present case, since no additional
requisites are available, only the trueness and precision
(which could be validated altogether) were selected in this
step.
Realistic internal method validation implies performing
accuracy validation experiments (e.g., using a CRM) under
intermediate precision conditions; for example, designing
anXNr×Ns(Nrreplicates × Nsruns; see Appendix 1) data
matrix, the analysis (ANOVA) of which permits the
“intermediate” method accuracy to be estimated [21]. At
this point, it becomes necessary to define the run
conditionsy (box 3 in Fig.1). For the present case study,
a“run”was considered a validation session that occurred
on one day.
Intermediate accuracy study
Since no previous information on the method is available, a
“prevalidation study”[22] was performed to get a provisional estimate of the method’s accuracy (box 3 in Fig.1).
AnX3×7 experimental design was used. Accuracy preva-lidation was performed with the mixture CRM solution of
10μgL
−1
(Pb and Cd). The analysis of these data revealed
the occasional presence of atypical concentration estimates.
Signal inspection by eye showed some shifts in the peak
shape in the voltage domain between samples and succes-sive standard additions as well as between replicates. In
both cases, the infrequent situation ofRSDr>RSDrunwas
observed, indicating that repeatability is the predominant
source of variability in the data.
The intermediate accuracy validation (box 3 in Fig.1)
experimental design involved Nr=6 replicates per run,
which ensures more reliable means and facilitates outlier
detection/elimination tasks, and Ns=12 runs (which is
acceptable for the expected RSDr>RSDrunsituation).
Tables1and2show the experimental results corresponding
to lead and cadmium, respectively. An automatic outlier
detection criterion was included (thez-score approach; see
Appendix1). This is a generalized acceptability limit for
routine laboratories [13]. Moreover, it is simple and easy to
automate (e.g., in MATLAB
®
) so that it can be incorporated
into an SOP. This allows eventual estimated concentrations
(in theX6×12validation matrix) that are inconsistent due to
the intrinsic signal variability encountered under repeat-ability conditions to be eliminated. Table3shows the main
accuracy validation statistics (see Appendix1) for lead and
cadmium (after outlier elimination). The results confirm the
infrequent RSDr>RSDrunsituation for this method.
Accuracy assessment
Monte Carlo simulation has been proposed as a consistent
way of assessing accuracy [15](box4ainFig.1).
Simulatedxij
values were obtained according to the mod

Kết quả (Việt) 1:

Scope and requisitesBesides the analytes (Pb and Cd) and sample matrix(marine water), the concentration range must be selectedin order to fully define the method’s scope (box 1b inFig.1). The target concentration was fixed at 10μgL–1forboth metals—close to the US EPA guideline values (8.1and 8.8 μgL−1for Pb and Cd, respectively); thiscorresponds to the criterion continuous concentration(CCC), which is an estimate of the highest concentrationin saltwater to which an aquatic community can be exposedindefinitely without resulting in an unacceptable effect [17].The lowest concentration level was initially established at0.05μgL–1, corresponding to the limit of quantification(LQ) indicated in the application bulletin (no criterion wasprovided). Therefore, the provisional concentration rangewas set at 0.05–10μgL−1.The accepted approach to method validation involves theadjustment of this task to the“fit-for-purpose”concept [11,12], i.e., the requisites of the method need to be fixed (box1a in Fig.1). No external requisites (i.e., legislation) foraccuracy were found for marine water samples. Alterna-tively, the Horwitz equation is widely used for analyticalmethods in order to estimate the expected reproducibilityrelative standard deviation (RSDR)[18]. For the 10 μgL−1level, an RSDRof 32% is expected, and based on this, anRSDiLIMof up to this value can be used as a requirement[19]. tương tự như vậy, chương trình phương pháp AOAC Peer-Verified[20] (liên quan đến phòng thí nghiệm 2-3, và như vậy gần với trường hợp đơn-phòng thí nghiệm), cung cấp dự kiến RSDR cuõng nhöphục hồi giá trị (ví dụ, cho 10 μg L−1, phục hồi: 60-115%andRSD: 21%). Giả định rằng RSDrLIM = RSDrunLIM =21%, RSDiLIM = (RSDrLIM2+ RSDrunLIM2)0,5∼29.7% (xemAppendix1), mà là gần với giá trị được cung cấp bởi cácPhương trình Horwitz. RSDrLIM = 29,7 andELIM = ± 15% có thểđược chọn là bên ngoài requisites (giới hạn) cho độ chính xác.Lựa chọn tính năngChính xác (trueness và độ chính xác), cố định như là một bắt buộctính năng "phù hợp cho mục đích" (hộp 2 trong hình 1), với quan đếnCác yêu cầu AOAC trong trường hợp này. Trong một phòng thí nghiệm thử nghiệm,Các tính năng khác có thể được đưa vào tài khoản, nếu bổ sungrequisites, cho dù bên ngoài (tức là, từ khách hàng) và/hoặcnội bộ (ví dụ, nếu chúng xuất hiện trong một xác nhận kỹ thuậtSOP), được quy định. Trong trường hợp hiện nay, kể từ khi không có bổ sungrequisites có sẵn, chỉ trueness và độ chính xác(mà có thể xác nhận hoàn toàn) đã được lựa chọn ở đâybước.Xác nhận thực tế phương pháp nội bộ ngụ ý thực hiệnthí nghiệm xác nhận tính chính xác (ví dụ, bằng cách sử dụng một CRM) theođiều kiện chính xác trung gian; Ví dụ, thiết kếanXNr × Ns (Nrreplicates × Nsruns; xem phụ lục 1) dữ liệuma trận, phân tích (ANOVA) giấy phép mà các"trung gian" phương pháp chính xác là ước tính [21]. Tạithời điểm này, nó trở nên cần thiết để xác định chạyconditionsy (box 3 in Fig.1). For the present case study,a“run”was considered a validation session that occurredon one day.Intermediate accuracy studySince no previous information on the method is available, a“prevalidation study”[22] was performed to get a provisional estimate of the method’s accuracy (box 3 in Fig.1).AnX3×7 experimental design was used. Accuracy preva-lidation was performed with the mixture CRM solution of10μgL−1(Pb and Cd). The analysis of these data revealedthe occasional presence of atypical concentration estimates.Signal inspection by eye showed some shifts in the peakshape in the voltage domain between samples and succes-sive standard additions as well as between replicates. Inboth cases, the infrequent situation ofRSDr>RSDrunwasobserved, indicating that repeatability is the predominantsource of variability in the data.The intermediate accuracy validation (box 3 in Fig.1)experimental design involved Nr=6 replicates per run,which ensures more reliable means and facilitates outlierdetection/elimination tasks, and Ns=12 runs (which isacceptable for the expected RSDr>RSDrunsituation).Tables1and2show the experimental results correspondingto lead and cadmium, respectively. An automatic outlierdetection criterion was included (thez-score approach; seeAppendix1). This is a generalized acceptability limit forroutine laboratories [13]. Moreover, it is simple and easy toautomate (e.g., in MATLAB®) so that it can be incorporatedinto an SOP. This allows eventual estimated concentrations(in theX6×12validation matrix) that are inconsistent due tothe intrinsic signal variability encountered under repeat-ability conditions to be eliminated. Table3shows the mainaccuracy validation statistics (see Appendix1) for lead andcadmium (after outlier elimination). The results confirm theinfrequent RSDr>RSDrunsituation for this method.Accuracy assessmentMonte Carlo simulation has been proposed as a consistentway of assessing accuracy [15](box4ainFig.1).Simulatedxijvalues were obtained according to the mod

Kết quả (Việt) 2:

Phạm vi và điều kiện tiên quyết
Bên cạnh các chất phân tích (Pb và Cd) và ma trận mẫu
(nước biển), khoảng nồng độ phải được lựa chọn
để xác định đầy đủ phạm vi của phương pháp (hộp 1b trong
Hình 1). Nồng độ mục tiêu đã được cố định tại 10μgL
-1
cho
cả hai kim loại-gần với US EPA giá trị hướng dẫn (8.1
và 8.8 μgL-1
cho Pb và Cd, tương ứng); này
tương ứng với các tiêu chí liên tục tập trung
(CCC), đó là một ước tính nồng độ cao nhất
trong nước mặn mà một cộng đồng thủy sản có thể được tiếp xúc với
vô thời hạn mà không dẫn đến một hiệu ứng không thể chấp nhận [17].
Các mức nồng độ thấp nhất ban đầu được thành lập tại
0.05μgL
-1, tương ứng với giới hạn định lượng
(LQ) chỉ ra trong bản tin ứng dụng (không có tiêu chuẩn được
cung cấp). Vì vậy, những nồng độ tạm
được đặt ở 0.05-10μgL -1. Các phương pháp được chấp nhận để xác nhận phương pháp liên quan đến việc điều chỉnh nhiệm vụ này cho các khái niệm "phù hợp-cho-mục đích" [11, 12], tức là, các vật dụng cần thiết của phương pháp cần phải được cố định (hộp 1a trong Hình 1). Không có điều kiện tiên quyết bên ngoài (tức là, pháp luật) cho chính xác hơn được tìm thấy cho các mẫu nước biển. Alterna-cực, phương trình Horwitz được sử dụng rộng rãi để phân tích các phương pháp để ước tính độ tái dự kiến lệch tương đối chuẩn (RSDR) [18]. Đối với 10 μgL -1 độ, một% RSDRof 32 dự kiến, và trên cơ sở này, một RSDiLIMof lên đến giá trị này có thể được sử dụng như là một yêu cầu [19]. Tương tự như vậy, các phương pháp AOAC Peer-kích hoạt chương trình [20] (liên quan đến 2-3 phòng thí nghiệm, và rất gần gũi với các trường hợp duy nhất trong phòng thí nghiệm), cung cấp RSDR dự kiến cũng như các giá trị phục hồi (ví dụ, đối với 10 mg L -1, phục hồi: 60-115% andRSD: 21%). Giả sử rằng RSDrLIM = RSDrunLIM = 21%, RSDiLIM = (RSDrLIM 2 + RSDrunLIM 2) 0,5 ~29.7% (xem Appendix1), mà là gần với giá trị được cung cấp bởi các Horwitz equation.RSDrLIM = 29,7 andELIM = ± 15% có thể được lựa chọn là vật dụng cần thiết bên ngoài (giới hạn) cho chính xác. lựa chọn Feature Độ chính xác (trueness và chính xác), được cố định như là một bắt buộc tính năng "phù hợp-cho-mục đích" (hộp 2 trong hình. 1), đối với các yêu cầu AOAC trong trường hợp này. Trong một phòng thí nghiệm, các tính năng khác có thể được đưa vào tài khoản, nếu thêm vật dụng cần thiết, cho dù bên ngoài (ví dụ, từ khách hàng) và / hoặc nội bộ (ví dụ, nếu chúng xuất hiện trong một xác nhận kỹ thuật SOP), được quy định. Trong trường hợp này, vì không có thêm điều kiện tiên quyết là có sẵn, chỉ có trueness và chính xác (có thể được xác nhận hoàn toàn) đã được lựa chọn trong này bước. Xác nhận phương pháp nội bộ thực tế hàm ý thực hiện các thí nghiệm xác nhận độ chính xác (ví dụ, bằng cách sử dụng một CRM) dưới điều kiện độ chính xác trung gian ; Ví dụ, thiết kế anXNr × Ns (Nrreplicates × Nsruns, xem Phụ lục 1) dữ liệu ma trận, phân tích (ANOVA), trong đó cho phép các "trung gian" phương pháp chính xác phải được ước tính [21]. Tại thời điểm này, nó trở nên cần thiết để xác định chạy conditionsy (hộp 3 trong Hình 1). Đối với các trường hợp nghiên cứu hiện nay, một "chạy" được coi là một phiên xác nhận đã xảy ra trên một ngày. Nghiên cứu chính xác Intermediate Vì không có thông tin trước đây về phương pháp này là có sẵn, một "nghiên cứu prevalidation" [22] đã được thực hiện để có được một ước tính tạm thời độ chính xác của phương pháp (hộp 3 trong Hình 1). AnX3 × 7 thiết kế thí nghiệm được sử dụng. Độ chính xác preva-lidation được thực hiện với các giải pháp hỗn hợp CRM của 10μgL -1 (Pb và Cd). Việc phân tích những dữ liệu cho thấy sự hiện diện thường xuyên của các ước tính nồng độ không điển hình. Tín hiệu kiểm tra bằng mắt cho thấy một số thay đổi trong các đỉnh hình dạng trong lĩnh vực điện áp giữa mẫu và succes-sive bổ sung tiêu chuẩn cũng như giữa các lần nhắc lại. Trong cả hai trường hợp, tình hình không thường xuyên ofRSDr> RSDrunwas quan sát, chỉ lặp lại đó là chiếm ưu thế nguồn biến đổi trong dữ liệu. Việc xác nhận tính chính xác trung gian (hộp 3 trong Hình 1) thiết kế thí nghiệm liên quan đến Nr = 6 lần lặp lại mỗi lần chạy, đảm bảo hơn phương tiện đáng tin cậy và tạo điều kiện outlier nhiệm vụ phát hiện / loại bỏ, và Ns = 12 chạy (mà là chấp nhận được cho các RSDr dự kiến> RSDrunsituation). Tables1and2show các kết quả thí nghiệm tương ứng để dẫn dắt và cadmium, tương ứng. Một minh tự động tiêu chuẩn phát hiện được bao gồm (cách tiếp cận thez-score, xem Appendix1). Đây là một giới hạn chấp nhận tổng quát cho các phòng thí nghiệm thông thường [13]. Hơn nữa, nó là đơn giản và dễ dàng để tự động hóa (ví dụ, trong MATLAB ®) để nó có thể được kết hợp vào một SOP. Điều này cho phép nồng độ ước tính cuối cùng (trong theX6 × 12validation matrix) không phù hợp do các biến đổi tín hiệu nội tại gặp phải trong điều kiện lặp lại, khả năng được loại bỏ. Table3shows chính thống kê kiểm chứng độ chính xác (xem Appendix1) chì và cadmium (sau khi loại bỏ outlier). Các kết quả xác nhận RSDr> RSDrunsituation không thường xuyên cho phương pháp này. Đánh giá chính xác Monte Carlo mô phỏng đã được đề xuất như một quán cách để đánh giá độ chính xác [15] (box4ainFig.1). Simulatedxij giá trị đã thu được theo các mod