首先说依据GMP指南质量控制实验室::超 出 趋 势 （out of trend, O O T ) 的实验结果：结果虽在质量标准之内，但是仍然 比较反常，与长时期观察到的趋势或者预期结果不一致。一般来讲，O O T 的限度应由企业根据以下原则制定：

稳定性试验数据；

 1.对历史批次实验结果的回顾总结，可以通过数学统计工具计算出。例如，平均值 土 3个标准差； 

2. 企业对产品特性的了解。 

例如理化试验的 OOT 限度可定义为： 

1. 活性成分的含量检测，两份平行样品之间的差异大于2. 0 % ； 

2.通过研磨方法制备样品的含量检测，两平行样品之间的差异大于3. 0 % ； 

3.稳定性试验含量测定的检测值与上一个监测点的结果绝对偏差大于3.0% ，且与 初始值的绝对偏差大于5. 0% 。

具体来说：杂质和水分因为测量和记录小数点位数的问题，往往不是正态分布，不适合用平均值 土 3个标准差，比较简单的可以用百分位数法，

如果用MINITAB计算

数字输入相应的数据列，概率可以说输入0.95.

其他方法操作比较复杂，就不在介绍。

这个要看实际数据了，根据以往数据实际数据制订OOT，比如水分要求小于5.5%，如果以往数据95%都在2.5%以下，那2.5%就可以是OOT,如果以往数据95%都在4.5%以下，那4.5%就是OOT标准，看历史数据定OOT

不知道这是稳定性限度还是放行产品的限度呢？一般放行产品用平均值±3σ来制定。

回答：

超出趋势（Out of trend, OOT）的实验结果：结果虽在质量标准之内，但是仍然比较反常，与长时期观察到的趋势或者预期结果不一致。

由于需要判断系统正常运行范围，本文给出制定警戒限/行动限常见的三种方法，供大家参考：

正态分布法：这种方法适用于正态性数据，平均值+2 倍的标准差作为警戒限，平均值+3倍标准差作为行动限。

百分位数法：对监测结果排序，取95%分位数作为警戒限，99%分位数作为行动限。

非参数容许区间法：微生物数据尤为合适，警戒限y = 0.95， P= 0.95；行动限y = 0.95， P= 0.99。

还可以参照：

稳定性试验数据；

企业对产品特性的了解。例如：理化试验的OOT限度可定义为：

活性成分的含量检测，两份平行样品之间的差异大于2.0%；

通过研磨方法制备样品的含量检测，两份平行样品之间的差异大于3.0%；

稳定性试验含量测定的检测值与上一个监测点的结果绝对偏差大于3.0%，且与初始值的绝对偏差大于5.0%。

关于只有上限或下限，只需要定对应的上限或下限的警戒值即可。

依据：

 ISO14644-2:2015 要求根据历史数据制定合适的警戒限/行动限。

EU GMP无菌附录1（征求意见稿）甚至要求根据历史数据制定D级区的动态标准。

 2020版《中国药典》通则9025《药品洁净实验室微生物监测和控制指导原则》要求药品洁净实验室应根据历史数据，结合不同洁净区域的标准，采用适宜的方法，制定适当的微生物监测警戒限和纠偏限。限度确定后，应定期回顾评价，如历史数据表明环境有所改善，限度应作出相应调整以反映环境实际质量状况。