Incertidumbre, Validación y Trazabilidad en el Laboratorio de Análisis Clínicos. Cómo cumplir con requisitos de la ISO 15189

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1 Incertidumbre, Validación y Trazabilidad en el Laboratorio de Análisis Clínicos Cómo cumplir con requisitos de la ISO 15189

2 Calidad en mediciones químicas Validación de métodos Estoy midiendo lo que intentaba medir? Incertidumbre de medición Qué tan bien conozco el resultado de lo que medí? Trazabilidad del resultado Puedo comparar este resultado con otros resultados?

3 Principios de Medición El valor del resultado se obtiene a partir de una comparación con el valor de un estándar El valor del resultado es traceable al valor del estándar La incertidumbre del resultado es la incertidumbre de la comparación más la incertidumbre del estándar

4 Validación de Métodos

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8 Incertidumbre de Medición Parámetro asociado al resultado de una medición que caracteriza la dispersión de los valores que pueden atribuirse razonablemente al mensurando [VIM:1993, 3.9 (3)]

9 Definición de Incertidumbre de Medición según VIM Parámetro asociado con el resultado de una medición, que caracteriza la dispersión de los valores, que podrían atribuirse razonablemente al mesurando. (Mesurando es un término general para cualquier cantidad en particular sujeta a una medición.) Este parámetro puede ser la desviación estándar o un dado múltiplo de ella, o la mitad de un intervalo con un nivel de confianza preestablecido. Existen dos formas generales para determinar su valor, llamadas evaluación tipo A (estadística) y B (experiencia previa). Cuando el resultado del análisis se deriva de una combinación de valores observados su incertidumbre debe estimarse a partir de las incertidumbres de los componentes.

10 La incertidumbre de medición no implica duda sobre la validez de una medida. Al contrario, conocer la incertidumbre implica aumentar la confianza en la validez de un resultado de una medición. El número después del +

11 Error e Incertidumbre Error se define como la diferencia entre un resultado individual y el valor verdadero del mesurando. Como tal, es un valor único. Se puede aplicar el valor conocido de un error como corrección al resultado. La incertidumbre toma la forma de un rango, y si se la estima para un procedimiento analítico y un tipo definido de muestra, se puede aplicar a todas las determinaciones así descriptas. El valor de la incertidumbre no se puede usar para corregir un resultado de una medición.

12 Trazabilidad de las mediciones Propiedad del resultado de una medición, o del valor de un estándar, por la cual puede ser relacionado con referencias establecidas, usualmente estándares nacionales o internacionales, a través de una cadena ininterrumpida de comparaciones, todas ellas con incertidumbres establecidas.

13 Trazabilidad - Jerarquía definición de unidades SI (UI) Calibrador primario Método de referencia primario Calibrador secundario Calibrador de trabajo Método de referencia secundario Método seleccionado por el fabricante Calibrador del kit Muestra de rutina Resultado Método de rutina del fabricante Método de rutina del usuario incertidumbre

14 Trazabilidad e Incertidumbre Valor 1 ± Valor 2 Trazabilidad Incertidumbre Estimación del del valor verdadero

15 Cadena de trazabilidad completa: Válida solamente para las cantidades mensurables que puedan tener un valor expresado en unidades SI. Listas A y B del JCTLM

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29 Comienzo Especificar el mesurando Paso 1 Paso 2 Cuantificar los componentes agrupados Identificar las fuentes de incertidumbre Paso 3 Simplificar agrupando las fuentes con datos preexistentes Cuantificar los componentes restantes Convertir los componentes a desviaciones estándar Paso 4 Calcular la incertidumbre estándar combinada Fin Calcular la incertidumbre expandida Revisar y re evaluar los componentes mayores Método GUM

30 Especificando el mesurando Identificación clara y no ambigua de qué es lo que se está midiendo, y una expresión cuantitativa que relacione el valor del mesurando con los parámetros de los que depende Pueden ser mesurandos, cantidades que no se miden directamente, o constantes. Se debe aclarar si el procedimiento incluye un paso de muestreo. En ese caso se deben considerar las incertidumbres asociadas a este paso. El método de medición puede ser empírico (depende del método, ej. grasa extraíble) o racional (resultados independientes del método, ej. Ni en aleaciones)

31 Identificando fuentes Muestreo Condiciones de almacenamiento (ג (temperatura, Efectos instrumentales Pureza de reactivos Estequiometría asumida Condiciones de medición Efectos de muestras (matriz) Efectos de cálculo Correcciones de blancos Efectos de operador Efectos al azar

32 Cuantificando la incertidumbre Evaluando la incertidumbre de cada fuente individual y luego combinándolas. o Determinar directamente la contribución combinada a la incertidumbre del resultado de alguna o todas estas fuentes usando datos de desempeño del método. En la práctica, una combinación de ambas es necesaria y conveniente.

33 Calculando la incertidumbre combinada Antes de combinarse, todas las contribuciones a la incertidumbre deben expresarse como incertidumbres estándar, o sea como SD. Cuando el componente se evalúa experimentalmente con la dispersión de mediciones repetidas, puede expresarse directamente como la SD. En mediciones únicas, la incertidumbre estándar es la SD observada; para resultados que se promedian, se usa la desviación estándar de la media.

34 Calculando la incertidumbre combinada Cuando se deriva un estimado de la incertidumbre a partir de datos y resultados previos, puede ya estar expresado como SD. Si se estima a partir de un intervalo de confianza de la forma ±a a p% se divide el valor a por el valor porcentual apropiado de la distribución normal para el nivel de confianza dado para calcular la SD. (fórmula del ÍC) Si los límites de ±a están dados sin un nivel de confianza y es razonable esperar que ocurran valores extremos (outliers), se puede asumir una distribución rectangular con una SD de a/ 3

35 El paso final es multiplicar la incertidumbre estándar combinada por el factor de cubrimiento elegido para poder obtener la incertidumbre expandida. La incertidumbre expandida proporciona un intervalo del que se puede esperar que incluya una gran fracción de la distribución de valores que se pueden atribuir razonablemente al mesurando (Resultado): (x ± U) (unidades)

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38 Análisis microbiológicos: El cálculo de la incertidumbre no es riguroso debido a su naturaleza, no es válido metrológica y estadísticamente. Generalmente es apropiado basar la estimación de la incertidumbre en datos de repetibilidad y reproducibilidad; idealmente incluyendo el error sistemático (p.e. De resultados de EQAS).

39 Análisis microbiológicos: Los componentes individuales de incertidumbre deben identificarse y se debe demostrar que están controlados y evaluar su contribución a la variabilidad de los resultados evaluados. Algunos de ellos (p.e. Pipeteo, pesada y efectos de dilución) pueden medirse y evaluarse fácilmente para demostrar que no contribuyen apreciablemente a la incertidumbre general. Otros componentes (p.e. Estabilidad de la muestra y preparación de la muestra) no pueden medirse directamente y su contribución no puede evaluarse estadísticamente pero debe considerarse su importancia en la variabilidad de los resultados.

40 Análisis microbiológicos: El concepto de incertidumbre no puede aplicarse directamente a resultados de análisis cualitativos, tales como los de test de detección o los de identificación. Sin embargo las fuentes individuales de variabilidad (p.e. consistencia de desempeño de reactivos e interpretación del análisis) deben identificarse y demostrarse que están controladas.

41 Análisis microbiológicos: Para los análisis donde el límite de detección es un indicador importante de que el test es apropiado, la incertidumbre asociada con el inóculo usado para determinar el límite debe ser estimada y evaluarse su significancia. Los laboratorios deben tener en cuenta la incidencia de falsos positivos y falsos negativos asociados con los ensayos cualitativos que usan. Eurachem EA Guide Accreditation for Microbiological Laboratories EA-04/10 Date of implementation : June 2002

42 Métodos para evaluar IM en ensayos cualitativos Tasa de Falsas respuestas en ensayos controlados: zonas donde la probabilidad es mayor Falsos positivos en presencia de sustancias interferentes conocidas Falsos negativos en concentraciones bajas

43 Métodos para evaluar IM en ensayos cualitativos Tasa de Falsas respuestas predecibles: en espectroscopía, predecir estadísticamente la posición del pico Calcular las tasas de falsos positivos a partir de la distribución conocida de los resultados de medición (p.e. suponiendo una distribuión normal)

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