XV Reunión Toledo, de marzo de 2011 Artículo-10

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1 XV Reunión Toledo, de marzo de 2011 Artículo-10 Estimación de la Variabilidad Biológica y los Valores de Referencia del Cambio (VRC) para una Población Geriátrica en Pruebas Frecuentes del Laboratorio Clínico y Hematológico. Pineda Tenor D*, Rodelgo Jiménez L*, Ramos Corral R*, Lamuño Sánchez D*, Recio Montealegre JA*, García García FJ**, Gómez-Serranillos Reus M*. *Servicio de Análisis Clínicos y Bioquímica. Complejo Hospitalario de Toledo.**Servicio de Geriatría. Complejo Hospitalario de Toledo. Introducción: Los resultados del laboratorio proporcionan una información esencial en la elaboración de los diagnósticos clínicos. Estos resultados se hallan influenciados sin embargo por la variabilidad biológica (VB) propia del paciente y los errores cometidos en las distintas etapas del proceso analítico. Los valores de referencia del cambio (VRC) obtenidos a partir de mediciones seriadas individuales tienen en cuenta estos factores, constituyendo una alternativa a los intervalos de referencia empleados tradicionalmente en la interpretación de resultados. La variabilidad biológica consta de dos compontes bien diferenciados, el intra-individual y el inter-individual. La variabilidad biológica intra-individual se define como la fluctuación aleatoria en la concentración de un determinado analito alrededor de su punto de equilibrio homeostático. Estos puntos de equilibrio presentes en una población son diferentes para cada individuo, siendo esta variación lo que se conoce como variabilidad biológica inter-individual. Ambas se expresan como norma general en forma de coeficientes de variación (CVw y CVg para intra e inter individual respectivamente), suelen distribuirse bajo una curva gaussiana y se ven afectadas por factores tales como la edad, el sexo, el peso, los ritmos circadianos, el ejercicio y la presencia de patologías (1,2). La mayoría de los analitos cuantificados en el laboratorio clínico poseen CVw<CVg. En estos casos, la comparación de resultados individuales con respecto a un intervalo de referencia poblacional puede no ser adecuado, ya que es posible que se produzcan cambios significativos desde un punto de vista clínico aún dentro de los límites marcados por estos intervalos de referencia tradicionales. El ratio entre CVw y CVg se conoce como Índice de individualidad (II). Se ha propuesto que en los casos en los que este índice sea bajo (II<0,6), la utilización del VRC constituye la estrategia de interpretación más adecuada. (3,4). Objetivos: Existen numerosos estudios en los que se han estimado los componentes de la variabilidad biológica y VRC para diferentes analitos en la población general, en individuos deportistas, y en pacientes con diversas patologías (5-8). El objetivo del presente estudio es el de establecer la variabilidad biológica intra e interindividual, así como los VRC para un conjunto de parámetros bioquímicos y hematológicos de uso frecuente en un población geriátrica. Material y métodos: Sujetos y muestras. En este estudio han participado un total de treinta y cinco voluntarios de edades superiores a setenta años, carentes de enfermedad de base. Todos los sujetos han sido evaluados dos veces en el intervalo de doce meses, habiendo sido verificada la ausencia de cambios significativos en su estado de salud durante este periodo. Las muestras de sangre fueron recogidas bajo condiciones estandarizadas: los parámetros hematológicos se determinaron a partir de 5 ml de sangre venosa recogida en tubos con EDTA tripotásico como anticoagulante. Los parámetros bioquímicos fueron ensayados sobre 10 ml de suero obtenidos en tubos con gel separador carente de aditivos. Las extracciones se realizaron por la mañana tras doce horas de ayuno, siendo las muestras centrifugadas a 3500xg durante diez minutos y procesadas inmediatamente. Analitos. Se analizaron un total de 20 parámetros bioquímicos mediante el uso de un autoanalizador Cobas 6000 (Roche diagnostics). Los analitos incluyeron la alanina aminotransferasa (ALT), albumina, fosfatasa alcalina, aspartato aminotransferasa (AST), bilirrubina

2 total, calcio, creatinina, cloro, colesterol total, gamma glutamiltransferasa (GGT), glucosa, hierro, lactato deshidrogenasa (LDH), fosfato, potasio, proteínas totales, sodio, triglicéridos, ácido úrico y urea. Por otra parte, se ensayaron doce parámetros hematológicos empleando un autoanalizador Coulter LH 750 (Beckman Coulter), incluyendo basófilos, eosinófilos, hematocrito, hemoglobina, leucocitos, linfocitos, hemoglobina corpuscular media (HCM), concentración de hemoglobina corpuscular media (CHCM), volumen corpuscular medio (VCM), volumen plaquetario medio (VPM), monocitos y plaquetas. En cada caso las muestras fueron procesadas de acuerdo con las especificaciones del fabricante utilizando reactivos propietarios. Con objeto de minimizar variaciones analíticas, todas las muestras fueron ensayadas bajo las mismas condiciones técnicas, sin cambios en lotes de reactivos, estándares o materiales de control. Análisis estadísticos. Los datos obtenidos en suero y plasma presentan una distribución normal, determinada mediante el test de Kolmogorov-Smirnov. Los puntos periféricos (outlayers) fueron detectados mediante la superación de tres desviaciones estándar con respecto de la media. Tras la exclusión de los outlayers, los datos fueron tratados mediante análisis de la varianza (ANOVA) para estimar los componentes de la variabilidad biológica (tabla 1). En primer lugar, se calculó la varianza de todos los resultados para cada uno de los individuos (filas), cuya media constituye la variabilidad biológica intra-individual más la variabilidad analítica: S 2 (W+A). A partir de este dato, mediante la resta de la variabilidad analítica (S 2 A) derivada de los datos de control de calidad internos del laboratorio, se obtuvo la variabilidad biológica intra-individual: S 2 w. La variabilidad biológica inter-individual (S 2 g) resulta del cálculo de la varianza total de todas las muestras (S 2 T - cuadro principal de la matriz de datos) tras la resta de S 2 (W+A). En este estudio, ambos factores se expresan como coeficientes de variación denominados CVw y CVg respectivamente. Para cada analito, estos coeficientes fueron estimados como porcentaje mediante la ecuación CV(w o g) = 100 S 2 (w o g) / media de los datos. Los valores de referencia del cambio fueron calculados empleando la fórmula de Harris (9) modificada por Ricós y sus colaboradores (2): VRC= Zp(2) 1/2 (CV A 2 +CV w 2 ) 1/2, donde CV A es el coeficiente de variación analítico del laboratorio, que puede ser generalizado como CV A = X CV w, donde X es igual a 0,75; 0,5 o 0.25 según las especificaciones de calidad mínimas, deseables u óptimas basadas en la variabilidad biológica (10), y Zp es una constante igual a 1.96 que define un intervalo de confianza del 95%. Los análisis estadísticos fueron realizados mediante el uso de los programas MedCalc v , SPSS 15.0 y Microsoft Excel. Muestra 1 Muestra 2... Muestra n Varianza Sujeto 1 Var. Suj. 1 Sujeto 2 Var. Suj Sujeto n Var. Suj. n Varianza S 2 T S 2 (W+A) Varianza intra-individual: Varianza inter-individual: S 2 w = S 2 (W+A) - S 2 A S 2 g = S 2 T - S 2 (W+A) Tabla 1.- Aplicación del ANOVA para determinar los componentes de variabilidad biológica. Para más detalles, consultar el texto. Resultados: El número de sujetos y muestras empleados en el análisis de cada determinación, así como los parámetros clásicos empleados en la definición de los intervalos de referencia de una población (media, mediana, percentil 2,5 y percentil 97,5) son representados en la tabla 2. En la tabla 3 se muestran los datos de VB intra e inter-individual, el índice de individualidad y los VRC obtenidos para cada analito en nuestra población geriátrica. Los resultados obtenidos son comparados con las bases de datos de variabilidad biológica recopiladas y presentadas previamente por Ricós y sus colaboradores en una población general sana, así como con los VRC propuestos por la misma autora (1).

3 Como norma general, los CVw son superiores en la población geriátrica, con la excepción de ALT, basófilos, bilirrubina, creatinina, hierro, LDH, leucocitos, HCM, monocitos, potasio y triglicéridos. De la misma forma, los CVg son también más elevados en ancianos, salvo en el caso de basófilos, eosinófilos, LDH, linfocitos, MCHC y monocitos (figura 1). Analitos Unidades Número de Número de Mediana Media Sujetos Muestras (P 50 ) P 2.5 P 97.5 ALT U/L Albumina g/dl AST U/L Basófilos % Bilirrubina total mg/dl Calcio mg/dl Creatinina mg/dl Cloro meq/l Colesterol mg/dl Eosinófilos % GGT U/L Glucosa mg/dl Hematocrito % Hemoglobina g/dl Hierro µg/dl LDH U/L Leucocitos x1000/mm Linfocitos % HCM pg CHCM g/dl VCM fl VPM fl Monocitos % Fosfatasa alcalina U/L Fosforo mg/dl Plaquetas x1000/mm Potasio meq/l Proteínas totales g/dl Sodio meq/l Triglicéridos mg/dl Urato mg/dl Urea mg/dl Tabla 2.- Intervalos de referencia basados en criterios clásicos en nuestra población de estudio.

4 Figura 1.- Diferencias entre los CVw y CVg de la población geriátrica y la población general. Analitos CV I Variabilidad Biológica CV G ALT Albumina AST Basófilos Bilirrubina total Calcio Creatinina Cloro Colesterol Eosinófilos GGT Glucosa Hematocrito Hemoglobina II Población Geriátrica RCV 95% - Las especificaciones dependen del CV A - Mínima (CV A =0.75 CV I ) 66.8 (CV A =14.5) (CV A =10.9) 70.6 (CV A =15.3) 70.1 (CV A =15.2) 8.41 (CV A =1.8) 16.7 (CV A =3.6) 5.9 (CV A =1.3) 32.4 (CV A =7.0) (CV A =21.8) 57.0 (CV A =12.3) 22.4 (CV A =4.9) 10.2 (CV A =2.2) 10.5 (CV A =2.3) Hierro (CV A =11.5) LDH Leucocitos Linfocitos HCM CHCM VCM VPM Monocitos Fosfatasa alcalina Fósforo Plaquetas Potasio Proteínas totales Sodio Triglicéridos Urato Urea (CV A =4.4) 28.4 (CV A =6.2) 36.4 (CV A =7.9) 5.0 (CV A =1.1) (CV A =1.3) 20.6 (CV A =4.5) 42.1 (CV A =9.1) 39.4 (CV A =8.5) 29.5 (CV A =6.4) 22.5 (CV A =4.9) 17.0 (CV A =3.7) 11.7 (CV A =2.5) 3.7 (CV A =0.81) 59.2 (CV A =12.8) 31.5 (CV A =6.8) 45.6 (CV A =9.9) Deseable (CV A =0.5 CV I ) 59.8 (CV A =9.7) 12.3 (CV A =2.0) 44.8 (CV A =7.2) 63.2 (CV A =10.2) 62.7 (CV A =10.1) 7.5 (CV A =1.2) 14.9 (CV A =2.4) 5.3 (CV A =0.85) 28.9 (CV A =4.7) 90.1 (CV A =14.6) (CV A =8.2) 20.5 (CV A =3.2) (CV A =7.7) 18.0 (CV A =2.9) 25.4 (CV A =4.1) 32.6 (CV A =5.3) 4.5 (CV A =0.72) 5.6 (CV A =0.9) 5.2 (CV A =0.84) (CV A =6.1) 35.3 (CV A =5.7) (CV A =3.2) 15.2 (CV A =2.5) 10.5 (CV A =1.7) 3.3 (CV A =0.54) 52.9 (CV A =8.5) 28.2 (CV A =4.6) 40.7 (CV A =6.6) Optima (CV A =0.25 CV I ) 55.1 (CV A =4.8) 11.3 (CV A =1.0) 41.3 (CV A =3.6) 58.2 (CV A =5.1) 57.8 (CV A =5.1) 6.9 (CV A =0.61) 13.7 (CV A =1.2) 4.9 (CV A =0.4) 26.7 (CV A =2.3) 83.1 (CV A =7.3) 47.0 (CV A =4.1) 18.5 (CV A =1.6) 8.4 (CV A =0.74) 8.7 (CV A =0.76) 43.7 (CV A =3.8) (CV A =2.1) 30.1 (CV A =2.6) 4.1 (CV A =0.36) 5.2 (CV A =0.45) 4.8 (CV A =0.42) (CV A =2.9) 24.3 (CV A =2.1) 18.5 (CV A =1.6) 14.0 (CV A =1.2) 9.7 (CV A =0.85) 3.1 (CV A =0.27) (CV A =2.3) 37.6 (CV A =3.3) Población General Variabilidad Biológica (Ricós et al. 2010) CV I CV G RCV 95% Deseable (Ricós et al 2004) 75.3 (CV A =12.2) 9.6 (CV A =1.6) 36.9 (CV A =6.0) 86.8 (CV A =14.0) 79.3 (CV A =12.8) 5.9 (CV A =1.0) 13.3 (CV A =2.2) 3.7 (CV A =0.6) (CV A =10.5) 42.8 (CV A =6.9) 15.2 (CV A =2.5) (CV A =13.3) (CV A =5.5) 32.2 (CV A =5.2) 5.0 (CV A =0.80) 5.3 (CV A =0.90) 4.0 (CV A =0.70) 13.3 (CV A =2.2) 55.2 (CV A =8.9) 19.8 (CV A =3.2) (CV A =4.6) 14.9 (CV A =2.4) (CV A =0.4) 64.8 (CV A =10.5) (CV A =6.2) Tabla 3.- Coeficientes de variabilidad biológica y VRC en nuestra población de estudio. Comparación con la población general.

5 Discusión: Los intervalos de referencia son utilizados por parte del clínico en diversos escenarios, incluyendo el cribado, diagnóstico y monitorización de la enfermedad. Como norma general, estos intervalos se obtienen a partir de los percentiles 2,5 y 97,5 de una muestra constituida por un número de individuos adecuados y representativos de la población (11). Sin embargo, en un gran número de ocasiones, la concentración de los analitos se halla finamente regulada por parte del organismo, de tal forma que la variación intra-individual es muy pequeña en comparación con la variaciones entre los distintos individuos de la misma especie. Este fenómeno puede ser cuantificado mediante el índice de individualidad (II), que resulta del cociente entre los coeficientes de variación biológica intra e inter-individual (CVw/CVg). Si el cociente es bajo (inferior a 0.6) existe fuerte individualidad, mientras que si es alto (superior a 1.4) existe muy poca individualidad. En los casos de fuerte individualidad, la alteración mostrada por un analito en mediciones sucesivas a lo largo del tiempo puede tener un carácter patológico, independientemente de que los resultados se hallen dentro o fuera del intervalo de referencia poblacional (4,6,7). Una posible alternativa para tratar de minimizar este problema es el empleo del valor de referencia del cambio, en el que se emplean criterios estandarizados en base a la variabilidad biológica intra-individual. De esta forma, la evidencia de una diferencia entre dos resultados consecutivos de la misma prueba en un paciente superior al valor VRC puede indicar un cambio en el estado salud del paciente. Dado que en nuestra población geriátrica el índice de individualidad es superior a 0,6 en albumina, basófilos, cloro, hierro, MCHC, potasio y proteínas totales, la sustitución de los intervalos de referencia tradicionales por los VRC debe ser realizada con precaución. Una ventaja adicional del uso de los VRC es la posibilidad de incorporar las especificaciones de calidad analítica basadas en la variabilidad biológica en el cálculo de los intervalos de referencia. Como es lógico, cada laboratorio debe establecer en todo momento los objetivos analíticos más exigentes que sea capaz de alcanzar. Cuando el CV analítico (imprecisión) sea inferior a los objetivos óptimos o deseables, el laboratorio se encuentra en disposición de establecer significación en pequeños cambios de mediciones seriadas de un mismo paciente, proporcionando de esta manera una elevada sensibilidad diagnóstica. En el presente estudio, los VRC se han calculado teniendo en cuenta el CVw obtenido en nuestra población geriátrica y los CV A basados en las especificaciones de calidad mínimas, deseables y óptimas (10). Este hecho permite la estandarización de los resultados para su aplicación bajo diferentes circunstancias, siempre y cuando se escoja la especificación de calidad que refleje la situación real de cada laboratorio. De la misma forma, el intervalo de confianza del puede ser modificado por requerimientos del laboratorio en función de la constante Zp. En la figura 2 se muestran las diferentes configuraciones con las que puede ser aplicada la fórmula de definición del VRC. Cabe destacar que la relación existente entre la probabilidad de significación clínica y el cambio en las concentraciones de dos mediciones seriadas para un mismo analito no es lineal, por lo que la fórmula del VRC puede ser utilizada para la elaboración de curvas de probabilidad (7). En la figura 3 se presenta a modo de ejemplo la curva de probabilidad de la creatinina. Así, teniendo en cuenta las especificaciones deseables, un cambio del 5,7% en la concentración de creatinina tiene un 50% de probabilidades de ser clínicamente significativo, mientras que una variación del 13,8% presenta una probabilidad de significación del 90%. Si bien la logística de los laboratorios hace difícil la creación y reporte de curvas de probabilidad individualizadas para cada analito, consideramos que podrían constituir una poderosa herramienta para la mejora del diagnóstico. De esta forma, el reportar diferentes probabilidades asociadas a distintos valores de VRC puede enriquecer los algoritmos y mejorar la toma de decisiones, al ser estos combinados en función de su nivel de significación con características clínicas tales como otras pruebas de laboratorio, la exploración física, la sintomatología o las pruebas de imagen. Como alternativa algunos sistemas informáticos permiten realizar una aproximación a este concepto, incorporando en los informes los valores de "delta check", equivalentes al VRC. En estos casos, además de facilitarse los procedimientos de validación automática en ausencia de alteraciones, es posible marcar con un asterisco la existencia de un cambio significativo, asociado generalmente a niveles de significación de p<0,05, y con dos asteriscos la existencia de cambios muy significativos, asociados a p<0,01 (4). Si bien en la actualidad no existen suficientes estudios como para que exista un elevado grado de evidencia, los datos publicados sugieren que los coeficientes de variación biológica y por ende, los valores de VRC pueden variar en función del tipo de población estudiada y de la presencia de patologías. Por este motivo, hemos considerado de interés la elaboración de una base de datos similar a la propuesta por Ricos y sus colaboradores (12) en individuos ancianos de más de 65 años, considerando a este grupo poblacional como una entidad con características basales propias. Dada la existencia de diferencias que pueden ser clínicamente significativas entre ambas poblaciones, recomendamos adecuar el uso de los coeficientes de variación y VRC en función del

6 grupo al que pertenezca cada paciente. Figura 2.- Posibles configuraciones en la aplicación de la fórmula del VRC Figura 3.- Ejemplo de curva de probabilidad. Ver el texto para más detalles. Conclusiones: 1.- La adecuada gestión de los resultados emitidos por el laboratorio clínico mediante la correcta interpretación de los mismos en base a los criterios de variabilidad biológica y VRC, así como el continuo esfuerzo de mejora para alcanzar las especificaciones de calidad más exigentes, suponen una mejora tanto asistencial como económica, disminuyendo los errores en el diagnóstico y agilizando la toma de decisiones médicas. 2.- Los VRC obtenidos en nuestra población geriátrica son en general superiores a los propuestos por otros autores para poblaciones más amplias, lo que sugiere la necesidad de cada laboratorio de ajustar estos valores en función de sus características propias, tanto poblacionales como analíticas. Bibliografía: 1.- Ricós et al. Scand J Clin Lab Invest. 2004;64(3) // 2.- Iglesias et al. Clin Chem Lab Med. 2004;42(4): // 3.- Fraser et al. Ann Clin Biochem. 2009;46: // 4.- Ricós et al. Rev Lab Clin En prensa. // 5.- Doménech et al. Rev Lab Clin 2008;01: // 6.- Nunes et al. Eur J Appl Physiol. 2010;110(1): // 7.- Desmeules et al. Ann Clin Biochem. 2010;47:35-8. // 8.- Ricós et al. Ann Clin Biochem. 2007;44(4): // 9.- Harris et al. Clin Chem 1983; 29: // 10.- Kenny et al. Scan J Clin Lab Invest 1999;59:585. // 11.- Fraser et al. Ann Clin Biochem. 2009;46(3):264-5.// 12.- Ricós et al Update. westgard.com/biodatabase1.htm