Control Entre-Análisis:

Transcripción

1 Control Interno

2 Control Entre-Análisis: Cartas de Control: 1 - Controles : Testigos colocados en el ensayo, que deben repetirse en el mayor número posible de ensayos sucesivos. 2 - Parámetros de la recta: pendiente y ordenada al origen. 3 - N/T (%): Control de la unión inespecífica (N) expresado en porcentaje del trazador total (T), para ensayos competitivos. 4 - Bo/T (%): Trazador unido al antisuero en ausencia de standard y/o de muestra incógnita (Bo) expresado en porcentaje del trazador total (T), para ensayos competitivos. 5 - D 50 %: Dosis correspondiente a la relación B/B 0 de valor 50 %. 27/08/2015 ProgBA

3 De origen igual o semejante al de las muestras de los pacientes Estables, por lo menos 1 año Almacenamiento a 20ºC o liofilizadas Baja turbidez Serología negativa Valores cercanos a los valores clínicos, normales y patológicos En lo posible deben incluirse en el intervalo de medición REQUISITOS DE LAS MUESTRAS DE CONTROL 27/08/2015 ProgBA

4 Análisis de Varianza entre ensayos El análisis de varianza es un tratamiento estadístico de los resultados de las muestras testigo obtenidas por replicados para cada ensayo, en los sucesivos ensayos en el control entre-análisis. Se calculan la Varianza Intra-Análisis ("within assay variance": WAV) y la Varianza Entre- Análisis ("between assay variance: BAV ") Este valor de varianza estima el error de los ensayos sucesivos, y es un índice de la estabilidad del análisis. El criterio de disminuir el error aumentando el número de replicados es sumamente útil, sobre todo para aquellas muestras incógnita que se encuentren en la zona de mayor error de la curva standard. 27/08/2015 ProgBA

5 Si se dibujan en un mismo gráfico los perfiles de precisión acumulados en ensayos sucesivos, y para esos ensayos se calculan los valores de varianza intra y entre-análisis, las relaciones son: El perfil de precisión promedio de los perfiles dibujados equivale a la varianza intra-análisis, en la zona de dosis correspondiente a la de la muestra testigo utilizada para el cálculo de varianza. El ancho de la banda que limita a todos los perfiles dibujados es equivalente a la varianza entreanálisis. Relación entre la Varianza y el Perfil de Precisión: 27/08/2015 ProgBA

6 OBJETIVO: Verificar la reproducibilidad del ensayo. INDISPENSABLE: Utilizar muestras testigo que se repitan en los ensayos sucesivos. CARTAS DE CONTROL: Gráficos que muestran los valores de los testigos en los ensayos sucesivos. CONTROL ENTRE-ENSAYOS 27/08/2015 ProgBA

7 Los ensayos se controlan a través de las cartas de control interno (prospectivo) y de los resultados de control externo (retrospectivo) 27/08/2015 ProgBA

8 Ilustran ambos errores analíticos. Tipos de representaciones: Concentración de la muestra CCI en función del Nº de ensayo. Porcentaje de desviación del resultado CCI con respecto a la media (calculada por ensayos previos) en función del Nº de ensayo.. Resultados CCI en desviación estándar de la media en función del Nº de ensayo. CARTA DE CONTROL DE UN BUEN ENSAYO: Los resultados deben distribuírse al azar alrededor del promedio.gauss. No deben observarse saltos de la banda de resultados hacia valores mayores ni menores del promedio. ERRORES SISTEMÁTICOS. Los resultados no deben encontrarse fuera de la banda ACEPTADA por consenso. CARTAS DE CONTROL INTERNO DE LEVEY-JENNINGS 27/08/2015 ProgBA

9 CARTA de CONTROL expresada en Concentraciones de la Muestra CCI 27/08/2015 ProgBA

10 27/08/2015 ProgBA

11 Un buen control de calidad interno es la piedra angular sobre la que se apoya la calidad analítica. Organización Mundial de la Salud, PARA RECORDAR 27/08/2015 ProgBA

12 SEÑAL DE ALARMA: cuando una señal se aparta más de 2 SD. SE RECHAZA EL ENSAYO cuando: Una señal difiere > 3 SD. Una señal colocada más de 1 vez en el ensayo difiere > 4 SD. 4 observaciones consecutivas exceden un mismo límite, en el mismo sentido. Si hay valores colocados en el mismo lado de la media por 10 ensayos consecutivos. Reglas objetivas (simplificadas) de aceptación o rechazo 27/08/2015 ProgBA

13 OBJETIVOS del CONTROL INTERNO: Detectar en un ensayo, lo más tempranamente posible, cualquier tendencia a desviarse de sus parámetros estadísticos habituales. Permitir juicios válidos sobre las desviaciones de los resultados. Proveer un registro continuo de la precisión de un ensayo. Contar con datos objetivos para elaborar criterios de aceptación o rechazo. Controlar el funcionamiento del instrumental, los reactivos y los operadores encargados del ensayo. Ofrecer datos objetivos sobre la calidad de los ensayos a auditores externos o internos. Suministrar datos de precisión y desviación entre ensayos. En la práctica, disminuir la INCERTIDUMBRE del ensayo. En discusión: responde a la demanda de Cálculo de Incertidumbre para la Norma 15189? RESUMEN de ASPECTOS IMPORTANTES del Control de Calidad Interno (CCI) 27/08/2015 ProgBA

14 IMPORTANCIA de las MUESTRAS DE CONTROL INTERNO: Lo único necesario para efectuar el CCI es contar con muestras de control interno. Las mejores son las preparadas con suero (o plasma) proveniente de las misma población que los pacientes. Pueden provenir de los restos del material procesado en el laboratorio, guardado a -20ºC, mezclado y fraccionado adecuadamente. También puede utilizarse material descartado de bancos de sangre. Otra opción son las muestras comerciales. Es conveniente contar con al menos 2 muestras de diferentes concentraciones para cada ensayo, con valores normales y patológicos. El Nº de alícuotas preparadas o compradas pertenecientes a un mismo lote debe ser lo suficientemente grande como para cubrir ensayos sucesivos durante un tiempo prolongado. Aspectos importantes del CCI. (continuación) 27/08/2015 ProgBA

15 Según las definiciones usadas en CONTROL DE CALIDAD: PRECISIÓN: Concordancia entre replicados. Caracteriza a los errores al azar. Sigue Gauss. Se mide por desviación estándar o CV %. DESVIACIÓN: Diferencia entre replicados y un valor previamente asignado. Caracteriza los errores sistemáticos. EXACTITUD: Concordancia entre un resultado y el valor asignado como verdadero o más probable. A la inexactitud contribuyen imprecisión y desviación. Según las definiciones de la NORMA 15189: 3.1. EXACTITUD DE LA MEDICIÓN: proximidad entre el resultado de una medición yel valor verdadero del mesurando VERACIDAD DE MEDIDA: grado de concordancia entre el valor promedio obtenido de una gran serie de resultados de mediciones y el valor verdadero INCERTIDUMBRE DE UNA MEDICIÓN: parámetro asociado al resultado de una medición, que caracteriza la dispersión de los valores que podrían ser razonablemente atribuídos al mensurando. Con los datos de las muestras de CCI obtenemos parámetros estadísticos útiles. 27/08/2015 ProgBA

16 Es necesario hacer cálculos si el material de control tiene en el inserto el rango de valores aceptables para mi método? Estos rangos muestran el desempeño en distintos laboratorios, o sea incluyen la variabilidad entre laboratorios. Los límites son muy amplios y no permiten detectar problemas en un único laboratorio. US CLIA requiere que el laboratorio determine su propia media y desvío estándar [ (5d) "When calibration or control materials are used, statistical parameters (e.g., mean and standard deviation) for each lot number of calibration material and each lot of control material must be determined through repetitive testing."] Qué estadísticas hay que calcular para establecer los límites de control propios? Media y desvío estándar de los resultados obtenidos para cada material, y la SD expresada en porcentaje, el coeficiente de variación, o CV. 27/08/2015 ProgBA

17 Cuántas medidas del material antes de hacer los cálculos? Recolectar por lo menos 20 datos durante por lo menos 2 semanas o 10 días laborables, (mejor: 20 días, 4 semanas). Esto es para observar la variación esperable en el laboratorio, incluyendo más operadores y más cambios en el método, como los mantenimientos o cambios de lote. En la práctica, los cálculos se hacen mensualmente, y luego se acumulan mes a mes para establecer mejor los límites de control. Los resultados deben tener al menos una cifra significativa más que los valores reportados para los pacientes. 27/08/2015 ProgBA

18 Ecuación de la media x i representa una medida individual; n es el numero de valores x i en el grupo. Qué nos dice la media sobre el desempeño del método? Es un estimador de la tendencia central de la distribución esperable en condiciones de estabilidad del método. Cualquier cambio en la exactitud (corrimiento sistemático) se verá reflejado como un cambio en el valor de la media. 27/08/2015 ProgBA

19 Ecuación de la desviación estándar SD Ecuación simplificada: S= (x i X) 2 / (n-1) s representa la desviación estándar, x i es un resultado individual de control, y n es el número total de resultados incluidos en el grupo. 27/08/2015 ProgBA

20 Qué nos dice la SD sobre el desempeño del método? La SD se relaciona con la dispersión o distribución de resultados de control alrededor de la media esperada. La media es un indicador de la tendencia central, y se relaciona con la veracidad o error sistemático. La SD es una medida del ancho de la distribución y se relaciona con la imprecisión o error al azar. 27/08/2015 ProgBA

21 Qué es un CV? CV o "coeficiente de variación," describe a la SD como un % de la media: CV = (s/)100 Por qué lo usamos? La SD de un método cambia con la concentración, a > concentración >SD, al ser CV un % de la relación SD a concentración, es un mejor estimador del desempeño en un rango de concentraciones. 27/08/2015 ProgBA

22 Cómo calculamos los límites de control? Dada la media y la SD para un material de control, los límites se calculan como la media + un dado múltiplo de la SD (2s o 3s). Ejemplo: Colesterol material de control con media 200 mg/dl y SD 4 mg/dl, los límites 2s del control serán 192 y 208 mg/dl, y los 3s serán 188 y 212 mg/dl. 27/08/2015 ProgBA

23 Cifras significativas Regla: Los resultados de control y la SD calculada deben tener por lo menos una cifra significativa más que la necesaria para la significancia clínica del resultado; la media del control debe tener 2 cifras significativas más. Si no es posible, tomar más cifras significativas y redondear al final. 27/08/2015 ProgBA

24 Cálculos acumulados Los resultados de control se resumen calculando la media, la SD, el CV y el N mensuales. Para establecer estimadores más robustos se deben acumular los datos para describir el desempeño en periodos mayores. Se los llama límites acumulados 27/08/2015 ProgBA

25 Qué es una SD acumulada y cómo se calcula? Es un estimador a largo plazo de la precisión del método en base a un gran número de medidas recolectadas en un periodo de tiempo mayor (por lo menos 2 meses o hasta un año). Se calculan las estadísticas mensuales, se tabulan n, x i y x i2, y se calcula SD ac 27/08/2015 ProgBA

26 n t ( x i2 ) t es el total de la sumatoria de los valores individuales elevados al cuadrado ( x i ) t2 es el cuadrado de la sumatoria de los valores individuales, y n t es el número total de datos en el periodo de interés. 27/08/2015 ProgBA

27 Media acumulada Estimador a largo plazo de la tendencia central observada para un material, basado en un gran n de mediciones recolectadas en un periodo de tiempo extendido, de 2 meses a 1 año. Los cambios en la exactitud de un método llevan a corrimientos o saltos en la media observada. 27/08/2015 ProgBA

28 Media acumulada ( x i ) t es la sumatoria de las medias mensuales y n t es el total de los n mensuales para el periodo considerado. 27/08/2015 ProgBA

29 Mes Total mensual (acumulado total) Limites de Control n x x 2 Media s Media +/- 3s (40) (7976) ( ) (199.40) (3.86) ( ) (60) (11978) ( ) (199.63) (3.97) ( ) (80) (15998) ( ) (199.96) (3.77) ( ) (100) (19993) ( ) (199.93) (3.73) ( ) 27/08/2015 ProgBA

30 Qué es el Z score? Un z-score es un valor calculado que nos dice a cuantas SD está un resultado de control respecto de la media esperada para ese material. Se calcula según la fórmula Z = (x i X) / SD Ej: resultado obtenido 112, media 100, SD 5, el z-score es 2.4 [( )/5]. Este resultado está por encima del límite 2s pero por debajo de 3s. 27/08/2015 ProgBA

31 Cuál es la utilidad del Z? Nos permite evaluar dos materiales al mismo tiempo, o resultados de control para distintos analitos y distintos materiales en una dada plataforma. Se puede ver si algún resultado excede un dado límite (z-score 3.2 indica que se excedió el límite 3s). Se pueden ver tendencias entre materiales o entre corridas (z-scores 2 o > consecutivos ) 27/08/2015 ProgBA

32 Qué es un SDI Si participamos en evaluaciones externas, analizamos muestras incógnita y remitimos resultados para comparación con los de otros laboratorios. Los datos totales se usan para calcular un promedio general y la SD del grupo. El programa generalmente informa el desempeño relativo al grupo par, expresado como el índice de desviación estándar o SDI, que muestra la diferencia como el n de SD respecto de la media general. 27/08/2015 ProgBA

33 Ejemplo: SDI = 1.0 indica que su resultado está a 1 SD de la media. En distintas muestras, si nos informan SDIs +1.5, +0.8, +2.0, +1.4, y +1.0 (todas positivas), nuestro método está dando resultados más altos, y que el sesgo promedio es +1.3 SDI. Para passarlo a concentración, multiplicar por el valor informado de SD del grupo. 27/08/2015 ProgBA

34 Qué es un SDI SDI y z-score se calculan de la misma manera El z-score se usa en CC interno para comparar un resultado individual con los valores esperados para el material El SDI se usa en programas de CC externo para comparar el desempeño del laboratorio con un valor asignado o con la media del grupo par. 27/08/2015 ProgBA

35 Por qué es útil el SDI Permite revisar resultados de distintos tests al mismo tiempo sin tener en cuenta unidades. SDI de 2.0 o > implica que hay que revisar el test. Cualquier test con SDI promedio de 1.0 o > implica que el laboratorio tiene una diferencia sistemática con el grupo par, y en el futuro este sesgo podría llevar a resultados inaceptables. 27/08/2015 ProgBA

36 Definir los requisitos de calidad para cada test Ver que precisión y desvío se consigue con el método Evaluar las probabilidades de falso rechazo (Pfr) y de detección de error (Pde) de los procedimientos de QC probables de aplicar Buscar 90% de detección de error (Pde 0.9 o >) y 5% de falso rechazo (Pfr 0.05 o <) y seleccionar las más adecuadas Implementación del QCI 27/08/2015 ProgBA

37 Qué es una Serie Analítica? Es el número total de muestras sobre el que es realizada una decisión de aceptación o rechazo de resultados en función de los valores obtenidos para los materiales control incluidos en dicha serie, aplicando una regla o multiregla de decisión. Qué es la Probabilidad de Detección de Error? Es la probabilidad de detectar el error determinado por el objetivo al aplicar una regla estadística de decisión. Cuantifica la "sensibilidad" de la regla. Qué es la Probabilidad de Falso Rechazo? Es la probabilidad de rechazar una serie de resultados correctos al aplicar una regla de decisión en un proceso de control de calidad. Cuantifica la "especificidad" de la regla. 27/08/2015 ProgBA

38 Combinación de criterios de decisión para decidir si una serie analítica está fuera de control o no. Identifican problemas en la operatoria normal del sistema. Ejemplo: Mami, hoy vuelvo tarde a casa!!! (Alarma) Bueno, pero si después volvés tarde 1 de 3 veces, 2 veces después de 2, o 4 veces después de 1... Revisaremos los permisos!!! (Acción correctiva) Procedimento de QC multiregla 27/08/2015 ProgBA

39 Poco inesperado Qué es una carta de control? Muy inesperado El histograma muestra la distribución probable de los valores del control. Calcular media y SD de los datos para establecer límites para la carta de control Esperar que los datos del control caigan dentro de ciertos límites: 95% en 2SD, 99,7% en de 3SD Graficar valores del control vs. tiempo para construir la carta de control Identificar valores inesperados 27/08/2015 ProgBA

40 Pasos a seguir Selección del material de control Caracterización del sistema en condiciones de estabilidad (media y SD, por lo menos 20 datos) Selección de reglas apropiadas, número de controles y ARL (largo de la corrida analítica) Implementación (gráficos Levey-Jennings) Procedimiento escrito de control (registros!!) 27/08/2015 ProgBA

41 Selección de materiales de control Estabilidad Matriz Variabilidad entre viales Materiales ensayados vs no ensayados Niveles apropriados de analitos Pretratamiento de los controles La utilidad y éxito del procedimiento de control depende de estas características!! 27/08/2015 ProgBA

42 Selección del procedimiento de control Nivel de calidad (imprecisión, error sistemático) del método en condiciones de estabilidad Requisitos de calidad establecidos Probabilidad de falso rechazo y de detección de errores deseada Estabilidad (frecuencia de errores) del método 27/08/2015 ProgBA

43 Qué documentar? Procedimiento metodológico Datos iniciales de validación ( rango de trabajo, precisión, desvío, sensibilidad analítica, especificidad analítica, rango de referencia) Información diaria (analista, valores observados de controles, decisiones tomadas, identificación de problemas, documentación de acciones correctivas y preventivas, resultados de evaluaciones externas, evidencias de revisión por el supervisor) 27/08/2015 ProgBA

44 Acciones Correctivas Revisión de los datos de control Revisión de otros parámetros del ensayo Revisión de la calibración Revisión de los reactivos y del instrumental Registros de acciones correctivas 27/08/2015 ProgBA

45 Control estadístico de los procesos: procedimientos multiregla 27/08/2015 ProgBA

46 Valores obtenidos de 2 controles ESTÁN BIEN LOS RESULTADOS? 1 2s NO SERIE VALIDADA BAJO CONTROL SI NO 1 3s 2 2s R 4s 4 1s 10 x SI SI SI SI SI SERIE RECHAZADA FUERA DE CONTROL 27/08/2015 ProgBA

47 2 materiales de control diferentes medidos 1 o 2 veces (química clínica, serología) 3 materiales de control diferentes (hematología, coagulación, inmunoensayos) Se registran valores numéricos (concentración, absorbancias, títulos, etc) Aplicaciones de multireglas 27/08/2015 ProgBA

48 Carta Levey-Jennings Señal de alarma Error al azar: Alta probabilidad de falso rechazo ( 9% ) 27/08/2015 ProgBA

49 Error al azar, baja probabilidad de falso rechazo y baja probabilidad de detección de error 27/08/2015 ProgBA

50 2 medidas del mismo control 27/08/2015 ProgBA

51 2 medidas del mismo control 27/08/2015 ProgBA

52 Error sistemático 4 medidas del mismo control o 2 de uno y 2 de otro 27/08/2015 ProgBA

53 Error sistemático 10 medidas de controles (entre series o entre materiales) 27/08/2015 ProgBA

54 Para 4 controles son más fáciles de aplicar las siguientes: 27/08/2015 ProgBA

55 27/08/2015 ProgBA

56 Para 3 materiales de control: 27/08/2015 ProgBA

57 27/08/2015 ProgBA

58 27/08/2015 ProgBA

59 Con mayor número de controles: 27/08/2015 ProgBA

60 7 controles tienden en la misma dirección 27/08/2015 ProgBA

61 No siempre! Si los errores con significancia clínica se pueden detectar 90% de las veces (p de detección de error 0.9 o >), se puede usar una única regla (p.e.1 2.5s ). Sirve para autoanalizadores de QC y hematología. Si esto no es posible, usar multireglas. Sirven para procedimientos manuales o semiautomatizados. Cuando usar multireglas? 27/08/2015 ProgBA

62 R 2 2s Al 1 2s R 1 3s R 2 2s (op) Al 1 2s Al 1 2s Al 1 2s R 2 2s R 2 2s(op) Al 1 2s R 22s 27/08/2015 ProgBA