Evaluación métodos

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Estadística aplicada a laEstadística aplicada a la

evaluación de métodos analíticosevaluación de métodos analíticos

Curso de Estadística para el LaboratorioClínico

Evaluación de métodos analíticosEvaluación de métodos analíticos - Calibración

- Límites de detección y de cuantificación

- Linealidad

- Selectividad

- Precisión

- Veracidad y exactitud

- Incertidumbre

- ContaminaciónRef Docs CLSI: EP5, EP6, EP9, EP10, EP17, EP28

IUPAC

SEQC

Conceptos previosConceptos previos

• Veracidad.- grado de concordancia entre el valor medio de una seriegrande de medidas y el valor del mensurando que se acepta comoreferencia. No puede tomar valores numéricos

• Sesgo (Bias).- Expresión cuantitativa de la veracidad: diferencia entreel resultado esperado para el test y el valor aceptado como verdadero.

En general, la desviación/diferencia se estima en medidas replicadasentre un método aceptado (definitivo, referencia, o diseñado paracomparación) y el método evaluado, y se expresa en las unidades de lamedida o en porcentaje.

Refleja el error total sistemático [ISO 3534: 3.13]


• Exactitud (Accuracy).- En esencia significa ausencia de error.

Concordancia entre el resultado de una prueba y el valor aceptadocomo verdadero.

Incluye componentes aleatorios de la medida y componentessistemáticos (sesgo) [ISO 3534: 3.11]

Estrictamente sólo se debe aplicar a resultados y no a métodosanalíticos, individuos o laboratorios.


• Precisión.- Grado de concordancia de diversas medidasindependientes entre sí, obtenidas en determinadas condiciones. Nopuede tomar valores numéricos.• Depende sólo de la distribución de los errores aleatorios y no tienerelación con el valor verdadero del valor especificado.

• Imprecisión.- Expresión cuantitativa de la precisión. Dispersión delos resultados obtenidos en determinadas condiciones

Conceptos previosConceptos previosCondiciones de precisión Intermedia – Se obtienen los resultados conel mismo método y sistema de medida pero en condicionesoperacionales distintas que pueden referirse a tiempo, calibración,operador y equipo.Especificar los elementos que cambian: “inter-ensayo”, “intra-dia”, “inter-día”, “intra-laboratorio”…

Condiciones de Repetibilidad – Condiciones en que se obtienenresultados independientes con el mismo método, en materiales idénticos,en el mismo laboratorio, por el mismo operador y con el mismoequipamiento durante un corto periodo de tiempo (ISO 3534-1);(precisión intra-ensayo)

Condiciones de Reproducibilidad – Se obtienen resultados del mismotest con el mismo método en diferentes laboratorios con diferentesoperadores y diferentes equipos (ISO 5725-1).

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ISO 5725 Discute las medidas de precisión intermedia y proporcionanotación acerca de las condiciones en que varían tiempo, calibración,operador y equipo.Estimadores de la imprecisión:

Repetibilidad Precisión estimada bajo condiciones de repetibilidad [ISO3534: 3.15]

Reproducibilidad Precisión estimada bajo condiciones dereproducibilidad. [ISO 3534: 3.20]

Precisión interensayo Precisión estimada cuando se obtienen losresultados en series analíticas diferentes, en el mismo laboratorio con elmismo método y el mismo material

Conceptos previosConceptos previos• Incertidumbre Estimación asociada a un resultado de un test quecaracteriza el rango de valores en lo que se considera que están losverdaderos valores. [ISO 3534: 3.25]

• Incertidumbre (de medida): Parámetro, asociado con el resultado de unamedida, que caracteriza la dispersión de los valores que podrían seratribuidos razonablemente al mensurando [GUM: 2.2.3]

La ilustración clásica de la exactitud y laprecisión en términos de una diana no secorresponde con la descripción actual. Laexactitud se refiere a la combinación deerrores sistemáticos y aleatorios, no sólo alos errores sistemáticos.

Conceptos previosConceptos previosLos conceptos básicos en la evaluación de la incertidumbre son lossiguientes:

• el conocimiento de toda magnitud que influya en el mensurando es, enprincipio, incompleto y puede expresarse como una función de densidadde probabilidad (FDP) para los valores atribuibles a la magnitudbasándose en ese conocimiento;

• el valor esperado de la FDP se considera la mejor estimación del valor dela magnitud;

• la desviación típica de la FDP se considera la incertidumbre típicaasociada a esa estimación;

• la FDP se basa en el conocimiento de una magnitud que puedeinferirse de- mediciones repetidas – evaluación de tipo A;- juicio científico basado en toda la información existente sobre laposible variabilidad de la magnitud – evaluación de tipo B.


Principales fuentes de incertidumbre de un método diagnósticocuantitativo:

• Incertidumbre asociada con el valor numérico asignado almensurando presente en el material calibrador usado en el método enevaluación.

Esta incertidumbre ha de ser estimada por el fabricante del calibrador,o por el laboratorio si se trata de un calibrador no comercial. Elmétodo para estimar la incertidumbre del valor del calibradordependerá de cómo se determinen sus valores (ej, gravimetría,método definitivo, etc), pero para la mayoría de los métodos serequieren los métodos A y B descritos en GUM.


• Incertidumbre asociada con el valor de un test debida a erroresaleatorios que ocurren normalmente cuando se procesa el test.

Esta componente de la incertidumbre se demuestra con la dispersión devalores observados cuando un mensurando se mide repetidamente enel mismo espécimen mediante un método adecuado. En el laboratorioclínico esta dispersión se asocia a la imprecisión, como estimacióncuantitativa básica de la confianza que se puede tener en un resultado.


A efectos prácticos, se recomienda emplear la imprecisión de los datosobtenidos mediante el control de calidad de la práctica diaria comoestimación cuantitativa de la incertidumbre de la medida.

Para los clínicos, la dispersión de los resultados de los tests en torno alvalor de decisión clínica es la principal imprecisión con efecto potencialque afecta a la interpretación y el manejo clínico.

Cuando se conoce la estimación de la incertidumbre del calibrador y laimprecisión analítica del método, la estimación de la incertidumbre totalde los resultados medidos puede calcularse sumando ambasestimaciones.

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¿Qué incluye la medida de la incertidumbre?

ISO 15189, 5.6.2: “Fuentes que contribuyen a la incertidumbre incluyenmuestreo, preparación de muestra, selección de una porción demuestra, calibradores, materiales de referencia, equipo usado,condiciones ambientales, condición de la muestra y cambios deoperador”.

La incertidumbre de la medida de un test es la suma de lasincertidumbres asociadas con las etapas de la técnica requeridas paraefectuar un test de acuerdo con el procedimiento operacional estándardel método.

Conceptos previosConceptos previosError (de medida)Es el resultado de una medida menos el verdadero valor delmensurandoDado que el verdadero valor no puede ser determinado, en lapráctica se emplea un valor verdadero convencional. [VIM: 3.10]

Resultado de una medida menos la media que resultaría de obtener unnúmero infinito de medidas del mismo mensurando llevadas a cabobajo condiciones de repetibilidad [VIM; 3.13]

Error aleatorio (de un resultado) Componente del error que, en elcurso de un número de tests de la misma característica varía de formaimpredecible.No es posible corregir el error aleatorio. [ISO 3534: 3.9]


Diferencia entre la media que resultaría de obtener un número infinito demedidas del mismo mensurando llevadas a cabo bajo condiciones derepetibilidad y el verdadero valor del mensurando [VIM; 3.14];

a) El error sistemático es igual al error total menos el aleatorio;b) Al igual que el verdadero valor, el error sistemático y sus causas nopueden conocerse completamente.

Error sistemático Componente del error que, en el curso de unnúmero de tests de la misma característica, permanece constante ovaría de manera predecible.Los errores sistemáticos y sus causas pueden ser conocidos odesconocidos. [ISO 3534: 3.10]

Evaluación de métodos analíticosEvaluación de métodos analíticosDetecciDeteccióón de valores aberrantesn de valores aberrantes

Dixon: sólo permite detectar un valor aberrante en cada paso. Distribución normal

1

1

xxxxQ

n

nn

−−

= −

0.1650.2160.2600.3100.3420.3710.4070.43030

0.1760.2300.2770.3290.3640.3950.4300.45525

0.1930.2510.3000.3560.3930.4260.4640.49120

0.2200.2840.3380.3980.4380.4730.5150.54415

0.2740.3490.4120.4820.5270.5680.6140.64710

0.2910.3700.4360.5080.5550.5960.6440.6759

0.3140.3980.4670.5420.5910.6330.6820.7168

0.3440.4330.5070.5870.6360.6810.7310.7637

0.3870.4840.5630.6460.6980.7440.7920.8226

0.4520.5590.6430.7290.7820.8240.8690.8955

0.5610.6790.7660.8470.8890.9210.9490.9644

0.7820.8860.9410.9760.9880.9940.9980.9993

α=0.2α=0.1α=0.05α=0.02α=0.01α=0.005α=0.002α=0.001N

0.1650.2160.2600.3100.3420.3710.4070.43030

0.1760.2300.2770.3290.3640.3950.4300.45525

0.1930.2510.3000.3560.3930.4260.4640.49120

0.2200.2840.3380.3980.4380.4730.5150.54415

0.2740.3490.4120.4820.5270.5680.6140.64710

0.2910.3700.4360.5080.5550.5960.6440.6759

0.3140.3980.4670.5420.5910.6330.6820.7168

0.3440.4330.5070.5870.6360.6810.7310.7637

0.3870.4840.5630.6460.6980.7440.7920.8226

0.4520.5590.6430.7290.7820.8240.8690.8955

0.5610.6790.7660.8470.8890.9210.9490.9644

0.7820.8860.9410.9760.9880.9940.9980.9993

α=0.2α=0.1α=0.05α=0.02α=0.01α=0.005α=0.002α=0.001N

Horn:

(1) Normalizar los datos originales (Box–Cox)

(2) Estimar Q1, Q3 y IQR para los datos transformados

(3) Definir las 2 bisagras de Tukey:

Q1 - 1.5 IQR y Q3 +1.5 IQR.

(4) Son posibles valores aberrantes los que queden fuera

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1

1 >−−

= −

xxxxr

n

nn

Reed

Evaluación de métodos analíticosEvaluación de métodos analíticosEstudio de la imprecisiEstudio de la imprecisióón e inexactitudn e inexactitud

Imprecisión intraensayo (Repetibilidad)Valor cuantitativo que indica la dispersión de una serie de medidasreplicadas de un analito realizadas enla misma serie analítica.Una serie analítica (run) es el conjunto de resultados obtenidos en elperiodo de tiempo en el que se consideran estables las características delmétodo

Imprecisión total (Reproducibilidad)Valor cuantitativo que indica el grado de dispersión de las medidasreplicadas de un analito en un periodo más largo de tiempo, de modo que seincluyen todas las principales causas conocidas de error de la medida.

Se mide como la suma de varias fuentes de error de la medida, incluida laimprecisión intraensayo

CLSI EP15

Evaluación de métodos analíticosEvaluación de métodos analíticosEstudio de la imprecisiEstudio de la imprecisióón e inexactitudn e inexactitud

Asumiendo un 5% de probabilidad estadistica de falso rechazo:(a) Si σintra < 2/3 σtotal, el experimento deberá realizarse durante 5d yconstar de 4 replicados por nivel y serie analíticaPROTOCOLO ADECUADO CUANDO LA VARIACION INTERDIAES UN COMPONENTE IMPORTANTE DE LA IMPRECISIONTOTAL(b) Si σintra > 2/3 σtotal, el experimento deberá realizarse durante 3d yconstar de 3 replicados por nivel y serie analíticaPROTOCOLO ADECUADO CUANDO LA VARIACION INTERDIANO ES UN COMPONENTE IMPORTANTE DE LA IMPRECISIONTOTAL.(c) Si relación entre σintra y σtotal es desconocida, debe realizarse elexperimento de 5d, con 4 replicados por nivel.

4

Evaluación de métodos analíticosEvaluación de métodos analíticosEstudio de la imprecisiEstudio de la imprecisióónn

Imprecisión total(Reproducibilidad)

1

)(1

2

−

−=∑=

D

xxB

D

dd

BSnnS ratotal +−

= int21

( )

)1(1 1

2

int −

−=∑∑= =

nD

xxS

D

d

n

iddi

ra

dra xCV ⋅=intσ

xCVtotal ⋅=σ

Imprecisión intraensayo(Repetibilidad)

D: nº díasN: nº replicados

Evaluación de métodos analíticosEvaluación de métodos analíticosEstudio de la imprecisiEstudio de la imprecisióónn

Valor teórico 0,06 0,62 1,13 2,820,08 0,66 1,23 2,53

Día 1 0,08 0,82 1,37 3,100,05 0,61 1,19 2,820,05 0,61 1,07 2,92

Día 2 0,09 0,48 1,26 3,350,05 0,50 1,18 2,730,09 0,64 1,30 3,29

Día 3 0,09 0,66 1,10 3,230,10 0,67 1,15 2,71

Imprecisión según EP-15Sintra 0,023 0,080 0,091 0,285σintra 0,015 0,124 0,246 0,585Stotal 0,021 0,106 0,100 0,291σTotal 0,015 0,124 0,246 0,585

Valor de Verificación INTRA C(gl=6)=16,24 0,025Valor de Verificación GLOBAL C(T=8)=19,48 0,024

Análisis imprecisión global

Resultados Globales

Análisis imprecisión intra

glCraintσ

)1( −= nDgl

Imprecisión intraensayo

CTtotalσ

( )( )

111

22

int4

2int2

−+

−

+−=

DBnS

Dn

nBSnTra

ra

Imprecisión global

σintra > 2/3 σtotal

Evaluación de métodos analíticosEvaluación de métodos analíticosEstudio de la imprecisiEstudio de la imprecisióón: APLICACIONESn: APLICACIONES

Imprecisión interdiaria– Selección de procedimientos de medida.– Establecimiento de intervalos de tolerancia de materialesde control interno.– Interpretación objetiva de la significación de un cambioentre dos valores consecutivos de una magnitud bioquímica.– Estimación de la incertidumbre.

Imprecisión intraserial– Estudio previo a la estimación de la imprecisión interdiaria.– Definición del valor óptimo alcanzable por la imprecisióninterdiaria para un determinado procedimiento de medida.

Comparación de resultados obtenidos en muestras de pacientes con elmétodo en estudio (xi) y con los de otro método (x’i)Importante: definir la desviación clínicamente tolerable entre ambosmétodos

n

bb

I

ii∑

== 1

• Recuperación.- Comparación del resultado obtenido al medir elconstituyente en estudio medido en materiales de referencia con losvalores esperados

Evaluación de métodos analíticosEvaluación de métodos analíticosEstudio de la inexactitudEstudio de la inexactitud

Cálculo del sesgo de cada muestra individual: bi=xi - x’i % bi=100 . (xi - x’i)/ x’i

1

)(1

2

−

−=∑=

n

bbS

I

ii

b

CLSI EP15

Evaluación de métodos analíticosEvaluación de métodos analíticosEstudio de la inexactitud

Cálculo de la diferencia de cada muestra individual: bi=xi - x’i % bi=100 . (xi - x’i)/ x’i

β+ntSb

-10

-5

0

5

10

0 100 200 300 400 500

Método de referencia

Bia

s

xi x'i bi bi-⟨ β⟩ (bi-⟨ β⟩ )2

76 77 -1 -3,5 12,25127 121 6 3,5 12,25256 262 -6 -8,5 72,25303 294 9 6,5 42,2529 25 4 1,5 2,25

345 348 -3 -5,5 30,2542 41 1 -1,5 2,25

154 154 0 -2,5 6,25398 388 10 7,5 56,2593 92 1 -1,5 2,25

240 239 1 -1,5 2,2572 69 3 0,5 0,25

312 308 4 1,5 2,2599 101 -2 -4,5 20,25

375 375 0 -2,5 6,25168 162 6 3,5 12,2559 54 5 2,5 6,25

183 185 -2 -4,5 20,25213 204 9 6,5 42,25436 431 5 2,5 6,25

50 3570 2,5 >2 mg/dL 4,33

500 t19=2,539 4,46

Evaluación de métodos analíticosEvaluación de métodos analíticosLinealidad: Linealidad: Ventajas del anVentajas del anáálisis de regresilisis de regresióón n polinpolinóómicamica

Mejor aprox que chequear la bondad del ajuste

Ambos tienen dos vertientes (lineal y no lineal), pero el métodopolinómico cuenta con un modelo espercífico y paramétrico para laalternativa no lineal, que facilita la identificación de condiciones de nolinealidad e incluye la repetibilidad en el estudio, de modo que:

• se estima la magnitud de la no linealidad a cada nivel

• se controla la falta de repetibilidad en el estudio de la no linealidad

• se aporta un modelo estadístico testable

• puede ser fácilmente programado en software disponible

SIEMPRE el Primer paso ha de ser la inspección visual: Representacióngráfica

CLSI EP6

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Evaluación de métodos analíticosEvaluación de métodos analíticosLinealidad: Linealidad: EvaluaciEvaluacióón n polinpolinóómicamica de la linealidad ( de la linealidad (KrollKroll))

¿recta o parábola?

140 150 160 170 180 190 200

• Se asume de antemano que el conjunto de datos no es lineal

• Método paramétrico: asume que los datos pueden representarse poruna función lineal o curva y que el error aleatorio sigue una normal

• Se requieren múltiples medidas de entre 5 y 9 concentracionesdiferentes obtenidas por dilución o por formulación. No es preciso quesean equidistantes

El análisis consta de dos partes:

-Chequear si un polinomio de grado ≥ 2 ajusta los datos mejor que unarecta

- Establecer si la diferencia entre el mejor ajuste no lineal y el lineal esinferior a la permitida para el método ¿recta o cúbica?

140 150 160 170 180 190 200

Evaluación de métodos analíticosEvaluación de métodos analíticosLinealidad: Linealidad: Muestras deseables (efecto matriz)Muestras deseables (efecto matriz)

- Pool de muestras de pacientes: alto y bajo

- Pool de muestras de pacientes diluido con diluyente recomendado

- Pool de muestras de pacientes suplementado con el analito a estudiar

- Controles comerciales, calibradores o materiales de estudio delinealidad

- Pool diluido con salino u otros diluyentes distintos del recomendado

- Material de control diluido con volumen diferente del estipulado

- Soluciones acuosas

225 - 75 - 7Confirmar la linealidad comercialConfirmar la linealidad comercial

2 - 32 - 37 - 97 - 9Validar un método propio /modificadoValidar un método propio /modificado

2 - 42 - 49 - 119 - 11Establecer rango linealEstablecer rango lineal

replicadosreplicadosnivelesnivelesObjetivoObjetivo

NNºº Muestras recomendado Muestras recomendado

Evaluación de métodos analíticosEvaluación de métodos analíticosLinealidad: Linealidad: ProcedimientoProcedimiento

Grados de libertad df = L • R - RdfL: nº de niveles de concentraciónR: nº de replicados de cada nivelRdf: nº de gl consumidos por el análisis de regresión (nº de coeficientes)

Si algún coeficiente es estadísticamente significativo, se estudia el grado dedesviación de la linealidad del modelo de menor error estándar de la regresión

)()( 10 iii xbbxpDL +−=

Si las DL observadas para cada nivel son menores que el error aleatorioestablecido, aunque se haya detectado no linealidad estadísticamentesignificativa, ésta no es importante porque el error está dentro de lo asumidopara el método (según el estudio de repetibilidad)

Evaluación de métodos analíticosEvaluación de métodos analíticosLLíímite de deteccimite de deteccióónn

LB: Límite de Blanco: resultado más alto que indica que no hay analitopresente

LD: Límite de Detección: menor cantidad de analito detectada con unaprobabilidad establecida

LQ: Límite de Cuantificación: menor cantidad de analito determinadacuantitativamente con una incertidumbre establecida

Error de Tipo I: asumir incorrectamente que una muestra contiene elanalito (prob: α)

Error Tipo II: asumir incorrectamente que no hay analito presente (prob: β)

Evaluación de métodos analíticosEvaluación de métodos analíticosLLíímite de deteccimite de deteccióón: aproximacin: aproximacióón n ““convencionalconvencional””

• Generar resultados replicados en blancosLD = Media + x . SDb

• ¿Añadir media o mediana de los replicados?• ¿Qué múltiplo X (2-10) elegir basados en el error α?

• Alternativa: concentración muy bajaLD = 0 + x . SDb


Otras Aproximaciones

• Modelos para errores Tipo 1 y Tipo 2CLSI EP17, ISO 11843Relación Señal vs. RuidoLímites de Confianza para la relación de varianzas

•Límite del rango lineal (regresión)

• “Sensibilidad” – ISO/VIM definición (pendiente de la recta decalibración)

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Introducción al procedimiento estadístico:• El límite de detección (LD) de un ensayo es una característica quehabitualmente se informa con la imprecisión y el sesgo.

• Frecuentemente, se estima sólo sobre la base de medidas repetidasdel blanco y se informa como la media más 2 DS de las medidas delblanco (ESTO NO ES CORRECTO).

• De acuerdo con los estándares ISO, el LD de unensayo debería estimarse teniendo en cuenta loserrores de tipo I y II.


Límite de Blanco (LB):Límite que sólo es excedido con una probabilidad del 5% por unamedida de un blanco.El resultado más alto que es probable obtener cuando el analitono está presente en la muestra.

LB = p95 de todas las medidas demuestras de blanco

Para una distribución Gaussiana delos valores del blanco,LB= µB+ 1.645 x σB,donde µB y σB son la media y DS delas medidas del blanco


LB no es la concentración de analito en una muestra, sino elumbral para el resultado medido, de modo que

un resultado ¡ LoB, es “no detectado”,un resultado > LoB, es “detectado”.

Otros términos para LB (CLSI):

• “valor crítico” (ISO)• “umbral para la detección de señal”


Límite de detección (LD): Menor cantidad real de analitoexistente en una muestra que puede ser detectada con unaprobabilidad establecida (habitualmente, 95%).La cantidad de analito de LB no es LD, sino que LB < LD.

Una muestra con unaconcentración verdaderaexactamente igual al LB tendrásólo un 50% de probabilidad deproporcionar un valor que seinterprete como la presencia deanalito.


Con una muestra que tenga como verdadera concentración elLD, sólo el 5% de las medidas se declararán erróneamentecomo no diferentes del blanco.


Límite de cuantificación (LQ): menor cantidad de analito presenteen una muestra que puede detectarse con fiabilidad y a la cual elerror total cumple los requerimientos del laboratorio para laexactitud.Dependiendo del objetivo del error definido, el LQ podría ser igualal LD o mucho mayor.No puede ser inferior al LD.

Ejemplo:Ensayo para cuantificación del RNA de la hepatitis C vírica (HCV)en suero o plasma

LB (α = 1%): 3100 copias / mLLD (ß = 5%): 5500 copias / mLLQ (requerimiento para exactitud: sesgo ≤10% y CV ≤20%: errortotal ≤ 50%: 9000 copias/mL

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Uso del término “Sensibilidad Analítica”

El límite de detección no debería confundirse con la “sensibilidad analítica”(en muchos laboratorios clínicos y aplicaciones diagnósticas, “sensibilidadanalítica” se emplea como sinónimo de “límite de detección”).

De acuerdo con ISO, la sensibilidad analítica es“la pendiente de la función de calibración”.La función de calibración relaciona la media de las concentracionesmedidas con las concentraciones reales; cuanto mayor sea la pendiente,más sensible es el ensayo para ligeros cambios en la cantidad de analito.

Por tanto el concepto es distinto al de límite de detección


Incluso si la pendiente de la función de calibración es pronunciada, lamenor concentración que puede detectarse con fiabilidad puede sergrande si hay una gran variación de la señal medida.Por otra parte, un método con moderada sensibilidad analítica (pendientemoderada de la función de calibración) y muy baja variación aleatoria dela señal puede tener un límite de detección bajo.


Informe de intervalos para los resultados Cuantitativos: el informe devalores cuantitativos depende de dónde están los resultados observadoscon relación a los límites analíticos a niveles bajos.

0 LB LD LQ

Resultado ≤ LBSustancia no detectada;concentración <LD

LB ≥ LQInforme de resultado(incertidumbre si se solicita)

LB < Resultado ≤ LQa) Analito detectado; concentración < LQb) informar resultado advirtiendo acercade la posible mayor incertidumbre

LB < Resultado ≤ LDAnalito detectado; no cuantificable;concentración <LQ


Relación entre LD para métodos cuantitativos y el Intervalo de 95%en torno al cutoff para métodos cualitativosEl límite de detección es también un importante criterio para testscualitativos en los que existe un continuo fondo de señal del instrumento,los resultados se informan como “Positivo” o “Negativo”.

Una definición útil para el punto de corte en métodos cualitativos esla concentración verdadera a la que medidas repetidas de un test enla misma muestra dan resultados positivos en el 50% de los casosynegativos el otro 50%. A concentraciones cercanas al valor de corte,algunos resultados serán positivos y algunos negativos. Lasconcentraciones por encima o por debajo del valor de corte a lascuales el 95% de los resultados son positivos o el 95% negativos,respectivamente, se denominan “intervalo del 95%” del valor de cortepara el método (NCCLS documento EP12-A).


Si el resultado “Negativo” de un test cualitativo significa “Ausencia desustancia” y uno “positivo“ significa “Presencia de Sustancia”,entonces el punto final superior del intervalo del 95% entorno alcutoff es el LD.


Fórmula General: LD = LB + 1.65 SDLD = LB + 1.65 SDS (alfa = beta = 5%)

LB = p95 de las medidas del blanco

SDS= Estimación de la SD conjunta de las medidas en muestras debaja concentración de analito

Para determinar LB y LD

Para determinar LB, se recomienda un mínimo de 60 medidas deuno o varios blancos

En el caso de α = 5% y N=60,LB = p95 = promedio de las medidas de orden 57 y 58

8


Para determinar el LD, la desviación estándar se obtiene a partir demedidas repetidas de muestras con muy baja concentración. Serecomienda un mínimo de 60 resultados obtenidos de varias (4-6)muestras de bajo nivel. La SDS se calcula conjuntamente si esaceptable hacer un pool. Una estimación del LD se obtieneSegún LD = LB+ cβSDS

El Factor cβ se deriva del percentil 100% -β de una distribución estandarGaussiana y el factor de corrección se aplica debido a que SDS es unestimador sesgado de la desviación estándar poblacional

f

c

411

645.1

−=β

donde f = Ns – k son los grados de libertad de SDS.

Para β= 5% y 60 resultados obtenidos de K=5 muestrasde concentración baja (f = 60 –K), 653.1

55411

645.1=

⋅−

=βc

Evaluación de métodos analíticosEvaluación de métodos analíticos

LLíímite de deteccimite de deteccióón y ln y líímite de cuantificacimite de cuantificacióónn

15 Valores Blanco más altos (U/L)(Comprobada N y Homogeneidad S2)

p95=0.0544

Muestras de Bajo nivel: 0.05 – 0.2 UI/L10 pacientes, una muestra de cada uno10 réplicas por muestraSDs=0.0299gl=10(10-1)=90

6494.1

90411

645.1

411

645.1=

⋅−

=−

=

f

cβ

9010100 =−=−= KNf S

LD = LB + Cβ σsLD=0.0544+1.6494x0.0299=0.104UI/L


Incertidumbre en el laboratorio clínico

1) Definir el mensurando• Principio analítico• compuesto para el que está diseñado el método de análisis (unidades)• limitaciones diagnósticas del método• otras sustancias con posible reacción cruzada que afecten a lainterpretación clínica


2) Estimar la incertidumbre de la medidaLa mayoría de los tests se interpretan frente a unos valores de referenciaadecuados al método

Se estima la incertidumbre mediante la imprecisión a largo plazo (6m)del control de calidad habitual, expresado con límites de confianza del95%, como ± 1.96 DS o ± 1.96 CV%.

Si los resultados se interpretan frente a un valor de decisión clínicaobtenido por otro método, la incertidumbre del resultado incluyecualquier error sistemático (sesgo).

Conviene conocer dicho sesgo a través de la trazabilidad del calibradoro por control de calidad externo


Evaluación de métodos analíticosEvaluación de métodos analíticos3) Cuantificar las incertidumbres: Ajuste para propósitos clínicosHay dos formas de determinar las incertidumbres individuales:a. Calculándolas por medios estadísticos a partir de medidas repetidas(Tipo A)b. Estimando valores de otras fuentes (Tipo B)Tipo A: Incertidumbres estándar calculadas a partir de series de nmedidasSe calcula el promedio de las n medidas independientes

SD experimental de una única medida

SD experimental de la media

)()( qsxIncert j =La DS se usa directamente comoincertidumbre estándar del correspondientecomponente xj medido n veces


3) Cuantificar las incertidumbres: Ajuste para propósitos clínicosUn objetivo analítico puede no ser clínica ni fisiológicamente relevanteEl objetivo de comparación debería ser relevante para la aplicaciónclínica del resultado del test.Se admite internacionalmente que se aproxime ese valor objetivo conbase en la variación biológica intra-individual del mensurando

Existen 3 niveles de objetivo analítico para laimprecisión basados en la variación biológicaintra-individualOptimo: CVA = 0.25 x CVIDeseable: CVA ¡ 0.50 x CVIMinima: CVA ¡ 0.75 x CVIPara fármacos, el componente de variación biológica

intra-individual puede, si es clínicamente útil, basarseen variables farmacocinéticas como la vida mediaplasmática del compuesto (t) y la pauta dedosificación (T):

Deseable: CVA ¡ 0.25 [ (2T/t – 1) / (2T/t + 1) ] x 100


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3) Cuantificar las incertidumbres: Ajuste para propósitos clínicos Si los resultados del test se interpretan en función de valores de decisiónclínica o de referencia determinados por diferente método, el sesgodebería contemplarse como una parte de la estimación de laincertidumbre de la medida y utilizar un objetivo analítico apropiado

Optimo: BA = 0.125 (CVI2 + CVG

2)1/2

Deseable: BA ¡ 0.250 (CVI2 + CVG

2)1/2

Minimo: BA ¡ 0.375 (CVI2 + CVG

2)1/2


BA = Sesgo, componente sistemático del errorCVI = Coeficiente de variación (intra-individual), derivado de la variaciónbiológica intra-individual del mensurando especificado (analito).CVG = CV de la variación biológica inter-individual


Para métodos donde tanto sesgo como imprecisióndeban cumplir criterios adecuados para laaplicación clínica, conviene combinar ambosparámetros como Error Total permisible (ETp),estableciendo nuevos niveles de tolerancia:

Optimo: ETp = 1.65 (0.25 CVI ) + 0.125 (CVI2 +

CVG2)1/2

Deseable: ETp ¡ 1.65 (0.50 CVI ) + 0.250 (CVI2 +

CVG2)1/2

Minimo: ETp ¡ 1.65 (0.75 CVI ) + 0.375 (CVI2 +

CVG2)1/2


Para estimar la incertidumbre de la medida de un resultadocalculado por suma o diferencia de medidas independientes(esto es, medidas cuya covarianza es nula).


Para estimar la incertidumbre de la medida de un resultadocalculado por producto o cociente de medidas independientes(esto es, medidas cuya covarianza es nula).

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