Tema 17.Control Calidad Analítica Interno.versión 5 (1)

PREPARACIÓN OPOSICIONES FACULTATIVO

ESPECIALISTA ANÁLISIS CLÍNICOS/BIOQUÍMICA CLÍNICA

CONTROL DE CALIDAD ANALÍTICA I

ANÁLISIS CLÍNICOS CANTABRIA TEMA Nº 17 VERSIÓN 5 Página 1 de 53

TEMA 17.CONTROL DE CALIDAD ANALÍTICA I. PROGRAMAS DE CONTROL DE CALIDAD INTERNO.

OBJETIVOS ANALÍTICOS Y CLÍNICOS. PROCEDIMIENTOS DE CONTROL DE CALIDAD INTERNO Y

DETECCIÓN DE ERRORES. EVALUACIÓN DE LA VARIABILIDAD INTERNA DE LOS MÉTODOS.

ESTABLECIMIENTOS DE LÍMITES ACEPTABLES Y LÍMITES DE ACCIÓN.

El término control de calidad se refiere a los procedimientos ideados para monitorizar los

funcionamientos individuales. El laboratorio tiene la responsabilidad de controlar todas las posibles causas

de error desde el momento de obtención de las muestras hasta que se emite el informe de los resultados.

Los errores analíticos constituyen el eje del sistema de control de calidad interno del laboratorio clínico.

Pueden ser errores aleatorios y sistemáticos. Los primeros generan imprecisión, es decir, incapacidad de

obtener el mismo resultado cuando se analizan muestras idénticas, y se expresan mediante el

coeficiente de variación. Los segundos producen inexactitud o desviación de los resultados con respecto al

valor verdadero y se expresan como porcentaje de desviación con respecto al valor teórico.

Los resultados que suministra el laboratorio deben tener una exactitud adecuada al fin que se persigue.

El objetivo suele ser la monitorización de pacientes y la comparación de resultado frente a los valores

de referencia poblacionales o límites de decisión. Una de las herramientas que permite tener garantía

de la exactitud de los mismos es el control de calidad interno (CCI)

El mismo se desarrolla de acuerdo al control estadístico de la calidad.

A lo largo de los años se han producido numerosas publicaciones y libros recomendando como

se debe llevar a término el CCI . Pese a todo, en encuestas realizadas sobre los laboratorios se

constata que las técnicas de CCI recomendadas no son seguidas en forma global, explicándose tal

comportamiento en función de la complejidad de las mismas y el coste asociado.

En España la falta de legislación al respecto es evidente. Si bien es cierto que la mayoría de los

decretos de apertura y funcionamiento establecen la necesidad de seguir un CCI mínimo no suelen

incluir unas especificaciones de la calidad mínimas (o requisitos metrológicos).

A nivel internacional, la teleconferencia, ―A How-Should-I Guide to Laboratory Quality Control―

organizada por la ASCP tuvo un fuerte impacto. Se definió como un problema grave que no hubiese

una guía oficial de buena práctica del laboratorio para:

• fijar los límites estadísticos del CCI

• monitorizar y evaluar al CCI.

• crear un CCI sostenible con buena relación con los recursos necesarios para su desarrollo.

La tercera edición del documento CLSI C24-A2:2006 proporcionó una guía para resolver esos

problemas y se ha convertido de facto en un estándar.

Este documento utilizando el esqueleto de la guía CLSI C24-A2:2006, explicará las

herramientas del CCI con fines formativos. Sólo se tratará los procedimientos que utilizan muestras de

control frente a otras alternativas (media de los normales, etc.). A lo largo del documento se encontrará

ejemplos, enmarcados en líneas de puntos suspensivos, que faciliten la comprensión de lo explicado.

En el enlace [A] consta un compendio de documento

1.1. Objetivos de control de la calidad

El laboratorio debe de fijar los elementos que delimitarán las exigencias de calidad para los resultados finales. Aunque el deseo de todo profesional sea la consecución de la perfección en la realización de su trabajo, la realidad del laboratorio y su entorno establecen unos límites que marcan los máximos alcanzables. El intento de aproximarse a dicha perfección puede ser imposible en muchos casos y sumamente costoso en la mayoría. Dado que es imposible controlar estadísticamente la calidad inalcanzable, y aunque los criterios de perfección deban de ser tenidos en cuenta en las diferentes decisiones, el laboratorio debe de establecer unos límites realistas que permitan obtener la calidad necesaria con un coste adecuado, y estos deberán de ser los objetivos a considerar en el laboratorio. El establecimiento de unos objetivos de calidad realistas y la aplicación estricta de los procesos de calidad seleccionados, proporcionarán unas especificaciones finales de los resultados emitidos que serán cuantificables y que serán muy próximos a los objetivos prefijados.





1.2. Cuantificación de los objetivos de control de la calidad

Para conocer si los resultados obtenidos para una magnitud concreta son correctos ó incorrectos, es necesaria la cuantificación de los objetivos de control de la calidad (QC). Esta cuantificación se realiza mediante la determinación del error máximo (EM) permitido en los resultados. Existen múltiples procedimientos combinables entre sí para poder determinar estos objetivos, es decir, para fijar cual será el máximo error que el laboratorio admitirá en sus resultados, dichos procedimientos se basan en el interés diagnóstico de la magnitud, en su importancia en el seguimiento clínico de una enfermedad, en las variabilidades biológicas ínter- intraindividual, etc. En algunos países existen legislaciones que imponen para el registro administrativo de los Laboratorios límites máximos de error por magnitud, estos límites deben de ser considerados como los objetivos mínimos a conseguir y pueden ser sumamente útiles para el establecimiento inicial de los objetivos de QC en la puesta en marcha de un sistema de QC estadístico. La ley federal americana utiliza la Clinical Laboratory Improvement Act (CLIA), que describe los límites de error máximo para las magnitudes más habituales, y que los expresa mediante un porcentaje del valor diana, un valor absoluto en unas unidades concretas o mediante un número de desviaciones estándar, dónde los porcentajes y las desviaciones típicas siempre están referidos a los resultados obtenidos mediante un QC externo. Una vez establecidos los objetivos de QC, el siguiente paso es la determinación de los errores totales existentes en el Laboratorio para cada una de las magnitudes y que se realizará mediante el cálculo

del error sistemático y error aleatorio para cada una de ellas.

1.3 TIPOS DE CONTROL DE LA CALIDAD (CCA)

Existen 3 tipos de control de calidad analítica:

1. Interno: es el más clásico de los tres y el primero que se implantó. Consiste en el procesamiento de diferentes materiales de control (―controles‖) de los que conocemos sus características (valor de una magnitud, presencia de determinados antígenos o anticuerpos, etc.). Actualmente, la mayoría son productos comerciales que se compran a proveedores específicos o de las mismas casas comerciales que proporcionan los sistemas de medida. La asignación de los valores de las magnitudes se realiza por diferentes vías, siendo la más recomendable la valoración por métodos de referencia o que emplean materiales trazables a patrones internacionales. El uso de calibradores con valor trazable mejora la veracidad de los resultados de CCI. Por ello, debemos exigir a los proveedores la trazabilidad de los materiales de referencia y la información sobre el método de asignación de valores a las diferentes magnitudes en los materiales de control. En situaciones puntuales, se pueden usar materiales del propio laboratorio. Por ejemplo, si queremos comprobar los reactivos de una tinción de Gram o las habilidades de un técnico especialista en laboratorio (TEL) podemos emplear cultivos puros de una bacteria que tenemos perfectamente identificada.

Los materiales de control se procesan en cada serie analítica y su utilidad principal es aceptar o rechazar series analíticas. Posteriormente veremos cómo se hace y con qué criterios.

2. Interno-externo: tiene la misma utilidad y aplicación que el anterior. La principal diferencia radica en que en este caso, la asignación del valor diana para calcular el error sistemático de una determinada magnitud, se establece con los resultados emitidos por los laboratorios usuarios del mismo material control y con idéntico método analítico. Este tipo de CCA está organizado por proveedores comerciales, que aportan el programa informático que facilita el seguimiento del control de la calidad, el cálculo de los indicadores analíticos (error aleatorio y error sistemático), registro de incidencias e incluso la selección de reglas operativas. Este tipo es cada vez mas utilizado en los laboratorios clínicos.

3. Externo: es totalmente diferente a los anteriores. En este caso los materiales control son ciegos. El número de muestras varía, en función del diseño del programa (p.e. entre 4 y 12 al año). Una vez procesadas se envían los resultados obtenidos al organizador del programa y J.V. García, B. Bonded Control de la calidad interno: Una práctica muy actual

éste realiza los cálculos estadísticos oportunos. Los organizadores suelen ser sociedades científicas, como es el caso de la SEQC con más de 30 años ofreciendo programas para todo tipo de determinaciones propias del laboratorio clínico. Su finalidad, además de la comparación entre laboratorios, es la cuantificación de la inexactitud de cada participante, la evaluación de la prestación utilizando criterios clínicos, el intercambio continuo de información entre participante y organizador, etc.

Este tipo de CCA sobrepasa el concepto de ―control‖ (cumplimiento de especificaciones), para entrar de lleno en el concepto de ―garantía‖ (asegurar la utilidad médica de la prestación del laboratorio).





1.4.CARACTERÍSTICAS DE LOS MATERIALES CONTROL Algunas de las características que los materiales empleados en el CCA son: • Estabilidad: deben mantener sus cualidades metrológicas intactas durante la vigencia de los mismos. • Homogeneidad: todo el volumen que constituye un lote de material control debe presentar las mismas características. • Conmutabilidad: los materiales control deben tener un comportamiento analítico similar al de los sueros de pacientes. Lo ideal es que fuera idéntico, pero eso, de momento, no es posible por los aditivos (conservantes, estabilizantes, etc) que se les añaden. • Diferentes niveles de concentración: los controles que usemos deben verificar el correcto funcionamiento de cada procedimiento de medida a lo largo de su rango de linealidad. Se recomienda que uno de los niveles ensayados presente valores próximos a los niveles de decisión clínica. Suelen emplearse 2 ó 3 niveles. • Presentación: liofilizados y líquidos. Son las 2 formas más habituales. Los materiales control que vienen líquidos, bien refrigerados o congelados, tienen la ventaja sobre los liofilizados de que no hay que reconstituirlos. Ello no sólo supone menos trabajo sino, sobre todo, eliminar una posible causa de error si la pipeta que empleamos no está correctamente calibrada.

En todo caso, el laboratorio debe extremar el cuidado de la conservación del material control y respetar rigurosamente su fecha de caducidad.

2. Definiciones

Acción preventiva: acción tomada para eliminar la causa de una no conformidad potencial u otra situación potencialmente indeseable (UNE-EN ISO 9000:2000).

Aseguramiento de la calidad: parte de la gestión de la calidad orientada a proporcionar confianza en que se cumplirán los requisitos de calidad (UNE-EN ISO 9000:2000).

Calidad: grado en el que un conjunto de características inherentes cumple con los requisitos (UNE-EN ISO 9000:2000).

Característica: rasgo diferenciador.

Requisito: necesidad o expectativa establecida, generalmente implícita u obligatoria. ―Generalmente implícita‖ significa que es habitual o una práctica común para la organización, sus clientes y otras partes interesadas que la necesidad o expectativa bajo consideración esté implícita.

Calidad: propiedad o conjunto de propiedades de una ―cosa‖ que permiten apreciarla como igual, mejor o peor que las restantes de su especie (Real Academia de la Lengua Española).

Calidad: conjunto de características de un producto, proceso o servicio que satisfacen las necesidades de

los clientes y en consecuencia hacen satisfactorio el producto: Por lo tanto la calidad consiste en no tener deficiencias (J.M. Juran).

Control de la calidad: parte de la gestión de la calidad orientada al cumplimiento de los requisitos de la calidad (UNE-EN ISO 9000:2000).

Control de la calidad: consiste en el desarrollo, diseño, producción y comercialización de productos y servicios con una eficacia del coste y una utilidad óptimos, con la compra satisfactoria de parte de los clientes. Para lograr estos fines, todos los departamentos de la empresa tiene que trabajar juntos. Desde esta óptica se le denomina ―control de la calidad total‖ (Ishikawa).

Control de la calidad: se define como un sistema de métodos para la provisión coste–eficaz de bienes o servicios cuya calidad es adecuada a los requisitos del comprador (Normas Industriales Japonesas).

Control estadístico de la calidad: es el conjunto de todos los procesos estadísticos que aseguran de forma objetiva la calidad necesaria de los resultados finales obtenidos en los procesos analíticos. El método estadístico utilizado es inductivo, ya que aplicamos a una población de datos, muestras reales y controles, las conclusiones obtenidas a partir de una muestra poblacional concreta que son los resultados de los materiales control, y aunque existen procesos estadísticos aplicables a magnitudes cualitativas ó semicualitativas, el procedimiento descrito es aplicable exclusivamente a magnitudes cuantitativas. Dado que el control de la calidad estadístico es un proceso puramente matemático, su establecimiento y seguimiento deben ser estrictos en su estudio y aplicación, ya que la introducción de elementos subjetivos implica la invalidez o el cambio del significado de los resultados numéricos utilizados y/ó obtenidos. En el contexto de los laboratorios clínicos, se define el control de la calidad como el conjunto de procedimientos acometidos por el personal del laboratorio para el control continuado del funcionamiento y de los resultados de las medidas, con objeto de decidir si los resultados son suficientemente fiables para ser suministrados al





clínico y a los pacientes. Es un proceso estadístico usado para monitorizar y evaluar el proceso analítico que produce resultados de pacientes. El proceso analítico requiere:

Análisis regulares de los productos de control de la calidad junto con muestras de pacientes

Comparación de los resultados de control de la calidad con los límites específicos

Control interno de la calidad: procedimiento que utiliza los resultados de un solo Laboratorio con el propósito de controlar la calidad (IFCC).

Control externo de la calidad: procedimiento que utiliza los resultados de varios Laboratorios que analizan una muestra, con el propósito de controlar la calidad (IFCC).

Curva de potencia: expresión gráfica del funcionamiento de una regla de control, representando en abscisas incrementos de error y en ordenadas probabilidad de rechazo. Si no existe más error que el inherente al método, la probabilidad de falso rechazo será el punto de intersección de la curva con el eje de ordenadas. Cuando existe un cierto incremento de este error, la curva representa las probabilidades de detectarlo.

Error inherente al método: imprecisión del método analítico, expresada como desviación estándar, ya que se asume que los datos de control presentan distribución gaussiana.

Error tolerable u objetivo de calidad: valor del error por encima del cual los resultados del laboratorio no satisfacen las necesidades clínicas. Se debe expresar en términos de error global (inveracidad más imprecisión), especificando a qué nivel de decisión médica se define. El nivel de decisión médica es la

concentración a la cual la interpretación clínica del resultado de la prueba resulta crítica (por ejemplo, el límite superior del intervalo de referencia).

Evaluación de la calidad: contraste sistemático y continuado de las actividades implicadas en el control de la calidad.

Gestión de la calidad: conjunto de elementos mutuamente relacionados o que interactúan para establecer

la política y los objetivos y para lograr dichos objetivos con el fin de dirigir y controlar una organización con respecto a la calidad (UNE-EN ISO 9000:2000).

Gestión de la calidad total: filosofía organizativa integral que conduce a la excelencia y que promueve la mejora continua en todas las áreas, involucrando a todo el personal y a todas las funciones de la empresa, con el objetivo final de satisfacer al cliente.

Inestabilidad del sistema analítico (f %): el porcentaje de series con resultados que alcanzan o superan el EM. La inestabilidad representa por tanto la frecuencia de "problemas" del sistema analítico utilizado. A mayor inestabilidad del sistema analítico, más estrictas deberán de ser las reglas estadísticas utilizadas.

Infraestructura de la calidad: conjunto de instalaciones, equipos y servicios necesarios para el funcionamiento de la organización (UNE-EN ISO 9000:2000).

Organización: conjunto de personas e instalaciones con una disposición de responsabilidades, autoridades y relaciones. Esta infraestructura está formada por diversas entidades y organismos autorizados para garantizar la calidad de los productos y servicios.

Límite de control: resultado de la muestra control a partir del cual se rechaza la serie analítica. Generalmente se expresa mediante un múltiplo de la desviación típica inherente al método. La regla

operativa se abrevia mediante la expresión

control.

AL , siendo A la abreviación de un estadístico y L el límite de





Procedimiento: manera especializada de realizar una actividad.

Proceso: conjunto de recursos y actividades relacionadas entre si que transforman elementos entrantes en elementos salientes.

Regla operativa (regla de control): criterio usado para juzgar si una observación de control indica que el método analítico funciona correctamente o no.

Serie analítica: conjunto de análisis realizados consecutivamente en el intervalo dentro del cual la inveracidad e imprecisión del sistema de medida se considera que son estables. Es específica de cada sistema analítico. En algunos sistemas incluye todos los resultados calculados y en otros la tarea diaria se subdivide en grupos (por ejemplo, según las características físicas del analizador), trabajando con varias series y una sola calibración. El National Committee for Clinical Laboratory Standards (NCCLS) puntualiza que el fabricante debería recomendarla, así como el usuario definirla. El mínimo de observaciones control por serie debería ser de uno por concentración. Es importante remarcar que los controles deben tener

concentraciones próximas a los valores de decisión clínica y que según el interés terapéutico, diagnóstico o de decisión, estos valores pueden ser varios para un mismo constituyente.

Sistema de la calidad: la organización, los procedimientos, los procesos y los recursos necesarios para implementar la gestión de la calidad.

Valor predictivo de una señal de rechazo: probabilidad de que una serie analítica actualmente tiene error cuando el test de control de la calidad rechaza la serie.

Valor predictivo de una señal de aceptación: probabilidad de que una serie analítica está actualmente sin error cuando el test de control de la calidad acepta la serie.

En las dos últimas décadas algunos conceptos metrológicos han sido modificados y redefinidos.

Antiguamente el concepto exactitud era paralelo al de precisión. Era común utilizar la ilustración de la Figura 1 como explicación de ambos términos. En la actualidad, el cuerpo normativo fundamentado en las normas ISO, consideran que el concepto exactitud es la suma de veracidad y precisión (Figura 2,

Si embargo, siguen habiendo divergencias entre las normas ISO frente a las guías del CLSI o frente a autores muy reconocidos como JO Westgard (8). En este documento se establece el vocabulario en función de la norma JCGM:2006 (9). En negrita aparecerán las palabras clave que tienen definición a lo largo del apartado 2. Para cada definición se incluirán comentarios en cursiva aclaratorios, extraídos de la propia norma , o de otras normas ISO (10) o comités reconocidos. Los comentarios aparecerán en cursiva. Con el fin de visualizar las relaciones existentes entre los conceptos más importantes se incluirán mapas conceptuales.





Exactitud y error.

exactitud de medida, proximidad entre un valor medido y un valor verdadero de un mensurando

• En la práctica, el valor convencional sustituye al valor verdadero.

• El término exactitud. cuando se aplica a un conjunto de resultados de medición, implica una combinación de componentes aleatorios y un error sistemático común o

componente de sesgo.

• Exactitud hace referencia a una combinación de veracidad y precisión.

• Exactitud es esencialmente la ausencia de error de medida

• Exactitud no debería usarse en contraste a precisión.

• En sentido estricto, la exactitud se aplica al valor medido y no a entidades mas generales como los métodos analíticos o laboratorios, y sólo debería ser utilizado como tal en la escritura formal.

error de medida: diferencia entre un valor medido de una magnitud y un valor de referencia

• error de resultado: Resultado de test o resultado de medición menos el valor

verdadero . error aleatorio de medida: componente del error de medida que, en mediciones repetidas,

varía de manera impredecible

• error aleatorio de resultado: Componente del error de resultado que, a lo largo de un número de resultados de test o de resultados de medición , para la misma característica o cantidad, varía de manera imprevisible.

error sistemático de medida: componente del error de medida que, en mediciones repetidas, permanece constante o varía de manera predecible

• error sistemático de resultado: Componente del error de resultado que, a lo largo de un número de resultados de test o de resultados de medición , para la misma característica o cantidad, permanece constante o varía de manera previsible.

• El valor de referencia para un error sistemático es un valor verdadero, un valor medido de un patrón cuya incertidumbre de medida es despreciable, o un valor convencional.

• El error sistemático y sus causas pueden ser conocidas o no. Para compensar un error sistemático conocido puede aplicarse una corrección.

• El error sistemático es igual a la diferencia entre el error de medida y el error aleatorio.

error máximo permitido: valor extremo del error de medida, con respecto a un valor de referencia conocido, permitido por especificaciones o reglamentaciones, para una medición,

instrumento o sistema de medida dado.

• En general, los términos ―errores máximos permitidos‖ o ―límites de error‖ se utilizan cuando existen dos valores extremos.

• No es conveniente utilizar el término «tolerancia» para designar el ―error máximo permitido‖.

Veracidad y sesgo

veracidad de medida . Proximidad entre la media de un número infinito de valores medidos repetidos y un valor de referencia

• veracidad: Proximidad del acuerdo entre la esperanza matemática de un resultado detest o un resultado de medición y un valor verdadero

• La veracidad de medida no es una magnitud y no puede expresarse numéricamente, aunque la norma ISO





5725 especifica formas de expresar dicha proximidad.

• La veracidad de medida está inversamente relacionada con el error sistemático, pero no está relacionada con el error aleatorio

• No debe utilizarse el término ―exactitud de medida‖ en lugar de ―veracidad de medida‖ y viceversa

sesgo de medida: valor estimado de un error sistemático.

• sesgo: Diferencia entre la esperanza matemática de un resultado de test o resultado de medición y un valor verdadero .

• El sesgo es el error sistemático total como oposición al error aleatorio. Puede haber uno o más componentes de error sistemático que contribuyan al sesgo. Una mayor diferencia sistemática respecto al valor verdadero se refleja como un valor del sesgo mayor.

• Veracidad es la ausencia de sesgo. El sesgo es un tipo de error sistemático

• Veracidad, a diferencia de la exactitud, es oponible a precisión.

• El sesgo y el error sistemático pueden considerarse dos términos equivalentes.

Ejp

Precisión

precisión de medida: proximidad entre las indicaciones o los valores medidos obtenidos en mediciones repetidas de un mismo objeto, o de objetos similares, bajo condiciones especificadas

• La precisión depende sólo de la distribución de los errores aleatorios y no está relacionada con el valor verdadero o con el valor especificado.

• La medida de la precisión generalmente se expresa en términos de imprecisión y se calcula como una desviación típica de los resultados de la medición. Una precisión baja se refleja en una mayor desviación típica.

• Las medidas cuantitativas de la precisión dependen de manera crítica de las condiciones estipuladas. Las condiciones de repetibilidad y las condiciones de reproducibilidad son conjuntos particulares de condiciones extremas estipuladas.

Debido a que la precisión depende de las condiciones en la que es calculada, es necesario especificar cuales son esas condiciones cuando se presenta una estimación de la precisión. Los siguientes términos son de uso común para describir las condiciones de medición: condición de repetibilidad de una medición: condición de medición, dentro de un conjunto de condiciones que incluye el mismo procedimiento de medida, los mismos operadores, el mismo sistema de medida, las mismas condiciones de operación y el mismo lugar, así como mediciones repetidas del mismo objeto o de un objeto similar en un periodo corto de tiempo

condición de reproducibilidad de una medición: condición de medición, dentro de un conjunto de condiciones que incluye diferentes lugares, operadores, sistemas de medida y mediciones repetidas de los mismos objetos u objetos similares

condición de precisión intermedia de una medición: condición de medición, dentro de un conjunto de condiciones que incluye el mismo procedimiento de medición, el mismo lugar y mediciones repetidas del mismo objeto u objetos similares durante un periodo amplio de tiempo, pero que puede incluir otras condiciones que involucren variaciones

• Las variaciones pueden comprender nuevas calibraciones, patrones, operadores y sistemas de medida.

• En la práctica, conviene que toda especificación relativa a las condiciones incluya las condiciones que involucren variaciones y las que no.





Incertidumbre

incertidumbre de medida: parámetro no negativo que caracteriza la dispersión de los valores atribuidos a un mensurando, a partir de la información que se utiliza.

• La incertidumbre de medida incluye componentes procedentes de efectos sistemáticos, tales como componentes asociadas a correcciones y a valores asignados a patrones, asi como la incertidumbre debida a la definición. Algunas veces no se corrigen los efectos sistemáticos estimados y en su lugar se tratan como componentes de incertidumbre.

• El parámetro puede ser, por ejemplo, una desviación típica, en cuyo caso se denomina incertidumbre típica de medida (o un múltiplo de ella), o una semiamplitud con una probabilidad de cobertura determinada

incertidumbre expandida de medida: producto de una incertidumbre típica combinada y un factor mayor que uno

• El factor depende del tipo de distribución de probabilidad de la magnitud de salida en un modelo de medición y de la probabilidad de cobertura elegida.

• El factor que interviene en esta definición es un factor de cobertura.

mensurando: magnitud que se desea medir.

magnitud: propiedad de un fenómeno, cuerpo o sustancia, que puede expresarse cuantitativamente mediante un número y una referencia





Otros términos de interés

coeficiente de variación muestral: Desviación típica muestral dividida por la media muestral.

desviación típica muestral; Raíz cuadrada no negativa de la varianza muestral

media (media muestral, media arimética): Suma de las variables aleatorias de una muestra aleatoria dividido por el número de elementos de la suma.

valor verdadero de una magnitud (valor verdadero): valor de una magnitud compatible con

la definición de la magnitud

valor convencional de una magnitud: valor asignado a una magnitud, mediante un acuerdo, para un determinado propósito

valor medido de una magnitud (valor medido): valor de una magnitud que representa un resultado de medida

valor de referencia de una magnitud: valor de una magnitud que sirve como base de comparación con valores de magnitudes de la misma naturaleza

• El valor de referencia puede ser un valor verdadero de un mensurando, en cuyo caso es desconocido, o un valor convencional, en cuyo caso es conocido

validación: verificación de que los requisitos especificados son adecuados para un uso previsto.

varianza muestral ; Suma de los cuadrados de las desviaciones de las variables aleatorias de una muestra aleatoria respecto a su media muestral dividido por el número de elementos de la suma menos 1.

verificación: aportación de evidencia objetiva de que un elemento satisface los requisitos

especificados





3. Planificación del control de calidad.

3.1 La calidad analítica y sus especificaciones: introducción

Para planificar un procedimiento de control estadístico de la calidad fiable deben seguirse una serie de pautas con varias etapas . Seleccionar la especificación de la calidad (requisito metrológico) para el procedimiento de medida de la magnitud biológica.

Definición de especificación de calidad y formas de expresión La especificación de la calidad es la piedra angular del laboratorio clínico. Es un valor cuantitativo en forma de requisito metrológico que el laboratorio debe cumplir para garantizar que sus prestaciones son las adecuadas para un objetivo dado. Se pueden presentar en tres formas: • Error máximo permitido. • Precisión máxima permitida. • Sesgo máximo permitido. Consenso de Estocolmo. A lo largo de los últimos 30 años diferentes autores han propuestos numerosos modelos para la definición y selección de valores de especificación de calidad. A partir de una conferencia desarrollada en 1999, en Estocolmo se acordó un sistema que integraba a todo los modelos previamente propuesto en forma de una pirámide jerárquica para la selección de especificaciones de calidad: 1. Evaluación del efecto de la prestación analítica sobre los resultados clínicos en situaciones clínicas especificas.





2. Evaluación del efecto de la prestación analítica sobre las decisiones clínicas generales: a) mediante los datos derivados de los componentes de variación biológica. b) mediante los datos derivados del análisis de las opiniones de los clínicos. 3. Recomendaciones publicadas por grupos profesionales: a) entidades expertas nacionales e internacionales. b) grupos expertos locales o individuales. 4. Objetivos de prestación establecidos por: a) entidades legislativas. b) organizadores de programas de evaluación externa de la calidad. 5. Objetivos de prestación basados en el estado del arte: a) Datos extraídos de programas de evaluación externa de la calidad o de ensayos de aptitud. b) Datos obtenidos de las publicaciones actuales sobre metodología. El sistema recomienda aplicar los criterios mas altos de esta jerarquía, antes que los de orden inferior, si ello es posible para el laboratorio y si es adecuado para la utilidad práctica de las determinaciones solicitadas. Los tres modelos más utilizados para la selección de especificaciones son: • Legislativas (nivel 4a). • Fundamentados en los componentes de variación biológica (nivel 2 a). • Fundamentados en el estado del arte (nivel 5). Legislación. Tanto Estados Unidos (EEUU) como Alemania (RFA) disponen de legislación sobre especificaciones de calidad. Son de obligado cumplimiento. La forma de comprobar que los laboratorios cumplen esos valores, son a través de los Ensayos de Aptitud. La forma de obtención de esas especificaciones de calidad en EEUU fue a través del consenso entre la Administración y los profesionales del laboratorio clínico (CAP, AACC entre otros). Para RFA, las especificaciones de la calidad son generadas por la Bundesärztekammer (Asociación Médica Alemana) a través de un grupo de expertos creado al efecto.. El grupo de expertos elige los valores de sesgo y precisión en función de sus conocimientos y experiencia de los Programas de Evaluación Externa de la Calidad y calculan el valor de error total con la formula II .

El laboratorio clínico debe asegurar que la información que produce satisface las necesidades médicas.

A lo largo de los años diferentes investigadores han propuesto modelos con criterios que permitiesen al laboratorio comprobar el grado de cumplimiento de sus prestaciones analíticas. En 1999 se reúne un amplio grupo de profesionales para estudiar y debatir la problemática de las especificaciones. Esta reunión se llamó Conferencia de Estocolmo sobre ―Estrategias para establecer especificaciones globales de la calidad en el laboratorio clínico‖, y su principal consecuencia fue acordar que debería aplicarse un modelo jerárquicamente ordenado para

establecer las especificaciones de calidad o. lo que es lo mismo, establecer los requisitos para la imprecisión (límites de error máximo admisibles) en el laboratorio clínico:

El efecto de la imprecisión sobre los resultados en situaciones clínicas específicas;

Variaciones biológicas intraindividuales;

Recomendaciones de los expertos;





Organizadores de programas de comparación interlaboratorio (de evaluación externa de la calidad);

Establecimiento del ―estado del arte‖ (datos extraídos del programa de la evaluación externa de la calidad o de ensayo de aptitud).

Debe señalarse que el documento de consenso recomienda utilizar los criterios más altos de la jerarquía si ello es adecuado para el laboratorio y para su utilidad en el trabajo diario.

Pero la jerarquía puede cambiar dependiendo del propósito clínico específico. De hecho, se ha aceptado por consenso que si la variabilidad analítica del laboratorio se mantiene por debajo de la variabilidad fisiológica de las muestras humanas, el informe producido satisfará requisitos médicos para el cribado (que es la identificación de un grupo de pacientes con riesgo de estar afectados por una determinada patología, con respecto a la población general) identificación del caso individual (discriminación del estado de salud de un paciente individual, en principio asintomático), diagnóstico (identificación de la patología concreta que afecta al paciente individual) y monitorización (seguimiento de la evolución del paciente individual). Para ello, el laboratorio debe cumplir las especificaciones de calidad derivadas de los componentes de variación biológica (VB) intra- e interindividual. Esta VB es la fluctuación natural alrededor del punto homeostático (o de equilibrio dinámico) del valor de una magnitud en un líquido biológico.

Las ventajas que presenta utilizar la VB para delimitar los requisitos de la calidad analítica son varias:

Objetividad: es un término cuantitativo obtenido directamente del mismo sistema biológico que se emplea para el análisis;

Homogeneidad: se han revisado un gran número de trabajos realizados sobre variabilidad biológica, y de ellos, tras aplicar una metodología de evaluación, se obtuvieron datos de VB intra- e interindivual de diversa magnitudes biológicas

1;

Universalidad: los datos de la VB son equivalentes en las diferentes poblaciones sanas estudiadas. No se han observado discrepancias debidas a la edad (exceptuando la infancia), sexo ( con excepción de algunas hormonas sexuales), raza, localización geográfica, hábitos de vida, etc.

En función de la cuantía de la VB y de las prestaciones de la tecnología empleada, se pueden aplicar tres niveles de exigencia en la prestación del laboratorio, denominadas mínimo, deseable y óptimo. Todos ellos

se expresan en porcentaje y se calculan con las fórmulas siguientes:

1 Se pueden consultar en la web de la SEQC.

La obtención de especificación de la calidad en función de la variabilidad biológica se fundamenta en los estudios de Fraser (, el cual utiliza las formulas matemáticas siguientes





Protocolo de control interno de la calidad analítica

• Especificar el error tolerable (ET) (p<0.05)

• Evaluar el procedimiento analítico

CV (estable)

• Cálcular el incremento de error crítico (IEc)

IEc = ET / 1,96 CV

• Seleccionar el procedimiento de control

tabla (1), programa (2)

(1) Westgard JO et al.Clin Lab Sci 1990;3:281-288

(2) Westgard JO et al. comp Methods & Prog in Biomed 1997;53:175-186





El mecanismo de obtención y selección consiste, en buscar el valor de CVbi y CVbg a través de la bibliografía, para determinar que valores del precisión, sesgo y error total máximo permitido serán validos como especificación de calidad en función de unos criterios (mínimo, deseables u optimo) y en función de la probabilidad deseada (α=0,05 o α=0,01). En la literatura se pueden encontrar un compendio de tablas en donde se hallan valores de especificación para cada magnitud biológica

Estado del arte. Las especificaciones de calidad fundamentadas en el estado del arte (state of art) se obtienen al extraer información (metrológica), del conjunto formado por un grupo de laboratorios que utilizan un mismo (o similar) producto de diagnostico in vitro. Esa extracción se puede realizar considerando el factor resultado o el factor laboratorio. En el caso del factor resultado, la clave es definir el número de resultados que representan el estado del arte y fijar la especificación de forma que ese numero de resultados este dentro de la misma. Por ejemplo en el Consenso Español se estima que el 90 % de resultados observados en los Programas de Evaluación Externa de la Calidad (PEEC) representan el estado del arte. Para el caso del Potasio el 90 % de los laboratorios tienen un error inferior al 7%. Entonces 7 % es la especificación de calidad en error total permitido para esa magnitud. En el caso del factor laboratorio, el mecanismo es identificar que % X de laboratorios son capaces de entregar un % Y de sus resultados dentro de un error total máximo determinado T, también utilizando los resultados de participación de los laboratorios en los PEEC. En función del valor X, e Y se obtiene un valor T de especificación en error total. Esto puede ser expresado a través de las gráficas del estado del arte





En el eje de ordenadas consta el % de laboratorios que son capaces de tener una parte de sus resultados (el 50 % o 75%) o la totalidad (100%) dentro de un error absoluto dado (eje abcisas) cuando participan en los PEEC. De la lectura de la gráfica de la glucosa (Figura 6) podemos conocer





Las gráficas permiten conocer a priori, el grado de dificultad que tienen especificaciones obtenidas por otros modelos (variabilidad biológica, legislativas, opiniones de clínicos, etc.). Requerimientos de CLIA para la calidad Los requerimientos en USA para la calidad analítica de los análisis clínicos se expresan como los criterios para verificar la capacidad de una prueba clínica (―proficiency testing criteria‖) y decidir si tiene un comportamiento aceptable. Estas especificaciones3 pueden ser aplicadas en los diagramas de control de Westgard como requerimientos de calidad analítica:

determinación comportamiento aceptable: control ±

Química de rutina Alanina aminotransferasa 20 %

Albúmina 10 %

Amilasa 30 %

Aspartato aminotransferasa (AST) 20 %

Bilirubina total mayor (0,4 mg/dL o ± 20 %)

Calcio total 1,0 mg/dL

Cloruro 5 %

Colesterol, total 10 %

Colesterol, HDL 30 %

Creatina cinasa 30 %

Creatina cinasa isoenzimas: MB elevado (presente o ausente) o creatinina 3 s

Creatinina mayor (0,3 mg/dL o ± 15 %)

Fosfatasa alcalina 30 %

Glucosa mayor (6 mg/dL o ± 10 %)

Hierro, total 20 %

Lactato deshidrogenasa (LDH) 20 %

LDH isoenzimas LDH1/LDH2 (+ o –) o 30 %

Magnesio 25 %

p02 en sangre 3 s

pCO2 en sangre mayor (5 mm Hg o ± 8 %)

pH 0.04

Potasio 0,5 mmol/L

Proteína total 10 %

Sodio 4 mmol/L

Triglicérido 25 %

Urea mayor (2 mg/dL o ± 9 %)

Urato 17 %

Toxicología Procainamida (y metabolito) 25 %

Quinidina 25 %

Teofilina 25 %

Tobramicina 25 %

Valproato 25 %

Hematología Diferenciación de leucocitos (% de diferentes tipos de células blancas)

3 s

Identificación de células 90 % o mayor consenso en identificación

Fibrinógeno 20 %





3 Publicadas en el Registro Federal de EEUU el 28/02/92; tomo 57 (40): páginas 7002/186.

determinación comportamiento aceptable: control ±

Hematocrito 6 %

Hemoglobina 7 %

Recuento de eritrocitos 6 %

Recuento de leucocitos 15 %

Recuento de plaquetas 25 %

Tiempo parcial de tromboplastina 15 %

Tiempo de protrombina 15 %

Endocrinología Cortisol 25 %

Gonadotropina coriónica humana 3 s o (positivo o negativo)

Triiodotironina 3 s

Triiodotironina, captación de 3 s por método

Tirotropina 3 s

Tiroxina mayor (20 % o 1,0 µg/dL)

Tiroxina libre 3 s

Inmunología general Alfa–1 antitripsina 3 s

Alfa–fetoproteína 3 s

Anticuerpos antinucleares 2 dilución o (pos. o neg.)

Anticuerpos contra el virus de la inmunodeficiencia humana

reacción o no reactiva

Antiestreptolisina O 2 dilución o (pos. o neg.)

Complemento C3 3 s

Complemento C4 3 s

Factor reumatoide 2 dilución o (pos. o neg.)

Hepatitis (HBsAg, anti-HBc, HBeAg) Reactiva (positivo) o no reactiva (negativo)

IgA 3 s

IgE 3 s

IgG 25 %

IgM 3 s

Mononucleosis infecciosa 2 dilución o (pos. o neg.)

Rubeola 2 dilución o (pos. o neg.)

Siempre que sea posible, lo recomendable es utilizar las especificaciones deseables, y en caso de que el laboratorio tenga dificultades para alcanzarlas, se utilizan las especificaciones mínimas. Las especificaciones óptimas son una opción libre para el laboratorio que quiera plantarse el nivel de calidad más alto.

Los datos derivados de la VB han sido ampliamente aceptables parta definir los límites de tolerancia

para la imprecisión, el ES (la inveracidad) y el ET (la inexactitud) de las determinaciones

analíticas, como indicadores de su calidad.

La aplicación de la VB para la obtención de estos indicadores sigue la siguiente estrategia:

1. Diseñar un protocolo de QC interno que optimice el número de controles analizados en cada serie analítica (conjunto de análisis realizados consecutivamente en el intervalo dentro del cual la inveracidad y la imprecisión del sistema de medida se considera que son estables), utilizar las reglas más adecuadas para detectar el número máximo de errores y rechace indebidamente el mínimo número de series analíticas. Para ello, el laboratorio debe definir previamente las especificaciones a alcanzar y calcular (conocer) la imprecisión y la inveracidad de cada magnitud biológica.

2. Evaluar las prestaciones del laboratorio, una vez implantado el protocolo de QC interno. La inspección de los resultados obtenidos para los controles internos permite conocer la imprecisión y el error sistemático, así como detectar las desviaciones de estos indicadores respecto a las especificaciones derivadas de la VB, los resultados generados cumplirán los requisitos de utilidad médica.





El QC en el laboratorio clínico es una integración de varios factores:

1. Obtención e identificación de la muestra.

2. Metodología empleada:

Instrumentación;

Reactivos;

Calibración.

3. Mantenimiento de instrumentos:

Recomendaciones del fabricante;

Mantenimiento preventivo.

4. QC en:

Material empleado;

Manejo de datos.

5. Capacitación y educación continua del personal que realiza las pruebas.





Modelos de error total. Hay varios modelos matemáticos que relacionan los términos sesgo y precisión con error total. Debe observase que en función del modelo que se aplique los resultados de Error Total obtenidos serían diferentes. Ambos modelos sirven para intentar explicar el Error Total que pueden llegar a tener los resultados de un laboratorio para una determinada magnitud. Debe entenderse que cuando se calcula el Error Total en función del sesgo y precisión para una muestra se obtendrá el valor que se espera encontrar del mismo, no el que el laboratorio en cuestión tiene. El modelo I es el más utilizado en nuestro sector.





ESPECIFICACIONES DE

LA CALIDAD

CREACIÓN DE LA CALIDAD ANALÍTICA

CONTROL DE LA CALIDAD ANALÍTICA

Figura 1. (Petersen, 1996)

FASE ANALÍTICA

CONTROL DE LA CALIDAD

FASE

PREANALÍTICA FASE

POSTANALÍTICA

Figura 2. Preservación de la calidad

La calidad se describe a menudo como un viaje. El cambio de organización implicado en la mayoría de los programas de la gestión de la calidad puede dar la ilusión de un viaje, pero representa a menudo solamente

un movimiento temporal sin destino bien definido. El esfuerzo describe a veces principalmente donde hemos estado y cómo llegamos al presente, más bien que avanzando a donde necesitamos estar en el futuro. El laboratorio se esfuerza en avanzar hacia destinos bien definidos de la necesidad de la calidad, con mapas para dirigirnos a esos destinos, y con una planificación cuidadosa para proporcionar un viaje sin obstáculos.

3.2 Seleccionar el material de control El material de control es un elemento imprescindible del Control de Calidad Interno. Esta pensado para ser utilizado como una muestra más junto a las muestras de los pacientes. Se deben tener en consideración los siguientes aspectos a la hora de seleccionar el material: • Homogeneidad. • Estabilidad. El material de control será utilizado a lo largo de un periodo de tiempo y por ello debe asegurarse que no hay deterioro del mismo. • Disponibilidad de suficiente material de control para abastecerle durante un periodo mínimo de 1 año (para evitar tener que realizar evaluaciones con nuevos lotes de material).





• La variabilidad entre-viales debe ser suficiente y mucho menor que la variabilidad esperada en el procedimiento de medida. Presentaciones del material de control. • Liofilizado. • Líquidos. • Congelados. Relación del material de control con los calibradores. Pese a que el material de control puede tener una composición similar al calibrador estos no son intercambiables. El material de control empleado por el laboratorio debe ser diferente al calibrador, para asegurar que la evaluación que realiza el procedimiento de control de calidad sea independiente del calibrador que ha sido utilizado para la puesta en marcha del procedimiento de medida.

Concentración o actividad de los analitos en el material de control. La concentración o actividad del material de control debe cubrir el rango de trabajo, en la medida que los productores de diagnóstico in vitro puedan suministrarlo. Difícilmente se puede comprobar la fiabilidad de los resultados si no hay constancia de cómo se comporta a todos los niveles. Preferiblemente se deben elegir con niveles cercanos a límites de decisión clínica, si ello fuese posible. En general es posible para la mayoría de las magnitudes con 2 niveles.

3.3. Concretar las características de funcionamiento del procedimiento de medida en situación de estabilidad Las dos características principales de funcionamiento del proceso analítico, necesarias para planificar un procedimiento de control de calidad, son el sesgo y la precisión. Estas deben ser halladas en periodos en los que el proceso analítico sea estable. Cuantificar el EA y ES Los materiales control deben procesarse en cada serie analítica. Por lo tanto, por cada unidad de tiempo que el laboratorio determine, habitualmente meses, tendremos n resultados por nivel de control de cada magnitud. Con estos resultados podremos aplicar las fórmulas correspondientes y calcular ambos indicadores. Si se dispone de algún programa comercial para el CCI, los calculará automáticamente. En cuanto a qué resultados se deben utilizar para su cálculo, no basta con que sean los primeros de la mañana, por ejemplo. Se deben utilizar todos los resultados, excepto aquellos que se hayan producido tras una mala manipulación de los materiales de control. Por ejemplo, deficiente reconstitución o intercambiar los niveles en las posiciones de procesamiento. Una vez calculados el EA y el ES, debemos verificar si cumplen las especificaciones preestablecidas. El EA se puede expresar como desviación estándar (s) o como coeficiente de variación (CV). La fórmula para calcular la desviación estándar muestral es:

y la fórmula para calcular el coeficiente de variación es: Para calcular el ES se aplica la fórmula siguiente: en donde x es el promedio de los datos de cada material control, por niveles, obtenidos mensualmente y VD es





el valor diana. Si nuestros indicadores superan dichas especificaciones, tendremos que revisar si se debe a problemas puntuales en el sistema analítico o si se mantiene en el tiempo. En el primer supuesto lo primero será solucionar el problema y, posteriormente, hacer un seguimiento para verificar que lo hemos corregido. Por el contrario, si los indicadores se mantienen en el tiempo por encima de las especificaciones, será necesario extremar las herramientas de control de calidad, como sugiere Westgard para las magnitudes con mal rendimiento analítico, o cambiar de procedimiento analítico. En última instancia habría que elegir otras especificaciones de escalón inferior en la jerarquía, menos estrictas, que podamos cumplir. Se recomienda disponer al menos de 6 datos (6 meses) de EA y ES. 3.3.1. Obtención del sesgo Para determinar el sesgo (o error sistemático) a partir de n medidas, debemos estimar el valor más probable de las n medidas (p.e. mediante la media) y compararlo con un valor verdadero ( o una aproximación mediante el valor convencional). Dependiendo del experimento, las n medidas se llevarán a cabo en condiciones de repetibilidad, reproducibilidad u otras condiciones En función de que uso se le quiera dar al sesgo y como ha sido calculado ese valor convencional, tendremos diferentes posibles sesgos. a) Sesgo obtenido con el uso de material de referencia certificado (CRM ó SRM) con probada conmutabilidad entre ese material, para la magnitud biológica elegida, frente a muestras de pacientes. Los ejemplos (e2) y (e5) muestran la forma del cálculo. El sesgo que se obtenga será la mejor estimación frente al valor verdadero del mensurando. b) Sesgo obtenidos de la participación del laboratorio en un Programa de Evaluación Externa de la Calidad (PEEC) o en un Ensayo de Aptitud (EA), para una determinada magnitud. El valor convencional se obtiene dentro del PEEC o EA como valor diana de un grupo de comparación congruente analíticamente. El sesgo debe ser calculado utilizando los resultados de evaluación en un periodo de tiempo en donde sabemos que el sistema ha sido estable.

Debe tenerse en cuenta que • si no se esta en un periodo de estabilidad los resultados obtenidos de sesgo no serán representativos • los materiales habitualmente utilizados en los PEEC o EA (como en otros materiales de control de calidad) suelen tener problemas de conmutabilidad (24,25). Cuanto mas no conmutables sean, es decir, cuanto más diferentemente se comporte el material de control frente a la muestra de los pacientes, más débil será la estimación del sesgo. • El sesgo que se obtiene es frente a un valor convencional obtenido por grupo que ha servido de comparación. En función del PEEC, la magnitud tratada y el numero de datos con el que cuente el





Organizador, el grupo puede ser el equipo con el mismo calibrador, el equipo sólo, el método, agrupación de métodos y todos los equipos. Ese valor convencional no tiene que ser necesariamente el valor verdadero del mesurando. Al haber diferencias entre esos valores convencionales también habrá diferencias entre los sesgos que se pudiesen obtener. c) sesgo obtenido al comparar los resultados de los pacientes por el método del laboratorio frente a otro método de rutina. Este método requiere comparaciones múltiples a lo largo del tiempo. Como resultado final el sesgo obtenido esta referido de un método frente a otro. La forma de cálculo recomendada es una guia del CLSI . d) sesgo obtenido al comparar los resultados de los pacientes por el método del laboratorio frente a un método de referencia. Este método también requiere comparaciones múltiples a lo largo del tiempo. El sesgo obtenido será el obtenido por el método del laboratorio frente a unmétodo de referencia. Se recomienda el uso de la guia del CLSI antes citada. Algunas de las cuatro propuestas descritas de obtención del sesgo pueden llegar a ser impracticables por el coste económico que conllevan, aunque el sesgo obtenido a través de la participación del laboratorio en un Programa de Evaluación Externa de la Calidad es fácil de seguir a un coste razonable. En el caso de que el laboratorio no pueda conocer cual es el sesgo de su método debido a la complejidad o coste de las propuestas a), b) c) o d) anteriormente descritas puede lanzar lahipótesis de que su sesgo es cero siempre y cuando:

1. Disponga de información bien establecida y contrastada conforme es razonable tal suposición (estudios intercentros con el mismo método y equipo, información del productor, etc.) 2. Haya realizado una estimación de los valores de sesgo en situación de estabilidad (línea base). Para ello, puede utilizar un material de control de calidad interno, proveniente de un productor de diagnóstico in vitro. Se recomienda el uso de al menos 20 muestras control . Para cada serie se debe reconstituir nuevo material (del mismo nivel) si se tarta con liofilizados. En este tipo de estimación, es clave conocer como el fabricante ha asignado el valor convencional del material de control y cual es la conmutabilidad del producto. El valor de sesgo que se obtendrá será el del método frente al grupo, que el fabricante haya definido como referencia y para el que ha asignado el valor convencional. 3. Haya intentado eliminar o corregir el sesgo en situación de estabilidad, mediante acciones correctivas o la aplicación de funciones correctoras . La hipótesis (sesgo cero) deberá ser periódicamente contrastada, enfrentando los valores obtenidos en su estrategia de control de calidad a lo largo del tiempo frente a la línea base obtenida en situación de estabilidad..





En el caso del ejemplo (e11), una vez que el laboratorio hubiese intentado eliminar o corregir su sesgo podría lanzar la hipótesis de sesgo cero y definir la estrategia de control de calidad en función de que su sesgo es cero. Si los valores de sesgo estimados, fuesen muy elevados no tendría sentido lanzar esa hipótesis. 3.3.2. Obtención de la precisión. La precisión es una variable cuantitativa que es estimada mediante medidas repetidas sobre una material de control que sea estable, cuando el procedimiento de medición está funcionando en condiciones estables. La estimación inicial de la precisión, en condiciones intermedias, se realiza mediante al menos 20 mediciones diferentes de material de control, para cada nivel de control, una por día. En el caso de utilizar material de control liofilizado se debe utilizar 20 frascos de reconstitución por cada nivel, es decir un frasco por nivel y por día. El documento del CLSI EP5 utiliza un protocolo para la estimación de la precisión empleando análisis por duplicado de las muestras dos veces al día, por cada nivel, al menos durante 20 días. Obsérvese que la precisión estimada sería en condiciones intermedias y que no incluye otros factores que influyen, que también afectarían a la variabilidad en un período de tiempo más largo, tales como calibración, cambios de reactivo y calibrador, mantenimiento de instrumentos, y variables ambientales. Se recomienda que también se estime la precisión en condiciones de reproducibilidad utilizando datos obtenidos a más largo plazo para disponer de una mayor cobertura de las fuentes previstas de variación. 3.3.2.1. Comparación sencilla de precisiones. Suele ser necesario comparar los valores de precisión, obtenidas en unas condiciones determinadas, en las siguientes circunstancias a) Un mismo material de control entre dos periodos de tiempo diferentes. b) Dos niveles diferentes de material de control. c) La precisión obtenida en una material de control frente a la especificación de calidad elegida en forma precisión máxima permitida. Para tal fin se puede realizar una sencilla comparación nominal de los valores, aunque es mejor





y aconsejable realizar una comparación estadística. Para el caso a), si se desea comparar los valores obtenidos de dos precisiones en forma de desviación típica, se puede utilizar la razón (DT2/gl2)2/(DT1 /gl1)2 siendo DT2 la desviación típica mayor de las dos muestras (DT2 >DT1) y gl2 y gl1 los grados de libertad de las muestras utilizadas para el calculo de DT2 y DT1, respectivamente (gl= número de resultados de la muestra - 1). Esta razón sigue la distribución F de Fischer y por ello se puede comparar el valor de esa razón frente al valor límite esperado F(α; gl2; gl1), siendo α el nivel de significación. Estos valores de F pueden ser encontrados en tablas ([A]) Para el caso b) y c) las comparaciones de precisión deben realizarse utilizando el Coeficiente de Variación. En este caso el valor de CV sustituye a DT de forma que la razón que debe ser calculada es (CV2/gl2)2/(CV1 /gl1)2 para su comparación posterior con la F(α; gl2; gl1) oportuna.

3.4. Identificar estrategias candidatas para el control de calidad Una estrategia de control de calidad (o procedimiento de control de calidad) se caracteriza por • Que material de control se empleará. • Cuantas muestras de control serán analizadas en cada serie analítica. • Donde se situarán esas muestras de control, dentro de la serie analítica. • Que reglas estadísticas de control de calidad serán empleadas. La elección de la estrategia dependerá de la especificación de calidad que se desea obtener, así como el grado de inestabilidad esperado del procedimiento de medida utilizado (tipo, frecuencia y magnitud de los errores). La concreción de las características indicadas dará lugar a posibles estrategias diferenciadas. 3.4.1. Serie analítica Es un intervalo (de tiempo o de numero de mediciones) en las cuales la veracidad y precisión del proceso de medida se espera que sea estable. 3.4.2. Longitud de la serie analítica. La longitud de la serie analítica debe estar adecuada al sistema analítico y método analítico que se utilizará. Debe estar definido como un intervalo en el cual el riesgo de que se produzca un evento que tenga impacto sobre la precisión o veracidad pueda ser tolerable para las características operativas del sistema analítico El productor de diagnostico in vitro puede recomendar una longitud máxima para el sistema analítico en función de la estabilidad del procedimiento de medida que el mismo ha observado, sin embargo las condiciones en las que el productor ha hecho el ensayo no tienen porque ser necesariamente las mismas que tiene el laboratorio. El laboratorio debe fijar su longitud (en tiempo o en número de mediciones) adecuada a sus propias características:





• estructura del laboratorio, • flujos de trabajo, • grado de estabilidad del sistema analítico en la sede del laboratorio, • numero de muestras de pacientes que deben ser habitualmente analizadas, • costo del re-análisis en caso de un fallo del control de calidad, • impacto clínico de no detectar un error existente hasta el momento en que las muestras de control de calidad interno sean analizadas. • estabilidad de las magnitudes en las muestras de pacientes 3.4.3. Gráficos de control de calidad. Un gráfico de control es un dibujo para determinar si el modelo de probabilidad (variabilidad) es estable o cambia a lo largo del tiempo. El modelo de probabilidad que se obtiene al realizar análisis repetidos de muestras control, presenta una distribución llamada normal o guassiana (Figura 7).

Este modelo explica hacia donde los resultados tienden a agruparse (media) por efecto del error sistemático o sesgo. La desviación típica esta en función de cómo varían los resultados por efecto del error aleatorio. Esta distribución esta caracterizada porque el porcentaje de resultados que se espera encontrar entre ciertos límites puede ser predicho. Por ejemplo se espera que los resultados de control que se ajusten a la distribución gaussiana tengan al 68,2 % de los mismos entre mas/menos la media y una desviación típica; el 95,5 % entre la media y mas/menos dos desviaciones típicas y el 99,7 % entre las media y mas/menos tres desviaciones típicas. Los resultados de control pueden ser representados gráficamente a lo largo del tiempo (de las series) para dar lugar al gráfico de control:





El gráfico (Figura 8) tiene una línea central que representa el valor medio de la magnitud analizada en la muestra de control en situación de estabilidad del procedimiento de medida. Hay también otras dos líneas horizontales, llamadas Límite Superior de Control (LSC) y Límite Inferior de Control (LIC). Las líneas están situadas en función de: LSC = Media + k DT (III) Línea central = Media (IV) LIC = Media - k DT (V) donde k es la distancia entre los límites de control y la línea central, expresada en desviaciones típicas. Un valor que se ubique entre los límites de control nos informa que el procedimiento de medida representado por el resultado de muestra de control no ha sufrido un cambio, con respecto a la situación de estabilidad en el que el sesgo y la precisión fueron calculados. Este tipo de gráficos de control se denominan diagramas de Shewhart. En el laboratorio clínico también son utilizados una ligera modificación de estos diagramas (Figura 9) en los que, en el eje de las ordenadas se sitúan otros límites de control que también están en función de k (III y V), y sirven para aplicar visualmente las reglas estadísticas de control de calidad.





Los gráficos de control de calidad deben tener calculados los límites en función de los resultados obtenidos por el propio laboratorio. No es correcto importar los limites de control sugeridos por el productor de diagnostico in vitro pues las características que definan el estado de estabilidad son propias y no tienen porque ser las de otros laboratorios.

Tendencia o Deriva

Los resultados a pesar de estar dentro del rango aceptable, se van alejando del valor objetivo por lo que el instrumento muestra que en cualquier momento dará resultados incorrectos y será necesario tomar medidas para corregir esto.





Desplazamiento

Pese a que los valores obtenidos se encuentran en el rango aceptable hay algo anormal, los datos se encuentran entre el valor objetivo y el límite superior o inferior. Puede ocurrir con el cambio de los calibradores, reactivos y electrodos.





3.4.4. Reglas estadísticas de control de calidad. Una regla estadística de control de calidad es un criterio que permite juzgar sin una serie analítica esta dentro o fuera de control. Está compuesta por el número de resultados de control implicados para la ejecución de la regla y los límites de control al utilizar. La definición de la regla estadística de control de calidad está fundamentada en localizar una situación que a nivel estadístico sea poco probable de encontrarse en situación de estabilidad. Una vez localizada esa situación se asume que cuando vuelva ha ocurrir, es debido a la presencia de un error (sistemático o aleatorio) que rompe la estabilidad del sistema. Por ejemplo una situación poco probable sería que un resultado se sitúe fuera de los limites de la media mas/menos dos desviaciones típicas, pues esto, en situación de estabilidad se produce sólo en el 4,5 % de los casos. Cuando en la práctica diaria se aplicase esa regla de control (denominada 12s ) y apareciese un resultado que la viola podría ser debido a: - Presencia de un error sistemático o aleatorio añadido que ha producido que la distribución guassiana se desplace, se achate ó ambas cosas a la vez. - Presencia del error inherente a la estabilidad. La regla de control asume que la primera razón es la valida y por ello concluríamos que esa muestra de control, que representa a una serie de muestras, está fuera de control. La forma habitual de expresión de las reglas control es NL o N:L siendo N el número de resultado de control implicados para la ejecución de la regla y L limites de control a utilizar Las reglas de control habituales están pensadas para que no sea necesario ningún cálculo previo a la hora de ser aplicada. Con esas reglas se suelen revisar los resultados obtenidos para el material de control dentro de las series o a lo largo de las series. Las principales reglas son: 12s .Regla violada cuando un resultado de control es superior al límite fijado por la media mas dos desviaciones típicas o es inferior a la media menos dos desviaciones típicas (Figura 10). 13s .Regla violada cuando un resultado de control es superior al límite fijado por la media mas tres desviaciones típicas o es inferior a la media menos dos desviaciones típicas (Figura 11). 22s .Regla violada cuando dos resultado de control consecutivos son superiores al límite fijado por la media mas dos desviaciones típicas o son inferiores ambos a la media menos dos desviaciones típicas (Figura 12). R4s .Regla violada cuando entre dos resultados de control consecutivos uno es superior al límitefijado por la media mas dos desviaciones típicas y el otro es inferior a la media menos dos desviaciones típicas (Figura 13). 41s .Regla violada cuando cuatro resultados de control consecutivos son superiores al límite fijado por la





media mas una desviación típica o todos son inferiores a la media menos una desviaciones típica (Figura 14). 10X .Regla violada cuando diez resultados de control consecutivos son superiores al límite fijado por la media mas una desviación típicas o todos son inferiores a la media menos una desviaciones típicas (Figura 15). 2de32s .Regla violada cuando dos resultado de control de tres consecutivos son superiores al límite fijado por la media mas dos desviaciones típicas o dos de tres son inferiores a la media menos dos desviaciones típicas (Figura 16). 7T .Regla violada cuando siete resultados de control consecutivos presentan valores progresivamente crecientes o progresivamente decrecientes (Figura 17). También se pueden utilizar reglas derivadas de las anteriores como 12,5 s ; 13,5s ; 31s ;6X ; 8X ; 9X ; 12X … Existen otras reglas estadísticas de control que utilizan la historia de los resultados de control obtenidos, para realizar una serie de cálculos estadísticos que den un índice que se comparará frente a unos límites. • MMPE . Media móvil ponderada exponencialmente (en ingles EWMA) (28). La regla de control tienen en cuenta los resultados precedentes a la muestra control que esta siendo procesada pero dándole mas peso a los resultados mas recientes y menos a los más lejados en el tiempo. • CUSUM. Suma las desviaciones acumuladas de cada resultado respecto al valor convencional asignado al material de control. (29) • X0,05 ; X0,01. Reglas que miden el valor medio acumulado a lo largo de los series. (30) • R0,05. R0,01 . Reglas que miden el rango (Valor superior – Valor inferior de un grupo de resultados). (30) Estas reglas son ahora aplicables fácilmente con el uso de los ordenadores.

A través de estudios de simulación se ha demostrado que algunas reglas son más sensibles que otras a la presencia del error sistemático o del aleatorio

Teóricamente seria posible en función de la regla de control violada tener un aviso del tipo de error que

posiblemente se está produciendo.





3.4.5. Formas de aplicación





Formas de aplicación Las reglas de control pueden ser aplicadas en función de una serie de estrategias predefinidas: a) Levey-Jennings. 12s y 13s . Se considera que cuando se viola la regla 12s se está en situación de alerta pero que no conlleva un rechazo de la serie, mientras que si se viola la regla 13s la serie debe ser rechazada b) Multireglas de Westgard. 12s y 13s / 22s / R4s / 41s / 10X . La regla 12s inicia el procedimiento, si ella es violada entonces debe aplicarse el resto, y si alguna de ellas es violada, la serie debe ser rechazada (Figura 18 ) c)

En la actualidad existen diferentes alternativas para la selección de reglas de decisión: • Programas específicos: — Westgard Advisor® que se puede adquirir directamente o a través del programa interno-externo Unity® de Biorad. — QCNet® de Vitro. Es la forma más rápida y cómoda. Además la utilización de estos programas comerciales añade otras ventajas como el cálculo de los indicadores analíticos y su seguimiento o el registro de incidencias





3.5 Predecir el rendimiento de las estrategias candidatas para el control de calidad El rendimiento de las diferentes estrategias aplicables para el control de calidad pueden ser conocidas gracias a cálculos de probabilidades o a estudios de simulación (3. Estos estudios asumen que la distribución de errores es guassiana. El indicador más directo del rendimiento de una estrategia de control de calidad, es el número esperado de resultados de análisis efectuados de forma inaceptable, sobre muestras de pacientes, que han sido obtenidos en condiciones fuera de control. Este indicador dependerá de: • Del tipo y magnitud de error que se produzca. • Del tamaño del error. • De las reglas de control que se empleen en la estrategia. • Del numero de muestras control empleadas en cada serie. Las reglas de control pueden ser clasificadas en función de dos variables • Probabilidad de detectar errores (Pde). Es la probabilidad de que una regla de control detecte un error (sistemático o aleatorio) añadido al error inherente al método, cuando este error se presente. • Probabilidad de falsos rechazos (Pfr). Es la probabilidad de que una regla de control informe que se ha detectado un error cuando realmente no ha existido. Lo ideal sería que las reglas de control tuviesen un valor de Pde del 100% y una Pfr del 0 %. Esto significaría que cada vez que en proceso de medida se produjese la presencia de un error este sería detectado siempre (Pde 100 %) y sin equivocaciones por parte del procedimiento de control (Pfr 0 %). Se ha realizado estudios (31) que presentan los valores de Pde y Pfr en función de: • la regla de control (o multiregla) • tipo de error (sistemático o aleatorio) que se presente • tamaño de error que se produzca. Se considera que la selección de reglas de control es razonable cuando la Pde es como mínimo el 90 % y la Pfr es como máximo 5 %. La unidad que se utiliza para representar el tamaño de error es la desviación típica del proceso de medida en estabilidad. Sea la media asignada M y la desviación típica DT, decimos que el incremento de error sistemático (ΔES) es 1 cuando el error sistemático ha producido un cambio de media de M a M + 1 DT, si ΔES=2 entonces la media M se hubiese desplazado M + 2 DT y así sucesivamente. Para el caso del error aleatorio, decimos que el incremento de error aleatorio (ΔEA) es 2 cuando el error aleatorio ha producido un cambio en la DT de forma que la DT ha pasado de ser DT a 2*DT, sería ΔEA=3 en el caso de que le DT pasase a ser 3*DT.





Mediante las gráficas de potencia de las reglas de control es posible analizar como se comportarán las mismas frente a posibles situaciones de error. La gráfica tiene en el eje de las X el tamaño de error y en las Y la probabilidad de rechazo. La Figura 21 presenta la grafica de potencia para la regla 12s (adaptada de cuando es estudiado el efecto del error sistemático. En la misma constan cuatro curvas en función del número de muestras control (N=1 a N=4) se situan en la serie y que servirán para ver si es violada la regla. Puede observarse que : • conforme se incrementa el numero de muestras control se incrementa la probabilidad de rechazo • al incrementase el tamaño del error se incrementa la probabilidad de rechazo. Lo mismo es mostrado en la Figura 22 cuando para la regla 12s (adaptada de ), se estudia el efecto del error aleatorio. Debe señalarse que la intersección de las curvas con el eje de la Y muestra la probabilidad de rechazo en la situación de estabilidad, y sería por lo tanto el valor de la probabilidad de falso rechazo. En cualquier otra situación la curva nos informaría de la probabilidad de detección de errores. En el caso de esta regla 12s, la Pfr para 1, 2, 3 y 4 muestras de control es respectivamente 5, 9, 15 y 18 %. Esto implica que la regla 12s esta muy afectada por la Pfr y debería ser utilizada con cautela en el caso de utilizar 2 o mas muestras de control, pues se alejaría de la recomendación de elegir reglas de control con un máximo de Pfr del 5%. Para cada regla de control se puede encontrar este tipo de gráficas de potencia. Las que demuestran ser mas efectivas son las multireglas. Tanto porque incrementan la Pde como porque disminuyen drásticamente la Pfr (Figura 23 y 24). Sin embargo suelen son complicadas de utilizar si se utilizan de forma manual.





3.6.Seleccionar una estrategia de control de calidad cuyo rendimiento previsto cumpla o mejore los objetivos de especificación de la calidad Para poder hacer una selección de la estrategia para el control de calidad es necesario conocer cual es el error que queremos poder detectar. Este error llamado crítico, estará en función de: • El sesgo y la precisión del procedimiento de medida en situación de estabilidad. • La especificación de calidad que se haya elegido en forma de error total. Se puede demostrar que desde el modelo lineal simple (I) que explica el error total, se desprende que:

Siendo, ΔESc: incremento de error sistemático crítico, ΔEAc: incremento de aleatorio crítico, ET: error total, ׀ sesgo ׀ : valor absoluto del sesgo en %, precisión en forma de CV en % y z: la desviación típica correspondiente a una probabilidad seleccionada. Por ej. z=1,65 para una probabilidad del 0,05% o z=2,33 para 0,01 %. En el caso de que el valor de error total sea superior al sesgo, significa que el procedimiento de medida no puede conseguir cumplir la especificación de calidad fijada. Cuando mas pequeño sea el valor (ET-/sesgo/)/precisión significa que mas pequeño será el error critico que pueda poner en dificultad conseguir la especificación de calidad. En función de los valores de ΔESc se puede clasificar





Una vez calculados los valores de ΔESc y ΔEAc se pueden consultar las graficas de función de potencia similares a las Figuras 21 a 24 en las que se pueden encontrar diferentes composiciones de reglas de control y número de muestras posibles. El objetivo será entonces localizar con un error critico dado una regla de control (o multiregla) y numero de muestras, que permita disponer de un Pde del 90 % y un Pfr máximo del 5 %. Para ello están disponibles las gráficas para especificaciones de proceso operativo





Estas graficas (Figuras 25 y 26) presentan en las abcisas la precisión en forma del CV y en %, y en las ordenadas el sesgo en %. Para cada regla de control (o multiregla) consta una línea. Cuando se da la confluencia de un sesgo y una precisión de forma que se sitúe a la izquierda de la línea se concluye que esa regla de control (que esta representa por esa línea) es susceptible de ser adoptada como estrategia de control de calidad pues la Pde alcanzable es del 90 % para una especificación de calidad determinada (en el caso de la Figuras 25 y 26 la especificación de calidad es el 5 %). En la gráfica consta además un rectángulo donde aparece para cada regla la Pfr asociada, el número de muestras control necesarias (N) (N=2 para la Figura 25 y N=3 para la Figura 26) en la serie y número de series acumuladas (R) a través de las cuales se aplicará la regla de control. Consta así mismo la línea de estabilidad que define la relación entre sesgo y precisión tal que sea posible a priori esa especificación de calidad. Para cada error total y Pde se puede encontrar una gráfica para especificaciones de proceso operativo. También existen este tipo de graficas para el caso en el que sólo se desee detectar la Pde de un 50 % (Figura 27) ó incluso 25 %. Estas gráficas pueden ser útiles cuando la confluencia de sesgo y precisión no permita encontrar una estrategia que permita conseguir el Pde del 90%. En estos casos se debe suponer que el procedimiento de medida es muy estable y por ello podemos correr el riesgo de elegir una Pde del 50% o del 25 %. En cualquier caso se deberá ser consciente que el procedimiento de control elegido deberá ser vigilado muy de cerca y verificado periódicamente.





El procedimiento a seguir para la utilización de estas gráficas consiste en: 1. Definir la especificación de calidad 2. Calcular el sesgo y precisión en situación de estabilidad 3. Elegir la gráfica de función de operación 4. Situar el punto en la gráfica de especificación de proceso operativo dependiendo del sesgo y precisión. 5. Localizar las Probabilidades de detección de errores y falsos rechazos 6. Seleccionar las estrategias de control de calidad susceptibles de lograr los objetivos marcados 7. Adoptar una estrategia de control de calidad.





Seis sigma: este concepto procede también del mundo empresarial. La idea era desarrollar procesos de producción tan buenos que casi no existirían productos defectuosos. Esta herramienta proporciona medidas objetivas que se pueden aplicar a todos los procesos: – requiere que se definan los límites tolerables para identificar la buena y mala calidad de un proceso – da una escala normativa que mide la calidad de cualquier proceso e identifica cual ha de ser el objetivo de máxima calidad: 6 sigma ¿Que quiere decir 6 sigma? indica que 6 sigmas o 6 desviaciones estándar de la variación del proceso están incluidas dentro de los límites tolerables definidos. El ideal es que la variación sea tan pequeña que 6 veces la variación estándar todavía esté dentro de los límites tolerables. Existen tablas que relacionan el nivel de sigma con los defectos por millón (DPM): En el laboratorio sigma se calcula de la forma siguiente: Sigma = (EMP – ES) / CV (todos expresados en %) La interpretación y relación de sigma con las reglas operativas es: — Sigma 6-5: reglas amplias 13s ó 12.5s con 2 controles por serie analítica. — Sigma 4: regla simple con 4 controles — Sigma 3: multireglas con 4-6 controles. — Sigma <3: aplicar máximo rigor en el control de la calidad. Se considera como la mínima calidad aceptable en el laboratorio clínico un sigma de 3. Concepto seis sigma El concepto seis sigma fue la espina dorsal de la estrategia de la gestión de la calidad de Motorola en los años 80. La idea era desarrollar los procesos de fabricación que fueran tan buenos que no se produciría virtualmente ningún producto defectuoso. Tan bueno fue definido como teniendo seis sigmas de variación diana





4.Establecer los intervalos de aceptación de los resultados de los controles Una vez que hemos seleccionado la regla de decisión, y siempre que la revisión y seguimiento de los resultados de los controles se realice de forma manual, podremos establecer los intervalos de aceptación. Por ejemplo si el valor diana es 100, nuestro CV es 2 % y la regla operativa es la 12.5s entonces 2.5 *2= 5, con lo que el intervalo sería 100 ± 5.

PREGUNTAS FRECUENTES Con lo expuesto hasta ahora en este documento se responde a alguna de las preguntas más frecuentes: • cómo seleccionar una regla operativa con criterios objetivos • cómo se establecen los intervalos de aceptación de los resultados de los controles • cuántos materiales control debemos procesar por serie Pero existen otras: • Cada cuánto tiempo debemos repetir el proceso de selección de la regla operativa. — Siempre que los indicadores analíticos se mantengan constantes y no modifiquemos el valor del error máximo permitido, no hará falta repetir el proceso. Sin embargo, en el momento que cualquiera de ellos varíe, tendremos que volver a seleccionar otra regla operativa. — Siempre que cambia el procedimiento analítico. • Si las reglas de decisión deben ser las mismas para todos los niveles de control, dentro de una misma magnitud. Hay que partir de la premisa de que el EMP es, lógicamente, el mismo. A partir de aquí existen 2 posibilidades. Si disponemos de un programa comercial que nos permite seleccionar de forma rápida y fácil la regla de Westgard, lo mejor es seleccionarla de forma independiente para cada nivel de control. A veces podrá coincidir, pero otras no ya que el EA, sobre todo, y el ES pueden variar. La segunda opción se aplica cuando la selección de la regla se hace de forma manual y para un elevado número de magnitudes. En este caso se establece la regla con el nivel de material de control que tiene resultados cercanos a los niveles de decisión clínica, y la regla operativa se puede aplicar a los otros niveles de control. • Cómo realizar la transición entre lotes de materiales control. Aproximadamente 1 ó 2 meses antes de terminar los lotes de controles en uso, se empiezan a procesar los nuevos para valorar la media y la desviación estándar y poder, así, establecer los límites del control • Qué hacer cuando los resultados de los controles superan los intervalos de aceptación. Investigar el motivo, solucionarlo y repetir la serie analítica. En la figura 5 se representa un algoritmo básico para identificar problemas. Hay otra cuestión que aunque no está directamente relacionada con el CCI si lo está con el aseguramiento de la utilidad clínica de nuestros resultados. Hace referencia a la intercambiabilidad de los resultados en laboratorios que disponen de más de un instrumento para analizar el mismo constituyente y los utilizan indistintamente para determinar muestras de un mismo paciente. En estos casos, la especificación deseable es que la diferencia entre el promedio de una serie de mediciones (muestras control o sueros de pacientes), procesadas por los dos instrumentos, sea inferior a 1/3 de la variabilidad biológica intraindividual. En una reunión de Expertos en Calidad, organizada por Bio-Rad en 2011, se debatió la posibilidad de ampliar la especificación a 2/3 o 3/3, según la dificultad en alcanzar la calidad deseable. El laboratorio debería tener en cuenta, no obstante, que el riesgo de error aumentaría considerablemente.





CONCLUSIONES • Todos los procedimientos de medida de un laboratorio deben tener un diseño de CCI establecido. • Usar materiales de control de diferente nivel de concentración para chequear el rango de linealidad de cada procedimiento de medida • No usar por defecto la media y desviación estándar aportadas por el fabricante para establecer los límites de aceptación de los resultados del CCI. • Calcular los indicadores analíticos (EA, ES y ET) de todas las magnitudes y conservar un archivo de los resultados obtenidos a lo largo del tiempo. • Seleccionar el error máximo permitido en función de las prestaciones analíticas experimentales. • No usar por defecto, la regla 12s y seleccionar las reglas operativas con criterios objetivos. • Realizar un registro de las incidencias y de las actuaciones realizadas.

4.-MATERIALES DE REFERENCIA

El principal objetivo de cualquier laboratorio clínico es producir resultados con el menor error posible. Idealmente,

diferentes laboratorios deberían obtener resultados idénticos al medir una misma magnitud en un mismo espécimen.

Para ello, es necesario conseguir un sistema mundial uniforme que zarandee las mediciones. Las bases

metrológicas de este sistema son la trazabilidad, la incertidumbre, la calibración y la existencia de patrones primarios

o máznales de referencia. Estos conceptos están interrelacionados. La trazabilidad es b propiedad del resultado de

una medición, o del valor de un patrón, de estar relatada con un patrón primario u otro material de referencia, el cual

representa a lidad de la magnitud medida. Esta relación se establece a través de una cadena ininterrumpida de

calibraciones, cada una con una incertidumbre asociada.

En bioquímica clínica es difícil obtener patrones primarios ya que deben estar ligados a la unidad de la magnitud

medida (por ejemplo, en el caso de cantidad de .sustancia, el mol). Esta relación debe establecerse mediante técnicas

tan absolutas o sea posible (espectrometría de masas, gravimetría, culombimetría, etc.) y e disponerse de la

sustancia en estudio, con un elevado grado de pureza. Así ejemplo, puede preparase un patrón primario de urea

para la medición de su concentración de sustancia, mediante pesada de urea pura y preparación de una disolución

adecuada. Para el cálculo de la incertidumbre del valor de concentración deben tenerse en cuenta las incertidumbres

de las masas molares, de la pesada, de .pureza de la sustancia y del volumen final de la disolución. Como es obvio,

no siempre es posible preparar patrones primarios de este tipo. Por otra parte, los procedimientos de medida

empleados en el laboratorio clínico con frecuencia modifican física o químicamente la muestra y pueden ser afectados





por la matriz (diferencias de viscosidad, tensión superficial, presencia de «estancias interferentes) lo que, de una

manera u otra, rompe la cadena de trazabilidad.

Para evitar buena parte de estos problemas, sin abandonar los principios metrológicos antes expuestos, es

preciso introducir el concepto de material de referencia. La Organización Internacional de Normalización (ISO) define

material de referencia como aquel material o sustancia del que una o más magnitudes son suficientemente

homogéneas y bien establecidas como para ser utilizados en la calibración de instrumentos, en la evaluación de

procedimientos de medida o en la atribución de valores a otros materiales. Puede ser preparado por una organización

oficial, por una empresa o por un laboratorio individual.

Algunos materiales de referencia pueden desempeñar un papel metrológico «univalente al del patrón primario

(sin serlo) y pueden tener una matriz similar a las de las muestras analizadas.. Son posibles otras vías de

trazabilidad no contempladas , como que un material de referencia internacional sea trazable a un patrón primario.

Aunque el concepto de material de referencia abarca materiales de muy tipo, tal como se expone más adelante,

deben destacarse en este contexto los materiales de referencia certificados, por su papel relevante en el objetivo de

garantizar las medidas.

Tipos de materiales de referencia

Bajo el concepto de material de referencia tienen cabida diversos tipos de les que pueden ser clasificados con varios

criterios.

Según la aplicación que se otorgue al material de referencia, se puede distinguir entre:

• Material de calibración: Si se utiliza para calibrar un instrumento o procedimiento de medida.

• Material de control valorado: Si se emplea en la evaluación de un procedimiento de medida.

• Patrón: Si se utiliza para asignar valor a otros materiales.

Algunos materiales no pueden ser empleados indistintamente para las tres aplicaciones.

Según la jerarquía metrológica, los materiales de referencia pueden ser:

• Primarios: Si cumplen las condiciones especificadas para los patrones primarios.

• Secundarios: Cuando son trazables respecto a materiales primarios. El valor de la magnitud en cuestión se mide

empleando un procedimiento específico (habitualmente un procedimiento de referencia o definitivo) y calibrando

con un material primario. Es frecuente que se trate de materiales con matriz biológica cuya composición molecular

es compleja y no puede ser completamente caracterizada.

• Con valor dependiente de procedimiento: Se trata de materiales de referencia con una magnitud (o varias) cuyo

valor depende del procedimiento empleado para medirla. En algunos casos pueden desempeñar un papel

petrológico equivalente al de patrón primario. No son trazables respecto a materiales primarios o secundarios, pero

pueden serlo a otro material de referencia del mismo tipo y de mayor rango. Un ejemplo característico son los

materiales con enzimas en los que se ha determinado un valor de concentración catalítica. Según el ámbito que se pretende dar a su utilización se pueden clasificar en:

• Nacionales: Varios países han establecido sistemas que comprenden materiales de referencia para asegurar la

trazabilidad de las mediciones en su ámbito geográfico o de influencia política.

• internacionales: El material de referencia es preparado por alguna organización internacional con la finalidad de

compatibilizar la trazabilidad de las medidas entre los distintos países.

Según la forma de otorgar el valor al material de referencia, se pueden distinguir entre materiales de referencia con

valor:

• Certificado: El material se acompaña de un certificado, emitido por el organismo responsable, que contiene uno o

más valores de magnitudes del material obtenidos mediante un procedimiento técnicamente válido.

• Asignado: Semejante al anterior, pero en el que el valor ha sido obtenido de forma arbitraria (por lo general se trata

de materiales de referencia biológicos e internacionales, con valor en unidades internacionales) o menos

rigurosa que en los materiales de referencia certificados. Se pueden incluir en este grupo los materiales de control

valorados y algunos materiales de calibración.

Características generales





Composición Un material de referencia puede ser una sustancia pura o una mezcla de sustancias en forma de

sólido, líquido o gas. La composición del material puede estar perfectamente definida o ser parcialmente desconocida

(materiales biológicos).

Homogeneidad Es un requisito indispensable que el material sea de estructura o composición uniforme respecto a

una o más magnitudes específicas. Las mediciones realizadas en muestras tomadas de distintas partes del

material (diferentes envases o dentro de un mismo envase), deben proporcionar valores comprendidos entre los

límites de incertidumbre apropiadamente fijados.

Estabilidad Es la capacidad del material de mantener el valor de una magnitud dentro de unos límites establecidos,

cuando se almacena en unas condiciones determinadas durante un periodo de tiempo especificado.

Conmutabilidad Dado que los procedimientos de medida son, a menudo, inexactos, y que las muestras

biológicas pueden contener numerosos componentes potencialmente interferentes, la trazabilidad de las mediciones a

materiales primarios queda comprometida. La utilización de materiales de referencia con matriz semejante a la de la

muestra intenta solventar (aunque sea parcialmente) este problema. Para ello, el material debe ser conmutable,

es decir, debe comportarse de forma similar a las muestras humanas en los distintos procedimientos de medida de una

magnitud particular.

Materiales de referencia certificados

Debido a la inexistencia o a la dificultad de preparación de patrones (materiales) primarios, los materiales de

referencia certificados, así como los llamados patrones biológicos de la Organización Mundial de la Salud (OMS), que

se comentarán en el próximo apartado, son muchas veces la cúspide de la pirámide metrológica de trazabilidad de

las mediciones, o facilitan dicha trazabilidad a patrones primarios.

Los materiales de referencia certificados los preparan organizaciones de carácter nacional, plurinacional o

internacional con responsabilidades en la normalización de las mediciones y se caracterizan porque van

acompañados de certificado que contiene, como mínimo, la siguiente información:

• Identificación del material y de la organización que lo certifica.

• Instrucciones para la utilización del material, condiciones y precauciones de uso.

• Valor certificado y su incertidumbre.

• Estabilidad y condiciones de almacenamiento.

Un aspecto crítico en la preparación de los materiales de referencia certificados es la obtención del valor que se va

a certificar. Siempre que sea posible éste debe ser la mejor estimación posible del valor verdadero (obtenido por

ejemplo. empleando un procedimiento definitivo). Cuando no existe procedimiento definítivo es admisible la utilización

de varios procedimientos con la debida fiabilidad para obtener un valor convencionalmente verdadero de forma

consensuada, denominado valor consensual. También puede darse el caso de que el valor sea dependíente del

procedimiento En cualquier caso, el certificado debe incluir amplia información acerca de los procedimientos

utilizados y los criterios estadísticos aplicados para obtener el valor certificado.

Organizaciones implicadas en la preparación de materiales de referencia

En el rango más elevado de materiales de referencia de interés para el laboratorio clínico deberían considerarse los

materiales de referencia internacionales. Prepde la rados bajo la supervisión del Comité de Expertos en Patrones

Biológicos c. OMS.. Los depositarios de los materiales de referencia internacionales son laboratorios internacionales

de patrones biológicos establecidos en varios países Todos ellos distribuyen gratuitamente muestras de los

materiales de referencia internacionales a instituciones nacionales y a industrias.

Los materiales de referencia internacionales suelen tener valor asignado de forma arbitraria, cuyas unidades son

también arbitrarias: las unidades internacionales (int.u.). En la Unión Europea, el Instituto para Materiales y Medidas de

Referencia distribuye los materiales de la Oficina Comunitaria de Referencia (BCR). Esta oficina creada en 1978 en el

seno de la Comisión Europea con la finalidad de armonizar las mediciones y ensayos en los países comunitarios. La

Por lo general, se trata de materiales de referencia certificados.

Otra institución que prepara y proporciona materiales de referencia certificados es el National Institute for Standards

and Technology (NIST), antes llamado National Bureau of Standards (NBS), que fue creado por el Congreso de los

EstaUnidos de América en 1901 para la producción y custodia de patrones.





También pueden obtenerse algunos materiales de referencia certificados en otras organizaciones de carácter

regional o local.

5.-CALIBRACIONES

La mayor parte de los procedimientos químico-analíticos empleados en bioquímica clínica no son capaces de

medir directamente una magnitud bioquímica, sino que recurren a la medición de una magnitud física (la ab-

sorbancia, por ejemplo) relacionada con el componente en estudio o con un derivado del mismo. Para este tipo de

mediciones es necesario que se haya establecido previamente la función matemática que expresa la relación entre la

magnitud física leída y la magnitud bioquímica en estudio, midiendo para ello los valores de la magnitud física en

diversos materiales de referencia denominados calibradores

Se denomina calibración al conjunto de operaciones que establecen la relación existente, en condiciones

definidas, entre los valores de una magnitud física, proporcionados por un sistema de medida, y los valores

conocidos de la magnitud en estudio.

La calibración tiene por objeto el establecimiento de \afuncion de calibración y =f(x), en la que y es la magnitud

física medida (absorbancia, radiactividad, diferencia de potencial, etc.) y x la magnitud bioquímica en

estudio.correspondiente al calibrador. Una vez establecida esta función, también queda establecida, simplemente

reordenado la ecuación, la función de medida: x = g(y). La función de medida es la que permite el cálculo del valor

de la magnitud bioquímica de cada espécimen medido

De todas las funciones de calibración, la función y = a + bx, correspondiente a la ecuación de una recta, es la

que más ventajas ofrece (sobre todo, en el caso particular de que la ordenada en el origen sea igual a O, con lo que y

= fix). En general, las principales ventajas de que la función de calibración corresponda a la ecuación de una recta

(función lineal) son la facilidad de cálculo (método de los mínimos cuadrados) y el escaso número (1 ó 2) de

calibradores necesarios para el trabajo rutinario. Este tipo de funciones son las habituales en espectrometría,

cuando es aplicable la ley de Beer-Lambert-Bouguer.

Sin embargo, no todas las funciones de calibración son lineales; es el caso de la mayoría de los procedimientos

de medida basados en técnicas inmunológicas cuyas funciones de calibración son no lineales. Dentro de estas

funciones existe una gran variedad en cuanto a la complejidad de los cálculos necesarios para el ajuste de la

curva y para la interpolación de valores: funciones polinómicas, funciones logísticas, funciones a tramos cúbicos,

etc. En general, para la estimación de los parámetros de este tipo de funciones de calibración, es necesario, o muy

recomendable, el uso de recursos informáticos y un número elevado de calibradores (5 o 6 como mínimo). No

obstante, en muchas ocasiones, aunque la relación entre .X y y no sea la ecuación de una recta, existe alguna

transformación matemática de X, de y ,o de ambas, que permite convertir en una recta la función de calibración.

Este hecho, aunque no disminuye el número de calibradores necesarios para ajustar la función, facilita la

realización manual del ajuste gráfico de la recta e iguah la calidad de la interpolación para todos los puntos de la

gráfica.

Las funciones de calibración sólo son aplicables dentro de un intervalo de valores determinado y la

extrapolación es totalmente incorrecta. Por ello, para valores que se hallen fuera de este intervalo, es necesario

añadir algún paso al procedimiento de medida (diluir, concentrar, etc.). El intervalo de concentraciones, o de otro

tipo de magnitud, del espécimen para el que es aplicable el procedimiento de medida sin modificaciones se

denomina intervalo de medida.

La pendiente en cada punto de la función de calibración (es decir, el cociente entre el incremento de la

magnitud física y el de la magnitud bioquímica en estudio) es lo que se denomina sensibilidad metrológica. No

debe confundirse este concepto con el de límite de detección. No existe un único valor de sensibilidad

metrológica de un procedimiento de medida para todo el intervalo de medida, a no ser que la función de ca-

libración sea una línea recta; esto se debe a que en una curva la pendiente es distinta en cada uno de los

infinitos puntos que la componen. Por ello sólo se puede utilizar este concepto si la función de calibración es lineal.

Frecuencia de la calibración

La calibración de un sistema de medida debe realizarse periódicamente con el fin de compensar los cambios de

respuesta (señal) del mismo debidos a cambios de las condiciones ambientales, de los reactivos y de las

características de los instrumentos. Todos ellos contribuyen a los errores aleatorios que genera el sistema de

medida, pero éstos pueden ser disminuidos mediante una frecuente recalibración.

En los sistemas de medida se dan también variaciones sistemáticas: los resultados se ven afectados de forma

progresiva por errores sistemáticos cuyo valor se incrementa con el paso del tiempo; este fenómeno se denomina

deriva. La calibración periódica debe hacer despreciable la deriva del sistema de medida.





Por otro lado, debe considerarse que cuantas más calibraciones se realicen más se encarecerá el proceso de

medida. Para estimar la frecuencia de calibración que adecúa la relación entre coste y beneficio, debe cuantificarse

el coste de la calibración, en tiempo y dinero, y la disminución de la desviación típica metrológica que se consigue

con una frecuencia de calibración determinada.

A continuación se describe, a modo de ejemplo, un diseño experimental que sirve para este fin:

Durante varias semanas, se miden diariamente las señales producidas por un calibrador apropiado y por un

material de control del cual se sabe que el valor de la magnitud en estudio es próximo a aquél a partir del cual

se toman decisiones clínicas, como el valor discriminante. Con estas señales, se calcula el valor de la magnitud en

el material de control, pero de dos maneras distintas: 1) utilizando para el cálculo diario la señal del calibrador

que se obtiene cada día (en cada serie de mediciones); 2) utilizando la misma señal del calibrador durante toda

una semana (o durante el número de días que se desee probar). Se calcula la desviación típica de cada conjunto

de resultados. A partir de la diferencia entre las desviaciones típicas y el coste de cada calibración se podrá

decidir objetivamente la frecuencia de la calibración.

Número y valor de los calibradores

Cuando se estudia el tipo de función de calibración de un procedimiento de medida debe emplearse un mínimo de

seis patrones de calibración. Una vez se conoce el tipo de función, el número de calibradores necesarios para la

estimación de los parámetros de la función de calibración varía según las características de ésta. Así, en el caso

de la función y = bx, sólo es necesario un calibrador en el que el valor de la magnitud en estudio corresponda,

aproximadamente, al valor discriminante o a la media del intervalo de referencia de la población presuntamente

sana. Si la función es del tipo y = a + bx, es necesario el uso de dos calibradores, uno con un valor próximo al valor

discriminante y otro con un valor frecuente de entre los valores patológicos. En el caso de funciones curvilíneas en

las que deben estimarse n parámetros, debe usarse siempre un número de calibradores superior a n (habi-

tualmente n + 2); los valores de estos calibradores deben ser representativos de todo el intervalo de medida.

Variabilidad debida a la calibración

Durante la calibración pueden producirse errores sistemáticos y aleatorios. Estos errores se transmiten a los

resultados obtenidos con los especímenes de los pacientes.

Las principales causas de error sistemático debidas a la calibración son:

• El uso de calibradores con matriz diferente de la de los especímenes de los pacientes. Si la medición de la

magnitud bioquímica se efectuase mediante un procedimiento de medida específico para el componente en

estudio, la composición de la matriz de los calibradores sería poco importante o incluso despreciable (es el

caso de muchos procedimientos enzimáticos). Pero un gran número de procedimientos de medida no suelen

ser específicos, con lo cual algunos componentes de la matriz pueden provocar error sistemático.

• La aplicación de una función de calibración incorrecta debido al uso de un modelo matemático inapropiado.

• La estimación incorrecta de los parámetros de la función de calibración (por un ajuste defectuoso, por utilizar

pocos calibradores).

• La utilización de calibradores cuyos valores están mal asignados.

• La alteración del componente en estudio en los calibradores (por estar los calibradores caducados o mal

conservados).

• La reconstitución defectuosa de los calibradores liofilizados.

Además de estas causas, usando la función de calibración del tipo y = a+ bx aumenta el error sistemático

debido a los propios cálculos matemáticos. No obstante, se demuestra que cuando el valor observado en un

espécimen es igual al valor medio de los calibradores, el error sistemático debido a los cálculos es nulo.

Por otro lado, los errores aleatorios que tienen su origen en la calibración se deben a la propagación de los

errores aleatorios de los procedimientos de estimación de los parámetros de la función de calibración.

Los procedimientos de medida que utilizan un factor fijo (por ejemplo, los procedimientos de referencia de la

Federación Internacional de Química Clínica para la medición de la concentración catalítica en suero) poseen una

fuente menos de error aleatorio que los procedimientos que requieren una calibración frecuente, mientras que

estos últimos eliminan algunas causas de error sistemático.

Función de calibración lineal______________





Una función de calibración sólo se considera lineal cuando se expresa mediante un polinomio de primer grado de la

forma y = a +bx, correspondiente a la ecuación de una recta.

Para estimar los parámetros de esta función no es suficiente efectuar dos mediciones de y correspondientes a

dos calibradores diferentes. Se debe repetir varias veces la medición de y para cada x¡ (valor del calibrador) y

con este conjunto de valores, recurrir a la regresión lineal simple, que permite la estimación de a y b,

así como el cálculo de intervalos de confianza para dichas estimaciones y para los valores de x de los especímenes de

los pacientes. La regresión lineal sólo puede utilizarse para estimar la recta de calibración si se demuestra que la

relación entre x e y es lineal y que la variable y es homocedástica.

Estudio de la linealidad

El estudio de la linealidad de un procedimiento de medida consiste en la comprobación experimental de que la función

de calibración es del tipo y = α + βx, entre dos valores de x determinados.

La descripción del estudio de la linealidad que se expone en este apartado está basada, fundamentalmente, en una

propuesta de la organización estadounidense National Committee for Clinical Laboratory Standards.

Materiales utilizados

Los diversos tipos de materiales para estudiar la linealidad, en orden de preferencia decreciente, son los que se nombran

a continuación:

a. Mezcla de especímenes de pacientes con un valor de la magnitud de estudio aproximadamente 1,3 veces mayor

que el límite superior de la linealidad esperado, para así poder diluirla con otra mezcla de especímenes con un valor

de la magnitud situado por debajo del límite inferior de linealidad esperado.

b. Mezcla de especímenes de pacientes a la que se le ha añadido una cierta cantidad del componente en estudio.

c. Mezcla de especímenes de pacientes diluida con otra mezcla de especímenes de pacientes exenta, o casi exenta,

del componente en estudio, el cual se ha extraído por un proceso de dialización, calentamiento, cromatografía, etc.

d. Mezcla de especímenes de pacientes diluida con una solución de NaCl 0,15 mol/L ("suero fisiológico").

e. Material de control o de calibración (diferente del usado para la calibración o control de la calidad del procedimiento

de medida).

f. Material de control o de calibración liofilizado y reconstituido con un volumen de agua inferior o superior al indicado

por el fabricante.

g. Soluciones acuosas.

Entre los materiales e y f se podrían situar los materiales de control o de calibración liofilizados y reconstituidos con

soluciones acuosas del componente en estudio.

En cualquier caso deben tenerse en cuenta los riesgos que se derivan de alterar la matriz o de añadir un componente

exógeno.

Prueba de linealidad

A no ser que se disponga de algún dato que indique otra cosa, el estudio de la linealidad debe realizarse con una

colección de materiales que cubra el intervalo de valores compatibles con la vida, ya que éste es el intervalo ideal en el

que nunca será necesario diluir los especímenes de los pacientes. No obstante, si se dispone de datos previos que

permitan presumir cuál es aproximadamente el intervalo lineal, se seleccionarán unos materiales acordes con dichos

datos.

Bibliografía

1. CLSI C24-A3. Statistical quality control for quantitative measurement procedures: principles and definitions; approved guideline. 3rd Ed. Wayne, PA: Clinical Laboratory Standards Institute, 2006.

2. Compañó R, Ríos A. Garantía de la calidad en los laboratorios analíticos Madrid: Síntesis, 2002

3. NCCLS. Statistical quality control for quantitative measurement: principles and definitions. Aproved guidelines C24, 2

nd ed. 1999.

4. Fuentes Arderiu X, Castellví JB, Canalias F, Dot-Bach D, Martínez-Casademont M, Miró-Balagué J. Internal quality controls and ISO 15189. Accred Qual Asur 2007;12: 369-75.

5. Grant EL, Leavenworth RS. Statistical quality control. New York: McGraw-Hill, 1988.





6. Massart DL, Vandeginste BMG, Buydens LMC, et al. Handbook of chemometrics and qualimetrics. Amsterdam: Elsevier. 1997.

7. Petersen PH, Fraser CG, Kallner A, Kenny D. Estrategias para definir especificaciones globales de la calidad analítica en el laboratorio clínico. Barcelona: SEQC; 2000.

8. Petersen PH. Elements of analytical quality and strategies for choosing analytical quality specifications. Blood Gas News 2001; 10: 31-9.

9. Petersen PH, Ricos C, Stockl D, et al. Proposed guidelines for the internal quality control of analytical results in the medical laboratory. Eur J Clin Chem Clin Biochem, 1996; 34: 983-99.

10. Petersen PH. Quality specifications based on analysis of effects of performance on clinical decision- making. Scand J Clin Lab Invest, 1999; 59: 517-21.

11. Westgard JO. Quality planing and control statistics. Blood Gas News 2001;10: 43-49.

12. Westgard JO. Internal quality control planning and implementation strategies. Ann Clin Biochem 2003;40:593-611.

13. Westgard JO. Clinical quality vs analytical performance: What are the right targets and target values? Accred Qual Assur 2004;10:10-4.

14. Westgard JO, Westgard SA. The quality of laboratory testing today. an assesment of metric for analitycal quality using performance data from proficiency testing survey and the CLIA for acceptable performance. Am J Clin Pathol 2006;125:343-54.

15. Westgard JO. Assuring the right quality right. Madison WI: Westgard QC, Inc., 2007

16. http://www.westgard.com/

http://www.w/

http://www.w/

http://www.westgard.com/

Tema 17.Control Calidad Analítica Interno.versión 5 (1)

Documents

Transcript of Tema 17.Control Calidad Analítica Interno.versión 5 (1)