BQ - T3 - Control de Calidad PDF

Preview

Summary

Dra Francesca Canalias...

Description

3º CBM – Bioquímica Clínica – T3: Control de calidad

Víctor Sandá

T3: CONTROL DE CALIDAD ÍNDICE 1. FIABILIDAD 2. MATERIALES DE CONTROL 3. CONTROL INTERNO: VALIDACIÓN DE SERIES 4. GRÁFICAS LEVEY-JENNINGS 5. REGLAS DE CONTROL 6. 7.

CONTROL EXTERNO: PROGRAMAS DE EVALUACIÓN ESTIMACIÓN DEL ERROR SISTEMÁTICO

1. FIABILIDAD DE UN PROCEDIMIENTO DE MEDIDA La FIABILIDAD de un procedimiento es la capacidad de mantener la exactitud y otras características metrológicas frente a las variaciones que normalmente se dan en el tiempo . Tenemos dos estrategias para asegurar la fiabilidad de un procedimiento: -

CONTROL INTERNO DE LA CALIDAD. EVALUACIÓN EXTERNA DE LA CALIDAD.

Las dos estrategias son complementarias y no son excluyentes, esto es, que se debería de hacer las dos para cada procedimiento de medida establecido en el laboratorio. Por medio de los controles de calidad se comprueba que los procedimientos de medida mantengan su exactitud a lo largo del tiempo. Comprueban si los errores aumentan con el tiempo, puesto que si ocurriera, supondría la invalidación del procedimiento. El control de calidad, por tanto, no pretende mejorar la exactitud ni corregir los errores, si no que pretende hacer un seguimiento de los mismos.

2. MATERIALES DE CONTROL Para hacer un control de calidad, ya sea del tipo interno o externo, es imprescindible utilizar MATERIALES DE CONTROL. Los materiales de control son componentes en una concentración conocida (urea, creatinina, glucosa…). Estos son utilizados cada vez que procesamos una serie analítica. Recordemos los componentes de una secuencia analítica:

1. Calibrado

2. Control

3. Muestras

ADI! Nos interesa tener lotes de materiales de control que duren uno o dos años, puesto que cada vez que se cambie el lote las condiciones de medida también cambiarán. Utilizando el mismo lote durante un tiempo, aseguramos mantener condiciones de medida constantes, condiciones de repetibilidad – precisión intraserial. El fabricante los preparará en volúmenes muy grandes y después los alícuota, esto es, los pone en alícuotas y los distribuye. 2.1 CAR ACTE R ÍSTICAS DEL MATERI AL DE CONTR OL Las características de un material de control son las siguientes: -

HOMOGENEIDAD. Todo el lote ha de tener los mismos componentes en las mismas proporciones. Problemas o errores cometidos durante la alicuotación del material alterarán su homogeneidad.

-

ESTABILIDAD. Los materiales de control han de ser estables durante largos periodos de tiempo (1 o 2 años). El comercial se ha de asegurar de la estabilidad de estos.

-

CONMUTABILIDAD. Es deseable que los materiales de control sean conmutables, pero no es imprescindible como ocurre en los calibradores, puesto que a la hora de la verdad, existen pocos materiales de control con una buena conmutabilidad. Muchas veces los materiales de control son de origen animal, o de origen no humano, por lo que la conmutabilidad no siempre se cumple.

1

3º CBM – Bioquímica Clínica – T3: Control de calidad

Víctor Sandá

2.2 CLASI FI CACIÓN DE LOS MATER IALES DE CONTR OL Los materiales de control se pueden clasificar según el “tipo de matriz” y según la “forma de estabilización”. CLASI FI CACIÓN SEGÚN E L TI PO DE MATRI Z La matriz del material de control son todos aquellos elementos ‘extra’ que se ponen en el material para estabilizar sus componentes, como serían, por ejemplo, el tampón fosfato, albúmina… Todos aquellos componentes que no sean el constituyente que queremos valorar. Esta matriz puede ser de dos tipos: -

MATRIZ DEFINIDA: se conoce exactamente las cantidades de los componentes de la matriz. MATRIZ BIOLÓGICA: es una matriz no definida, no se conocen exactamente las cantidades de los componentes, puesto que se trata de una matriz de origen biológico, como puede ser el suero de un animal, orina…

En la matriz definida, al conocer los componentes, podemos asegurarnos de que no haya ningún interferente, pero como no es de origen biológico no podemos asegurar la conmutabilidad. En la matriz biológica, en cambio, será conmutable, pero al no conocer su composición, puede haber interferentes. CLASI FI CACI ÓN SEGÚN LA FORMA DE E STABILI ZACIÓN La estabilidad es una característica fundamental de los materiales de control. La estabilidad de estos materiales se puede conseguir de dos formas: -

MATERIALES LÍQUIDOS: para asegurar la estabilidad de los materiales líquidos habrá que congelarlos, por lo que será de crucial importancia mantener la cadena de frío durante el transporte y almacenamiento del material. Problemas en las instalaciones del laboratorio pondrían en peligro la estabilidad de los materiales de control (ej: que se rompa el congelador).

-

LIOFILIZADOS: en el material liofilizado se ha eliminado el líquido, se ha deshidratado el material, de manera que se ha quedado una especie de plastiquilla sólida. Por lo tanto, a la hora de utilizar el material habrá que rehidratarlo, reestabilizarlo, y se trata de un paso muy crítico. Se han de poner exactamente los volúmenes establecidos. Puede ser fuente de error.

Por tanto, la limitación del material líquido es básicamente el mantenimiento de la cadena de frío, mientras que la limitación de los materiales liofilizados es que en la rehidratación del material fácilmente puede haber errores. 2.3 I NTER VALO ANALÍT ICO El INTERVALO ANALÍTICO se trata del rango de medida que presenta un procedimiento. Se trata del rango de los valores de la magnitud en el cual podemos utilizar el procedimiento de medida, asegurando que este sea efectivo. Fuera del intervalo de medida los valores no son adecuados. El INTERVALO DE REFERENCIA para una prueba determinada se basa en los resultados de la prueba en el 95% de la población sana. Por tanto, el intervalo de referencia incluye a los valores fisiológicos; los valores que estén fuera del intervalo de referencia se considerarán patológicos. El intervalo de referencia abarca una parte del intervalo analítico, el intervalo analítico siempre deberá ser mayor que el intervalo de referencia. Cada material de control se podrá utilizar para controlar un rango determinado de intervalo analítico, y tenemos que intentar llegar a controlar el máximo rango posible. Esto se puede conseguir utilizando varios materiales de control. Idealmente se han de utilizar cuatro materiales de control de concentraciones distintas para poder abarcar todo el intervalo analítico. El rango controlado por cada material constituye un “nivel de control”, siendo 4 los niveles de control en situaciones ideales. 2

3º CBM – Bioquímica Clínica – T3: Control de calidad

Víctor Sandá

En el caso de que no se pueda abarcar el control sobre todo el intervalo analítico porque solo dispongamos de un material de control para un único nivel de control, se ha de intentar que al menos se controle la zona del procedimiento que va a dar valores de decisión clínica, esto es, los valores que vamos a utilizar para distinguir un valor patológico de un valor fisiológico. En el caso de tener la opción de usar dos materiales de control, lo ideal sería utilizar uno en la zona de valores fisiológicos y otro en la zona de valores patológicos. Por lo tanto, a la hora de hacer un control de calidad, será importante tener en cuenta el número de materiales de control a utilizar y que zona del intervalo analítico controlará cada uno, así como la zona de más interés a ser controlada.

3. CONTROL INTERNO DE CALIDAD: VALIDACIÓN DE SERI ES ANALÍTICAS El CONTROL DE CALIDAD INTERNO es el proceso por el cual aseguramos la fiabilidad de los procedimientos de nuestro laboratorio. Con el control de calidad controlamos que las características metrológicas de estos procedimientos se mantengan constantes durante el tiempo. El objetivo del control interno es, por tanto, poder detectar la presencia eventual de anomalías en el proceso de medida que puedan afectar en la incertidumbre de los resultados. Con el control de calidad no pretendemos mejorar la exactitud, si no que aseguramos que esta se mantenga constante. Controlamos que no haya incremento de error , ya sea sistemático o aleatorio. Un buen control de calidad interno permitirá la validación de las series analíticas . En cada procedimiento de medida tiene que haber un control interno, pero la manera de aplicarlo puede ser distinta. Cada laboratorio determina cómo y sobre qué procesos aplicar las estrategias de control, por ejemplo, no tiene por qué aplicarse la misma estrategia de control sobre todos los procesos de medida. Cuando aplicamos el control, podemos encontrarnos dos situaciones: Situación “bajo control” & Situación “fuera de control” 3.1 UN R ESULTADO DE CONTR OL POR SERI E AN ALÍ TICA La estrategia de control interno de la calidad más simple consiste en obtener un resultado de control por serie analítica, medir en cada serie analítica una vez un material de control, de manera que posteriormente se comparará el resultado obtenido en cada serie. Recordemos que la secuencia de una serie analítica consta de: 1. Calibrado 2. Control 3. Muestras Los materiales de control son materiales que el laboratorio compra a un fabricante. Normalmente el fabricante aporta información sobre los valores de los componentes del material de referencia. Por ej: Material de Control de Urea de 50 mmol/L, se aceptan valores en un intervalo 45-55 mmol/L. A la hora de medir el material en cada serie de control, las medidas deben estar dentro del intervalo indicado por el comercial. Para poder aplicar el método de control interno de “un resultado por serie analítica” necesitamos: 1.

Disponer de un lote de material en cantidad suficiente, para que dure durante el mayor tiempo posible. Si se cambia el lote, se cambian las condiciones de medida, por lo que da lugar a variabilidad.

2.

Determinar la media (Xm) y la desviación estándar (s) de los resultados del material de control. Esta información te la proporciona el fabricante, y además se puede comprobar en el laboratorio si los resultados de tu procedimiento de medida coinciden con los del fabricante. A la hora de hacer el control de calidad se podrán utilizar los valores proporcionados por el fabricante o los obtenidos en la medición del laboratorio, siempre y cuando se haya medido, como mínimo, una n = 20.

3.

Establecer un criterio de decisión o regla de control: podremos aplicar las reglas 12S o 13S. Las reglas de control sirven para determinar si el procedimiento de medida es correcto (validamos las series) o si por el contrario está cometiendo error (rechazar las series).

-

La regla de 12S tiene intervalo de  2 desviaciones estándar desde la media. Implica acoger el 95,5% de los posibles resultados, de manera que solo se rechaza el 4,5% de los posibles resultados (4,5% de rechazo incorrecto).

-

La regla de 13S tiene intervalo de  3 desviaciones estándar. Se aceptan el 99,7% de los posibles resultados, se rechaza sólo el 0,3% (0,3% de rechazo incorrecto). 3

3º CBM – Bioquímica Clínica – T3: Control de calidad 4.

Incluir el material de control en cada serie analítica. En cada serie analítica obtendremos un valor de medida del control, y lo tendremos que comparar con la regla de control establecida.

-

Si el resultado no vulnera la regla, el procedimiento está bajo control, y la serie analítica queda validada – se aceptan los resultados de los pacientes.

-

Si el resultado vulnera la regla, el procedimiento está fuera de control, la serie analítica queda invalidada – habrá que rechazar los resultados de los pacientes.

Víctor Sandá

4. GRÁFICAS DE CONTROL DE LEVEY-JENNINGS Las GRÁFICAS DE LEVEY-JENNINGS son unas gráficas en las que se representan los resultados obtenidos por el método de control interno. Se analizan los valores obtenidos en cada serie analítica, de manera que se pueden apreciar las diferencias que se ocurren entre serie y serie. Normalmente en los laboratorios se hace una serie al día. Se puede considerar que la gráfica de control de Levey Jennings permite un análisis de los resultados de control a lo largo del tiempo. En las gráficas se indica con una línea continua el valor del control (lo que debería ser la media de los resultados obtenidos, error = 0), y con líneas discontinuas los límites del intervalo. Límites del intervalo se establecen según la desviación estándar (generalmente  2s). Si los resultados obtenidos en la medición del control quedan dentro del límite (como ocurre en este caso), el procedimiento estará bajo control, mientras que si, por el contrario, se salen del límite, estarán fuera de control.

En ocasiones pueden ocurrir anomalías en el procedimiento de medida que no lleguen a vulnerar las reglas, pero que pueden ser observadas gracias a estos gráficos. En condiciones normales los valores se reparten alternados a banda y banda de la media. Cuando esto no ocurre se observan estas situaciones: -

TENDENCIA. En la gráfica se observa entre los días 6 y 10. Existe una tendencia hacia el incremento de los valores.

-

DESVIACIÓN. En la gráfica se observa entre los días 21 y 25. Cuando ocurren unos cuantos valores seguidos en un lado de la media, en este caso, superiores, muy próximos al límite superior.

La presencia de estas anomalías nos puede hacer sospechar que puedan acabar vulnerándose las reglas. Las gráficas de Levey-Jennings aportan información útil pese a que la recibamos e interpretemos pasado un tiempo de haber utilizado los métodos. Te hace saber que un procedimiento no es del todo estable y hay posibilidades de que vaya a peor.

4

3º CBM – Bioquímica Clínica – T3: Control de calidad

Víctor Sandá

Ej. En las siguientes gráficas se representa el error obtenido al medir los controles en cada serie. El error se mide en desviación estándar (s). Se ha establecido como límite  2s (representado por la líneas discontinuas rojas). En el A se representa una gráfica de Levey-Jennings, mientras que en el B se representan los mismos resultados en forma de distribución en campana.

La gráfica del A está dividida en tres partes en función de las series, y cada una se representa en una distribución distinta en la B: 1) de la serie 0 a la 10. El procedimiento está bajo control, ningún resultado vulnera la regla de  2s. La distribución en B está centrada en la media de error = 0. 2) de la serie 10 a la 20. El procedimiento está fuera de control. Se ha vulnerado la regla, porque hay valores que superan  2s. La distribución en B está desplazada hacia el límite superior. Hay una clara desviación, por lo que el error que se está cometiendo es un error sistemático. 3) de la serie 20 a la 30. El procedimiento está fuera de control. Se ha vulnerado la regla, porque hay valores que superan  2s. La distribución en B se observa muy ancha y con poca frecuencia en la media. Hay una clara dispersión, por lo que el error que se está cometiendo es aleatorio.

ERROR = (VALOR OBTENIDO – Xm) / s El problema de utilizar sólo 1 control por serie analítica es que tenemos que encontrar un equilibrio entre dos probabilidades basándonos en un solo resultado, por lo que es muy probable que haya un error. Además, como las reglas estadísticas de decisión están basados en estos, siempre habrá que asumir un error. Con lo cual, cabe la posibilidad de que se rechacen valores correctos y se acepten valores incorrectos. Es muy importante conocer muy bien las siguientes probabilidades de nuestro procedimiento de medida: -

Probabilidad de rechazo incorrecto. Idealmente ha de ser baja. Probabilidad de detección de error. Idealmente ha de ser alta.

Se tiene que conseguir un equilibrio entre ambas probabilidades. Aquí es donde aparece el problema cuando se trabaja con un solo resultado de control por serie. La regla utilizada marcará el equilibrio entre ambas probabilidades. Recordemos que cuando utilizamos un único control por serie tenemos la opción de aplicar dos reglas: regla 12S y regla 13S. PROBABILI DAD DE R ECHAZO INCOR R ECTO (FALSA ALARMA) Un rechazo incorrecto ocurre cuando se mide un valor que vulnera las normas pero que realmente no es causado por un error, si no que se encuentra dentro de los posibles valores de la medición. Cuando se mide un valor de un material de control que vulnera las normas, habrá que rechazarlo y se invalida la serie entera. En estas situaciones se debe de parar el procedimiento, y se tiene que volver a iniciar la serie analítica; volver a calibrar y volver a empezar a tomar las medidas. Esto se ha de hacer pese a que el rechazo haya sido incorrecto.

5

3º CBM – Bioquímica Clínica – T3: Control de calidad

Víctor Sandá

¡Un rechazo incorrecto, por tanto, dará lugar a una falsa alarma. Se habrá medido un valor que vulnera las normas pero que realmente no es causado por un error. Pese a todo, el procedimiento se paralizará, y en consecuencia, también el laboratorio. Por tanto, es muy importante que la cantidad de falsas alarmas sea baja, puesto que si no habrá que estar cesando la actividad continuamente y el rendimiento del laboratorio empeorará. -

Regla 12S. Implica aceptar un intervalo de 95,5%. Probabilidad de rechazo incorrecto 4,5%. Regla 13S. Implica aceptar un intervalo de 99,7%. Probabilidad de rechazo incorrecto 0,3%.

Reglas más estrictas presentan mayor probabilidad de rechazo incorrecto, mientras que reglas más permisivas presentan menor probabilidad de rechazo incorrecto. Si nos basamos en que la probabilidad de rechazo incorrecto ha de ser lo más baja posible, elegiríamos la regla 13s. PROBABILI DAD DE DETE CCIÓN DE ER ROR La probabilidad de detección del error es la capacidad que tiene la prueba de detectar el error. Lo ideal sería poder llegar a detectar la mayor parte del error, tener una probabilidad de detección de error elevada. Esta probabilidad de detección depende de la regla utilizada, pero también depende de la medida del error, con lo cual, la probabilidad de detección de error será distinta aunque se aplique la misma regla. a) -

En función de la regla, siempre se cumple lo siguiente: La regla 12S que es más estricta, permite una mayor detección del error. La regla 13s, que es menos estricta, permite una menor detección del error.

Las reglas más estrictas permiten mayor detección del error. Ejemplo: tenemos un error que sigue una distribución con la media en el valor de +2s de nuestro procedimiento de medida. Si aplicamos la regla 12S se detectará el 50% del del error. Si aplicamos la regla 13s, se detectará el 16% del error. Si nos basamos en que la probabilidad de detección de error ha de ser lo mayor posible, elegiríamos la regla 12S. b) En función del tamaño del error: En función del tamaño del error se cumple que cuanto mayor sea el error, cuanto mayor sea el valor de la media del error, más probabilidad habrá de detectarlo, independientemente de la regla utilizada. Ejemplo: si aplicamos la regla 12S cuando el error se encuentra en: +3s, se detectará el 84% del error. +2s, se detectará el 50% del error +1s, se detectará el 16% del error. (ver problema nº2 del seminario 2 – problemas de control de calidad) ADI! Estos ejemplos son de error sistemático, que genera desviación. Cuando el error es aleatorio genera dispersión, ensancha la distribución, por lo que es más difícil detectarlo. CONCLUSIÓN: Si queremos potenciar la detección de error utilizaremos reglas más estrictas (12S), pero estaremos aumentando las falsas alarmas. Si por el contrario lo que queremos es disminuir las falsas alarmas, utilizaremos reglas más laxas (13S), pero estaremos disminuyen la detección de error. Por tanto, cada laboratorio deberá valorar la situación y en función de sus intereses y del procedimiento de medida, deberá adoptar una regla u otra, la que más se adecue a su trabajo. L...