PRESERVACION DE LA CALIDAD EN QUIMICA CLINICA

Dr. Jose C. Jara Aguirre

Facultad de Medicina Alberto HurtadoEscuela de Tecnologia Medica Universidad Peruana Cayetano Heredia ..

PRESERVACION DE CALIDAD EN PRESERVACION DE CALIDAD EN QUIMICA CLINICAQUIMICA CLINICADEFINICIONDEFINICION

Son todos aquellos procedimientos o Son todos aquellos procedimientos o acciones que se llevan a cabo para acciones que se llevan a cabo para asegurar la obtencion de resultados de asegurar la obtencion de resultados de buena calidad, siendo el control de calidad buena calidad, siendo el control de calidad el elemento fundamental de la el elemento fundamental de la preservacion de calidad.preservacion de calidad.

•La preservacion de la calidad La preservacion de la calidad enen : :

•1. Proceso preanalitico1. Proceso preanalitico

•2. Proceso analitico2. Proceso analitico

•3. Proceso posanalitico3. Proceso posanalitico

•.. Control de calidad internoControl de calidad interno Control de calidad externoControl de calidad externo

Modalidades del Control de Calidad

Control Interno de la CalidadUso diario de controles establesDetermina solamente la precisión y verifica la

estabilidad del sistema analíticoControl Externo de la Calidad

Verifica la precisión y la exactitud relativa

¿Qué es precisión y exactitud?

¿ son lo mismo?

¿Exactitud y precisión son lo mismo?

Precisión

Reproducibilidad de los valores de una serie de mediciones

En la practica se evalúa el grado de imprecisión a través de la desviación estandar o coeficiente de variación describen la dispersion entre las mediciones.

CV = ( SD / X ) 100

Exactitud

Concordancia de nuestro resultado con el valor verdadero.

•En la practica siempre hay una diferencia entre al valor real y el medido.

Precisión: Control de Calidad Interno Control de Calidad Interno con comparación

interlaboratorios

Exactitud: Control de Calidad Externo (“Proficiency Testing”)

•  

•EstandarEstandar : es una solucion que contiene una : es una solucion que contiene una cantidad o concentracion conocida de algun analito cantidad o concentracion conocida de algun analito quimicamente puro (grado quimico como minimo) y quimicamente puro (grado quimico como minimo) y se emplea para calibrar el metodo de ensayo de se emplea para calibrar el metodo de ensayo de dicho analito. Y a partir de dicho analito. Y a partir de estaesta calibracion se calibracion se calculan los resultados del ensayo para el caso de calculan los resultados del ensayo para el caso de muestras problemas.muestras problemas.

•Cual es la diferencia entre un estandar Cual es la diferencia entre un estandar y un control ?y un control ?

•  

•ControlControl : es una solucion de caracteristicas : es una solucion de caracteristicas similares a la muestra del paciente. Ejm si la muestra similares a la muestra del paciente. Ejm si la muestra es suero, se utilizan liofilizados o deshidratados del es suero, se utilizan liofilizados o deshidratados del suero humano que contiene una concentracin suero humano que contiene una concentracin conocida del analito. conocida del analito.

•  

• Los controles se utilizan para vigilar la Los controles se utilizan para vigilar la precisoin y exactitud del metodo de ensayo precisoin y exactitud del metodo de ensayo calibrado. Los controles se procesan junto con las calibrado. Los controles se procesan junto con las muestras y se calculan a partir de la curva de muestras y se calculan a partir de la curva de calibracion del mismo modo que la muestra.calibracion del mismo modo que la muestra.

•Procedimientos estadisticos que se utilizan en Procedimientos estadisticos que se utilizan en el control de calidadel control de calidad•  

•1. Distribucion normal1. Distribucion normal

•En la practica es imposible obtener el En la practica es imposible obtener el mismo valor al repetir mediciones con un mismo valor al repetir mediciones con un mismo control, lo que si ocurre que los mismo control, lo que si ocurre que los datos obtenidos sean muy similares. datos obtenidos sean muy similares. •A este concepto de agrupamiento de A este concepto de agrupamiento de datos en torno a un valor se denomina datos en torno a un valor se denomina tendencia central. tendencia central.

•Distribucion NormalDistribucion Normal

•Cuando en una grafica de frecuencias que se Cuando en una grafica de frecuencias que se obtiene a partir de valores que tienen una tendencia obtiene a partir de valores que tienen una tendencia central, tiene un maximo que es igual al valor que central, tiene un maximo que es igual al valor que se repite con mayor frecuencia. se repite con mayor frecuencia.

•Cuando los datos puntuales que se encuentran Cuando los datos puntuales que se encuentran hacia la derecha (direccion positiva) son hacia la derecha (direccion positiva) son aproximadamente a los datos puntuales que se aproximadamente a los datos puntuales que se encuentran a la izquierda ( direccion negativa), se encuentran a la izquierda ( direccion negativa), se dice que dichos datos tienen una dice que dichos datos tienen una distribucion distribucion normanormall en torno a un punto central. en torno a un punto central.

•. .

•Curva deCurva de Distribucion normal Distribucion normal

Frecuencia

media

media

-1DE-2DE-3DE +1DE +2DE+3DE

68.2%

95.5%

•Los parametros estadisticos para evaluar la tendencia Los parametros estadisticos para evaluar la tendencia central son :central son :

•  

es el promedio de todos los datos es el promedio de todos los datos puntuales o valores. La formula para el calculo de la puntuales o valores. La formula para el calculo de la media es :media es :

• __

• x x = = xixi n n

•O O la operacion de ( x la operacion de ( x11+x+x22+x+x33+x+x44+.......+x+.......+xnn) entre el ) entre el numero de valores sumados (n)numero de valores sumados (n)..

•

MediaMedia

•Ejemplo : Se tienen 20 valoresEjemplo : Se tienen 20 valores• Valor en mg/dLValor en mg/dL

• 106106

• 105105

• 104104

• 103,103103,103

• 102,102,102102,102,102

• 101,101,101,101101,101,101,101

• 100,100,100100,100,100

• 99,9999,99

• 9898

• 9797

• 9696

•  

• Media Media == 2 023 2 023 // 20 20 = = 101.2 mg/dL101.2 mg/dL

•EEs un dato puntual que se observa tras ordenar los datos en s un dato puntual que se observa tras ordenar los datos en forma ascendente o descendente , y se elige el valor forma ascendente o descendente , y se elige el valor intermedio.intermedio.

• Por ejemplo si tenemos un conjunto de valores ordenados Por ejemplo si tenemos un conjunto de valores ordenados del 1 al 19, el valor que ocupa la posicion 10 es la mediana. del 1 al 19, el valor que ocupa la posicion 10 es la mediana. Por encima de el se encuntra nueve numeros (11 al 19) y por Por encima de el se encuntra nueve numeros (11 al 19) y por debajo se encuentran nueve numeros (1 al 9 debajo se encuentran nueve numeros (1 al 9 ).).

•MedianaMediana

•Del ejemplo anterior ordenamos los valores en orden descendenteDel ejemplo anterior ordenamos los valores en orden descendente• PosicionPosicion Orden descendenteOrden descendente• 11 106106• 22 105105• 33 104104• 44 103103• 55 103103• 66 102102• 77 102102• 88 102102• 99 101101• 1010 101101 intermediointermedio• 1111 101101 intermedio intermedio • 1212 101101• 1313 100100• 1414 100100• 1515 100100• 1616 9999• 1717 9999• 1818 9898• 1919 9797• 2020 9696

•La La medianamediana es igual a 101 mg/dL es igual a 101 mg/dL•  

•: es el valor que ocurre con mayor frecuencia.: es el valor que ocurre con mayor frecuencia.• Ejemplo :Ejemplo :•Valor en mg/dLValor en mg/dL FrecuenciaFrecuencia• 106106 11• 105105 11• 104104 11• 103,103103,103 22• 102,102,102102,102,102 33• 101,101,101,101101,101,101,101 4 ---valor 4 ---valor con mayor frecuenciacon mayor frecuencia

100,100,100100,100,100 55• 99,9999,99 22• 9898 11• 9797 11• 9696 11

•  LaLa moda moda es igual a 101 mg/dL es igual a 101 mg/dL

•  Entonces cuando los valores de media, mediana y moda Entonces cuando los valores de media, mediana y moda son muy proximos o similares se dice que los valores tienen son muy proximos o similares se dice que los valores tienen una tendencia central y distribucion normal.una tendencia central y distribucion normal.

ModaModa

•. Medidas de dispersion. Medidas de dispersion

• Varianza (SVarianza (S22)):: es un medida que mide la distancia es un medida que mide la distancia al cuadrado promedio de los datos puntuales o valores con al cuadrado promedio de los datos puntuales o valores con respecto a la media. Y se calculo de la siguiente manera :respecto a la media. Y se calculo de la siguiente manera :

• __

• SS2 2 == ( xi - x )( xi - x ) 2 2

• n-1n-1

•. Ejemplo : Si la media es 101 mg/dL. Ejemplo : Si la media es 101 mg/dL _ _• xxii xi - xxi - x ( xi - x )( xi - x ) 2 2

• 106 106 55 2525• 105105 44 1616• 104104 33 99• 103103 22 44• 103103 22 44• 102102 11 11• 102102 11 11• 102102 11 11• 101101 00 00• 101101 00 00• 101101 00 00• 101101 00 00• 100100 -1-1 11• 100100 -1-1 11• 100100 -1-1 11• 9999 -2-2 44• 9999 -2-2 44• 9898 -3-3 99• 9797 -4-4 1616• 9999 -2-2 44• n n == 20 20 suma suma == 101 101  

Varianza es igual suma de las diferencias al cuadrado Varianza es igual suma de las diferencias al cuadrado entre n –1entre n –1

VarianzaVarianza = = 101/19 101/19 = = 5.3 5.3

  Desviacion estandar ( DE )Desviacion estandar ( DE ):: es una manipulacion matematica es una manipulacion matematica de la varianza para transfromar la varianza en undato de la varianza para transfromar la varianza en undato estadistico mas util. La DE es la raiz cuadrada de la varianza. estadistico mas util. La DE es la raiz cuadrada de la varianza.

Y se calcula de la siguiente manera :Y se calcula de la siguiente manera : ________________________ _______ _______

DE DE = = ( xi - x )( xi - x ) 2 2 o DE o DE = = SS22

n-1n-1

DESVIACION ESTANDARDESVIACION ESTANDAR

Ejemplo : como en el ejemplo anterior la varianza es de 5.3, Ejemplo : como en el ejemplo anterior la varianza es de 5.3, entonces la DE es la raiz cuadrada de 5,3.entonces la DE es la raiz cuadrada de 5,3.

La La DE DE =2,3 mg/dL o 1 DE 2,3 mg/dL. =2,3 mg/dL o 1 DE 2,3 mg/dL.

  

Si la DE es 2,3 mg/dL y la media es de 101 mg/dL, entonces Si la DE es 2,3 mg/dL y la media es de 101 mg/dL, entonces tenemos que :tenemos que :

  

+1DE es igual a la media + 1DE +1DE es igual a la media + 1DE = = 101+2,3 101+2,3 = = 103,3 mg/dL 103,3 mg/dL

-1DE es igual a la media - 1DE -1DE es igual a la media - 1DE = = 101-2,3 101-2,3 = = 98,7 mg/dL 98,7 mg/dL

Gráfico de Levey-Jennnings

Xm

68,2

6%

95,4

6%

208 mg/dl

204 mg/dl

200 mg/dl

196 mg/dl

192 mg/dl

+2s

+1s

Xm

-1s

-2s

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20

Corridas Analíticas

212 mg/dl +3s

-3s188 mg/dl

99,7

3%