Interv Refer Blanco y Negro
Post on 11-Feb-2016
227 Views
Preview:
DESCRIPTION
Transcript
“ How to Define and DetermineReference
Intervals in the Clinical Laboratory “
Purpose
The reference interval is the last characteristic to
be studied in the method validation process. It is
generally studied last because the reference
interval itself doesn't enter into the decision on
method acceptability and the study isn't needed
when method performance is unacceptable. If
method performance is acceptable, then it is
important to assess the reference interval(s) to
support the interpretation of patient test results.
Falta de uniformidad en la recolección de datos y en lametodología usada para establecer intervalos de referenciapor laboratorios clinicos y fabricantes.
NCCLS: C28-A2Protocolo básico y uniforme para VR
Los valores de referencia pueden definirse como los valoresde una variable obtenidos de un grupo de individuos (o de unúnico individuo) en un determinado estado de “salud”.
Porqué no se utiliza más el término valores normales?
Esta denominación era equivalente a “valores de referenciaobtenidos de individuos sanos”, pero también podemos obtenervalores de referencia de individuos en estados fisiológicos opatológicos. Para evitar confusiones la Federación Internacional de
Química Clínica (IFCC) recomienda el término Valores deReferencia.
Tipos de valores de referencia (VR)
- VR basados en el sujeto: son valores previos de un individuoobtenidos en un definido estado de salud
- VR basados en la población: son los obtenidos de un grupo deindividuos bien definidos y caracterizados
Health is a relative condition lacking a universal definition. Eachinstitution or investigator may have different criteria for health;these criteria shoul be defined before proceeding.
Good health: history, physical and /or clinical laboratory tests
NCCLS: C28-A2Protocolo básico y uniforme para VR asociados
con un estado de salud bueno
Necesidades y requerimientos :
•Medición de un nuevo analito
•Medición de un analito conocido por unmétodo analítico nuevo o diferente
•Medición del mismo analito por el mismométodo analítico o método comparable parael cual VR de otros laboratorios o defabricantes estan disponibles(TRANSFERENCIA).
REFERENCE INDIVIDUAL
comprise a
REFERENCE POPULATION
from which is selected
REFERENCE SAMPLE GROUP
on which are determined
REFERENCE VALUES
on which is observed
REFERENCE DISTRIBUTION
from which are calculated
REFERENCE LIMITS
that may define
REFERENCE INTERVALS
OBSERVED VALUE
In a person
may be
compared with
Scheme of NCCLS
Protocolo:Establecer una lista de variaciones biológicas e interferentes analíticos segun literatura medica y científica
•Establecer criterios de exclusión y partición y un cuestionario apropiado diseñado para talfin
•Completar el consentimiento del paciente y firmarlo
•Categorizar (sano o no) a los posibles participantes según el cuestionario y/odeterminaciones previas
•Excluir individuos por carecer de “buen estado de salud”
•Decidir el numero de sujetos a incluir en el protocolo acorde con los límites de confidenciadeseados
•Preparar a los pacientes en forma conciente y adecuada
•Recolectar y manejar las muestras acorde a la practica rutinaria del laboratorio
•Determinar los valores bajo condiciones analíticas bien definidas y consistentes con lapractica rutinaria del laboratorio
• Inspeccionar los datos y preparar el histograma para evaluar la distribución de los mismos
•Identificar outliers
•Analizar los valores y determinar los límites y el intervalo de referencia
•Documentar todo lo realizado
Tipos de selección
Selección indirecta: utilizando gráficos y programas matemáticosaplicados a resultados de laboratorio de rutina
Selección directa: los individuos son seleccionados de una poblaciónmadre utilizando criterios de selección (criterios de inclusión yexclusión) y de partición. Nuestra muestra debe ser representativa dela población para la cual queremos establecer VR
a priori a posteriori
Se recomienda la confección de cuestionarios bien diseñados
para la selección de individuos de referencia
A priori Es un metodo que requiere criterios exclusión y de partición muybien definidos antes de seleccionar los individuos (en base aliteratura disponible).Este proceso se utiliza para procedimientos de lab que estan bienestablecidos y para los cuales uno obtiene las fuentes conocidasde variabilidad biologica en la literaturaComo ayuda un cuestionario y una entrevista. El nº de individuosdebe ser estadisticamente valido.
Todo esto es PREVIO a la recoleccion de la muestra
A posteriori
El proceso de exclusión y de partición se da pero en diferente orden yes posterior a la extracción análisis de la muestra.Este proceso es ideal para procedimientos de lab que son nuevos opoco estudiados y poca informacion en la literatura.En este caso el cuestionario debe ser mas completo que el anteriordado que los factores que definen subclases no son conocidos deantemano.
Posibles criterios de exclusión (NCCLS):
•Factores de riesgo: obesidad, hipertensión, fumador, etc.
•Toma de agentes farmacológicamente activos: anticonceptivos orales,
alcohol, tabaco, fármacos de uso prolongado
•Estados fisiológicos específicos: embarazo, lactancia, stress.
•Antecedentes familiares predisponentes
•Proteinuria
•Glucosuria
•Cirugías recientes
•Consumo de drogas de abuso
•Triglicéridos > 195 mg%
Criterios de partición de Valores de Referencia
Los criterios de partición más frecuentes son:
• Sexo• Edad• Raza• Ritmo circadiano• Grupo sanguíneo•Localización geográfica•Momento de la extracción•Posición al momento de la extracción
Es de utilidad el uso de cuestionarios bien confeccionados para fijarcriterios de exclusion y particionamiento.
Es de utilidad el histograma de los datos, por ejemplo observardistribuciones bimodales
Existen varios criterios para realizar la partición
La NCCLS recomienda el criterio aplicado por Harris y Boyd el cual
utiliza el score z
Subject ID Sample ID#
Name: Phone:
Age: Sex: Race:
Height: Weight:
Occupation
Do you consider yourself to be healthy?
Do you exercise regularly? If yes, how often? (hrs per week) And degree of activity (Light or vigorous)
Have you been sick recently?
If yes, when? And what?
Are you taking any prescribed medication? If yes, what?
Do you have high blood pressure?
Do you take vitamin supplements? If yes, what?
Are you exposed to any hazardous chemicals in your job?
Do you use tobacco? If yes, what form? How often?
Do you eat a special diet? If yes, describe
Do you drink alcoholic beverages? If yes, what form? How often?
Recolección y procesamiento de la muestra
Es importante saber cuáles pueden ser las fuentes de variaciónbiológica del analito estudiado. Por ej. el Na+ tiene pocasfuentes de variación, no así las enzimas, proteínas uhormonas. Podemos tener:
- Fuentes de variación controlables: metodológicas (preanalíticas y analíticas)
- Fuentes de variación no controlables: propios de la variabilidadbiológica
Fuentes de variación no controlables: propios de la variabilidadbiológica
Metabólicas
Hemodinámicas
Inducción de enzimas
Daño celular
Fuentes de variación controlables: metodológicas
Pre analítica
• Prepración del paciente: dieta previa, ayuno, abstinencia dedrogas farmacológicas, ritmo circadiano, actividad física,stress.
•Recolección: condiciones ambientales, tiempo, posturacorporal, sitio de recolección, flujo sanguíneo, técnica deextracción
•Manejo de la muestra: transporte, coagulación de la muestra,separación de plasma, conservación
Importancia del procedimiento analítico
En el establecimiento de VR se deben consignar:
-Método de análisis: incluye información sobre reactivos (incluida el
agua), procedimiento, equipamiento, calibradores
- Control de calidad
-Criterios de confiabilidad: inexactitud, imprecisión, limite de
detección, linealidad, interferentes.
Debemos hacer comparables los métodos utilizados para establecer VR
con los que a continuación utilizaremos para la rutina.
Una única muestra es obtenida de un gran número
de sujetos, las determinaciones se efectúan en distintas
Corridas analíticas y distintos días
Valores de Referencia
Analysis of Reference Values
Usualmente el intervalo de referencia es del 95%
Límites: 2.5th and 97.5 th
A veces sólo interesa calcular un límite superior, con lo cual referimos hasta el valor dado por el percentilo 97,5th. No confundir con NDM o “valores críticos”
Para cada uno de los límites se pueden establecer intervalos de confianza
Glucosa
NDM 50 120 200 mg%
IR 70 110
Colesterol 220
Potasio 2,5 4,5 mEq/L
Establecimiento de los límites
Procedimientos paramétricos: se asume que los datos obtenidos, o
alguna transformación matemática de los mismos, adquieren una
distribución gaussiana.
Para el 95% central de los datos x ± 1,96. s (2,5 th y 97,5th)
Para el 90% central de los datos x ± 1,65. s (5,0th y 95,0th)
Procedimientos no paramétricos: no dependen de la distribución de
los datos. Se estiman los límites de referencia a partir de los percentilos
que se calculan de los datos ordenados de menor a mayor (ranqueo). La
NCCLS en el documento C28-A2 del año 2000 recomienda que los
intervalos de referencia sean estimados por métodos no paramétricos
1 7,7
2 7,7
3 7,8
4 7,8
5 7,8
6 7,9
7 7,9
8 7,9
9 7,9
10 811 8
12 8
13 8
14 8,1
15 8,1
16 8,1
17 8,1
18 8,1
19 8,2
20 8,221 8,2
22 8,2
23 8,3
24 8,3
25 8,3
26 8,3
27 8,3
28 8,4
29 8,4
30 8,4
31 8,4
32 8,4
33 8,4
34 8,5
35 8,5
36 8,5
37 8,5
38 8,5
39 8,5
40 8,5
41 8,5
42 8,5
43 8,5
44 8,5
45 8,6
46 8,6
47 8,6
48 8,6
49 8,6
50 8,6
51 8,7
52 8,7
53 8,7
54 8,7
55 8,7
56 8,8
57 8,8
58 8,9
59 8,9
60 8,9
61 8,9
62 8,9
63 9
64 9
65 9
66 9,1
67 9,1
68 9,1
69 9,1
70 9,1
71 9,1
72 9,1
73 9,1
74 9,1
75 9,1
76 9,1
77 9,2
78 9,2
79 9,2
80 9,2
81 9,2
82 9,2
83 9,3
84 9,3
85 9,3
86 9,3
87 9,3
88 9,3
89 9,3
90 9,3
91 9.3
92 9.4
93 9.5
94 9.5
95 9.5
96 9.5
97 9.6
98 9.6
99 9.6
100 9.6
101 9.6
102 9.6
103 9.7
104 9.8
105 9.8
106 9.8
107 9.9
108 9.9
109 9.9
110 10
111 10
112 10.1
113 10.1
114 10.1
115 10.2
116 10.2
117 10.3
118 10.3
119 10.4
120 11.9
Calcio sérico (mg%)
Análisis estadístico de los datos
Siempre se debe realizar un histograma para ver la distribución de los
datos y visualizar la presencia de “outlier”
Histograma
0
5
10
15
20
25
30
7,5 7,9 8,3 8,7 9,1 9,5 9,910,3
10,711,1
y mayo r..
.
Calcio mg%
Frec
uenc
ia
Outliers?
Ejemplo: distribución de frecuencias de valores de calcio sérico
(mg%) de 120 sujetos saludables
Histograma
0
2
4
6
8
10
12
14
Calcio mg%
co
ncen
tració
nm
g%
7,5
8,6
9,8
11,0
12,1
7,5
8,6
9,8
11,0
12,1
Outlier
Es importante graficar los datos en un histograma porque podemos tener
una idea de los valores extremos ya que debemos saber si son probables
en la muestra o pertenecen a otra población. Hay varios test para decidir
si aceptamos o no esos valores, ninguno es contundente.
Criterio de Reed o Dixon
Identificar a un valor extremo como outliers si la diferencia entre
los dos valores más altos (o más bajos) excede 1/3 del rango de
los datos:
Presencia de outliers
Rango = 11,9 – 7,7 = 4,2 4,2 / 3 = 1,4
11,9 – 10,4 = 1,5
El valor 11,9 es un outliers
1,5 > 1,4
la posición del percentilo 2,5th se calcula como:
0,025. (n+1)
para el percentilo 97,5th:
0,975. (n+1)
Cálculo de los percentilos , n= 120
Para el 2,5th 0,025.(n+1) = 0,025.121= 3,025 6, n=240
Para el 97,5th 0,975.(n+1) = 0,975.121= 117,9 235, n=240
El valor que corresponda a la posición 3 y 118 de los datos ordenados
determinarán los límites de referencia (límite inferior y superior
respectivamente):
1 7,7
2 7,7
3 7,8
4 7,8
5 7,8
6 7,9
7 7,9
8 7,9
9 7,9
10 8
11 8
12 8
13 8
14 8,1
15 8,1
16 8,1
17 8,1
18 8,1
19 8,2
20 8,221 8,2
22 8,2
23 8,3
24 8,3
25 8,3
26 8,3
27 8,3
28 8,4
29 8,4
30 8,4
31 8,4
32 8,4
33 8,4
34 8,5
35 8,5
36 8,5
37 8,5
38 8,5
39 8,5
40 8,5
41 8,5
42 8,5
43 8,5
44 8,5
45 8,6
46 8,6
47 8,6
48 8,6
49 8,6
50 8,6
51 8,7
52 8,7
53 8,7
54 8,7
55 8,7
56 8,8
57 8,8
58 8,9
59 8,9
60 8,9
61 8,9
62 8,9
63 9
64 9
65 9
66 9,1
67 9,1
68 9,1
69 9,1
70 9,1
71 9,1
72 9,1
73 9,1
74 9,1
75 9,1
76 9,1
77 9,2
78 9,2
79 9,2
80 9,2
81 9,2
82 9,2
83 9,3
84 9,3
85 9,3
86 9,3
87 9,3
88 9,3
89 9,3
90 9,3
91 9.3
92 9.4
93 9.5
94 9.5
95 9.5
96 9.5
97 9.6
98 9.6
99 9.6
100 9.6
101 9.6
102 9.6
103 9.7
104 9.8
105 9.8
106 9.8
107 9.9
108 9.9
109 9.9
110 10
111 10
112 10.1
113 10.1
114 10.1
115 10.2
116 10.2
117 10.2
118 10.3
119 10.3
120 10.4
7,8 – 10,3 mg%
0
20
40
60
80
100
Nº
de
Ob
se
rva
cio
ne
s
0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8
POBLACIÓN TOTAL DE VR
0,0
VALORES DE REFERENCIA
LRSLRI 95 %
IC 90 % LRI IC 90 % LRS
120
132
160
188
190
217
247
252
277
308
311
339
367
131
159
187
189
216
246
251
276
307
310
338
366
369
1
1
1
1
2
2
2
3
3
3
4
4
5
7
8
9
10
10
11
12
12
13
14
14
15
15
Nº of sample, n Rank
From To a b
90% Confidence Intervals
ath lowest sample value = lower limit
bth lowest sample value = upper limit
For the 97.5 percentile, substract the values given for a and b from n+1.
1 7,7
2 7,7
3 7,8
4 7,8
5 7,8
6 7,9
7 7,9
8 7,9
9 7,9
10 8
11 8
12 8
13 8
14 8,1
15 8,1
16 8,1
17 8,1
18 8,1
19 8,2
20 8,221 8,2
22 8,2
23 8,3
24 8,3
25 8,3
26 8,3
27 8,3
28 8,4
29 8,4
30 8,4
31 8,4
32 8,4
33 8,4
34 8,5
35 8,5
36 8,5
37 8,5
38 8,5
39 8,5
40 8,5
41 8,5
42 8,5
43 8,5
44 8,5
45 8,6
46 8,6
47 8,6
48 8,6
49 8,6
50 8,6
51 8,7
52 8,7
53 8,7
54 8,7
55 8,7
56 8,8
57 8,8
58 8,9
59 8,9
60 8,9
61 8,9
62 8,9
63 9
64 9
65 9
66 9,1
67 9,1
68 9,1
69 9,1
70 9,1
71 9,1
72 9,1
73 9,1
74 9,1
75 9,1
76 9,1
77 9,2
78 9,2
79 9,2
80 9,2
81 9,2
82 9,2
83 9,3
84 9,3
85 9,3
86 9,3
87 9,3
88 9,3
89 9,3
90 9,3
91 9.3
92 9.4
93 9.5
94 9.5
95 9.5
96 9.5
97 9.6
98 9.6
99 9.6
100 9.6
101 9.6
102 9.6
103 9.7
104 9.8
105 9.8
106 9.8
107 9.9
108 9.9
109 9.9
110 10
111 10
112 10.1
113 10.1
114 10.1
115 10.2
116 10.2
117 10.2
118 10.3
119 10.3
120 10.4
(n=120)
Particionando valores de referencia
• Analizar la posibilidad de particionar siempre y cuando estotenga relevancia desde el punto de vista clinico.
• Para ello 120 muestras en cada subgrupo deberan serobtenidas.
Si ds mayor > 1,5 se debe particionar
ds menor
Otros criterios de partición pueden ser encontrados en:
Clinical Chemistry 48:2; 2002 pág.: 338-352
Clinical Chemistry 32; 1986 pág.: 76 – 79
Clinica Chimica Acta 334; 2003 pág.: 5-23
• Hay situaciones en las que las medias entre los grupos son muy
similares pero la variabilidad en las distribuciones justifica particionar
Z = X1– X2 = Z calculado
(s12 /n1 + s2
2/n2)½
Z = 3.[(n1 + n2)/240]½= Z crítico
Si Z calculado > Z crítico se recomienda particionar
90% Confidence Intervals for Lower and Upper 95% Reference Limits
Analyte Lower reference
limit
Upper
reference
limit
Calcium (mg/dl)
Women (n=120)
Men (n=120)
Combined (n=240)
8,8-9,1
9,1-9,3
8,8-9,1
10,1-10,3
10,3-10,6
10,3-10,6
0
20
40
60
80
100
Nº
de
Ob
se
rva
cio
ne
s
0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8
POBLACIÓN TOTAL DE VR
0,0
VALORES DE REFERENCIA
LRSLRI 95 % 2,5 %2,5 %
IC 90 % LRI IC 90 % LRS
LRS MaxLRI Max
NCCLS: C28-A2
Necesidad de un programa regional
o nacional para recolección de
muestras de referencia asi como el
establecimiento de bancos de
muestras para estudios de intervalos
de referencia
Reference Interval Transference
Approaches to consider:
Divine judgmentVerification with 20 samplesEstimation with 60 samplesCalculation from comparative method
1. Divine judgment. The acceptability of the transfer may be subjectively assessed on
the basis of consistency between the "demographics and geographics" of the study
population(s) and the demographics of the laboratory's test population(s). The
laboratory simply reviews the information submitted and subjectively verifies that the
reference intervals are applicable to the adopting laboratory's patient population and
test methods. To do this, all the information about the original study should be
requested and made available to the adopting laboratory. This includes the
demographics of the reference sample group, the selection process, pre-analytical
conditions of the study such as subject preparation and specimen collection and
handling techniques, the analytical system used, and the statistical method used to
establish the intervals. Most cases for transference involve adoption of intervals from
another laboratory using the same analytical system or intervals established by the
method manufacturer.
1. US CLIA regulations permit the Medical Director of a laboratory to make this
assessment and judgment.
2. While transference requires only the appropriate signature, the approach depends
on a careful investigation of published recommendations, access to appropriate
information, and significance laboratory and medical experience to assure the
comparability of conditions.
3. Provision of reference intervals for sub-populations, particularly the pediatrics
year-by-year intervals, often requires this approach because of the difficulty in
obtaining sufficient specimens to experimentally establish or verify reference
intervals.
2. Verification with 20 samples. An experimental
validation may be performed by collecting and
analyzing specimens from 20 individuals who
represent the reference sample population. If two or
fewer test results fall outside the claimed or reported
reference limits, the reference interval is considered
verified, as illustrated in the accompanying figure.
This is experimentally simple, requires a minimum of
data, and provides a clear criterion for interpreting the
data and verifying the transference.
It is easiest to select the adult population, adult males,
or adult females as the reference interval to verify,
rather than a smaller sub-population.
3. Estimation with 60 samples. An experimental validation may be
performed by collecting and analyzed specimens from 60 individuals
who represent the reference sample population. The actual reference
interval is estimated and compared to the claimed or reported interval
using a statistical formula comparing the means and standard
deviations of the two populations.
Sometimes finding even 60 reference individuals can be a daunting
task. At the very least, no fewer than 40 individuals should be used to
statistically calculate reference intervals. When fewer than 40
individuals are used, it is best to report the findings in terms of the
minimum and maximum test values observed along with a histogram
showing the distribution of the values.
The statistical comparison of the observed and claimed or reported
intervals is more complicated and therefore less attractive for verifying
a reference interval than the 20-sample approach.
4. Calculation from comparative method. The NCCLS
document also recognizes - but doesn't endorse - another approach
that would adjust or correct the claimed or reported reference
intervals on the basis of the observed methodological bias and the
mathematical relationship demonstrated between the analytical
methods being used (as shown in the accompanying figure). The
regression statistics obtained from a comparison of methods study
could be used to calculate the reference limits (Xlower and Xupper) to
the new method (Ylower = a + bXlower, Yupper = a + bXupper, where a
is the y-intercept and b is the slope of the regression line).
This approach is attractive when the laboratory has performed the
studies necessary to establish its own reference intervals in the
past and then changes to a new analytical method..
Verification by analysis of 20 samples is recommended if there is
any doubt about the reliability of the reference intervals being
transferred from the comparative method.
top related