1. Pedro Cortes Alfaro
Tecnólogo Medico
Magister en Administración en Salud
Aseguramiento de la Calidad
en el Lab. Clínico: Control de
Calidad Externo (CCE)

2. Composición de un dato de laboratorio
Variabilidad Pre-analítica
Valor (estimada como irrelevante)
Resultado de la muestra verdadero
Variabilidad analítica
(imprecisión analítica total)
Bias Analítico
Variabilidad Biológica Intrínseca
(una constante)
VARIABILIDAD TOTAL
Variabilidad Analítica + Bias Analítico = ERROR TOTAL
(imprecisión analítica total)

3. CCI
ASEGURAMIENTO DE LA
Material
Control
CALIDAD FASE ANALÍTICA
Corrida Analítica
Material CCE
Gráficas Levey-Jennings
Control con Material
Reglas de Westgard
trazabilidad Control
Si Error Total - Cartas OPSpecs –
Cumple Nº Sigma - ΔSEcrit (inexactitud e
imprecisión del método)
No
No Si Aseguramiento
Acciones Preventivas de la calidad de
Cumple Resultados/
y Correctivas
procedimiento

5. ERROR
(de una medida)
Error Error
sistemático aleatorio
Error sistemático Error sistemático
conocido desconocido
corrección Error remanente
RESULTADO incertidumbre
R + U (R)

6. Error originado por causas aleatorias o fortuitas
y probablemente no corregibles
ERROR ALEATORIO Límite de alarma superior
unidades
130 Límite de precaución superior
120
110
100 media
90
80
70
60
1 3 5 7 9 11 13 15 17 19
Tiempo: dias: fechas
Límite de precaución inferior
Límite de alarma inferior

7. Error Total Máximo: es el máximo error aceptable a
un determinado nivel de concentración.
Error Sistemático (ES) = x – “VV”
“VV” x
Error Aleatorio (EA) = 3 x S(n-1)
Error Total Máximo = ES + EA

8. ERROR SISTEMÁTICO
• Diferencia entre valor medio y valor verdadero.
• Es el mismo para todas las medidas repetidas.
• Depende de la veracidad del procedimiento de
medida.
• Causas del error sistemático:
• Calibración incorrecta: afecta a todas las muestras. Debe
ser evitado o corregido.
• Inespecificidad (metrológica): afecta a las muestras
• que contengan alguna interferencia. Debe prevenirse.
Si se utiliza un procedimiento de medida muy específico y
adecuadamente calibrado, los resultados están libres de
error sistemático.

9. Callum G. Fraser: BIOLOGICAL VARIATION: FROM PRINCIPLES TO
PRACTICE
 Error Total(TE) puede ser calculado de diferentes
formas. La manera mas usual es agregando el
bias (sesgo) y precision “linealidad”.
 TE = bias + 2SD ( or CV)
 TE = bias + 3SD ( or CV)
 TE = bias + 4SD ( or CV)
 TEa= bias + 1,65 SD ( or CV)
 TEa= BA + 1,65 CVA

10. valor verdadero
medida b
medida a
probabilidad
error
aleatorio
error sistemático
80 90 100 110 120
resultado medición
-15 0
tamaño error sistemático

11. TIPOS DE ERRORES
valor verdadero
medida
probabilidad
error
aleatorio error sistemático
error de medida
80 90 100 110 120
imprecisión
error máximo de medida

12. DESPLAZAMIENTO DE LA CONDICION ESTABLE
-4 -3 -2 -1 0 +1 +2 +3 +4 +5 +6
s

13. ESTIMACIÓN DEL ERROR SISTEMÁTICO
Valor
valor verdadero convencional verdadero
asignado a materiales comprar MRC
referencia certificados
obtenido en muestras con comparar procedimientos
procedimientos de
veracidad conocida
Valor de consenso en participar en EQAS
comparación interlaboratorios

14. CONTROL DE CALIDAD EXTERNO
método externo para validación del desempeño en
cuanto a exactitud de un laboratorio, mediante la
evaluación de muestras ciegas y la comparación de
sus resultados con todos los laboratorios
participantes.

15. ESTIMACIÓN DEL ERROR EN EQAS
Diferencia respecto a un valor verdadero
convencional
– Mensurandos con valor independiente
del método: valor de la media global (u
otro vvc). Los valores de referencia son
independientes del método.
– Mensurandos con valor dependiente del
método: valor de la media del método (u
otro vvc). Enzimas, muchos
inmunoanálisis. Los valores de
referencia son dependientes del método.

16. EXPRESIÓN DEL ERROR EN EQAS
• error absoluto = resultado lab - valor
verdadero
• error relativo (%) = 100 x error absoluto / valor
verdadero
– útil para comparar con el requisito de
exactitud o con la incertidumbre o con
otros mensurandos
• error relativo (s) = SDI = error absoluto / sgrupo
– útil para comparar con otros laboratorios

17. Bias: “Modelos de Estimación”
¿De que forma podemos estimar el Bias de
nuestros métodos?
1)- Comparación de Métodos.
2)- Esquemas Interlaboratorio o Peer Group.
3)- Control de Calidad Externo.
- Regresión
- T test
4)- Estudios de Recuperación, verificación de la veracidad
.
5)- Otros.

18. Bias: “Comparación de Métodos”
Los estudios de comparación de métodos se llevan a cabo a efectos de
determinar el error sistemático del ensayo (cantidad) que está siendo
evaluado.
Se realizan analizando muestras con el nuevo método y un método de
comparación.
Sobre la base de las diferencias observadas entre los dos métodos se
calcula el error sistemático.
Las diferencias observadas se analizan en los distintos niveles de
decisión médica de la cantidad (analito) en cuestión, para juzgar sobre
la aceptabilidad del método.
Brindan información importante sobre la naturaleza del error
(sistemático o constante).

19. Bias: “Comparación de Métodos”
Objetivo
“El propósito fundamental de los estudios de comparación de
métodos es determinar si dos métodos son estadísticamente
comparables”
Para que esto sea cierto se deben dar tres condiciones:
1- La pendiente no debe ser significativamente diferente de 1.
2- La intersección no debe ser significativamente diferente de 0.
3- No debe existir diferencia significativa en los niveles de
decisión médica.

20. Bias: “Comparación de Métodos”
Factores a Considerar
1)- Método de Comparación.
2)- Número de muestras a analizar.
3)- Corrida Simple Vs. Duplicados.
4)- Duración del estudio.
5)- Estabilidad de las muestras.

21. Bias: “Comparación de Métodos”
Método de Comparación
-Se habla de método de comparación.
-Debería seleccionarse un método de referencia para asegurar
la veracidad de los resultados que genera.
-Si el método de comparación es un método de referencia, las
diferencias encontradas son asignadas al método en estudio.
-Al momento de interpretar los resultados es muy importante
saber cual es la referencia que estamos empleando.
- Conceptos relacionados : “Trazabilidad”; “Método Definitivo o
de Referencia”

22. Bias: “Comparación de Métodos”
Número de muestras a analizar
-Deben seleccionarse entre 20 y 40 muestras de
pacientes, de manera tal que se cubra el rango de
trabajo del ensayo en estudio.
-La calidad de las muestras seleccionadas es más
importante que la cantidad.
- Factor crítico: “Distribución de las muestras”.

23. Bias: “Comparación de Métodos”
Corrida Simple Vs. Duplicados
-Los duplicados brindan una verificación sobre la validez
de las mediciones.
-Incrementan costos.
- Si no se trabaja con duplicados se deben verificar los
pares de datos al momento que son obtenidos.

24. Bias: “Comparación de Métodos”
Duración del estudio
-Mínimo 5 días.
-Optimo 20 días.
-2 a 5 muestras por día.

25. Bias: “Comparación de Métodos”
Estabilidad de las muestras
-Genéricamente se recomienda no dejar pasar más de
2 horas para procesar las muestras por ambos
métodos.
-La estabilidad del analito en la muestra puede ser
una limitante.
- Ejemplos: Bicarbonato, lactato, amonio, gases en
sangre.

26. Bias: “Comparación de Métodos”
Interpretación de resultados
Existen 4 razones o motivos por los cuales se realizan
estudios de comparación entre métodos:
-Clínico
-Analítico
-Investigación
-Armonización

27. Bias: “Comparación de Métodos”
Interpretación de resultados
Sensibilidad de parámetros estadísticos de tres clases de error
Random Proporcional Constante
Slope No Si No
Intercept No No Si
Std. Err. Est. Si No No
Bias No Si Si
Std. Dev. Diff. Si Si Si
T Test Si Si Si
Corr. Coef, (R) Si No No
Med. Dec. Pt. No No No
Predicted Bias No Si Si
95% Confs. Si Si SI
Limit

28. Bias: “Comparación de Métodos”
Interpretación de resultados
Std. Err. Est.
(SEE)
-Describe la dispersión de los puntos x,y alrededor de la línea
de tendencia central.
-Cuanto más chico sea el SEE mejor correlacionan los
métodos.
- Si el desvío estándar de ambos métodos es idéntico, el SEE
será aproximadamente 1,4 veces el desvío estándar típico.

29. Bias: “Comparación de Métodos”
Interpretación de resultados
Std. Err. Est.
(SEE)
valores observados constante
proporcional
valores verdaderos

30. Bias: “Comparación de Métodos”
Análisis Gráfico
Es inicialmente útil para detectar outliers.
Para los métodos que supuestamente tienen un grado
de acuerdo importante se utiliza el “Difference plot”.
Permite identificar outliers
Permite visualizar errores
www.westgard.com

31. Bias: “Comparación de Métodos”
Análisis Gráfico Asociado
Permite identificar outliers
Verificar la calidad de las muestras
Respuesta lineal en el rango
analítico
Acuerdo entre los métodos
www.westgard.com

32. Bias: “Comparación de Métodos”
Diferentes modelos de regresión:
Regresión lineal
Regresión de Deming
Passing-Bablok

33. Bias: “Comparación de Métodos”
Interpretación de resultados
-Ambos modelos funcionan
minimizando la suma de los
cuadrados de los residuales.
-La regresión regular asume
para hacerlo que le método
de comparación es exacto.
-Angulo definido por el
cociente de los errores
relativos de los 2 métodos.

34. Bias: “Comparación de Métodos”
Interpretación de resultados
Passing Bablok
- Es una aproximación diferente.
- Calcula las pendientes de cada uno de los pares de
puntos.
-Descarta las pendientes horizontales y verticales y
estima
-la media del resto.
- Descarta outliers.

35. Bias: “Comparación de Métodos”
Coeficiente de correlación (r)
“Describe el ancho relativo de la elipse que
engloba los puntos de la serie de datos.”
- Es sensible al error aleatorio, al rango de datos y al signo de la
pendiente.
- Mide el grado de asociación entre dos variables.

36. Bias: “Comparación de Métodos”
Interpretación de resultados
¿Cómo estimar el Bias en unidades de concentración y porcentaje
a partir de la ecuación de la recta obtenida del estudio de
comparación de métodos?
Pendiente: 1,0377 (m)
Intercepto: 5,37 (b)
Ecuación de la recta: Y = m * X + b
Y = pendiente * X + Intercepto
Y = 1,0377 * X + 5,37
X : Concentración a la cual se va a evaluar el bias
Debería representar un nivel de decisión médica

37. Bias: “Comparación de Métodos”
Interpretación de resultados
Y = 1,0377 x X + 5,37
Lo que quiero saber es:
- Para una muestra que tenga un valor verdadero de “X”
que valor voy a obtener yo de acuerdo al Bias de mi
método .
- X = 100 mg/dl
- Y = 1,0377 x 100 + 5,37
-Y = 109,1mg/dl
- Para una muestra con un valor verdadero de 100 mg/dl
con mi método yo obtendría un valor de 109,1 mg/dl.

38. Bias: “Comparación de Métodos”
Interpretación de resultados
X = 100 mg/dl (valor verdadero)
Y = 109,1 mg/dl (valor obtenido)
¿Cuál es el Bias en unidades de concentración?
Bias = Valor Obtenido – Valor Verdadero
Bias = 109,1 – 100 = 9,1 mg/dl

39. Bias: “Comparación de Métodos”
Interpretación de resultados
X = 100 mg/dl (valor verdadero)
Y = 109,1 mg/dl (valor obtenido)
¿Cuál es el Bias en porcentaje?
Bias = Valor Obtenido – Valor Verdadero x 1oo
Valor Verdadero
Bias = 109,1 – 100 x 1oo
100
Bias = 9,1 %

40. Bias: “Comparación de Métodos”
Cada punto representa una muestra medida con dos procedimientos.
La línea roja es la recta de regresión y la negra indica la igualdad x=y
A Resultados idénticos
B Error sistemático constante positivo

41. Cada punto representa una muestra medida con dos
procedimientos.
La línea roja es la recta de regresión y la negra indica la
igualdad x=y
C Error sistemático proporcional
D Error mixto

42. Bias: “Esquemas Interlaboratorio”
Interpretación de resultados
“Los esquemas interlaboratorio brindan una
información muy útil para la estimación del Bias”
Puntos críticos:
-Contra que me comparo.
-Valor verdadero.
-Trazabilidad.
-Tamaño del grupo de comparación.
-Niveles de decisión médica evaluados.

43. Bias: “Esquemas Interlaboratorio”
Evaluemos Nivel 1:
Supongamos valor verdadero: Media grupo par
Lab: 40,07
Media grupo par: 39,05
Bias: ( 40,07 - 39,05) = 1,02
Bias %: (1,02 / 39,05)*100= 2,61

44. Bias: “Esquemas Interlaboratorio”
Evaluemos Nivel 1:
Supongamos valor verdadero: Media Acumulada
del laboratorio
Lab: 40,07
Media acum. Lab.: 40,08
Bias: ( 40,07 - 40,08) = -0,01
Bias %: (0,01 / 40,08)*100= 0,02

45. Bias: “Esquemas Interlaboratorio”
Evaluemos Nivel 1:
Supongamos valor verdadero: Media del Método
Lab: 40,07
Media del Método: 37,72
Bias: ( 40,07 - 37,72) = 2,35
Bias %: (2,35 / 37,72)*100= 6,2

46. Bias: “Esquemas Interlaboratorio”
Evaluemos Nivel 2:
Supongamos valor verdadero: Media grupo par
Lab: 185,6
Media grupo par: 188,1
Bias: ( 185,6 – 188,1) = -2,5
Bias %: (2,5 / 188,1)*100= 1,3

47. Bias: “Esquemas Interlaboratorio”
Evaluemos Nivel 2:
Supongamos valor verdadero: Media Acumulada
del laboratorio
Lab: 185,6
Media acum. Lab.: 186,4
Bias: ( 185,6 - 186,4) = -0,8
Bias %: (0,8 / 186,4)*100= 0,4

48. Bias: “Esquemas Interlaboratorio”
Evaluemos Nivel 2:
Supongamos valor verdadero: Media del Método
Lab: 185,6
Media del Método: 188,1
Bias: ( 185,6 – 188,1) = -2,5
Bias %: (2,5 / 188,1)*100= 1,3

49. Criterios de Evaluación
Programas de Evaluación externa
%sesgo - %BIAS - DRP SDI – IDE - Puntaje-Z
X-X X-X
* 100
X S
SRZ
n
Zi
SRZ i 1
n
SRZ (promedio últimos 6 Puntaje-Z, últimas muestras)

50. ERROR TOTAL
(Competencia)
En Términos de Error Total permitido:
Probabilidad Unidirection Bidereccion
(%) al z - Score al Z- Score
ET %SESGO 1.65%CV
99 2,33 2,58
98 2,05 2,33
97 1,88 2,17
Inexactitud Imprecisión
96 1,75 2,05
95 1,65 1,96
90 1,28 1,65
85 1,04 1,44

51. Criterios de aceptabilidad de los resultados
de los PEEC
ERROR TOLERABLE MAXIMO, ETM
Establece un intervalo de variación aceptable alrededor del
valor asignado. En la práctica, dicho valor asignado tiene que
ser igual o cercano a la concentración crítica para el analito
-ETM X=A +ETM

52. Criterios para determinar el ETM
CRITERIO DE TONKS 1963
Establece un error de tolerancia máximo (ETM) para
cada constituyente, considerando el intervalo de
referencia (IR) o valor de referencia para éste, y se
calcula de la fórmula siguiente:
ETM = (0.25*IR/valor medio del IR)*100
Ejemplo, para glucosa:
IR = 80 a 120 = 40
valor medio del IR = (80 + 120)/2 = 100,
luego ETM =(0.25 * 40/100) * 100 = 10 %
luego el D.R.P. aceptable para glucosa es entre - 10 % a + 10 %

53. xi xm
DRP 100
xm
Xm
D.R.P.(-) D.R.P.(+)
D.R.P.
Desvio Relativo Porcentual: mide en % la
diferencia entre el valor informado por el
laboratorio para cada constituyente sérico (xi) y el
valor promedio del método analítico (xm) obtenido
por consenso.

54. ENFOQUES DE CALIDAD
ERROR TOTAL CALIDAD ANALÍTICA CALIDAD CLÍNICA
CONVENCIONAL PLANIFICADA PLANIFICADA
IMPRECISIÓN FACTORES
IMPRECISIÓN ESTABLE PREANALÍTICOS
ESTABLE INEXACTITUD IMPRECISIÓN
ESTABLE ESTABLE
INEXACTITUD MARGEN DE CC INEXACTITUD
ESTABLE SEGURO ESTABLE
Misma base de fondo, diferentes costos MARGEN DE CC
SEGURO
Distinta base de fondo, diferentes costos

55. Grafico de Precisión
.
.
. . .. ... .
.... . . ... . .
.. .
.. . . .
.
Precisa y Imprecisa Precisa e Imprecisa
Exacta Y exacta Inexacta E Inexacta

56. Ejemplos de Precisión
Control Interno y Externo Solo Control Interno
..
...
95.
. . 95.
..
. .
PRECISO Y EXACTO PRECISO E INEXACTO

57. Bias: “Verificación de Veracidad” Recuperación

58. Desempeño del Método
Premisa:
“Establecer los Requisitos de Calidad”
Conocemos el desempeño de nuestros métodos en condiciones
estables a partir de la verificaciones y validaciones analíticas de
métodos.
Una vez conocido el método como aceptable (cumple con nuestro
requisitos de calidad), trabajamos con control de calidad para
asegurarnos que el método permanece estable en función del
tiempo.
Operando correctamente los datos de desempeño analítico del
método obtenidos de las corridas de los controles (esquemas
interlaboratorio), junto con los requisitos de calidad podemos seguir
cual es el comportamiento del método de acuerdo a nuestras
expectativas.

59. Desempeño del Método
Los errores calculados son:
- Error Aleatorio: A partir de los protocolos de Precisión Simple
y Compleja.
SD y CV
- Error Sistemático: A partir del protocolo de Comparación de
Métodos.
Y = Pendiente * X + Intersección
De la combinación de conceptos y errores surge la
decisión acerca de la aceptabilidad del método en estudio.
Existen varios modelos para esta combinación.
Los más apropiados son:
1-Method Desicion Chart
2-Six Sigma

60. Desempeño del Método
Method Desicion Chart
- Recomendaciones para combinación de errores:
• bias + 2SD < TEa
• bias + 3SD < TEa
• bias + 4SD < TEa
- A partir de los protocolos de evaluación obtenemos los siguientes
datos:
BIAS
CV
- BIAS y CV se calculan en concentraciones consideradas niveles de
decisión médica.

61. Desempeño del Método
El TE a debe expresarse en porcentaje.
Si TE a está expresado en concentración, debe transformarse
en porcentaje considerando el nivel de decisión médica
seleccionado:
TE a: 1 mg/dl (Calcio)
Nivel de decisión médica: 11 mg/dl
TE a%: (1/11)*100 = 9.1 %
TE a: 0.5 mEq/l (Potasio)
Nivel de decisión médica: 3.0 mEq/l
TE a%: (0.5/3.0)*100 = 16.7 %

62. Desempeño del Método
Crear el gráfico:
- Rotular el eje Y como Inexactitud permitida ( BIAS %) y establecer
una escala de 0 a TE a%.
- Rotular el eje X como Imprecisión permitida ( CV %) y establecer
una escala de 0 a TE a.0.5 (la mitad)
- Dibujar la línea bias + 2SD uniendo el TE a en el eje Y con el TE
a.0.5 en el eje X.
- Dibujar la línea bias + 3SD uniendo el TE a en el eje Y con el TE
a.0.33 en el eje X.
- Dibujar la línea bias + 4SD uniendo TE a en el eje Y con el TE a.0.25
en el eje X.
- Rotular las zonas ( de derecha a izquierda) como Pobre, Marginal,
Bueno y Excelente.

63. Desempeño del Método

64. Desempeño del Método

65. Desempeño del Método
Pobre: El método no cumple con los requerimientos de calidad, ni
siquiera trabajando en condiciones de base, por lo tanto, es inapropiado
para ser empleado como método de rutina.
Marginal: El método provee la calidad requerida solo bajo condiciones
muy controladas. Será difícil trabajarlo como método de rutina y debe
establecerse una estrategia de calidad total.(entrenamiento de
operadores, QC exhaustivo, plan de mantenimiento frecuente, control
de resultados).
Bueno: Cumple con los requerimientos de calidad y puede ser
empleado en forma rutinaria con un QC planificado.(multiregla o N:4)
Excelente: Cumple con los requerimientos de calidad y es fácil de
manejar con un QC mínimo.