Verifikált módszerek belső minőségellenőrzése (IQC) Debreczeni Lóránd, Kovácsay Anna,Szakony Szilvia Fővárosi Önkormányzat Szent Imre Kórház, Központi Laboratórium
BioRad Továbbképzés, Budapest 2011.05.31.
www.westgard.com
A módszerek validálása A NAR (Nemzeti Akkreditációs Rendszer) 20 – IX Alkalmazási útmutató az MSZ EN ISO/ENC 17025 szabványhoz
A módszer alkalmazhatóságának bizonyítását, és azon dokumentált és tárgyilagos bizonyítékoknak a létrehozását jelenti, melyek segítségével egy adott eljárás vagy folyamat előre meghatározott követelményeit következetesen teljesíteni lehet.
MSZ EN ISO/IEC 17025:2001 5.4. Módszerek és módszer validálás – Módszertani leírások, munkautasítások – Módszerek validálása – Mérési bizonytalanság becslése, legjobb mérőképesség megadása
5.6 Mérések visszavezethetősége – Referencia etalonok, kalibrátorok, kontrollok
5.9.Analitikai folyamatok minőségbiztosítása – Belső minőség-ellenőrzés – Külső minőség-értékelés, jártassági vizsgálatok
Módszer validálás paraméterei I. Analitikai specificitás analit pontos, interferencia-mentes meghatározása
Analitikai szenzitivitás kalibrációs görbe meredeksége, mennyiség:jel viszonya
Linearitás közölhető tartomány: teszt eredménye arányos az analit koncentrációjával
Detektálási küszöb „minta vak”mérések átlaga +3SD
Interferencia mintában jelen lévő nem mérendő komponensek hatása
Módszer validálás paraméterei II. Valódiság (trueness) mért és valódi érték viszonya eltérés (bias) meghatározás (Certified Reference Material) → szisztémás hiba
Pontatlanság (imprecision) → random hiba - ismételhetőség (repeatability): „within-run” SD - reprodukálhatóság (reproducibility): „between-run” SD relatív standard deviáció = variációs koefficiens (CV)
Mérési bizonytalanság alkalmazott módszerrel kapott eredmények mennyire felelnek meg az elvárt analitikai, diagnosztikai céloknak Legnagyobb megengedett hiba (total allowable error)
Módszer verifikálás Egy adott módszer laboratóriumban történő bevezetése során igazolni kell, hogy a meghatározott paraméterek értékeire nézve a módszert bevezető laboratóriumban is teljesülnek az előírt követelmények: : az adott laboratóriumban, az adott készüléken, az adott reagenssel megfelelő eredményt szolgáltat. CLSI EP15-A2 User verification of performance for precision and trueness; Approved Guideline-Second edition, 2005
Valódiság - Bias
Pontatlanság
TEa meghatározása ← ← ← ← ←
Orvosi követelmények Biológiai variancia Referencia tartomány Szabályozási követelmények (CLIA’88) Teljesíthető hiba („peer group” felmérés eredmények)
Túl nagy TEa: eredmények korrekt interpretálását veszélyezteti Túl kicsi TEa: mérési folyamat kontrollálásának költsége magas
TEa meghatározása Analit: Nátrium (Ref.tart.: 136-144 mmol/L) Túl nagy TEa QC: 140 ± 3 mmol/L ± 2SD határ: 134 – 146 Teljesen fedi a referencia tartományt, az egészséges és beteg értékek elkülönítése lehetetlen
Túl kicsi TEa QC: 140 ± 0,1 mmol/L ± 2SD határ: 139,8 – 140,2 A mérés kontrollálásának költségei túl magasak
Orvosi követelmények Koleszterin HDL-koleszterin LDL-koleszterin Triglicerid Kreatinin HbA1c
8.9% (1) 13% (1) 12% (1) 15% (1) 7.6% (2) 6% (3)
1 National Cholesterol Education Program, Recommendations on Lipoprotein Measurement by the Working Group on Lipoprotein Measurement. (September, 1995) NIH pub: 95-3044. 2 Myers et al (2006) Recommendations for Improving Serum Creatinine Measurement: A Report of the Laboratory Working Group of the National Kidney Disease Education Program. CCJ 52, 5. 3 NGSP (2009) http://www.ngsp.org/ CAP Survey limits to be lowered to 6% in 2011.
Szabályozási követelmények
Permissible Limits for Analytical Imprecision Haeckel R., Wosniok W. Clin Chem Lab Med 2011; 49(4): 623–635 The relation between the rates of false-positive results (DFPR), analytical imprecision (CVA, coefficient of variation, %) and bias (%) with examples of different biological variations (CVE). GG=German guideline.
www.westgard.com
Belső minőség-ellenőrzés (IQC) CAP (College of American Pathologists) “Control results must be reviewed before reporting patient/client results. It is implicit in quality control that patient/client test results will not be reported when controls do not yield acceptable results.” “In general, calibrators should not be used as QC materials.”
CLIA (Clinical Laboratory Improvement Amendments) “The laboratory must … establish or verify the criteria for acceptability of all control materials.” “Perform control procedures . . . at least once each day patient specimens are assayed . . .”
Belső minőség-ellenőrzés: a kezdetek Levey S., Jennings ER The use of control charts in the clinical laboratory, Am J Clin Pathol 1950; 20:1059-66 Whitehead TP. Quality Control in Clinical Chemistry, 1977 Mérési folyamatok ellenőrzése Stabil kontroll anyagok használata Külső minőség-ellenőrzés
Westgard JO Internal quality control: planning and implementation strategies Ann Clin Biochem 2003; 40:593-611
Levey-Jennings kontroll kártya Kalibráció
Kontroll határok
Kontroll szabályok: AL Analitikai futtatás (analytical run)
A: statisztika rövidítése/ kontroll mérések száma L: kontroll határok - Figyelmeztető - Kizáró
12s – történelmi szabály
1 kontroll mérés ±2s-n kívül esik
figyelmeztető szabály!!! ↓ kontroll adatok gondos áttekintése
13s szabály 1 kontroll mérés ±3s-n kívül esik Kizáró szabály
22s szabály 2 kontroll mérés a ±2s-n kívül esik Kizáró szabály
R4s szabály Az egyik kontroll a +2s-n, míg a másik kontroll a -2s-n kívül esik Kizáró szabály
41s szabály 4 egymást követő kontroll mérés az átlag egyik oldalán ±1s-n belül Figyelmeztető / kizáró szabály, attól függően, hogy milyen a módszer hibája
10x szabály 10 egymást követő kontroll mérés az átlag egyik oldalára esik Ha 1s-n belül van → figyelmeztető Ha 1 és 2s között van → kizáró
Westgard szabályok A kontroll szabályok kombinációja a kontroll adatok értelmezésére
Multi-rule QC célja 1. Fals kizárások csökkentése 2SD határ alkalmazásával a fals kizárások aránya: 1 kontroll esetén 4,5% 2 kontroll esetén 9% 3 kontroll esetén 14%
2. Hiba feltárások arányának javítása 3SD határ használatakor sok a fel nem derített hiba
3. Útmutató a felmerülő problémák megoldására
„Jó IQC-t jól” I.Jó IQC tervezés 1.Megfelelő számú kontroll mérés 2.Korrekt statisztikai kontroll szabályok
II. Jó IQC kivitelezés 1.Megfelelő kontroll anyag kiválasztás 2.Kontroll adatok helyes feldolgozása 3.Kontroll határértékek pontos meghatározása 4.Kontroll eredmények korrekt értékelése 5.Helyes válaszlépések a kontroll eredményekre
IQC tervezés 1.Vizsgálattal szembeni minőségi elvárások meghatározása 2.Módszer valódiságának (bias) és pontatlanságának meghatározása 3.A lehetséges IQC folyamat kiválasztása: L-J, szoftver 4.IQC céljának meghatározása 5.Megfelelő IQC program kiválasztása
Minőségi elvárások
Bias, pontatlanság Új analitikai módszer validálás ill. verifikálás adatai bias: módszer összehasonlításból pontatlanság: ismételhetőségi és reprodukálhatósági adatokból
Régi analitikai módszer bias: EQA eredményekből pontatlanság: IQC eredményekből
IQC céljának meghatározása Hiba detektálás: 90%-os valószínűséggel feltárja az orvosilag fontos hibát Fals kizárás <5% legyen ∆SEcrit = [(TEa – biasmeas)/smeas] – 1,65 Példa: koleszterin TEa : 10% Bias: 1,0 % CV: 2,0%
[(10 – 1)/2] – 1,65 = 2,85s
IQC program kiválasztása
„Good practice” irányelvek NE használd a 2SD kontroll határt NE használd ugyanazt a kontroll szabályt minden tesztre VÁLASSZ egyedi IQC programot minden teszthez a minőségi elvárásoknak megfelelően MINIMALIZÁLD a fals kizárást, hogy a valódi problémákkal foglalkozhass ÉPÍTSD BE a hiba detektálást, hogy az orvosilag fontos hibákat kiszűrd
Egyéb szempontok I. Kontroll anyag stabilitása variancia: folyékony vs liofilizált stabilitás: folyékony vs liofilizált, gyári vs pool
Analit koncentráció diagnosztikai döntési határérték körüli tart.-ban 2, 3 koncentráció → analitikai tartomány
Kontroll adatok, határérték meghatározás Átlagot, SD-t a labor adataiból kell megadni Határértékeket NEM SZABAD a gyártó vagy EQA adatokból használni!!!
Egyéb szempontok II. Betegmintával azonos vagy ahhoz hasonló mátrixú Multi-komponensű, minél több módszerre bemérve Kontroll mérések gyakorisága, helye random méréskor: a beteg minták előtt batch méréskor: analitikai futtatásban elosztva „kezdeti” / „esemény” IQC „monitor” / „nem-esemény” IQC
Kontroll mérés „kezdeti”/”esemény” IQC „monitor”/”nem-esemény” IQC
Korábbi gen. automaták Pl. immunkémiai
4-, 5. gen. kémiai és hematológiai automaták Cél: magas hiba detektálás, alacsony fals kizárás Egyes szabály „kezdeti” IQC multi-rule, nagyszámú kontroll „monitor” IQC egyes szabály, kevesebb kontroll
Kérdések IQC szükségessége? Gyártók minőségi problémái a reagens gyártás során
Individualizált IQC – több száz vizsgálat? Kémiai automata: 18 vizsgálathoz 4 egyszeres szabály
Több készüléken ugyanazon teszt? A minőségi elvárás fontosabb, mint az azonos IQC eljárás
Laboratóriumi vizsgálatok megbízhatósága Az orvosi döntésekhez használt információk 60-75%-a laboratóriumi vizsgálatokból származnak!!!
Köszönjük a (szak)asszisztenseknek az IQA céljából 260 munkanapon át példás szorgalommal végzett mérést és a dokumentációt! 1 kód/év/készülékre becsülve: = kb. 520 mérés, = kb. 52.000 pont, = kb. 80.000 Ft!
Köszönöm megtisztelő figyelmüket!
