Verifikált módszerek m belső minőségellen gellenőrzése (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 m 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
Valódis diság - Bias
Pontatlanság
TE a meghatároz rozása Orvosi követelmények Biológiai variancia Referencia tartomány Szabályozási követelmények (CLIA 88) Teljesíthető hiba ( peer group felmérés eredmények) Túl nagy TE a : eredmények korrekt interpretálását veszélyezteti Túl kicsi TE a : mérési folyamat kontrollálásának költsége magas
TE a meghatároz rozása Analit: Nátrium (Ref.tart.: 136-144 mmol/l) Túl nagy TE a QC: 140 ± 3 mmol/l ± 2SD határ: 134 146 Teljesen fedi a referencia tartományt, az egészséges és beteg értékek elkülönítése lehetetlen Túl kicsi TE a QC: 140 ± 0,1 mmol/l ± 2SD határ: 139,8 140,2 A mérés kontrollálásának költségei túl magasak
Orvosi követelmk vetelmények Koleszterin 8.9% (1) HDL-koleszterin 13% (1) LDL-koleszterin 12% (1) Triglicerid 15% (1) Kreatinin 7.6% (2) HbA1c 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.
Szabályoz lyozási követelmk vetelmények
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-ellen ellenőrzés s (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-ellen 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 kártyak Kalibráció Kontroll határok Kontroll szabályok: A L Analitikai futtatás (analytical run) A: statisztika rövidítése/ kontroll mérések száma L: kontroll határok - Figyelmeztető - Kizáró
1 2s történelmi szabály 1 kontroll mérés ±2s-n kívül esik figyelmeztető szabály!!! kontroll adatok gondos áttekintése
1 3s szabály 1 kontroll mérés ±3s-n kívül esik Kizáró szabály
2 2s szabály 2 kontroll mérés a ±2s-n kívül esik Kizáró szabály
R 4s szabály Az egyik kontroll a +2s-n, míg a másik kontroll a -2s-n kívül esik Kizáró szabály
4 1s szabály 4 egymást követő kontroll mérés az átlag egyik oldalán ±1s-n belül Figyelmeztető / kizáró szabály, attól függően, hogy milyen a módszer hibája
10 x 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 céljac 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 céljc ljának meghatároz rozása Hiba detektálás: 90%-os valószínűséggel feltárja az orvosilag fontos hibát Fals kizárás <5% legyen SE crit = [(TE a bias meas )/s meas ] 1,65 Példa: koleszterin TE a : 10% Bias: 1,0 % CV: 2,0% [(10 1)/2] 1,65 = 2,85s
IQC program kiválaszt lasztásasa
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 b 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 b 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 mérésm kezdeti / esemény IQC monitor / nem-esemény IQC 4-, 5. gen. kémiai és hematológiai automaták Cél: magas hiba detektálás, alacsony fals kizárás Egyes szabály Korábbi gen. automaták Pl. immunkémiai 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 riumi vizsgálatok megbízhat zhatósága 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!