Bioestadística aplicada a bioquímica y farmacia. Definiciones básicas. BIOESTADÍSTICA: Materia que se dedica a la teoría de las mediciones en las Ciencias Biológicas. Y en un sentido más amplio, a la aplicación de los métodos estadísticos para resolver problemas biológicos. POBLACIÓN BIOLÓGICA: formada por todos los individuos de una misma especie en un estadío dado de su vida histórica o sexual, que habitan un área geográfica definida y en una época determinada. POBLACIÓN ESTADÍSTICA: es el conjunto de todas las muestras posibles, que pueden obteobte nerse del sistema en estudio de acuerdo al método de selección empleado. Magnitudes y variables.
La magnitud no depende del sistema de referencia, mientras que la variable sí .
Magnitud:
Es toda característica, o cualidad, de un elemento integrante de la pobla ción, susceptible de ser observada.
Variable:
Es toda magnitud que permite diferenciar entre sí a los componentes de una misma población. Matemáticamente se expresa como una función.
Parámetro:
Es toda magnitud que tiene el mismo valor dentro de una población. O sea, no permite diferenciar entre sí a sus elementos componentes.
Medir:
Es comparar una magnitud con otra de su misma especie, considerada como referencia o patrón. Ya sea usando instrumentos, o bien, por medio de los sentidos. Valor o Dato: Es el resultado al medir una magnitud en un elemento de la población.
Cada rama de la ciencia presenta un grupo de magnitudes propias, tales como concentraciones de fluidos, medidas morfológicas, frecuencias de factores hereditarios, medidas de absorbancia, entre otras… Las magnitudes pueden clasificarse en cualitativas y cuantitativas. La diferencia entre magnitudes cuantitativas y cualitativas está en la relación que tienen con el patrón o estándar, contra el cual son comparadas al ser medidas. Si esta relación puede ser expresada con números, debido a una proporcionalidad, entonces la magnitud es cuantitativa. Una magnitud es cualitativa cuando su relación con el patrón no es una proporción numérica. Las magnitudes cuantitativas pueden clasificarse en contínuas o discontinuas, se diferencian entre sí, porque en la primera la relación numérica con el patrón puede ser cualquiera, mientras que en la segunda hay algunos valores prohibidos. Entonces una magnitude continua se expresa mediante números reales. Cuando la magnitud tiene algunos valores que son posibles y otros que no, entonces se trata de una discontinua (se expresan por lo general con los números enteros positivos).
Las magnitudes cualitativas se clasifican en atributos u ordinales. Se diferencian entre sí en que los atributos son las cualidades del objeto de la medición, observables sin emplear instrumentos. En cambio las ordinales implican medir el orden or den de los resultados obtenidos, para luego clasificarlos. Las magnitudes de atributos se clasifican en dicotómicas o politómicas. La diferencia se basa en si el atributo puede adoptar dos o más valores diferentes. Dicotómicas o binarias son aquellas que pueden tener sólo dos valores posibles; las las Politómicas son aquellas magnitudes que pueden tener más de dos resultados posibles. Cuestiones clínicas
Uno de los principales objetivos tanto de Bioquímica como de Farmacia, es prestar ayuda al médico en el tratamiento de sus pacientes. Entonces parece prudente explicitar los cuatro tipos fundamentales de investigación clínica: Terapia: Determinar el efecto de diferentes tratamientos para mejorar el estado del paciente, o para evitar los efectos adversos involucrados. Daños: Discernir los efectos de potenciales agentes dañinos (incluyendo las terapias varias que están interesados i nteresados en examinar de acuerdo al punto anterior) en el estado del paciente, morbilidad y mortalidad. Diagnóstico: Establecer la capacidad de diagnosticar de un método clínico para poder diferenciar entre aquellos individuos con, o sin, la condición buscada o enfermedad. Pronósticos: (prognosis) Estimar el curso futuro de la enfermedad del paciente. Para contestar la primera cuestión acerca del tema terapéutico se usan estudios denominados Ensayos En sayos aleatorios controlados. controlados. Esta investigación se didi seña de la siguiente manera: los participantes se dividen en dos grupos, y para ello se los escoge en forma aleatoria. A uno de los grupos se le aplicará un tratamiento experimental para estudiar el efecto del mismo (tratado), mientras que al otro grupo se le aplica el tratamiento estándar o usual (controles o placebos). Luego se sigue la evolución de cada individuo en el tiempo, para observar si aparece el efecto buscado o bien no aparece.
Se podría hacer el mismo tipo de estudios para analizar el daño que puede infligir la exposición a un cierto factor de riesgo. Esto es, en lugar de apli carle a cada individuo un tratamiento preventivo, se le inocula un agente infeccioso inf eccioso o dañino, para ver que le pasa. Pero la ética impide desarrollar este tipo de estudios, por lo que se encara e ncara de otra manera. Para poder contestar la tercera cuestión sobre los diagnósticos, se trata de establecer que tan bien trabaja un método para diagnosticar, o bien un test clínico. Aquí se necesita otro tipo de estudios basados en el estudio de sus propiedades, o características operacionales. Estos estudios se diseñan para saber que tan buena es la calidad del test clínico. (tabla diagnóstica)
Finalmente, para tratar la cuarta cuestión de la prognosis se desarrollan estudios observacionales para poder identificar factores que puedan modificar ese pronóstico. La investigación se basa en identificar pacientes que pertenecen a determinado grupo, tal como: embarazadas, pacientes que serán sometidos a cirugía, o pacientes con cáncer, etc.; con o sin factores que puedan modificar su prognosis (tal como: edad, profilaxis, etc.). El factor de exposición aquí es el tiempo, y el investigador sigue observando a los pacientes para ver la aparición de signos de la condición buscada, tal como: problemas en el recién nacido al término del embarazo, infartos de miocardio luego de la cirugía, o supervivencia al cancer y cancer y la información puede resumirse en una table de riesgo. El objetivo central de diseñar el estudio clínico en forma apareada para magnitudes binarias, es decidir si se pueden intercambiar dos métodos estudiando la concordancia entre ambos. La forma usual de presentar los resultados en estos casos se muestra en una tabla de concordancia. Mediciones de laboratorio.
La variabilidad en las mediciones no sólo se debe al azar. Además, hay una serie de factores, en el complejo proceso de una determinación clínica, que producen variaciones. La contribución de cada una de estas causas al t otal de la variabilidad, depende de los cuidados y controles que se tengan. Etapa prepre-instrumental:
Preparación del paciente. Etapa Obtención de la muestra. Procesamiento del analito. Almacenamiento hasta la medición
Etapa instrumental:
Dilución de la muestra tomada. Fraccionamiento en alícuotas. Mezcla de la muestra y los reactivos. Fluctuaciones de los instrumentos
Las variaciones debidas a la preparación del paciente, no solo incluyen a los factores biológicos que operan antes de la recogida de la muestra, sino también a los factores analíticos y psicológicos que actúan durante la toma. En la obtención de la muestra, la postura del paciente es la que produce las variaciones más grandes. También También inciden otros factores como la aplicación del torniquete y el ejercicio del puño. En el procesamiento del analito se pueden producir variaciones por contaminación de la muestra si los residuos de detergentes en los tubos empleados no se lavan correctamente.
En el almacenamiento antes de medir, pueden ocurrir variaciones por evaporación del agua que contiene el suero y por la inestabilidad de los constituyentes químicos. Una elevada temperatura ambiente, fuerte correntadas de aire en el laboratorio, mucho tiempo de exposición al entorno, pueden producir evaporación. Inversamente, si hay mucha humedad relativa ambien te. Esta evaporación puede verse ayudada ayudada por la forma y el tamaño de los recipientes usados. Todo Todo lo cual produce lecturas con mayor concentración de las substancias a medir en el suero, que la correcta. Durante la Etapa Instrumental, es decir, mientras se están midiendo las muestras, pueden ocurrir variaciones debidas al manejo de los instrumentos. Recopilación en investigaciones clínicas.
Tanto en Medicina, como en Bioquímica y Farmacia las investigaciones más communes sobre poblaciones se centran en los estudios del riesgo; riesgo; o sea, del daño potencial que pueden ocasionar en los pacientes, ciertos factores que se sospecha son causa de enfermedades, o bien el tratamiento aplicado. La disciplina que abarca estos estudios es la l a Epidemiología. Se pueden clasificar los diseños de este tipo t ipo de estudios en tres fundamentales: f undamentales:
Cohortes. CasoCaso-control. RTC.
Se presenta una tabla comparativa entre los tres tipos de estudios fundamentales. Presentación de datos.
Los datos recopilados pueden presentarse en diferentes métodos estadísticos. Tales Tales como tablas, gráficas circulares, de barras, histogramas, de pastel, pictogramas, gráficos cronológicos, polígonos de frecuencias, pirámides de población, recetas en farmacia, entre otros… Clasificación de enfermedades por diagnosis.
Debe tenerse muy en cuenta el tipo de enfermedad que se está analizando y el grado de avance de la misma en el paciente, porque de acuerdo a ello se deberá puntualizar en ciertos aspectos, más que en otros, como se explicará más adelante. Por ahora, basta con efectuar una primera clasificación de las enfermedades en tres tipos básicos de acuerdo al siguiente esquema:
Tipo I : Son todas aquellas enfermedades donde la peor equivocación que se puede cometer en el diagnóstico es un falso negativo.
Las enfermedades que se pueden clasificar como Tipo I son: Una enfermedad que es curable si se detecta a tiempo. Una enfermedad que es grave y no puede dejarse pasar inadvertida. Los falsos positivos no trauman ni psicológicamente, ni económicamente al
paciente, pero los diagnósticos falsos negativos sí lo hacen. Ejemplos: infarto de miocardio, enfermedades venéreas y otr as enfermedades infecciosas curables, la fenilcetonuria, el feocromocitoma (curable en el 100% de los casos sí es detectado a tiempo), cáncer de mama o de útero, etc.
Tipo II : Son todas aquellas enfermedades donde la peor equivocación que se puede cometer en el diagnóstico es un falso positivo.
En cambio, una enfermedad donde para el paciente, un diagnóstico falso positivo es más peligroso que un falso negativo, se considera como del Tipo II, como ser: La enfermedad es grave, pero difícilmente curable o sin remisión. Es muy importante para el paciente o para la población él saberse un verdadero negativo. Los falsos positivos trauman seriamente al paciente, en cambio los falsos negativos no. El tratamiento de los f alsos positivos ocasiona serios perjuicios al paciente. Ejemplos: estado terminal o sin remisión de la enfermedad, cáncer oculto, esclerosis en placas, tratamientos como radioterapia, quimioterapia, lobectomía, cirugía innecesaria, estado IV de la sífilis cuando ya no tiene remedio, etc.
Tipo III : Son las restantes, donde no se puede clasificar claramente como una de las anteriores.
Cuando la enfermedad no puede ser encasillada en ninguno de los dos casos anteriores, entonces se la considera como del Tipo Ti po III, como por ejemplo: lupus eritomatoso, ciertas formas de leucemia o linfoma, diabetes, etc.
Índices clínicos El objetivo principal de una técnica clínica es que sirva para diagnosticar bien. Si para efectuar el mismo trabajo hay muchas técnicas disponibles, entonces se debe optar por aquella que mejor sirva a ese propósito, y si además es precisa y exacta, mejor. Índices de calidad diagnóstica En su forma más simplificada el problema de hacer una predicción o diagnóstico se puede esquematizar con la Tabla de diagnóstico.
Sensibilidad, Especificidad e Índice de Youden El comportamiento de un método de diagnóstico al pronosticar, puede ser analizado en forma dual de la manera siguiente: 1. Sensibilidad : Es la capacidad del método para diagnosticar como positivo a un enfermo. 2. Especificidad: Es la capacidad del método para diagnosticar como negativo a un sano.
Sensibilidad : S = vp / TE = (verdaderos positivos) positivos) / (total de enfermos) Especificidad: E = vn / TS = (verdaderos negativos) / (total de sanos) Ambos valores están acotados acotados entre cero y uno. Cuando Cuando la sensibilidad es máxima S = 1, quiere decir que no hay falsos f alsos negativos, ya que TE = vp + fn, y esa sería la cualidad buscada para una enfermedad del Tipo I. En cambio, para una enfermedad del Tipo II, lo deseable es que fp = 0 y para ello deber ser máxima la especificidad: E = 1, pues TS = vn + fp. La calidad puede ser expresada con los criterios de sensibilidad y especificidad, por lotanto una prueba clínica es ideal cuando tiene una capacidad para diagnosticar S = E = 1, o sea cuando no comete equivocaciones en sus pronósticos. El índice clínico fue propuesto por Youden para analizar la capacidad del método de diagnóstico, usando un único valor en reemplazo de la forma dual de hacerlo. La idea es mezclar los dos índices anteriores para hacer el estudio de calidad. Se define como: Índice de Youden: Y = S + E - 1 = (sensibilidad) – (sensibilidad) – (especificidad) – (especificidad) – 1
Eficiencia diagnóstica. La otra manera de ver la misma idea es usando otro índice, sugerido por muchos autores como la manera de evaluar el “poder discriminatorio” del método clínico. Una especie de índice general de la calidad. Eficiencia: A = (vp + vn) / N = (verdaderos positivos + verdaderos negativos) / (total de casos)
Valores predictivos. Una manera de analizar la capacidad de un método es analizando el porcentaje de éxitos logrados sobre la base de sus pronósticos. Hay que ver los dos aspectos principales: como trabaja en los casos positivos y como lo hace en los casos negativos. Se puede definir entonces:
Valor Predictivo de Positivo: Es la capacidad del método para identificar correctamente a un caso positivo, de entre todos los resultados positivos obtenidos. VPP = vp / TP = (verdaderos positivos) / (total de positivos)
Valor Predictivo de Negativos: Es la capacidad del método para identificar correctamente a un caso negativo, de entre todos los resultados negativos obtenidos. VPN = vn / TN = (verdaderos negativos) / (total de negativos)
Estadigrafos clásicos. Incluye la media, mediana, moda, varianza, desviación estándar, fractiles, rango, coeficiente de variación, entre otros… Todos son calculados como lo aprendido en el curso.
Probabilidad. No ahondaremos en los conceptos de probabilidad, ya que son los mismos conceptos aplicados en el curso, tales como: Modelos hipergeométrico, distribución binomial, de Poisson, de Pascal, función de Gauss, etc… Teoría de las decisiones. Herramienta básica para la toma de decisiones, basadas en evidencia científica. La manera de hacerlo es plantear las hipótesis posibles y luego efectuarle una prueba o test estadístico. El primer paso es formular hipótesis estadísticas. Esto es, plantear los supuestos realizados en términos matemáticos cubriendo todos los casos posibles. Hipótesis nula H0: es la hipótesis estadística planteada para ser probada. Hipótesis Alternativa H1: es la hipótesis hi pótesis complementaria de la anterior.
Posteriormente se realiza un análisis de varianza para su validación (ANAVA). Se acepta una hipótesis y se rechaza la otra en base a los resultados obtenidos en el análisis. El primer paso para contrastar una hipótesis estadística cualquiera es fijar el nivel de significación (α) de la prueba, de acuerdo con el nivel de confianza deseado. los niveles de confianza usuales son del 95 %, 99 % y del 99,9 % . Una vez definido el nivel de confianza, es determinar las zonas de aceptación y de rechazo de la hipótesis planteada. Primero se define el tipo de ensayo a usar. Hay dos tipos: ensayo de una o de dos colas, de acuerdo a si en la hipótesis nula hay una desigualdad o una igualdad respectivamente. Luego se calcula el valor crítico cr ítico del ensayo que delimita las zonas buscadas. Cuando la hipótesis hi pótesis nula sea se a de igualdad, igualdad , el ensayo será s erá de dos colas porque interesa testear los casos de mayor y de menor a la vez. Eso implica calcular dos límites dentro de los cuales estará la zona de aceptación de la (Ho) y a cada lado dos zonas de rechazo. Cuando en la hipótesis nula figure alguno de los l os signos si gnos de d e desigualdad, des igualdad, el ensayo en sayo tundra una cola, es decir, dec ir, habrá un solo valor crítico que separa las zonas de aceptación y de rechazo. En síntesis, los pasos a seguir en un ensayo de hipótesis son: 1) se formulan las hipótesis de trabajo: nula y su alternativa; 2) el investigador define el nivel de confianza y calcula el valor crítico de tablas; 3) con este valor, quedan establecidas las zonas de rechazo y aceptación de hipótesis; 4) se calcula el valor or tipificado tipificado del estadígrafo estadígrafo usando µe; µe; σe y el valor a de la Ho; 5) se compara este valor con el crítico para aceptar o rechazar la Ho como se vio antes. 6) para informar los resultados se usa principalmente el intervalo de confianza.
Aplicaciones en bioquímica y farmacia. En la últimas décadas la aplicación de estadística en Medicina se ha incrementado vertiginosamente. En un comienzo, sus métodos para el diseño y análisis de experimentos comenzaron a usarse en el área de los estudios sobre enfermedades del corazón y cáncer. cada vez es más aceptado que la mayoría de las enfermedades son causadas por múltiples factores y el desarrollo de cada enfermedad involucra muchos cofactores diferentes. Una enfermedad puede ser estudiada desde dos perspectivas. Una de tipo “observacional” donde el investigador no interviene ni manipula los factores involucrados y deja que la enferme- dad siga su curso natural. La otra de tipo “experimental” donde el investigador puede controlar de alguna manera factores que pueden ser de importancia en el proceso de la enfermedad, y se usan para examinar relaciones “causa“causa -efecto” entre los factores involucrados. involu crados. Los estudios poblacionales por cohortes y los estudios caso-control son del tipo observacional. Los estudios en pruebas clínicas son de tipo experimental, donde un grupo está expuesto a un factor de riesgo o aun tratamiento, y el otro grupo no lo está. La comparación del riesgo es uno de los objetivos principales de los estudios e studios epidemiológicos, y su cuantificación implica la medición experimental de sus dos índices asociados: Riesgo Relativo (RR) y “ OddsOdds-Ratio” (OR). El diseño experimental para medir ambos índices es el planteo de una Tabla de Contingencia del tipo 2x2, mostrada en la presentación. Como el investigador es quien decide el tamaño muestral y cuántos serán expuestos al factor de riesgo, suponiendo que toda la población estudiada es homogénea en todas sus características excepto en una: una parte de esta se expone a un factor de riesgo, que se cree es de importancia en causar una determinada enfermedad, y que ninguno de los cuatro casos posibles tiene una ocurrencia nula. Riesgo relativo (RR) se define como el cociente entre la probabilidad de contraer la enfermedad de la población expuesta y la probabilidad de contraerla de los no expuestos. Cuando no hay pacientes de la población expuesta que contraigan la enfermedad (a = 0) el RR se anula. En cambio, si ningún paciente de los no expuestos contrajo la enfermedad (c = 0) entonces el RR se vuelve infinito. Si los factores son independientes el RR = 1. Odds Ratio (OR) se define como el cociente entre dos “odds” posibles. Un “ odd ” es la la relación entre la cantidad de “enfermos” y los “no enfermos” de una población dada. Como hay dos poblaciones, la expuesta y la no expuesta al factor de riesgo, hay dos tipos de “odd ” posibles y la tasa entre ambos es el valor de OR. Sea:
P1= a / n1 :lLa probabilidad de contraer la enfermedad de la población expuesta. (1 - P1) = b / n1: la probabilidad de no contraer la enfermedad de la población expuesta El “odd “odd ” de la población expuesta es O1= P1/ (1 - P1) = a / b. A su vez, P2= c / n2: la probabilidad de contraer la enfermedad de la población no expuesta. (1 – (1 – P2) = d / n2: la probabilidad de no contraer la enfermedad de la población no expuesta. El “odd “odd ” de la población no expuesta es O2= P2/ (1 – P2) = c / d. Por lo tanto, su cociente es OR = O1/ O2= (a . d) / (c . b) Cuando el OR = 1 significa que ambos factores estudiados son independientes entre sí. Si a o d se anulan entonces el OR = 0; en cambio, si se anulan c o b, se hace infinito. Cuando el valor RR = 1 cae fuera del intervalo, hay evidencia como para rechazar la H0. Cuando el valor OR = 1 cae fuera del intervalo, hay evidencia como para rechazar la H0.
Estudios de epidemiología. Se definiràn a continuación dos modelos genéricos para los estudios epidemiológicos: Modelo D: Este diseño del estudio es específico para estudiar la enfermedad porque se hace un muestreo sobre la base del factor de riesgo. El investigador decide los valores de TE (total de individuos expuestos) y TnE (total de individuos no expuestos). Modelo E : Este diseño del estudio es específico para estudiar el factor de riesgo (exposición o protección) protección) porque se hace un muestreo sobre la base de la enfermedad. El investigador decide los valores de TD (total de individuos enfermos) y TnD (total de individuos sanos). Se utiliza una tabla de contingencia 2x2 para estudios epidemiológicos, ilustrada en la presentación. ANOVA
Se realiza un análisis de variación para diferentes casos, como el que explicaremos en la presentación. pr esentación. Donde se calcula SSTotas SSTotas (Sd), SSE y SST en base a los datos proporcionados en la tabla. Se hace el análisis de variación con Fisher y se presentan resultados. Control de calidad instrumental.
Un instrumento será de buena calidad cuando tenga una exactitud inferior a la menor unidad de su escala y una precisión acorde. Para controlar este hecho se usan modelos estadísticos relacionados con el concepto de calibración. Usando un patrón de la magnitud m agnitud clínica que mide el instrumento, i nstrumento, se realizan una serie de mediciones, y entonces el valor promedio de estas deberá coincidir con el valor del patrón para que sea exacto, mientras que su
dispersión no deberá superar un valor prefijado como el máximo admisible. En los instrumentos, por lo general la precisión del equipo viene especificada por el fabricante. En otros casos, la experiencia clínica en mediciones es el parámetro por el cual se suele guiar el profesional, para especificar tal valor.
Calibración de balanzas Para poder calibrar una balanza se necesita un juego de pesas patrones con certificación del INTI (Instituto Nacional de Tecnología Industrial). La idea general es cubrir todo el rango depesadas usuales en el laboratorio para testear una serie de puntos de su escala, que llega hasta los 200 g. Así, se traza una recta de calibración, comparando los valores promedios obtenidos, contra los valores patrones indicados en cada pesada. Calibración de pipetas Para poder calibrar una pipeta, se usa una balanza eléctrica bien calibrada y agua tridestilada. La idea es cargar con agua una pipeta cualquiera y luego pesar el agua recogida en una balanza, para verificar si el volumen de agua coincide con su peso. De esta manera, se puede realizar varios tipos de controles como: Control de precisión y exactitud de una pipeta. Verificar lo mismo en un lote de pipetas. Controlar el factor humano, usando una misma pipeta, pero con diferentes personas. Comparar dos tipos de pipetas entre sí para detectar si hay diferencias entre ellas.
PASOS PARA CALIBRACIÓN
Paso 1
Colocar un frasco de vidrio adecuado en tamaño, limpio y seco, dentro de la balanza y luego pesarlo para tener el valor de la tara.
Paso 2
Se mide un volumen de agua prefijado con la pipeta y luego se vuelca el agua dentro del frasco en la balanza. Se pesa todo el conjunto y por diferencia de pesadas, se calcula el primer valor buscado. Paso 3 Se repite este procedimiento n veces y con los n valores se calcula el promedio de las pesadas y su desvío estándar.
Calibración de capilares Para controlar capilares lo más sencillo es dedicarse a la precisión de los mismos pues se pueden usar métodos directos y baratos. Sea el caso de los capilares usados para el método del ( Microhematocrito mH). Se pueden cargar con la misma sangre entera 10 tubos elegidos al azar del envase de 500 tubos. Se colocan estas muestras en una micro m icro centrífuga, y se procesan todos a la vez. Una vez efectuadas las determinaciones con el mismo ábaco y el mismo operador, se tienen 10 valores que deberían ser iguales en el caso ideal. Si se toman los recaudos apropiados al procesar las muestras, la variabilidad mayor se deberá principalmente a variaciones en el diámetro de los capilares usados. Naturalmente, siempre existen fluctuaciones f luctuaciones por azar que se suman el total de los errores detectados.
Calibración de micropipetas El método de calibración de las micropipetas es enteramente similar al visto para las pipetas en el punto anterior. La diferencia fundamental es que, en lugar de usar agua tridestilada, t ridestilada, se necesita una sustancia mucho más pesada como el mercurio bidestilado, para lograr un peso apreciable con poca cantidad. La ventaja es que pequeños volúmenes de mercurio tienen un peso considerable y no se pierde la precisión de la balanza. Se aprovecha mejor el bajo coeficiente de variabilidad de ésta. La desventaja es la alta dilatación del mercurio con la temperatura, por lo que se necesita corregir este factor. La otra, es la necesidad de un lavado exhaustivo con ácido para eliminar todo el resto de mercurio de la micropipetas y, además, su mayor costo en comparación con el costo del agua. Calibración de espectrofotómetro espectrofotómetro El método para calibrar este instrumento debe ser la recta de calibración. Sin embargo, cuando se desee controlar un valor en particular se simplifica la recta a un solo caso. La idea básica del control es preparar patrones calibrados de absorbancia y con ello revisar periódicamente el valor leído por el equipo. Si se tienen definidos los límites de aceptación para cada una de estas lecturas, se puede controlar si el espectro se mantiene en los límites de calidad aceptables. Es importante seguir un protocolo de mantenimiento y limpieza preventivo. Para preparar los patrones hay varias maneras. Lo más sencillo y caro es adquirir los patrones en el INTI o en algún al gún comercio especializado. especializado. Lo más aconsejable es recurrir al fabricante del aparato, que puede asesorar gratuitamente al respecto. Además éste cumple con las Normas Internacionales de Calidad, tal como la ISO 9001 o 9002. La otra manera más barata, pero más complicada, es que el laboratorio se fabrique los patrones por sí mismo y luego los mande calibrar a los centros referencia.
Calibraciones microbiológicas Los instrumentos principales en Microbiología son dos: el baño maría y la incubadora o estufa de cultivo. Los límites de tolerancia internacionales para estos dos equipos son: Baño maría : Entre 36 y 38º C o sea ( 37º C + 1º C ) Estufa de cultivo: Entre 34 y 36º C o sea ( 35º C + 1º C ) La manera de ver si cumplen estos requisitos es bastante sencilla se debe tomar nota de los valores de temperatura a intervalos regulares de tiempo y verificar si están calibrados. En principio hay dos maneras de hacerlo. La primera vez que se hace un control de este tipo, se pueden tomar los valores de la temperatura cada 15 o 30 minutos, hasta juntar entre 20 y 30 valores. Es decir, basta con un día para completar el experimento. Una vez que se verifica que el equipo está calibrado se puede proceder con la segunda forma de control. En este caso se toma la temperatura en forma diaria y se vuelca en una Carta de Control de calidad.
Control de calidad metodológico. El primer paso hacia la calidad es calibrar los instrumentos, el segundo es calibrar los métodos y el tercero asegurar que estas calibraciones sean estables en el tiempo, mediante las cartas de control. El concepto de calidad se toma aquí en el sentido de precisión precisión y exactitud, como condición necesaria para alcanzar el objetivo principal: la capacidad del método clínico para diagnosticar.
Sueros controles y patrones Para poder calibrar técnicas clínicas se necesitan sustancias de control como: Patron trone es acu acuosos: Se prepara prep aran n con agua tridest tri destilad ilada, a, a la cual se le adicionan las sustancias puras o proteínas, de manera tal de tener una concentración adecuada a los fines de control.
Suero eros calibra brados: os: Se S e adqui a dquieren eren en el mercado mer cado y fuer f ueron on calibrad cali brados os por laboratorios de referencia legalmente autorizados. A su vez, estos sueros pueden provenir de sueros sue ros humanoso dean deanimales (es mejor m ejor el humano, pero es el más caro). Sueros de referencias o secundarios: Usando los sueros primarios, se calibra el sistema de medición, y luego, empleando un pool de sueros, obtenido con el sobrante del mismo laboratorio, se procede a calibrarlo. Este pool ya calibrado se puede emplear para seguir controlando al sistema en forma más económica. A los fines de conservción, estos patrones se almacenan congelados o liofilizados que es como se venden en el mercado.
Protocolo de las técnicas Fase Preanalítica: 1. Preparación del paciente. 2. Tiempo de muestreo. 3. Cantidad de prestaciones. 4. Identificación correcta. 5. Toma de muestra. 6. Interferencia. 7. Tipo de muestras. 8. Manejo de muestras. 9. Al Almacenamiento y transporte de muestras. Control de calidad en microbiología
1. Control de esterilidad. 2. Control de calidad. 3. Control de fecha de caducidad. Control de calidad estadístico.
Se utilizan cartas de control, las culaes pueden ser interpretadas por el químico, medico, etc… Un ejemplo de éstas son las cartas corregidas. Este tipo de cartas, reutilizan la información que se recoge diariamente en los
controles de calidad, para mejorar la carta con los nuevos datos. El procedimiento a seguir puede ser descrito como sigue: Paso 1 Suponiendo que el sistema haya sido calibrado y ajustado con los métodos descriptos, el primer paso es conseguir una cantidad de suero control o “pool” de sueros calibrado, suficiente como para seis meses de trabajo. Paso 2 Para construir la primer carta de control, se deben hacer por lo menos veinte mediciones repetidas seguidas del suero control y con estos datos se calculan la media y el desvío estándar. Paso 3 Cada día, o cada 20 mediciones de rutina, se mide un valor control que se vuelca en la carta. Se sigue el diagrama lógico explicado en el punto anterior para determinar si el sistema sigue bajo control estadístico de calidad. Paso 4 A medida que pasa el tiempo se van juntando datos y la idea es aprovechar esta información extra. Por ejemplo, se realizaron veinte mediciones de control rutinario y en ese momento se tienen tienen cuarenta valores del mismo suero control, realizadas con la misma metodología. Con todos los valores reunidos, se recalculan la media y el desvío estándar. estándar. Cuanto más mediciones se tengan, más confiable es la estimación realizada. Y con esa información i nformación se construye la segunda carta de control, corregida con los datos extra. Paso 5 Se repite el proceder visto en el Paso 3 hasta juntar otros veinte datos. Ahora con los sesenta sese nta datos dato s dispo d isponib nibles, les, se repite rep ite el Paso Pas o 4. 4 . Se constr nstru uye la seg segunda carta de control corregida. Y así sucesivamente, hasta terminar con el stock del suero control.
INTEGRANTES: I.B.P. Lorena Díaz de León Martínez. I.B.P. Rosa Icela Guzmán Guzmán. BIBLIOGRAFÍA: Az Azzimonti Renzo, Juan Carlos. BIOESTADÍSTICA APLICADAA BIOQUÍMICA Y FARMACIA. 2 edición. Editorial universitaria . 523 páginas. http://www.scribd.com/doc/2904463/Bioestadistica- Ap http://www.scribd.com/doc/2904463/Bioestadistica -Aplicada-a-Bioquimica Bioquimica--y-Farmacia
