Makalah Biomarker Epidemiologi Kel.4 Kls b

 

BIOMARKER

 

 

  

  

  

  

 

  

  



 

 

  

  

 

    

Titles you can't find anywhere else

Try Scribd FREE for 30 days to access over 125 million titles without ads or interruptions! Start Free Trial Cancel Anytime.













KATA PENGANTAR

Puji syukur kita panjatkan kehadirat Allah SWT, Tuhan Yang Maha Esa yang telah memberikan rahmat serta hidayah-Nya hidayah-Nya sehingga penyusunan tugas ini ini dapat diselesaikan. diselesaikan. Tugas ini disusun untuk diajukan diajukan sebagai tugas mata kuliah Epidemiologi Gizi dengan judul ³BIOMARKER´

di Fakultas Kesehatan Masyarakat jurusan Ilmu Gizi Universitas

Hasanuddin. Terima kasih disampaikan kepada dosen mata kuliah Epidemiologi Gizi yang telah membimbing dan memberikan kuliah ku liah demi lancarnya tugas ini. Demikianlah tugas ini disusun semoga bermanfaat, agar dapat memenuhi tugas mata kuliah Epidemiologi Gizi.

Makassar, Mei 2011 Penyusun













DAFTAR

ISI

Halaman Judul Halaman Judul Kata pengantar Daftar

isi

BAB I

I.1 Latar Belakang I.2 Rumusan Masalah I.3 Tujuan Penulisan Makalah BAB II

II.1. Pengertian Biomarker II.2 BIOMARKER GIZI II.2.1 Pengertian biomarker gizi II.2.2 Fungsi Biomarker Gizi II.2.3 Jenis Pengukuran II.2.3.1 Pengukuran error: definisi II.2.3.2 Preanalytical pengukuran error:, lingkungan, perilaku dan kesehatan. II.2.3.4 Preanalytical measurement error: sampling error. II.2.3.5 Analisis kesalahan pengukuran. II.2.3.6 Pengukuran error: penilaian II.2.3.7 Pengukuran error: minimisasi II.2.3.8 Pengukuran kesalahan: efek dalam studi epidemiologi II.2.3.9 Kontrol kualitas dan kalibrasi II.2.3.10 Quality control: perencanaan jangka panjang BAB III

Kesimpulan













BAB I PENDAHULUAN

I.1 Latar Belakang

Dalam pengobatan, biomarker adalah istilah yang sering digunakan untuk merujuk kepada protein diukur dalam darah yang konsentrasi mencerminkan tingkat keparahan atau adanya penyakit di beberapa negara. Lebih umumnya biomarker merupakan segala sesuatu yang dapat digunakan sebagai indikator dari suatu negara tertentu atau beberapa penyakit lain kondisi fisiologis organisme. Biomarker bisa menjadi zat yang dimasukkan ke dalam sebuah organisme sebagai sarana untuk memeriksa fungsi organ atau aspek lain dari kesehatan. Sebagai contoh, rubidium klorida digunakan sebagai isotop radioaktif untuk mengevaluasi perfusi otot jantung. Hal ini juga dapat menjadi zat deteksi yang menunjukkan keadaan penyakit tertentu, misalnya, kehadiran antibodi mengindikasikan adanya infeksi . Secara lebih spesifik, sebuah biomarker menunjukkan perubahan dalam ekspresi atau keadaan protein yang berkorelasi dengan risiko atau perkembangan penyakit, atau dengan kerentanan penyakit ke perlakuan yang diberikan. Biomarker adalah properti biologi karakteristik yang dapat terdeteksi dan diukur dalam bagian-bagian tubuh seperti darah atau jaringan. Mereka mungkin menunjukkan menunjukkan salah satu atau proses normal normal penyakit dalam tubuh.

[1]

Biomarkers dapat berupa sel-sel spesifik, molekul, atau gen, produk gen, enzim, atau hormon. Fungsi organ kompleks atau perubahan karakteristik umum dalam struktur biologis juga dapat berfungsi sebagai biomarker. Meskipun biomarker merupakan istilah yang relatif baru, biomarker telah digunakan dalam penelitian pra-klinis dan diagnosis klinis untuk waktu yang cukup.

[2]

Sebagai contoh, suhu tubuh adalah biomarker yang

dikenal baik untuk demam. Tekanan darah digunakan untuk menentukan risiko stroke. Hal ini juga banyak diketahui bahwa kolesterol adalah nilai-nilai dan risiko indikator biomarker untuk penyakit koroner dan pembuluh darah, dan protein C-reaktif ( CRP ) adalah penanda peradangan.













I.2 Rumusan Masalah

Adapun rumusan masalah dari makalah ini adalah : 1. Apa yang dimaksud biomarker ? 2. Apa yang dimaksud biomarker gizi ? I.3 Tujuan Penulisan Makalah

1. Untuk mengenal biomarker gizi 2. Untuk mengetahui aplikasi biomarker terhadap gizi













BAB II PEMBAHASAN

II.1 Pengertian Biomarker

Biomarker

adalah

parameter

yang

dapat

digunakan

untuk

mengukur

perkembangan penyakit atau efek pengobatan. Parameter bisa bahan kimia, fisik atau biologis. Dalam hal molekul biomarker adalah "bagian dari penanda yang mungkin ditemukan menggunakan genomik, teknologi proteomik atau teknologi pencitraan Biomarkers memainkan peran utama dalam biologi obat. Biomarker membawa hal-hal masa depan di tangan kita dengan membantu dalam diagnosis dini, pencegahan penyakit, target obat identifikasi, respon obat dll berdasarkan penyakit. Beberapa biomarker telah diidentifikasi untuk banyak penyakit seperti LDL serum untuk kolesterol, tekanan darah , gen P53 dan MMPs untuk kanker dll. dll. Berdasarkan biomarker biomarker Gen ditemukan ditemukan menjadi efektif dan diterima penanda di dunia du nia ilmiah ini. Penemuan Biomarker Penemuan biomarker adalah proses dimana biomarker ditemukan. Ini adalah

istilah medis. Banyak umum digunakan tes darah di kedokteran biomarker. Cara bahwa tes ini telah ditemukan dapat dilihat sebagai penemuan biomarker. Namun, identifikasi mereka telah sebagian besar menjadi satu-di-pendekatan waktu. Banyak dari ini dikenal dengan baik tes telah diidentifikasi berdasarkan wawasan biologis yang jelas, dari fisiologi atau biokimia . Ini berarti bahwa hanya beberapa penanda sekaligus telah dipertimbangkan. Salah satu contoh dari cara penemuan biomarker adalah penggunaan suntikan inulin untuk mengukur fungsi ginjal. Dari sini, kita menemukan molekul yang terjadi secara alami, kreatinin , yang memungkinkan pengukuran yang sama yang akan dibuat dengan mudah tanpa suntikan. Hal Ha l ini dapat dilihat sebagai proses serial. Bunga yang baru dalam penemuan biomarker adalah karena baru biologi molekuler teknik berjanji untuk menemukan penanda yang relevan dengan cepat, tanpa wawasan















beberapa teknologi yang digunakan dalam proses ini. Kesulitan teknis yang signifikan tetap. Ada minat yang cukup besar dalam penemuan biomarker dari industri farmasi . Tes darah atau biomarker lainnya bisa berfungsi sebagai penanda antara penyakit dalam uji klinis, dan juga dimungkinkan target obat . Identifikasi protein yang signifikan secara klinis biotanda dari fenotip dan fungsi biologis adalah area memperluas penelitian yang akan memperpanjang diagnostik kemampuan. Baru-baru ini, biomarker untuk berbagai penyakit muncul, termasuk antigen prostat spesifik (PSA) untuk kanker prostat dan protein C-reaktif (CRP) untuk penyakit jantung. Menggunakan biomarker biomarker dari wajib pajak biofluids biofluids mudah (misalnya darah, urin) adalah bermanfaat dalam mengevaluasi negara yang sulit dijangkau jaringan dan organ. Biofluids jauh lebih mudah diakses, tidak seperti lebih teknik invasif atau tidak layak seperti biopsi jaringan. Biofluids mengandung protein dari jaringan dan berfungsi sebagai komunikasi yang efektif / hormon. Jaringan bertindak sebagai pemancar informasi dan biofluid (sampel oleh dokter) sebagai penerima. Keinformatifan biofluid bergantung pada kesetiaan saluran. Sumber noise yang kesetiaan penurunan termasuk penambahan protein yang berasal dari jaringan lain atau dari biofluid sendiri; protein juga mungkin akan hilang melalui filtrasi glomerular . Faktor-faktor ini dapat secara signifikan bias komposisi protein biofluid sebuah. Pada Selain itu, hanya melihat tumpang tindih protein akan kehilangan transmisi informasi yang terjadi melalui kelas protein dan interaksi protein protein.













dan dampak dari kedua biologis (preanalytical) dan laboratorium (analitis) variabilitas perlu dipertimbangkan ketika seseorang menggunakan biomarker. Ketika memilih biomarker, itu adalah penting untuk memahami bagaimana kaitannya dengan asupan gizi dan kerangka waktu tertentu pemaparan itu mencerminkan juga bagaimana hal itu dipengaruhi oleh prosedur sampling dan laboratorium. Biologi sumber variasi yang muncul dari negara-negara genetik dan penyakit dari biomarker mempengaruhi individu, tetapi mereka juga dipengaruhi oleh sumber nonbiological variasi yang timbul dari koleksi spesimen dan penyimpanan, musiman, waktu, kontaminasi, stabilitas dan jaminan mutu laboratorium. Ketika memilih sebuah laboratorium untuk penilaian biomarker, peneliti harus berusaha membuat kesalahan acak dan sistematis pasti adalah diminimalkan

dengan

dimasukkannya

teknik

tertentu

seperti

membutakan

staf

laboratorium untuk status penyakit dan termasuk standar pooled eksternal yang dibutakan staf laboratorium. Selain itu pengawasan mutu analitik harus dijamin dengan menggunakan standar internal atau bahan bersertifikat atas seluruh rentang nilai yang mungkin untuk mengontrol akurasi metode. Seseorang harus mempertimbangkan pengaruh kesalahan laboratorium acak pada pengukuran presisi dan juga mengerti membatasi metode tentang deteksi dan cutpoints laboratorium. Memilih cutpoints sesuai dan mengurangi kesalahan sangat penting dalam epidemiologi gizi di mana asosiasi yang lemah sering terjadi. Sebagai bagian dari kajian ini, lipid serum dimasukkan sebagai contoh dimana upaya kerjasama biomarker telah diajukan kepada kedua memahami sumber biologis variasi dan standarisasi standar isasi hasil laboratorium. II.2.2 Fungsi Biomarker Gizi













telah terjadi banyak kemajuan teknis di bidang biomarker serta terobosan di bidang genetika dan metabo lisme. lisme. Kemajuan dalam bidang ini telah kritis para peneliti gizi karena tingkat biomarker dapat bervariasi dengan penyerapan, metabolisme, genetika dan status penyakit. Selain uang muka, ada juga banyak diskusi tentang isu-isu yang berkaitan dengan pengumpulan sampel yang tepat (media biologis, puasa, kontaminasi, stabilitas), transportasi dan penyimpanan (stabilitas, suhu, cahaya, oksigen) dan teknik analisis laboratorium (presisi, trueness , batas deteksi, pemulihan, standardisasi dan jaminan mutu). Beberapa isu-isu ini juga dibahas dalam seri oleh Potischman. Bab oleh Hunter, Bates et al., Sauberlich dan Myers et al. Dan barang yang komprehensif oleh van't Veer dan Hermus et al. Menyediakan bacaan tentang isu-isu laboratorium yang terkait dengan biomarker gizi, yang merupakan fokus dari artikel ini. Ketika memilih biomarker, itu penting bagi peneliti untuk memahami bagaimana suatu biomarker gizi berkaitan dengan baik asupan makanan dan paparan kronologi. Ini termasuk diskusi tentang apakah biomarka akan digunakan untuk mengevaluasi status gizi jangka panjang, asupan makanan baru-baru ini, efektivitas manipulasi diet atau efektivitas intervensi. Isu-isu ini telah dibahas di tempat lain dan juga dibahas dalam seri ini. Selain itu, penting untuk mengetahui berbagai jenis tes biokimia yang mungkin berguna untuk menilai status gizi, misalnya, pengukuran langsung atau statis, pengukuran metabolit, tes fungsional, metabolit abnormal, produk gizi yang diteliti, beban atau saturasi tes atau prosedur lain seperti menggunakan isotop yang stabil. Terpisah dari pengetahuan penting tentang tes asupan, kronologi dan biokimia













II.2.3 Jenis Pengukuran

Seberapa baik pengukuran dapat dilakukan secara parsial tergantung pada kesalahan yang terkait dengan koleksi spesimen dan pengukuran analitik biomarker tersebut. Bagian berikut mengatasi masalah ini. II.2.3.1 Pengukuran error: definisi

Memiliki validitas atau trueness berarti bahwa biomarker tindakan pemaparan yang relevan secara akurat. Ini mengukur ketepatan juga disebut kesalahan pengukuran; itu adalah selisih antara nilai sebenarnya dari biomarka dan biomarker diukur. Untuk menguji validitas, standar emas atau metode referensi yang menyediakan ukuran yang baik dari eksposur yang benar diperlukan. Standar emas ini harus mencerminkan nilai sebenarnya tanpa (atau dengan minimal) laboratorium atau sumber lain dari kesalahan. Untuk studi validasi harus sesuai, baik biomarker diukur dan metode referensi harus berhubungan dengan paparan gizi yang relevan. Validasi tindakan biokimia telah dikaji oleh Hunter et al. dan Va Veer . Dalam keadaan paling, kesalahan pengukuran diklasifikasikan sebagai kesalahan (analitis) biologis (preanalytical) atau laboratorium. Secara singkat, kesalahan preanalytical biasanya meliputi kesalahan biologis dan sampling, sedangkan kesalahan analitis berfokus pada laboratorium dan termasuk metode, alat, pereaksi dan / atau efek matriks. II.2.3.2 Preanalytical pengukuran error:, lingkungan, perilaku dan kesehatan. Status genetika sumber umum dari subjek preanalytical variabilitas biologis-

dalam mungkin timbul dari individu seorang genetika, lingkungan, perilaku dan status kesehatan dan karena itu atau dalam subyek intraindividual sumber kesalahan. Sumber













Pengaruh penyakit pada biomarker status mikronutrien telah dikaji oleh Thurnham. Contoh dalam literatur termasuk pengurangan retinol plasma, -tokoferol dan askorbat oleh trauma; pengurangan retinol dan vitamin E karena perubahan protein transpor atau lipoprotein selama infeksi atau penyakit lainnya; peningkatan kadar vitamin C terkait dengan leukositosis umum dalam trauma dan perubahan ukuran status besi termasuk feritin serum, reseptor transferin dan retinol binding protein sebagai bagian dari respon fase akut dari penyakit kro nis. Dampak penyakit terhadap biomarker status makronutrien (misalnya, protein, energi) telah ditinjau oleh Shenkin. Karena kemungkinan efek penyakit pada tingkat biomarker, peneliti harus menentukan apriori apakah biomarker kepentingan harus diukur bersamaan dengan langkah-langkah infeksi atau status penyakit. Hal ini dapat mencakup langkah-langkah status gizi atau protein (total tubuh atau spesifik protein fase akut), adanya peradangan atau infeksi (malaria pap, tingkat sedimentasi eritrosit, protein Creaktif, jumlah sel darah putih, kadar transaminase) dan adanya penyakit seperti seperti hipertensi, diabetes, nephrosis atau infark miokard. Setelah informasi ini memungkinkan peneliti untuk lebih menggunakan dan menafsirkan data biomarker. II.2.3.4 Preanalytical measurement error: sampling error.

Selain sumber-sumber potensi kesalahan, pengukuran kesalahan akibat subjek preanalytical variabilitas-dalam dapat disebabkan oleh perbedaan terkait dengan waktu sampling. Variabilitas dalam subyek ini dapat bervariasi dari jam ke jam atau tahun ke tahun. Variabilitas jangka pendek mungkin jam ke jam atau hari ke hari dan dapat disebabkan oleh perubahan hormon (misalnya, fase siklus haid), status puasa atau variasi















II.2.3.5 Analisis kesalahan pengukuran.

Sumber umum atau laboratorium analisis variabilitas timbul dari kesalahan dalam pengumpulan spesimen dan penyimpanan, kesalahan selama analisis spesimen dan efek matriks melekat dari reagen, instrumen dan zat campur. Selain itu berulang freeze-thaw siklus sampel serum dapat menyebabkan peningkatan variabilitas . Dalam sebuah artikel oleh White, sejumlah sumber potensial laboratorium variabilitas ditelaah. Ini termasuk kesalahan atau kelalaian dalam pengumpulan atau protokol analitis. Jenis kesalahan dapat terjadi sebagai kegagalan untuk mematuhi protokol yang sesuai untuk pengumpulan spesimen (misalnya, menggunakan jenis yang tepat kontainer antikoagulan atau pengawet, sehingga darah yang diinginkan seluruh menggumpal, cukup memungkinkan pembekuan untuk serum, pemusingan secara tepat waktu , menjaga spesimen jauh dari cahaya atau oksigen atau pada suhu yang benar), transportasi, atau masalah penyimpanan (menyimpan spesimen beku atau jauh dari cahaya atau oksigen). Setiap upaya harus dilakukan untuk membakukan protokol spesimen-koleksi, namun dalam sebuah penelitian yang mencakup wilayah geografis yang luas atau jangka waktu yang panjang, tidak mungkin untuk mengobati semua sampel persis yaitu (yang sama, beberapa orang













kemudian digunakan untuk menghitung koefisien variasi (CV), CV = SD / mean x 100. CV ini idealnya dihitung untuk contoh di tengah, bawah dan atas rentang konsentrasi referensi yang ditetapkan pada orang yang sehat. Laboratorium dapat memberikan baik di dalam-lari dan CV antara-lari ke para peneliti. CV dalam dijalankan ditentukan dengan membagi sampel menjadi dua atau lebih Aliquot dan menganalisis mereka bersamasama. CV antara-run diperoleh ketika Aliquot dianalisis dalam berjalan yang berbeda, yang biasanya pada hari yang berbeda. Beberapa publikasi telah menyajikan pendekatan untuk estimasi interval referensi dari perbedaan jumlah spesimen dan jumlah analisis. II.2.3.7 Pengukuran error: minimisasi

Pendekatan utama untuk meminimalkan kesalahan pengukuran laboratorium melibatkan membutakan analis laboratorium untuk status penyakit spesimen atau karakteristik terkait lainnya dan menghilangkan perbedaan sistematis dalam cara spesimen ditangani. Yang dikaji oleh Hunter ,idealnya semua spesimen harus dianalisis dalam menjalankan tunggal untuk mengurangi-assay variasi antara (drift laboratorium). Selain itu, jika mungkin, pasangan-kasus dan sampel kontrol harus dianalisis berturutturut (dengan urutan dalam pasangan acak) dan dengan pasangan memerintahkan secara













dua sampel dari kontrol dua kualitas atau sampel referensi dalam setiap batch spesimen membantu untuk menjaga presisi dan mencegah atau mengurangi variasi antara-assay, yaitu drift. Dalam penggunaan penambahan bahan-bahan referensi atas seluruh rentang nilai yang mungkin membantu untuk menilai akurasi metode ini. Daftar standar yang tersedia dan bahan referensi sekunder untuk lipid dan lipoprotein telah dipublikasikan. TABEL 1 Contoh sampel biomarker gizi referensi dan kontrol kualitas sumber bersertifikat

National Institute of Standards and Technology Standard Reference Materials (USA) Lembaga Nasional Standar dan Tekno logi Material Referensi Standar (USA) National Institute of Biological Standards and Contro ls (USA) Institut Institut Nasional Standar dan Kontrol Biologi (USA) World Health Organization, Blood Safety and Clinical Technology

World Health

Organization, Darah Keselamatan dan Tekno logi Klinis International Federation of Clinical Chemistry, Scientific Division Federasi Internasional Kimia Klinik, Divisi Ilmiah Centers for Disease Control and Prevention, Division of Laboratory Sciences

Pusat













dalam tinjauan terakhir oleh Saracci dan White, di dalam teks dengan Willett serta dalam seri. Diferensial kesalahan terjadi ketika kesalahan pengukuran berbeda antara mereka dengan dan mereka tanpa hasil atau penyakit yang menarik. Pengaruh jenis kesalahan pada ukuran asosiasi hanya dapat dievaluasi jika informasi tentang kesalahan ini dikenal untuk semua kelompok. Namun, jika kehadiran penyakit ini sebenarnya penyebab perubahan biomarker, itu palsu akan membawa kita untuk menyimpulkan bahwa ada hubungan antara biomarker dan penyakit. Untuk mengatasi masalah ini, stratifikasi dengan tahap penyakit dapat menjadi cara untuk menentukan apakah penyakit yang disebabkan oleh kesalahan diferensial d iferensial ada. Nondifferential kesalahan terjadi saat kesalahan tidak berbeda antara kelompok pembanding. Jenis kesalahan umumnya ditoleransi tetapi dapat menyebabkan ukuran asosiasi yang akan dilemahkan menuju nol, yang menghasilkan kurangnya efek antara biomarker gizi dan hasil bunga. Hal ini dapat terjadi dalam studi di mana CV keseluruhan untuk biomarker gizi bunga tinggi. Secara umum, sebagai presisi berkurang analitis dan oleh karena itu meningkat CV, rasio odds adalah dilemahkan menuju nol. Hal ini dapat













laboratorium variabilitas biologis, sehingga minimalisasi dan laboratorium kesalahan sampling yang penting dalam analisis aspek ini juga. Untuk membantu dalam memilih nilai cutoff biologis yang relevan, kita dapat menggunakan pengukuran seri atau beberapa kombinasi dari pengukuran eksposur gizi, yang disebut nilai komposit. Ini pilihan terakhir, meskipun dipengaruhi oleh kesalahan pengukuran perorangan dapat mengatasi beberapa ketidaksempurnaan biomarker gizi di epidemiologi. Sebagai catatan akhir, jika variabilitas biologis sedemikian rupa sehingga menunjukkan tingkat gizi yang lebih tinggi

dalam

subyek

(intraindividual)

variabilitas

dibandingkan

antar-subjek

(interindividual) variabilitas, peneliti harus menyadari kekuatan berkurang, penanda ini dan mempertimbangkan meningkatkan ukuran sampel studi atau, seperti yang disebutkan, pertimbangkan untuk menggunakan kombinasi pengukuran paparan gizi. Terpisah dari masalah kesalahan pengukuran, penggunaan nilai cutoff persentil ditentukan dari distribusi populasi yang sehat mungkin ada kekurangan dasar biologis atau fungsional yang nyata. Demikian pula menggunakan cutpoints persentil dari pemerataan nilai peserta survei dapat menyebabkan hasil null. Oleh karena itu tes fungsional atau penggunaan data sub-populasi tertentu seperti, muda, remaja atau wanita















Fenomena ini disebut pengganggu metabolik oleh Saracci . Jika diketahui bahwa individu mungkin memiliki berbagai bentuk enzim yang pada akhirnya dapat mempengaruhi metabolisme biomarker, maka aktivitas enzim harus dianggap sebagai confounder potensial dan dikendalikan untuk. Salah satu cara untuk mengendalikan ini adalah dengan stratifikasi pada status enzim. Contoh polimorfisme genetik jenis ini apolipoprotein manusia (apo) E, yang memiliki tiga alel umum (E2, E3 dan E4). Kode ini alel selama tiga isoform yang berkaitan dengan berbagai tingkat kolesterol serum . Demikian pula hubungan terbalik telah ditemukan antara apo (A) ukuran isoform dan lipoprotein plasma (A) level . II.2.3.9 Kontrol kualitas dan kalibrasi













metoda telah mempengaruhi perkiraan dari waktu ke waktu. Namun, laboratorium individu harus mampu menyediakan data kontrol kualitas internal dan eksternal untuk penilaian biomarker. Gunter et al. telah menerbitkan sebuah artikel tentang hasil pada robin sepanjang internasional untuk folat serum dan folat darah. Ini studi banding antar laboratorium dilakukan untuk menilai perbedaan antara metode. Dua puluh laboratorium penelitian berpartisipasi dalam analisis 3-d enam serum dan enam kolam darah. Secara keseluruhan rata-rata, deviasi standar dan nilai-nilai CV yang berasal dari hasil ini dibandingkan di dalam dan di seluruh jenis metode. Hasil yang dilaporkan untuk folat serum darah dan seluruh mengakibatkan CV keseluruhan 27,6 dan 35,7% masing-masing, di kolam renang













II.2.3.10 Quality control: perencanaan jangka panjang

Untuk peneliti yang terlibat dalam studi prospektif jangka panjang, pertimbangan kontrol kualitas jangka panjang adalah penting. Sebuah tinjauan laboratorium kontrol kualitas perencanaan jangka panjang telah dilakukan oleh peneliti di laboratorium gizi NHANES . Sebagai review, kontrol kualitas jangka panjang tidak hanya meliputi akurasi dan presisi methodologic tetapi juga harus memastikan identifikasi positif spesimen (termasuk adhesi dari label setelah nitrogen cair atau perendaman mendidih-air mandi) dan alamat tren waktu terkait seperti stabilitas spesimen (termasuk tingkat kemerosotan dari waktu ke waktu dan efek freeze-thaw), perubahan analis, reagen atau instrumentasi dan musiman / variasi geografis. Sebagai contoh, di lab NHANES, baik bangku-kontrol













a) Apakah metode laboratorium telah distandardisasi terhadap metode referensi diterima? b) Apakah metode laboratorium terbukti dapat diandalkan / reproducible? c) Memiliki spesifisitas spesifisitas dan da n sensitivitas biomarker yang telah dibuat? d) Apakah nilai cutoff yang sesuai atau rentang referensi ada untuk biomarker dalam populasi yang Anda pelajari? e) Dapatkah Anda menganggap ada berbagai cukup konsentrasi dalam konsentrasi biomarker dalam sampel Anda untuk menjamin penggunaannya? f) Apakah logistik mungkin untuk mendapatkan spesimen sebagai protokol yang menentukan atau melakukan pengumpulan dan transportasi kondisi meniadakan













6. Menentukan apakah suatu laboratorium klinis berhasil berpartisipasi dalam program kemahiran efektif dan Laboratorium Klinik Perbaikan Koreksi evaluasi atau apakah suatu laboratorium epidemiologi telah membuktikan kinerjanya dapat dilacak untuk nilai konsentrasi yang sangat akurat berlabel bahan rujukan nasional atau internasional. 7. Sebelum analisis, pastikan bahwa proses sampel-koleksi, sampel persiapan dan kondisi penyimpanan dan pengobatan pasien atau status penyakit tidak menimbulkan efek matriks dalam sistem instrumen-reagen analitis, yang dapat mengakibatkan hasil yang tidak akurat. Tersangka efek matriks dengan sampel beku, lyophilized atau memburuk didenaturasi dengan penyimpanan tidak cocok, zat mengganggu dan















3. Apa botol tepat? Botol harus menahan volume yang tepat, akan stabil ketika membeku terus isinya tanpa kebocoran; label atau tanda harus memiliki adhesi jangka panjang dan memiliki integritas pada kisaran te mperatur.













jantung koroner. Karena keprihatinan tentang serum kolesterol dan resiko penyakit, upaya bersama yang dilakukan untuk mencapai akurasi analitis dan presisi (misalnya, CV <3% pada tahun 1992) serta untuk meminimalkan sumber hayati dan sampling error.













seluruh AS dapat yakin bahwa mereka dapat mengukur secara akurat total, kolesterol HDL dan LDL.













BAB III KESIMPULAN













biomarker nutrisi (seperti telah dilakukan selama lipid) sehingga akan menjadi langkah penting dalam bidang epidemiologi gizi.















Makalah Biomarker Epidemiologi Kel.4 Kls b

Recommend Documents