EP15A3E Traducido

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septiembre 2014
EP15-A3
Verificación del Usuario de la Precisión y
Estimación del Sesgo; Pauta aprobada—Tercera edición
Este documento describe la estimación de la imprecisión y del sesgo

para los procedimientos de medición cuantitativa de laboratorio clínico
utilizando un protocolo que se puede completar en tan solo cinco días.
Una guía para la aplicación global desarrollada a través del proceso de consenso del Clinical and Laboratory Standards Institute.
Con licencia a: JULIO ALFONSO SALAZAR ZAMBRANO

Este documento está protegido por derechos de autor. Orden CLSI #Ord-509984, Descargado el 28/01/2020.
Instituto de Normas Clínicas y de Laboratorio

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EP15-A3
ISBN 1-56238-965-3 (Imprimir)
vol. 34 nº 12
ISBN 1-56238-966-1 (electrónico)
ISSN 1558-6502 (Imprimir) Reemplaza EP15-A2
ISSN 2162-2914 (Electrónico) vol. 25 nº 17
Volumen 34 Número 12
Verificación del Usuario de la Precisión y Estimación del Sesgo; Aprobado

Pauta—Tercera edición
R. Neill Carey, PhD, FACB Jonathan Guy Middle, PhD

A. Paul Durham James F. Pierson-Perry Merle
Walter W. Hauck, PhD B. Smith, MBA, MS, MT (ASCP)
Anders Kallner, MD, PhD Dra. Aparna Srinivasan
Marina V. Kondratovich, PhD
Abstracto
Instituto de Estándares Clínicos y de Laboratorio documento EP15-A3— Verificación de precisión y estimación de sesgo por
parte del usuario; La Guía aprobada—Tercera edición describe la verificación de afirmaciones de precisión y la estimación del
sesgo relativo para métodos cuantitativos realizados dentro del laboratorio. Se incluyen pautas para la duración, diseños
experimentales, materiales, resumen de análisis de datos e interpretación, técnicas adaptables para la gama más amplia posible
de analitos y complejidad del dispositivo. En el documento se crea un equilibrio entre la complejidad del diseño y las fórmulas y la
simplicidad de funcionamiento. El protocolo está diseñado para completarse dentro de los cinco días hábiles según un diseño
experimental uniforme que arroja estimaciones de imprecisión y sesgo.
Instituto de Normas Clínicas y de Laboratorio (CLSI). Verificación del Usuario de la Precisión y Estimación del Sesgo; Guía
aprobada—Tercera edición. Documento CLSI EP15-A3 (ISBN 1-56238-965-3 [Impreso]; ISBN 1-56238-966-1 [Electrónico]). Instituto
de Estándares Clínicos y de Laboratorio, 950 West Valley Road, Suite 2500, Wayne, Pennsylvania 19087 EE. UU., 2014.
El proceso de consenso del Clinical and Laboratory Standards Institute, que es el mecanismo para pasar un documento a través de dos o más niveles de
revisión por parte de la comunidad de atención médica, es un proceso continuo. Los usuarios deben esperar ediciones revisadas de cualquier documento
dado. Debido a que los cambios rápidos en la tecnología pueden afectar los procedimientos, métodos y protocolos en un estándar o guía, los usuarios
deben reemplazar las ediciones obsoletas con las ediciones actuales de los documentos CLSI. Las ediciones actuales se enumeran en el catálogo CLSI
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número 12 EP15-A3
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Cita sugerida
CLSI. Verificación del Usuario de la Precisión y Estimación del Sesgo; Guía aprobada—Tercera
edición. Documento CLSI EP15-A3. Wayne, PA: Instituto de Estándares Clínicos y de Laboratorio;
2014.
Ediciones anteriores:
diciembre de 1998, diciembre de 2001, junio de 2005, abril de 2006
Reafirmado:
septiembre 2019
ISBN 1-56238-965-3 (Imprimir)

ISBN 1-56238-966-1 (electrónico)
ISSN 1558-6502 (Imprimir)
ISSN 2162-2914 (Electrónico)
yo
Volumen 34 EP15-A3
Membresía del Comité

Comité de Consenso sobre Protocolos de Evaluación
James F. Pierson-Perry Titular Robert J. McEnroe, PhD Roche Megan E. Sawchuk, MT (ASCP)
de la cátedra Diagnostics, Inc. Centros para el Control de Enfermedades y
Siemens Healthcare Diagnostics, Inc. Indianápolis, Indiana, EE. UU. Prevención
Newark, Delaware, Estados Unidos Atlanta, Georgia, Estados Unidos
James H. Nichols, PhD, DABCC, FACB Centro
Mitchell G. Scott, PhD Médico de la Universidad de Vanderbilt Nashville,

Vicepresidente Tennessee, EE. UU.
Hospital Barnes-Jewish St.

Louis, Misuri, EE. UU. Gene Pennello, doctorado
Centro de dispositivos de la FDA
Carlos De Vore y Salud Radiológica

Laboratorios Bio-Rad Silver Spring, Maryland, Estados Unidos
Irvine, California, Estados Unidos
Comité de Desarrollo de Documentos sobre Verificación de Desempeño para Precisión y Veracidad
R. Neill Carey, PhD, Titular de la Dra. Marina V. Kondratovich Personal
Cátedra FACB Centro de dispositivos de la FDA
Centro Médico Regional Península y Salud Radiológica Estándares clínicos y de laboratorio

Salisbury, Maryland, Estados Unidos Silver Spring, Maryland, Estados Unidos Instituto
Wayne, Pensilvania, Estados Unidos

Dr. Walter W. Hauck Merle B. Smith, MBA, MS, TA (ASCP)
USP Siemens Healthcare Diagnostics, Inc.
Luann Ochs, MS
Rockville, Maryland, Estados Unidos Newark, Delaware, Estados Unidos
Vicepresidente sénior - Operaciones
enlace de personal
Anders Kallner, MD, PhD Dra. Aparna Srinivasan
Hospital Karolinska Abaxis

Ron S. Quicho, MS
Estocolmo, Suiza Union City, California, EE. UU.
Gerente de proyecto
Megan L. Tertel, MA
Gerente editorial
Joanne P. Christopher, MA
Editor
Patrice E. Polgar
Editor

iii
número 12 EP15-A3
Reconocimiento
CLSI y el Comité de Consenso sobre Protocolos de Evaluación agradecen a las siguientes personas por su ayuda en la
preparación de este documento:
A.Paul Durham Jonathan Guy Medio, PhD James F. Pierson-Perry

Consultoría APD Birmingham, Reino Unido Siemens Healthcare Diagnostics, Inc.
Culver City, California, Estados Unidos Newark, Delaware, Estados Unidos
IV
Volumen 34 EP15-A3
Contenido
Abstracto ................................................. ................................................ i
Membresía del comité .................................................. ............................... iii
Prólogo .................................................. ............................................. viii
Capítulo 1 Introducción.............................................. .................................... 1

1.1 Alcance ................................................ .................................................... ..... 2
1.2 Antecedentes .................................................. .......................................................... 3

1.3 Precauciones estándar ............................................... ........................................ 3
1.4 Terminología .............................................. ................................................ 4
1.5 Resumen del Protocolo ............................................... .......................................... 8
1.6 Estándares de Desempeño ............................................... ..................................... 10
Capítulo 2: Estudio de verificación de precisión ........................................... ..................... 11
2.1 Período de familiarización ............................................... ............................................. 12
2.2 Descripción general y limitaciones del estudio de verificación de precisión .................................. ...... 14
2.3 Diseño de procedimientos experimentales ............................................... ............................... 17
Capítulo 3: Estimación del sesgo mediante el ensayo de materiales con concentraciones conocidas ......................... 41
3.1 Descripción general del experimento de sesgo ........................................... ............................... 42
3.2 Selección de materiales de referencia ............................................... ................................ 44
3.3 Valores objetivo y sus errores estándar ............................................... ......................... 47

3.4 Valores medios y sus errores estándar.................................................. .......................... 48
3.5 El Intervalo de Verificación.................................................... ...................................... 49
3.6 Interpretación................................................. ............................................. 54 3.7 Ejemplos
resueltos .................................................... .......................................... 55
Capítulo 4: Conclusión .................................................. .................................... 63

v
número 12 EP15-A3
Contenido (continuación)
Capítulo 5: Información complementaria ............................................... ..................... sesenta y cinco

Referencias .................................................. .................................................... 66
Apéndice A. Estudio de verificación de la precisión: diseños experimentales y valores perdidos .......................... 68

Apéndice B. Cálculos de precisión ............................................... ............................... 69 Apéndice C. Materiales
con concentraciones conocidas ........... .......................................... 76
El enfoque del sistema de gestión de la calidad ............................................... .................... 80
Materiales de referencia del CLSI relacionados ............................................... ............................... 81
vi
Volumen 34 EP15-A3
Prefacio
Antes de que un laboratorio pueda introducir un nuevo procedimiento de medición para informar los
resultados de las pruebas de los pacientes, debe evaluar el rendimiento analítico del procedimiento.
Nota:
Por lo general, los laboratorios especifican el rendimiento requerido del procedimiento y luego verifican
que el rendimiento del procedimiento cumpla con la especificación. Desempeño Debido a la naturaleza
compleja de los requisitos, los cálculos
en esta guía pueden definir los requisitos reglamentarios y/o médicos , los requisitos de utilidad. se recomienda que el usuario En esta edición de
EP15, el usuario verifique la afirmación de
precisión del fabricante, tenga acceso a una computadora y estime el sesgo, porque es poco probable que El haya una estadístico,
software afirmación de sesgo
como para verificar.
el comité de
desarrollo de documentos, consideró que era necesario mantener la evaluación y la veracidad del métododocumento
StatisPro™2 de precisión
porque en un solo
el documento demuestra
el software de CLSI. cómo medir ambos en el mismo experimento.
La mayoría de los fabricantes siguen el documento CLSI EP051 para establecer afirmaciones de
precisión, y estas afirmaciones son relativamente fáciles de verificar utilizando el enfoque prescrito
en EP15. El comité optó por mantener el número de días en el experimento en cinco y aumentar el
número de repeticiones por día a cinco, para obtener estimaciones más confiables de repetibilidad e
imprecisión dentro del laboratorio. Los cálculos más complicados fueron reemplazados por tablas para
facilitar los cálculos y reducir las oportunidades de errores matemáticos.
Este documento está destinado principalmente para su uso cuando se establece inicialmente un
procedimiento de medición establecido en el laboratorio. También se puede usar para verificar el
rendimiento después de una acción correctiva luego de un evento de prueba de competencia fallido.

viii
número 12 EP15-A3
Descripción general de los cambios

PALABRAS CLAVE
En esta revisión de EP15, el experimento para demostrar la veracidad utilizando
Prejuicio
materiales con concentraciones conocidas se amplió a cinco días, con el estímulo de
imprecisión trabajar con los mismos materiales de muestra utilizados en el experimento de verificación de
precisión. La intención del comité de desarrollo del documento era que el usuario realizara un solo
Repetibilidad
experimento para verificar la precisión y la veracidad simultáneamente. Este experimento está
veracidad diseñado para producir estimaciones fiables del sesgo entre la concentración media de mensurando
Verificación de observada mediante el uso del procedimiento de medición candidato y la concentración de

mensurando asignada del material. El grado en que el sesgo observado es una medida de
desempeño
veracidad depende de la calidad del procedimiento de medida utilizado para asignar las
Imprecisión dentro concentraciones del material a medir. Al igual que con el experimento de precisión, los cálculos
del laboratorio complicados fueron reemplazados por tablas siempre que fue posible.
Al igual que en ediciones anteriores del documento, el comité de desarrollo del documento
tenía dos objetivos principales durante el desarrollo del EP15. Uno de los objetivos era desarrollar
un protocolo de prueba que sea adecuado para su uso en el laboratorio clínico grande, pero lo
suficientemente simple como para ser aplicable en el laboratorio del consultorio médico o en el punto
Nota: de atención. El segundo objetivo era desarrollar un protocolo lo suficientemente riguroso como para
proporcionar conclusiones estadísticamente válidas para los estudios de verificación. El sesgo se
En lugar de hojas de trabajo evalúa mediante un experimento de recuperación. En lugar de hojas de trabajo manuales, los
manuales, los cálculos se pueden cálculos se pueden realizar fácilmente con el software StatisPro2 de CLSI o un software de hoja de
realizar fácilmente con el software cálculo genérico (consulte la recomendación a continuación).
StatisPro2 de CLSI o un software de
El comité considera que es importante proporcionar al usuario interesado una explicación de los
hoja de cálculo genérico.
procedimientos estadísticos que se utilizan en el documento. Si el usuario tiene acceso a un
software diseñado específicamente para realizar los cálculos descritos en el documento, como
StatisPro,2 no es necesario un conocimiento detallado de las estadísticas. Se incluyen diagramas
de flujo para proporcionar al usuario la descripción general necesaria del experimento y el
procesamiento de datos. En cualquier caso, el usuario debe seguir el protocolo descrito lo más
fielmente posible para obtener resultados fiables.
nota IMPORTANTE:
En cualquier caso, el usuario debe

seguir el protocolo descrito lo más
fielmente posible para obtener
resultados fiables.
viii
Capítulo 1
Introducción
Este capítulo incluye:
Alcance del documento y exclusiones aplicables “Nota sobre terminología” que destaca el uso
particular y/o la variación en el uso de términos y/
Antecedentes pertinentes al contenido del
o definiciones, cuando corresponda
documento
Abreviaturas y siglas utilizadas en el documento

Información de precauciones estándar, según
corresponda
Términos y definiciones utilizados en el

documento

número 12 EP15-A3
Verificación del Usuario de la Precisión y Estimación del Sesgo; Aprobado

Pauta—Tercera edición
1 Introducción
nota IMPORTANTE:
1.1 Alcance
Este documento no pretende Esta guía se desarrolló como un protocolo para verificar simultáneamente las
establecer o validar el desempeño de afirmaciones de un fabricante sobre la precisión de un procedimiento de medición
precisión de un procedimiento de y la veracidad del procedimiento de medición en relación con los valores asignados
medición. de materiales con concentraciones conocidas.
La sección de verificación de precisión de la guía fue desarrollada para situaciones

en las que la realización del procedimiento ha sido previamente establecida y documentada
por protocolos experimentales de mayor alcance y duración. Tiene un poder relativamente
débil para rechazar afirmaciones de precisión con confianza estadística y solo debe
Nota: usarse para verificar que el procedimiento está funcionando de acuerdo con las
afirmaciones del fabricante. Este documento no pretende establecer o validar el
Dado que el alcance de este
desempeño de precisión de un procedimiento de medición.
documento se limita a la
verificación de la precisión y la
La sección de estimación de sesgo de la guía se basa en 25 o más
estimación del sesgo, se emplean
mediciones realizadas por el procedimiento candidato, realizadas durante cinco o más
otros protocolos CLSI más rigurosos
días, para estimar las concentraciones de materiales a medir con valores conocidos.
(p. ej., consulte los documentos CLSI
concentraciones Estas concentraciones de mensurando estimadas se comparan con las
EP06,3, EP17,4 y EP285 ) para
concentraciones de mensurando asignadas de los materiales para estimar el sesgo.
validar el rendimiento del procedimiento
El sesgo observado es una medida de veracidad si se utilizó un procedimiento de
de medición frente a las necesidades
medición de alta calidad para asignar las concentraciones de los materiales.
del usuario. Los documentos CLSI
EP051 y EP096 se desarrollaron Dado que el alcance de este documento se limita a la verificación de la precisión
para ayudar a los fabricantes a y la estimación del sesgo, se emplean otros protocolos CLSI más rigurosos (p.
establecer el rendimiento de un ej., consulte los documentos CLSI EP06,3, EP17,4 y EP285 ) para validar el
dispositivo de diagnóstico en rendimiento del procedimiento de medición frente a las necesidades del usuario.
cuanto a precisión y veracidad, Los documentos CLSI EP051 y EP096 se desarrollaron para ayudar a los fabricantes
respectivamente. (También, consulte a establecer el rendimiento de un dispositivo de diagnóstico en cuanto a precisión y

los documentos CLSI EP06,3 EP17,4 veracidad, respectivamente. (También, consulte los documentos CLSI EP06,3 EP17,4
EP28,5 y EP10.7 ) El documento CLSI EP28,5 y EP10.7 ) El documento CLSI EP107 está diseñado para la evaluación
EP107 está diseñado para la preliminar rápida de la precisión, el sesgo, el arrastre de la muestra, la deriva y la no linealidad.
evaluación preliminar rápida de la También se puede observar que el protocolo EP15 tiene una suposición implícita: a
precisión, el sesgo, el arrastre de la saber, que si la precisión y el sesgo estimados son aceptables, entonces el error general
muestra, la deriva y la no linealidad. (por ejemplo, el error analítico total) del procedimiento de medición es aceptable. Este
modelo implícito puede conducir a una subestimación del error analítico total8 en casos
en los que otros efectos son importantes. Además de realizar evaluaciones más extensas
mencionadas anteriormente, también se podría considerar realizar el protocolo dentro del
documento CLSI EP21.9 Este protocolo es una estimación directa del error analítico total
y no se basa en un modelo.
2
Con licencia a: JULIO ALFONSO SALAZAR ZAMBRANO © Instituto de Normas Clínicas y de Laboratorio. Reservados todos los derechos.
Volumen 34 EP15-A3
1.2 Antecedentes
Esta guía se redactó para ayudar al laboratorio a verificar un procedimiento
de medición establecido. Esta guía proporciona un protocolo de implementación mínimo
para verificar que un ejemplo particular de un procedimiento esté funcionando de acuerdo
con las afirmaciones del fabricante. El laboratorio debe probar el procedimiento contra nota IMPORTANTE:
estos objetivos para que los protocolos de esta guía sean aplicables.
Esta directriz también se puede
utilizar como protocolo para
Esta directriz también se puede utilizar como protocolo para demostrar un desempeño
demostrar un desempeño aceptable
aceptable cuando se toman medidas correctivas, por ejemplo, después de fallar las cuando se toman medidas
pruebas de aptitud/evaluación de calidad externa (PT/EQA).
correctivas, por ejemplo, después
Las características específicas (cantidades) abordadas en este documento son de fallar las pruebas de aptitud/
la repetibilidad, la imprecisión dentro del laboratorio y el sesgo relativo a un valor evaluación de calidad externa (PT/EQA).
aceptado. Al completar con éxito los protocolos recomendados en esta guía, el
laboratorio habrá verificado que el procedimiento está funcionando de acuerdo con las
afirmaciones de precisión del fabricante y puede comparar el sesgo estimado en
relación con los materiales con concentración conocida con un sesgo permitido
especificado.
Este documento guía al usuario a través del proceso de determinar la

correspondencia entre el desempeño real del laboratorio y el desempeño esperado
del procedimiento. Si el desempeño del laboratorio no es consistente con el nivel
esperado de desempeño, es posible que se requieran acciones correctivas.
Detrás de este protocolo está la suposición de que el laboratorio puede operar el

procedimiento correctamente.
1.3 Precauciones estándar Nota:

Debido a que a menudo es imposible saber qué aislamientos o muestras pueden Detrás de este protocolo está la
ser infecciosas, todas las muestras de pacientes y de laboratorio se tratan como suposición de que el laboratorio
infecciosas y se manipulan de acuerdo con las "precauciones estándar". puede operar el procedimiento
Las precauciones estándar son pautas que combinan la característica principal de las correctamente.
prácticas de "precauciones universales y aislamiento de sustancias corporales". Las
precauciones estándar cubren la transmisión de todos los agentes infecciosos conocidos
y, por lo tanto, son más completas que las precauciones universales, que están
destinadas a aplicarse solo a la transmisión de patógenos transmitidos por la sangre.
Los Centros para el Control y la Prevención de Enfermedades abordan este tema
en las pautas publicadas que abordan las operaciones diarias de la medicina de
diagnóstico en la medicina humana y animal, al tiempo que fomentan una cultura de
seguridad en el laboratorio.10 Para conocer las precauciones específicas para
prevenir la transmisión en el laboratorio de todos los agentes infecciosos conocidos
de instrumentos y materiales de laboratorio y para recomendaciones para el manejo de
la exposición a todas las enfermedades infecciosas conocidas, consulte el documento
CLSI M29.11
© Instituto de Normas Clínicas y de Laboratorio. Reservados todos los derechos.

3
número 12 EP15-A3
1.4 Terminología
1.4.1 Una nota sobre la terminología
CLSI, como líder global en estandarización, está firmemente comprometido a lograr la
armonización global siempre que sea posible. La armonización es un proceso de
reconocimiento, comprensión y explicación de las diferencias mientras se toman medidas
para lograr la uniformidad mundial. CLSI reconoce que las convenciones médicas en la
comunidad metrológica global han evolucionado de manera diferente en los Estados
Unidos, Europa y otros lugares; que estas diferencias se reflejan en los documentos del
CLSI, la Organización Internacional de Normalización (ISO) y el Comité Europeo de
Normalización (CEN); y que el uso legalmente requerido de los términos, el uso regional
y los diferentes plazos de consenso son todas consideraciones importantes en el proceso
de armonización. A la luz de esto, el proceso de consenso de CLSI para el desarrollo y
revisión de estándares y guías se enfoca en la armonización de términos para facilitar la
aplicación global de estándares y guías.
1.4.2 Definiciones
analito – componente representado en el nombre de una cantidad medible (ISO

17511)12; NOTA 1: En el tipo de cantidad "masa de proteína en orina de 24 horas",
"proteína" es el analito. En "cantidad de sustancia de glucosa en plasma", "glucosa" es
el analito. En ambos casos, la frase larga representa el mensurando (ISO 17511)12;
NOTA 2: En el tipo de cantidad "concentración catalítica de isoenzima 1 de lactato
deshidrogenasa en plasma", el analito es "isoenzima 1 de lactato deshidrogenasa". La
frase larga designa el mensurando (ISO 18153)13; NOTA 3: Esto incluye cualquier
elemento, ion, compuesto, sustancia, factor, agente infeccioso, célula, orgánulo, actividad
(enzimática, hormonal o inmunológica) o propiedad, la presencia o ausencia,
concentración, actividad, intensidad u otras características de los cuales se van a
determinar.
sesgo (de medición) – estimación de un error de medición sistemático (JCGM

200:2012).14
valor de cantidad convencional – valor de cantidad atribuido por acuerdo a una

cantidad para un propósito dado (JCGM 200:2012)14; NOTA 1: A veces, un valor de
cantidad convencional es una estimación de un valor de cantidad real (JCGM
200:2012)14; NOTA 2: Generalmente se acepta que un valor de cantidad convencional
está asociado con una incertidumbre de medición adecuadamente pequeña, que podría
ser cero (JCGM 200:2012).14
condiciones de precisión intermedia : condiciones en las que los resultados

de la prueba o los resultados de la medición se obtienen con el mismo procedimiento de
medición, en elementos de prueba/medición idénticos en la misma instalación de prueba
o medición, bajo algunas condiciones de operación diferentes (modificado de ISO
3534-2)15; NOTA: Hay cuatro elementos en las condiciones de funcionamiento: tiempo,
calibración, operador y equipo (ISO 3534-2).15
4 a: JULIO ALFONSO SALAZAR ZAMBRANO

Con licencia © Instituto de Normas Clínicas y de Laboratorio. Reservados todos los derechos.
Volumen 34 EP15-A3
mensurando – cantidad que se pretende medir (JCGM 200:2012)14; NOTA:

La especificación de un mensurando requiere el conocimiento del tipo de cantidad,
la descripción del estado del fenómeno, el cuerpo o la sustancia que contiene la
cantidad, incluido cualquier componente relevante, y las entidades químicas
involucradas (JCGM 200:2012).14
método de medición//método de medición – descripción genérica de una

organización lógica de operaciones utilizadas en una medición (JCGM
200:2012)14; NOTA: Los métodos de medición pueden calificarse de varias
maneras, como el método de medición de sustitución, el método de medición
diferencial y el método de medición nula; o método de medición directo y
método de medición indirecto (ver IEC 60050-300:2001)16 (JCGM 200:2012).14
procedimiento de medición : descripción detallada de una medición de

acuerdo con uno o más principios de medición y con un método de
medición dado, basado en un modelo de medición e incluyendo cualquier cálculo
para obtener un resultado de medición (JCGM 200:2012)14; NOTA: Un procedimiento
de medición generalmente se documenta con suficiente detalle para permitir que un
operador realice una medición (JCGM 200:2012).14
intervalo de medición : conjunto de valores de cantidades del mismo tipo

que pueden medirse mediante un instrumento de medición o sistema de medición
determinado con una incertidumbre de medición instrumental específica, en
condiciones definidas (JCGM 200:2012)14; NOTA 1: En algunos campos, el
término es “rango de medición” o “rango de medición” (JCGM 200:2012)14; NOTA
2: El intervalo (o rango) de valores (en unidades apropiadas para el analito
[mensurando]) sobre el cual se han cumplido los criterios de aceptabilidad para el
procedimiento de medición; es decir, donde los errores debidos a la no linealidad,
la imprecisión u otras fuentes se encuentran dentro de límites definidos; NOTA 3:
Anteriormente, el término "rango notificable" se usaba en EP15, y otro término
comúnmente usado es "rango de medición analítica".
grupo de pares : en pruebas de competencia, un grupo de sistemas de prueba presumiblemente

idénticos.
precisión (de medición) – proximidad de concordancia entre indicaciones o valores

de cantidad medidos obtenidos por mediciones repetidas en el mismo objeto o en
objetos similares bajo condiciones específicas (JCGM 200:2012)14; NOTA: La
precisión no suele representarse como un valor numérico, sino que se expresa
cuantitativamente en términos de imprecisión: la desviación estándar o el coeficiente
de variación de los resultados en un conjunto de mediciones repetidas.
repetibilidad (medición) – precisión de la medición bajo un conjunto de

condiciones de repetibilidad de la medición (JCGM 200:2012)14; NOTA:
Anteriormente, el término precisión intraserial se usaba en EP15.

5
número 12 EP15-A3
condición de repetibilidad (de la medición) – condición de la medición, de un conjunto

de condiciones que incluye el mismo procedimiento de medición, los mismos operadores,
el mismo sistema de medición, las mismas condiciones de operación y la misma ubicación,
y mediciones repetidas en el mismo objeto o en objetos similares durante un corto período
de tiempo. periodo de tiempo (JCGM 200:2012).14
replicar : (v) realizar un procedimiento de medición más de una vez bajo

condiciones de repetibilidad utilizando la misma muestra de prueba inicial o una similar; un
(norte) valor que resulta de un análisis independiente repetido de la misma o una muestra de
prueba inicial similar mediante un proceso de medición en condiciones de repetibilidad; NOTA
1: A menos que el fabricante defina lo contrario, se supone que el punto de inicio del proceso
de medición sigue a la adquisición de la muestra y el procesamiento genérico (p. ej.,
centrifugación) y antes del inicio de los pasos de procesamiento específicos del mensurando en
el procedimiento de medición; NOTA 2: Las réplicas se obtienen procesando cada muestra de
prueba inicial en una copa de muestra separada o equivalente (es decir, un resultado de prueba
por copa de muestra).
ejecución : un intervalo dentro del cual se espera que la exactitud y la precisión de

un sistema de prueba sean estables, pero no puede ser mayor de 24 horas ni menor
que la frecuencia recomendada por el fabricante;
NOTA 1: ISO define "ejecutar" de la siguiente manera: En una serie de observaciones de un
característica cualitativa, la ocurrencia de una serie ininterrumpida del mismo atributo se

denomina "corrida"; NOTA 2: Entre corridas analíticas, pueden ocurrir eventos que hagan que
el proceso de medición sea susceptible a variaciones importantes.
valor objetivo (TV) : el contenido de mensurando asignado para un material con el que un
laboratorio debe comparar sus propios resultados de medición; NOTA: Según el material en
particular, la TV puede ser asignada por un fabricante de material de referencia o a partir de los
resultados de un estudio de varios laboratorios.
error total : la suma de cualquier conjunto de errores definidos que pueden afectar la
precisión de un resultado analítico; NOTA: Este documento define el error total como la
combinación de sesgo e imprecisión.
veracidad (de la medición) – grado de concordancia entre el promedio de un

número infinito de valores de cantidad medidos replicados y un valor de cantidad de referencia
(JCGM 200:2012)14; NOTA: La medida de veracidad generalmente se expresa en términos
de sesgo (ISO 5725-1).17
precisión dentro del dispositivo//precisión dentro de la serie : consulte las condiciones

de precisión intermedia.
imprecisión dentro del laboratorio : imprecisión durante un tiempo y operadores

definidos, dentro de la misma instalación y utilizando el mismo equipo.
La calibración y los reactivos pueden variar; NOTA: Anteriormente, el término
"precisión total" se usaba en EP15.
6
Volumen 34 EP15-A3
1.4.3 Abreviaturas y siglas

Análisis de varianza ANOVA
CEN Comité Europeo de Normalización

(Comité Europeo de Normalización)
CI intervalo de confianza
%CV coeficiente de variación expresado en porcentaje
%CV B desviación estándar entre días expresada como porcentaje de la media
%CV R desviación estándar de repetibilidad expresada como porcentaje de la media
%CV WL desviación estándar dentro del laboratorio expresada como porcentaje de la media
DF grados de libertad grados
dFC de libertad combinados
dFR grados de libertad para repetibilidad grados de
dFRM libertad para materiales de referencia
dFWL grados de libertad para la imprecisión dentro del laboratorio
EQA evaluación de calidad externa
ES Estándares internacionales)
YO ASI Organización Internacional de Normalización
JCTLM Comité Conjunto de Trazabilidad en Medicina de Laboratorio
EM cuadrados medios
nsam número de muestras
Instituto Nacional de Estándares y Tecnología del NIST
Pi pruebas de aptitud
PT del prospecto
Control de calidad de control de calidad
ÿ R afirmación del fabricante de repetibilidad
ÿ WL afirmación del fabricante por imprecisión dentro del laboratorio
Dakota del Sur

Desviación Estándar
SI Estimación de usuario de Système International d'Unités (Sistema Internacional
sR de Unidades) para la repetibilidad
SS estimación del usuario
SWL de la suma de los cuadrados para la imprecisión dentro del laboratorio

7
número 12 EP15-A3
TELEVISOR
valor objetivo
Límite superior de verificación UVL
VB varianza entre ejecuciones
vw varianza dentro de la ejecución
OMS Organización Mundial de la Salud
1.5 Resumen del Protocolo

Los protocolos EP15 para verificación de precisión y demostración de veracidad
implican la medición repetida de muestras durante cinco días hábiles. Con una
planificación adecuada y una elección juiciosa de las muestras, el trabajo de banco
se puede completar en una sola semana, aunque se recomiendan días adicionales
cuando es importante una mayor confiabilidad. Si se utilizan muestras con concentraciones
conocidas para el experimento de precisión, los resultados de un solo experimento se
pueden analizar para determinar el sesgo (una medida de la veracidad) y la precisión. La
Figura 1 muestra una descripción general básica del proceso involucrado en la evaluación
de la precisión y la estimación del sesgo.
8
Volumen 34 EP15-A3
Verificación de la precisión y estimación del

sesgo necesario para el procedimiento de
medición seleccionado
Los operadores están capacitados Se seleccionan los materiales de prueba. Se establece el procedimiento de control de calidad
Evaluación de precisión
Proceso Experimental
Estimación del sesgo

Proceso de evaluacion
Final
Abreviatura: QC, control de calidad.
Figura 1. Diagrama de flujo del proceso para la evaluación de la precisión y la estimación de la

evaluación del sesgo
1.5.1 Período de familiarización del dispositivo (consulte la Sección 2.1)
El período de familiarización con el dispositivo es el tiempo que se les da a los operadores para que
se familiaricen y se sientan cómodos con los detalles del funcionamiento del instrumento y el procedimiento
de medición. Incluir un período de familiarización en la línea de tiempo para un estudio de evaluación es

nota IMPORTANTE:
fundamental para las evaluaciones significativas de precisión. Si el operador no ha tenido la oportunidad
de un período de familiarización, incluida la oportunidad de realizar la medición antes de comenzar el Incluir un período de
protocolo de precisión, los primeros puntos de datos generados por el operador pueden hacer que el familiarización en la línea de tiempo
laboratorio asuma que el sistema de prueba tiene un mayor nivel de imprecisión y sesgo de lo que para un estudio de evaluación es
realmente es el caso. fundamental para las evaluaciones
significativas de precisión.
El período de familiarización es también el tiempo para verificar que los materiales de control de calidad
que el laboratorio pretende utilizar para el procedimiento se desempeñen como se espera.

9
número 12 EP15-A3
1.6 Estándares de Desempeño

nota IMPORTANTE: Antes de seleccionar un procedimiento específico para medir la concentración de un
analito y evaluar el desempeño de ese procedimiento, el laboratorio debe establecer
En las referencias se
especificaciones mínimas de desempeño basadas en las necesidades clínicas de los
proporcionan listas de
clientes del laboratorio. En las referencias se proporcionan listas de estándares de
estándares de desempeño con base médica.18,19
desempeño con base médica.18,19 Algunos programas regulatorios y de acreditacióna
especifican estándares mínimos para el desempeño en PT. Si se aplican estándares
de desempeño regulatorios, estos estándares definen el error de medición máximo
permitido que el procedimiento de medición puede generar.
Estos estándares se expresan en términos de diferencia total permisible (error total)
de un valor objetivo aceptado (TV). Las discusiones sobre la relación entre el error
permitido y la imprecisión y el sesgo permitidos se incluyen en las referencias.15,16
El usuario también puede consultar el documento CLSI EP21.9
Para las características de desempeño evaluadas en este documento, se

recomiendan los siguientes formatos de objetivos de desempeño para cumplir con los
formatos de resultados de evaluación:
Precisión. Los objetivos de precisión deben establecerse como la imprecisión

máxima permitida, SD y/o CV expresados como porcentaje (% CV) en cada
concentración de analito que se va a analizar. En su caso, el usuario compara las
afirmaciones del fabricante con estos objetivos de rendimiento. Idealmente, el
laboratorio puede seleccionar un procedimiento de medición cuyas declaraciones de
imprecisión del fabricante estén dentro de los límites de las especificaciones de
rendimiento del laboratorio. Si las declaraciones de imprecisión del fabricante
superan las imprecisiones especificadas, el usuario no debe intentar verificar las
declaraciones de imprecisión. El usuario tiene la opción de seleccionar otro
procedimiento candidato o relajar la especificación en la situación en la que ningún
procedimiento de medición cumple con la especificación.
Veracidad (sesgo). Los objetivos de veracidad para el sesgo deben establecerse

como el sesgo máximo permitido, en cada concentración de analito a probar, que
no se exceda con cierta probabilidad. El sesgo máximo permitido se puede expresar
en términos absolutos o relativos, es decir, como una desviación, en unidades de
concentración, o como una desviación porcentual, ya sea como una concentración
absoluta o como un porcentaje de la concentración.
a Por ejemplo, en los Estados Unidos, las Enmiendas para la Mejora de los Laboratorios Clínicos y el Colegio de Patólogos Estadounidenses.
10
Capítulo 2
Estudio de Verificación de Precisión
Orientación general sobre la formación de operadores y Diseños de procedimientos experimentales
procedimientos de control de calidad
Resumen y limitaciones del estudio de verificación de
precisión

número 12 EP15-A3
21 Estudio de Verificación de Precisión
2.1 Período de familiarización

Después de que el fabricante haya inspeccionado el sistema, el personal debe familiarizarse
con la operación, los procedimientos de mantenimiento, los métodos de preparación de muestras,
la calibración y las funciones de monitoreo. El tiempo requerido para este proceso es variable,
dependiendo de la complejidad del dispositivo. Si corresponde, la calibración debe verificarse
durante este período (consulte el documento CLSI EP063 ). Al final de este período, los operadores
deben tener confianza en el funcionamiento del dispositivo.
2.1.1 Capacitación del operador

nota IMPORTANTE: Se deben aprender la operación, los procedimientos de mantenimiento, los métodos de
preparación de muestras y las funciones de calibración y monitoreo. Algunos fabricantes brindan
La capacitación debe incluir el
esta capacitación. El dispositivo debe configurarse y operarse en el laboratorio individual el
uso de material de muestra real,
tiempo suficiente para que los operadores comprendan todos los procedimientos involucrados
incluidos grupos, controles, muestras
para evitar problemas durante la evaluación de su desempeño. La capacitación debe incluir el
sobrantes de pacientes o cualquier
uso de material de muestra real, incluidos grupos, controles, muestras sobrantes de pacientes o
otro material de prueba apropiado para
cualquier otro material de prueba apropiado para el dispositivo.
el dispositivo.
Todas las posibles contingencias (p. ej., indicadores de error, corrección de errores,
calibración) que puedan surgir durante la operación de rutina deben monitorearse cuidadosamente.
Los datos no deben recopilarse durante este período. La capacitación del operador no está
nota IMPORTANTE:
completa hasta que el usuario pueda operar el dispositivo con confianza (consulte el
Los datos no deben recopilarse documento CLSI QMS0320).
durante el período de
2.1.2 Procedimientos de control de calidad
familiarización. La capacitación del
Los procedimientos de control de calidad a seguir durante el protocolo se establecen durante
operador no está completa hasta que
el período de familiarización. Es importante verificar que el dispositivo esté funcionando bajo
el usuario pueda operar el dispositivo
control, de acuerdo con las especificaciones del fabricante. Para demostrar este hecho, utilice
con confianza (consulte el documento CLSI QMS0320).
los procedimientos de control recomendados por el fabricante. Debido a la corta duración de
este protocolo, las SD estimadas no deben utilizarse por sí solas para establecer límites de
control de calidad. Para obtener orientación sobre cómo establecer procedimientos de control de
calidad en curso, consulte el documento CLSI C24.21
2.1.3 Documentación de los estudios

Nota:
Seguir buenas prácticas de documentación. Garantice la trazabilidad de los análisis de
Para obtener orientación sobre cómo datos y las conclusiones de las pruebas experimentales y las afirmaciones del fabricante junto
establecer procedimientos de control de con las observaciones, las interpretaciones y la resolución de problemas.
calidad en curso, consulte el documento CLSI C24.21
La documentación debe abordar el estudio como un todo, y también en los niveles de
ejecución de muestras individuales y réplicas .
12
Volumen 34 EP15-A3
Es importante registrar:
El nombre del dispositivo y la información del mensurando (analito, tipo de
cantidad y unidades)
Números de lote de reactivos y calibradores
Justificación de la selección de las concentraciones ensayadas
La composición de las muestras y, si se conocen, sus TV e incertidumbres
La fuente de las afirmaciones de precisión (por lo general, una tabla en el
prospecto del paquete del fabricante [PI]) y las asignaciones de valores para la
concentración conocida utilizada para demostrar la veracidad
Las herramientas de software utilizadas y sus números de versión.
Las personas responsables de las pruebas, la revisión de datos y el
procesamiento de datos.
El diseño experimental y cualquier decisión en cuanto a su extensión.
El director del laboratorio debe aprobar los estudios de veracidad y verificación de precisión,
incluidas las evaluaciones de los resultados estadísticos a la luz de las afirmaciones del fabricante
y los límites permitidos, y las decisiones relacionadas con el papel posterior del ensayo en las
operaciones del laboratorio.
2.1.4 Estrategia de procesamiento de datos
Al decidir sobre una estrategia de procesamiento de datos, se deben tener

en cuenta varias posibles fuentes de error:
El ensamblaje de los datos sin procesar no es la única fuente de error. Cada
reformateo para producir entradas para un paso de cálculo conlleva el riesgo de errores de
transcripción y crea la necesidad de una revisión adicional.
La tabulación manual de resultados intermedios conlleva el riesgo de acumular
errores de redondeo o una mayor carga de revisión, dependiendo de si el número de
dígitos retenidos es pequeño o grande, respectivamente.
Al trabajar con aplicaciones de hojas de cálculo, se debe prestar especial atención
a la integridad de la hoja de trabajo y la corrección de las fórmulas de las celdas.
Tanto las funciones integradas como el software externo están asociados con
problemas de entrada y salida. Los datos y parámetros deben presentarse en el orden y
formato adecuados. Cuando la salida es detallada, como sucede con las rutinas típicas de
análisis de varianza (ANOVA), los elementos relevantes deben identificarse y extraerse.

13
número 12 EP15-A3
En consecuencia, los cálculos se presentan siempre que sea posible en forma de tablas
Nota: de consulta o en forma algebraica relativamente simple, evitando el uso de notación
matricial. Esta presentación está destinada a facilitar 1) la implementación y verificación
El estudio de verificación de de rutinas en un lenguaje de programación o un entorno de hoja de cálculo genérico, y/
precisión descrito en este o 2) la confirmación de la idoneidad de las rutinas de software estándar. Se recomienda
documento consta de tres partes: encarecidamente que los usuarios prueben su software con los ejemplos numéricos
Mediciones repetidas durante proporcionados para comprobar la idoneidad del software para su uso en este contexto.
cinco días (Los ejemplos proporcionados son demasiado limitados para servir como base para
validar las rutinas del software).
Cálculos de
repetibilidad y precisión dentro

2.2 Descripción general y limitaciones del estudio
del laboratorio
estimados de verificación de precisión
El estudio de verificación de precisión descrito en este documento es un pequeño
Evaluación de la coherencia de las
experimento que implica mediciones repetidas de dos o más muestras durante (al
estimaciones con las reclamaciones
menos) cinco días, el cálculo de la repetibilidad y las estimaciones de imprecisión dentro
del laboratorio, y la evaluación de su consistencia con las afirmaciones. Está diseñado
principalmente para que lo utilicen los laboratoristas para evaluar la consistencia del
rendimiento de imprecisión del procedimiento de medición observado frente a las
afirmaciones preestablecidas antes de introducir el ensayo en el uso de rutina.
Sin embargo, el estudio puede usarse para otros fines, como evaluar el rendimiento
de la precisión como parte de un plan de acción correctivo luego de una falla del PT,
Nota: evaluar la precisión durante los estudios de optimización del ensayo o como parte de
los esfuerzos de solución de problemas o instrumentos, entre otras aplicaciones.
Usos de un estudio de verificación de
El diseño del estudio representa un compromiso entre los costos para el usuario
precisión:
asociados con el tiempo y los materiales, y el riesgo de una evaluación inadecuada
Evalúe la consistencia del o engañosa de la precisión del procedimiento. Si bien las estimaciones de
rendimiento de precisión del repetibilidad y la imprecisión dentro del laboratorio podrían generarse a través de
ensayo observado frente a las experimentos separados, el enfoque integrado (experimento único) recomendado
afirmaciones preestablecidas en este documento ofrece ventajas significativas en términos de eficiencia, rigor
antes de introducir el ensayo en el computacional y solidez de las estimaciones de repetibilidad.

uso de rutina.
Evalúe el rendimiento Esta sección describe un proceso para verificar las afirmaciones de precisión hechas
de precisión como parte de un por un fabricante para un procedimiento de medición, que podría ser un procedimiento
plan de acción correctivo luego desarrollado comercialmente o una prueba desarrollada en laboratorio. Para un
de una falla del PT. procedimiento desarrollado comercialmente, dichas afirmaciones se presentan
típicamente dentro del PI del ensayo como una tabla de repetibilidad determinada
Evalúe la precisión durante los
experimentalmente y estimaciones de imprecisión dentro del laboratorio, expresadas
estudios de optimización de ensayos.
como SD y/o como %CV, en varias concentraciones de mensurandos.
Úselo como parte de los esfuerzos de
La "repetibilidad" se refiere a la variabilidad debida únicamente a factores dentro de la
solución de problemas de instrumentos
ejecución (dentro del lote). Refleja la variabilidad inherente durante un corto período de
o ensayos.
tiempo en condiciones que minimizan otras fuentes de variación. "Imprecisión dentro del
laboratorio" (o "imprecisión dentro del dispositivo"), también conocida por el término
obsoleto "precisión total" en algunos PI, se refiere a la variabilidad debida a factores de
ejecución a ejecución y día a día además a las fuentes de repetibilidad.
14
Volumen 34 EP15-A3
En consecuencia, en cualquier concentración medida dada, la imprecisión de un

procedimiento dentro del laboratorio generalmente excede la repetibilidad y no puede ser menor.
Para distinguir entre declaraciones SD, que provienen del fabricante (o desarrollador)
y se tratan como si se conocieran sin incertidumbre, y estimaciones SD, que se calculan
a partir de los resultados de las pruebas de verificación del usuario, este documento
utiliza letras griegas y romanas respectivamente, de manera apropiada. subíndice para
indicar el tipo de precisión, como se muestra en la Tabla 1.
Tabla 1. Nomenclatura de términos de precisión
Fabricante Usuario
Tipo de precisión Reclamar Estimar
Repetibilidad ÿR sR
Imprecisión dentro del laboratorio ÿWL SWL
2.2.1 Experimento de evaluación de precisión

El experimento de evaluación de precisión proporciona al usuario procedimientos de
guía para demostrar el rendimiento de precisión. Por lo general, el fabricante hace
dos tipos de declaraciones de precisión: repetibilidad (imprecisión dentro del ciclo) (ÿR ) e
imprecisión dentro del laboratorio (ÿWL). Esta sección proporciona métodos estadísticos
para identificar desviaciones brutas de ambos tipos de reclamos. Algunos de los cálculos
descritos en la sección de verificación de precisión también son relevantes para el análisis
posterior del sesgo relativo. La figura 2 muestra un diagrama de flujo del experimento de
evaluación de precisión.

15
número 12 EP15-A3
Compare la repetibilidad estimada del usuario s la R y dentro del laboratorio s WL

a
Calibrar Calibrar
afirmación de repetibilidad del fabricante ÿR y la afirmación de dentro del laboratorio ÿWL,
respectivamente.
Ejecute
Control QC
calibración
Correr de para verificar
calidad
y el para laverificar
rendimiento calibración
del la y
instrumento rendimiento del instrumento
Usuario
repetibilidad ÿ
Sí s ÿR
R No
El control de calidad
diario está bajo control

No
Recalibrar/ Usuario dentro

solucionar problemas.
del laboratorio
Sí Verificar Sí sWL ÿ ÿWL
No
un rendimiento
aceptable
Analice al menos dos muestras, una corrida por Calcule UVL para la repetibilidad y dentro de la
día, cinco repeticiones por corrida, durante cinco imprecisión del laboratorio. Compare la
días, para un total de 25 repeticiones por afirmaciones de
repetibilidad de usuario estimada sR y dentro del
muestra (cinco días) precisión del fabricante laboratorio sWL con las UVL respectivas.
Ver Sección 2.3.6.2
Revise las corridas de datos cada día para verificar

si hay valores atípicos, controles o fuera de
rango o errores previos al examen (preanalíticos) (p.
ej., transcripción, confusión de muestras, coágulos,
volumen de muestra insuficiente) según la Usuario dentro
Sección 2.3.3 Repetibilidad de
del laboratorio
s usuario ÿ UVL
R No sWL
ÿ UVL Sí
Recopilar y registrar todos los datos.

Sí No
Tabular todos los datos según la Sección 2.3.4
Calcular estimaciones de imprecisión: Póngase en

afirmaciones de precisión
Repetibilidad de usuario R y dentro del laboratorio contacto con el fabricante
s Consulte la Sección 2.3.5 (repetibilidad y dentro del laboratorio)
WL.
Abreviaturas: ÿ R, afirmación del fabricante de repetibilidad; ÿ WL, reclamo del fabricante por imprecisión dentro del laboratorio; estimación sR ,
estimación del usuario para
repetibilidad; SWL, del usuario para la imprecisión dentro del laboratorio; control de calidad, control de calidad; UVL, límite superior de verificación.
Figura 2. Descripción general de las estimaciones de verificación e imprecisión (repetibilidad y dentro del laboratorio) para cada muestra
de prueba en el estudio
dieciséis
Volumen 34 EP15-A3
El diseño experimental y los análisis de datos son similares a los descritos en el

documento CLSI EP05,1 que los fabricantes utilizan regularmente para establecer recordatorio:
afirmaciones de precisión. En particular, ambos estudios usan ANOVA para calcular
estimaciones de imprecisión de estudios de varios días.
El software StatisPro2 de
CLSI proporciona una
La cantidad de pruebas para EP15 se reduce sustancialmente en comparación con el
implementación completa y
documento CLSI EP05,1 para que sea práctico para los usuarios finales. Sin embargo,
fácil de usar del análisis de
debido a la cantidad sustancialmente reducida de pruebas y a que la verificación de
datos EP15, pero esto también
consistencia EP15 está diseñada para proteger al usuario de fallas en más de
se puede manejar combinando
aproximadamente el 5 % de las veces simplemente por casualidad, las discrepancias
el software ANOVA fácilmente
entre las afirmaciones del fabricante y el rendimiento de precisión observado por el
disponible con búsquedas en
usuario no serán señalizados de forma fiable a menos que sean bastante grandes.
tablas y cálculos de hojas de cálculo simples.
2.3 Diseño de procedimientos experimentales

El estudio de verificación de precisión exige probar repetidamente al menos dos
muestras con diferentes concentraciones de mensurandos. El diseño básico de 5 × 5
(cinco días, una corrida por día, cinco repeticiones por corrida) debe producir un total de
25 resultados por muestra.
Para mejorar el rigor de las estimaciones, el experimento podría extenderse para incluir
ejecuciones adicionales, preferiblemente en días adicionales, para una o más de las
muestras. Alternativamente, por ejemplo, solo se pueden probar cuatro réplicas para
cada muestra en cada uno de los siete días, para obtener una estimación de imprecisión
dentro del laboratorio algo más confiable, sin comprometer la estimación de repetibilidad.
Las modificaciones de diseño juiciosas de esta naturaleza son aceptables y los

cálculos descritos en esta guía pueden acomodarlas. En ningún caso, sin embargo, un
diseño podrá utilizar menos de cinco días por muestra. Tenga en cuenta, sin embargo,
que se deben probar cinco réplicas en cada corrida si se usan las mismas muestras y el
mismo experimento para estimar la imprecisión y el sesgo, y el experimentador usará las
tablas 15A, 15B y 15C de la sección 3.5, porque las tablas admiten cinco, seis , y siete
corridas de cinco repeticiones cada una, respectivamente (no menos repeticiones).
La definición operativa de una "ejecución" para el estudio de verificación debe

seguir lo que hizo el fabricante al establecer las afirmaciones. Lo más común es
que esto signifique procesar todas las réplicas de forma contigua para una muestra y
un día determinados, es decir, en el período de tiempo más corto posible. Los
enfoques alternativos podrían involucrar el procesamiento de las réplicas distribuidas
en un turno de ocho horas u otro período de tiempo, dependiendo de cómo el fabricante
defina una ejecución para su estudio de precisión.
© Instituto de Normas Clínicas y de Laboratorio. Reservados todos los derechos. 17

número 12 EP15-A3
2.3.1 Muestras
nota IMPORTANTE: Seleccione al menos dos muestras para el estudio, preferiblemente muestras de pacientes
individuales, conjuntos de las mismas o materiales comerciales de control de calidad compatibles

La selección de muestras con niveles
con los utilizados por el fabricante para establecer las afirmaciones de precisión.
cercanos a los informados en el PI puede
simplificar en gran medida la identificación Las muestras deben tener diferentes concentraciones de mensurandos, preferiblemente que
de las afirmaciones relevantes para las representen puntos de decisión clínica (puntos de corte) o límites de referencia, o que simplemente
verificaciones finales de consistencia. En se encuentren en regiones normales y anormales. Si el objetivo es verificar las afirmaciones del
cualquier caso, evite niveles extremos fabricante en todo o en la mayor parte del intervalo de medición establecido del procedimiento, las
que requieran una extrapolación más allá opciones óptimas para la cantidad de muestras y sus niveles de concentración dependerán de
del intervalo abarcado por los niveles de cómo varíe la imprecisión en ese intervalo. La selección de muestras con niveles cercanos a los
PI o que puedan arrojar resultados informados en el PI puede simplificar en gran medida la identificación de las afirmaciones
fuera del intervalo de medición para relevantes para las verificaciones finales de consistencia. En cualquier caso, evite niveles extremos
algunas réplicas. que requieran una extrapolación más allá del intervalo abarcado por los niveles de PI, o que puedan
arrojar resultados fuera del intervalo de medición para algunas réplicas.
Las muestras deben prepararse y almacenarse para garantizar su estabilidad durante todo el
estudio. Una práctica común es dividir en alícuotas y congelar las muestras, siempre que sea
Nota: apropiado para el mensurando. Al decidir el tamaño y la cantidad de alícuotas, asegúrese de
tener en cuenta los "volúmenes muertos" y la posibilidad de que se necesiten ciclos adicionales.
No es necesario que los días de
procesamiento de muestras sean
días calendario consecutivos, ni es 2.3.2 Procesamiento
esencial que todas las muestras se Al comienzo del estudio, calibre el procedimiento de acuerdo con las instrucciones del
procesen en las mismas corridas o fabricante. Si las afirmaciones de precisión se generaron durante múltiples ciclos de calibración,
incluso en los mismos días. considere incorporar eventos de calibración adicionales durante el estudio.
Programe asignaciones de trabajo diarias para que las pruebas sean representativas para todos
los operadores. Esta consideración es importante incluso para procedimientos totalmente
automatizados, que pueden verse afectados por fuentes de variación relacionadas con el
nota IMPORTANTE: operador, como la manipulación de muestras.
Para cada muestra, procese cinco réplicas en una sola corrida, en cada uno de cinco o más
No se limite a preprocesar una
días. No es necesario que sean días calendario consecutivos, ni es esencial que todas las muestras
muestra o alícuota una vez y
se procesen en las mismas corridas o incluso en los mismos días.
luego realizar análisis repetidos
En cada ejecución, incluya materiales de control de calidad con criterios predeterminados para
en ella. Realice el preprocesamiento
aceptar o rechazar la ejecución, si están disponibles.
como lo hizo el fabricante para
establecer las afirmaciones de precisión. Para los procedimientos que requieren el procesamiento de la muestra antes del análisis
(p. ej., extracción o dilución), asegúrese de que cada réplica se someta a todos los pasos del
procedimiento, es decir, el preprocesamiento y el análisis posterior.
No se limite a preprocesar una muestra o alícuota una vez y luego realizar análisis repetidos
en ella. Realice el preprocesamiento como lo hizo el fabricante para establecer las afirmaciones
de precisión.
18
Volumen 34 EP15-A3
2.3.3 Integridad de los datos
Examine todos los resultados cada día de prueba (verifique dos veces la entrada de
resultados extremos) para identificar errores que no reflejen el rendimiento esperado
del ensayo. Si el sistema de ensayo marca una serie completa como mala, o si los criterios
nota IMPORTANTE:
internos de control de calidad la rechazan, descarte todos los resultados de esa serie.
Después de corregir errores de transcripción, mezclas claras de muestras y similares, No confíe en la presunción o la
excluya cualquier otro resultado determinado, es decir, conocido, que haya surgido de especulación, y no rechace o repita los
errores no relacionados con el rendimiento, como la presencia de coágulos, errores de resultados simplemente porque parezcan
procesamiento del sistema, muestras insuficientes. volumen, etc. No confíe en la presunción aberrantes.
o la especulación, y no rechace o repita los resultados simplemente porque parezcan Documente cuidadosamente las
aberrantes. Documente cuidadosamente las circunstancias y los motivos de las correcciones, circunstancias y los motivos de las
exclusiones, valores faltantes y repeticiones, teniendo en cuenta todas las ejecuciones y correcciones, exclusiones, valores faltantes
todas las réplicas. y repeticiones, teniendo en cuenta todas las
Si los nuevos resultados pueden considerarse parte de la misma "ejecución", los ejecuciones y todas las réplicas.
resultados individuales identificados como erróneos o faltantes pueden repetirse inmediatamente.

De lo contrario, programe ejecuciones adicionales según sea necesario para garantizar que
se cumplan o excedan los requisitos mínimos generales para el conjunto de datos final.
Para cada muestra, debe haber resultados de al menos cinco ejecuciones y el número total
de resultados individuales menos el número de ejecuciones no debe ser inferior
de 18, pero preferiblemente 19 o más. Las decisiones de extender la duración del estudio
pueden tomarse incluso después de que se haya iniciado el estudio.
2.3.4 Análisis de datos para muestras individuales
NOTA: Esta sección asume que el experimento del usuario se ajusta al diseño básico de
5 × 5, posiblemente con una o dos ejecuciones adicionales, y que los cálculos se realizan
con el software ANOVA unidireccional. Para otros diseños, consulte el Apéndice B y/o use
un software estadístico completo como StatisPro.2 de CLSI
Una vez que se completa el trabajo experimental y se verifica la integridad de los datos,
analice los resultados para cada muestra de la siguiente manera:
Tabular los resultados.
Inspeccione los resultados en busca de valores discordantes; si se encuentran valores

discordantes, pruebe los valores atípicos.
Calcule estimaciones de repetibilidad e imprecisión dentro del laboratorio.
Compare estas estimaciones con sus afirmaciones de precisión correspondientes.

19
número 12 EP15-A3
Tabulación e inspección de resultados La
mejor manera de tabular el conjunto de datos para cada muestra puede depender en parte
del formato de entrada esperado por el software ANOVA. La Tabla 2 (tabla de la izquierda)
muestra una forma de enumerar los datos. Los resultados son del ejemplo trabajado de
ferritina en la Sección 2.3.10, que sigue el diseño básico de 5 × 5.
Tabla 2. Ejemplo de ferritina: Listado de datos sin procesar (izquierda); Conteo simple, por ejecución (derecha)
µg/L Serie 1 Serie 2 Serie 3 Serie 4 Serie 5 µg/L Serie 1 Serie 2 Serie 3 Serie 4 Serie 5
representante 1
140 140 140 141 139 136 XX
representante 2
139 143 138 144 140 137 X
representante 3
138 141 136 142 141 138 XX X X
Rep . 4 138 143 141 143 138 139 X X
Rep. 5 140 137 136 144 141 140 XX X X X
Abreviatura: rep, replicar. 141 X X XX

X
142 X
143 XX X
144 XX
La inspección de la lista de datos sin procesar no muestra valores faltantes. Se dice que el
conjunto de datos está equilibrado, porque cada ejecución tiene el mismo número de resultados.
Si se varió el número de resultados por ejecución debido a valores faltantes o
resultados suprimidos como valores atípicos estadísticos, se diría que el conjunto de
datos está desequilibrado.
Es útil visualizar la distribución de resultados para inspeccionar valores individuales o

corridas completas que son altamente discordantes en relación con la mayor parte de
los datos. La Tabla 2 (tabla de la derecha) ilustra una de las muchas formas de visualizar
esta distribución: un recuento manual simple. Otros enfoques, como gráficos o listas
ordenadas simples, pueden implementarse más fácilmente con una hoja de cálculo. Para
este ejemplo, la cuenta en la Tabla 2 (tabla de la derecha) no muestra valores atípicos
aparentes y una consistencia razonable de una ejecución a otra en la dispersión de valores.
Después de corregir los errores tipográficos y similares, proceda directamente a los

cálculos para estimar la imprecisión (consulte la Sección 2.3.5) con todos los datos de
buena fe disponibles, omitiendo la discusión de las pruebas formales de valores atípicos
(consulte la Sección 2.3.4.1). En esta etapa, no elimine ninguna medición como valores
atípicos estadísticos del análisis; en todo caso será necesario un análisis basado en todos
los datos, sin exclusión de puntos. Si pasa la prueba de verificación de precisión, no será
necesario realizar cálculos relacionados con valores atípicos. Si la prueba de verificación
de precisión falla y el conjunto de datos incluye una medición altamente discordante, aplique
la prueba formal descrita en la Sección 2.3.4.1. Si, y solo si, la medición califica como un
valor atípico por esa prueba, repita los cálculos para estimar la imprecisión, omitiendo el
resultado discordante.
20
Volumen 34 EP15-A3
2.3.4.1 Posibles valores atípicos
Incluso después de corregir o excluir todos los resultados que se sabe que son falsos (consulte
nota IMPORTANTE:
la Sección 2.3.3), un resultado puede destacarse como discordantemente alto o bajo. Esto puede
Retener un valor atípico aparente
deberse a una causa no relacionada con el desempeño que, de haberse conocido, habría justificado
corre el riesgo de calcular
la exclusión del resultado. Alternativamente, el resultado aparentemente extremo podría representar
estimaciones de imprecisión infladas,
genuinamente el rendimiento del procedimiento de medición del ensayo y no sería tan discordante si
mientras que excluirlo corre el riesgo
se considerara en la distribución de los resultados de un estudio más amplio. La compensación es
de calcular estimaciones indebidamente optimist
que retener un valor atípico aparente corre el riesgo de calcular estimaciones de imprecisión infladas,
mientras que excluirlo corre el riesgo de calcular estimaciones indebidamente optimistas.
Esta directriz permite tratar resultados tan discordantes como "valores atípicos estadísticos",
pero impone ciertas condiciones para garantizar la objetividad:
Como máximo, un resultado por muestra puede tratarse como un valor atípico estadístico.
El resultado debe calificar como un valor atípico mediante una prueba adecuada (p.
ej., la prueba de Grubbs descrita en la Sección 2.3.4.2).
Como máximo, dos resultados pueden tratarse como valores atípicos estadísticos en todas
las muestras del estudio completo.
Cuando un resultado debe tratarse como un valor atípico estadístico, la buena práctica exige analizar
los datos de la muestra dos veces: antes y después de excluir el resultado. Si se observan múltiples
valores atípicos (más de uno para una muestra determinada o más de dos en todo el estudio), el
usuario debe considerar repetir todo el estudio de verificación de precisión y/o comunicarse con el
fabricante para obtener asistencia.

nota IMPORTANTE:
El manejo de cualquier valor atípico

NOTA: Incluso si un resultado califica formalmente como un valor atípico estadístico, no tiene que ser sospechoso debe documentarse en el
tratado como tal si el resultado práctico de su presencia no afecta el resultado del estudio de informe de evaluación para la revisión
verificación. Si se debe eliminar el valor atípico sospechoso para que la imprecisión del procedimiento del director del laboratorio.
sea aceptable (consulte la discusión sobre el sesgo en el Capítulo 3), es una buena práctica realizar
los cálculos con el valor atípico sospechoso incluido, así como sin él.
Evalúe el efecto clínico del presunto valor atípico e investigue más a fondo para tratar de determinar la
causa del presunto valor atípico. El manejo de cualquier valor atípico sospechoso debe documentarse
en el informe de evaluación para la revisión del director del laboratorio.

Con licencia a: JULIO ALFONSO SALAZAR ZAMBRANO 21
número 12 EP15-A3
2.3.4.2 Prueba de Grubbs para valores atípicos
Aunque se puede usar cualquier prueba adecuada para justificar el tratamiento de un resultado
como un valor atípico estadístico, esta guía recomienda una versión de la prueba de
Grubbs.22,23 En este enfoque, un resultado califica como un valor atípico estadístico si, y solo
si, se encuentra más que G SD de la media de la muestra, donde:
La media y la desviación estándar se basan en todos los N resultados de la
muestra, incluido el valor atípico sospechoso.
El factor G de Grubbs (que depende de N) proviene de la Tabla 3.
Tabla 3. Factor de Grubbs (G) y número "promedio" de resultados por ejecución (n0 ) como funciones del número total de resultados,
N, para cinco a siete ejecuciones, cinco réplicas por ejecución, con hasta dos resultados faltantes. Para ver una tabla más grande de los
factores de Grubbs, consulte la Sección B3 en el Apéndice B.
5 carreras 6 carreras 7 carreras
norte
GRAMO
n0 norte
GRAMO
n0 norte
GRAMO
n0
23 3.087 4.565 28 3.199 4.643 33 3.286 4.697
24 3.112 4.792 29 3.218 4.828 34 3.301 4.853
25 3.135 5 30 3.236 5 35 3.316 5
Si bien la inspección visual de los datos de ferritina enumerados en la Tabla 2 (tabla de la
izquierda) no ofrece ninguna razón para creer que algún resultado pueda considerarse un valor
atípico estadístico, los datos pueden usarse para ilustrar la prueba de Grubbs. La media y la DE de todos
los resultados se calculan en 140,1 y 2,30 µg/L, respectivamente. Como el ejemplo proviene de un
diseño de cinco corridas, el estudio de la Tabla 3 arroja G = 3.135 para N = 25.
Los límites de Grubbs inferior y superior se calculan como:
Límites de Grubbs = media ± G • DE = 140,1 ± 3,135 • 2,30 = 132,9
y 147,3 µg/L, respectivamente.
Debido a que todos los resultados se encuentran dentro de estos límites, ninguno califica como
un valor atípico estadístico, como se esperaba, porque aparentemente no hubo un valor discordante.
2.3.5 Estimaciones de imprecisión mediante análisis de varianza unidireccional

Nota:
ANOVA unidireccional es la base para el cálculo de la repetibilidad y las estimaciones de
En ausencia de software imprecisión dentro del laboratorio para cada muestra. En ausencia de software estadístico
estadístico dedicado como dedicado como StatisPro de CLSI,2 se supone que los usuarios
hará uso de una rutina ANOVA.
StatisPro de CLSI,2 se supone
que los usuarios harán uso de una El resultado principal de una rutina ANOVA unidireccional es una tabla de resumen como las que
rutina ANOVA. se muestran en las Tablas 4 y 5. Si bien la terminología y el formato pueden variar según la rutina
utilizada, el diseño básico y el significado de los elementos de la tabla siguen siendo los mismos.
El propósito del ANOVA es dividir la variabilidad total del conjunto de datos para una muestra en
fracciones dentro del grupo y entre grupos. En el contexto de esta directriz, el factor de agrupación
se ejecuta.

Volumen 34 EP15-A3
Tabla 4. Formato de tabla de resumen de ANOVA unidireccional generalizado
Fuente de
Variación SS DF EM
entre carreras SS1 DF1 MS1
Dentro de la ejecución SS2 DF2 MS2
Total SStotal DFtotal
Abreviaturas: ANOVA, análisis de varianza; DF, grados de libertad; DFtotal, grados de libertad totales; MS,
cuadrados medios; SS, suma de cuadrados; SStotal, suma total de cuadrados.
Además de la tabla, algunas rutinas de ANOVA también proporcionan los componentes de

varianza calculados entre ejecuciones y dentro de la ejecución, a saber , VB y VW.
Si no se proporciona esa información, calcule VB y VW a partir de los valores de la tabla

ANOVA de la siguiente manera.
Establezca VW = MS2. (1)
Si MS1 ÿ MS2 (esto es comparativamente raro), configure VB = 0; de lo contrario:
VB = (MS1 – MS2) / n0 (2)
donde n0 proviene de la Tabla 3, con base en el número de corridas y el número total de
resultados para la muestra, y representa el número “promedio” de resultados por corrida. Para
obtener más información sobre el número promedio de resultados por ejecución, consulte el
Apéndice A.
El componente de varianza VW corresponde directamente a la varianza de repetibilidad, y VB a

la varianza entre ejecuciones “pura”, es decir, la varianza entre ejecuciones corregida por la
contribución de la varianza dentro de la ejecución, mientras que la suma de los dos componentes
de la varianza (VW y VB ) corresponde a la precisión dentro del laboratorio. Tomar raíces

cuadradas produce las estimaciones de precisión deseadas expresadas como DE:
sR = VW (3)
sB = VB (4)
sWL = VW + VB (5)
En términos relativos, %CVR = sR • 100/ y %CVWL = sWL • 100/ es la gran , dónde

media de todos los resultados de la muestra.
Continuando con los datos de ejemplo de ferritina de la Tabla 2 (tabla de la izquierda), una
rutina ANOVA de una vía produjo el resumen de salida que se muestra en la Tabla 5.
Tabla 5. Ejemplo de ferritina: Tabla ANOVA
Fuente de
Variación SS DF EM
entre carreras 63.44 4 15.86
Dentro de la ejecución 63.20 20 3.16
Total 126.64 24
Abreviaturas: ANOVA, análisis de varianza; DF, grados de libertad; MS, cuadrados medios; SS, suma de cuadrados.

23
número 12 EP15-A3
Según estas entradas de la tabla, VW = MS2 = 3,16. Dado que MS1 (15,86) > MS2 (3,16), VB
se calcula como: VB = (MS1 – MS2) / n0 = (15,86 – 3,16) / 5,0 = 2,54, donde n0 = 5 proviene
de la Tabla 3 para un diseño de cinco corridas con N = 25 resultados totales.
A partir de estos valores de componentes de varianza, las estimaciones de imprecisión deseadas

en unidades SD se calculan como:
sR = VW = sR = 3,16 = 1,78 µg/L
nota IMPORTANTE: sB = VB = 2,54 = 1,59 µg/L sWL=

VW + VB = sWL = 3,16 + 2,54 = 2,39 µg/L
Estimar y expresar sR , sB y s ayuda
Expresadas en unidades de %CV, basadas en la gran media de 140,12 µg/L, estas
al laboratorio
WL
cuantificar
a identificar
lasyfuentes
estimaciones son %CVR = 1,27 %, %CVB = 1,14 % y %CVWL = 1,71 %. En este ejemplo, la
de incertidumbre.
imprecisión pura entre ejecuciones es sB menor que la imprecisión dentro de la ejecución.
Estimar y expresar sR , sB y sWL ayuda al laboratorio a identificar y cuantificar las fuentes de
incertidumbre.
2.3.6 Comparación de las estimaciones de imprecisión del usuario

con las afirmaciones del fabricante
Después de calcular la repetibilidad y la imprecisión dentro del laboratorio para cada muestra
en el estudio de verificación de precisión, el usuario debe verificar que cada una de estas
estimaciones sea consistente con las afirmaciones del fabricante para el procedimiento de
medición. Si la imprecisión real es, en promedio, igual a la imprecisión declarada, la imprecisión
observada será mayor que la imprecisión declarada el 50 % de las veces debido únicamente al
nota IMPORTANTE:
azar.
Permitir que el criterio de Para limitar la tasa de fallas en la verificación de las declaraciones del fabricante debido
aceptación de la verificación de únicamente al azar, se puede calcular un UVL para la declaración. El UVL representa el
imprecisión sea la UVL en lugar de la
percentil 95 superior esperado para estimaciones de imprecisión obtenidas en un experimento
afirmación en sí protege al usuario de tamaño y diseño similar al estudio de verificación de precisión del usuario cuando la
de fallas inapropiadas únicamente afirmación es correcta. Permitir que el criterio de aceptación de la verificación de imprecisión
debido a la casualidad más del 5 % sea la UVL en lugar de la afirmación en sí protege al usuario de fallas inapropiadas únicamente
de las veces.
debido a la casualidad más del 5 % de las veces.
Para una muestra dada, se dice que la estimación de repetibilidad del usuario es consistente
con la declaración del fabricante si, y solo si, la estimación es menor o igual que la declaración o,
Nota: en su defecto, menor o igual que el UVL asociado para la declaración. a la concentración de
mensurando observada de la muestra. Otra terminología de uso común es que una estimación
El cálculo de UVL se describe
que cumple con este criterio “verifica” la afirmación o, más brevemente, que “aprueba”. La misma
en la Sección 2.3.6.2.
evaluación se aplica a la estimación de precisión dentro del laboratorio en relación con su
afirmación asociada. El cálculo de UVL se describe en la Sección 2.3.6.2.

Volumen 34 EP15-A3
Como la UVL siempre supera su reclamo asociado, generalmente en al menos un 30 %, la

estimación del usuario puede ser algo más alta que el reclamo y aun así pasar.
En consecuencia, la verificación de consistencia se puede realizar de manera

eficiente en dos pasos:
1. Compare todas las estimaciones de repetibilidad e imprecisión dentro del

laboratorio directamente con sus respectivas afirmaciones.
2. Para cualquier estimación que exceda su reclamo asociado, calcule los UVL
relevantes y compare la estimación con ella.
Si bien es posible calcular UVL para todos los reclamos (como se hizo para el ejemplo
práctico en la Sección 2.3.10), eso puede no ser siempre necesario. A menudo, la consistencia
se puede determinar mediante una simple inspección, sin necesidad de una evaluación formal
de declaraciones o UVL en la concentración de mensurando observada para las muestras.
2.3.6.1 Identificación de las afirmaciones de precisión del fabricante

Nota:
Esta directriz asume que las afirmaciones de precisión del fabricante son
representativas, es decir, que caracterizan el rendimiento "típico" o "promedio" (en Un perfil de precisión es una curva
contraposición al "peor de los casos"). Tales afirmaciones casi siempre se resumen en el PI que representa gráficamente cómo
del fabricante como una tabla de medias determinadas experimentalmente, SD y/o %CV para cambia el %CV (o DE) en función de
la repetibilidad y la imprecisión dentro del laboratorio en varias concentraciones medidas. El IP la concentración del mensurando a
también puede incluir un "perfil de precisión"24,25 para la repetibilidad y/o la imprecisión dentro lo largo del intervalo de medición del
del laboratorio. Un perfil de precisión es una curva que representa gráficamente cómo cambia procedimiento de medición.
el %CV (o DE) en función de la concentración del mensurando a lo largo del intervalo de
medición del procedimiento de medición.
Para verificar la consistencia de las estimaciones de imprecisión del usuario con las
afirmaciones del fabricante, es necesario identificar exactamente cuáles deberían ser las
afirmaciones relevantes para las muestras utilizadas en el estudio de verificación de precisión.
No se puede esperar que las concentraciones medias de mensurandos observadas para
estas muestras coincidan exactamente con las de la tabla de imprecisión del PI. A veces, por
ejemplo, los % CV tabulados para la media más cercana a la de una muestra pueden
adoptarse razonablemente como afirma el fabricante a esa concentración. Sin embargo, a
menudo puede ser más apropiado determinar las reclamaciones en , por interpolación o
promedio, a partir de las estadísticas tabuladas ena el
esePI nivel
para de
lasconcentración.
dos o tres medias
(Si elcercanas
PI
proporciona un perfil de imprecisión, las reclamaciones en el s para la estimación de imprecisión
representada pueden leerse fuera de la curva).

25
número 12 EP15-A3
2.3.6.2 Realización de las comparaciones
Si una estimación de imprecisión no excede la afirmación correspondiente, cumple con el

criterio de consistencia. La estimación del usuario pasa y verifica directamente las
afirmaciones del fabricante.
Si una estimación supera la afirmación del fabricante, el usuario debe implementar la
segunda parte de la verificación de consistencia y comparar la estimación con la UVL

correspondiente para esa afirmación.
A continuación se describe un enfoque de búsqueda de tabla de

tres pasos para calcular UVL.
1. Determine los grados de libertad, df, para el tipo de estimación de imprecisión en

cuestión (dfR para repetibilidad o dfWL para imprecisión dentro del laboratorio).
2. Determine el factor UVL F de la Tabla 7.
3. Calcule la UVL a partir del factor F de UVL y el fabricante

reclamar.
Compare la imprecisión estimada con UVL.
Grados de libertad
Para una comparación de repetibilidad , calcule los grados de libertad, dfR , directamente
como dfR = N ÿ k, donde N es el número total de resultados y k es el
número de carreras
Para una comparación de imprecisión dentro del laboratorio , primero calcule la relación de
reclamos, ÿ, rho en la concentración promedio de la muestra de prueba como:
ÿ = ÿWL / ÿR = %CVWL / %CVR, (6)
que es la afirmación de imprecisión dentro del laboratorio del fabricante dividida por la
afirmación de repetibilidad del fabricante, ya sea expresada en unidades SD o en unidades
de %CV. Luego, determine los grados de libertad aproximados, dfWL, de la Tabla 6. Seleccione
la columna que representa el número de corridas en el estudio de verificación de precisión
para la muestra de prueba en particular, explore las entradas de la tabla para encontrar el
valor ÿ que más se acerque al valor calculado. y luego lea el valor dfWL asociado .
26
Volumen 34 EP15-A3
Tabla 6. dfWL como una función de la tasa de reclamaciones (ÿ = ÿWL / ÿR ), para cinco a siete ejecuciones, cinco réplicas por ejecución
5 carreras 6 carreras 7 carreras
ÿ dfWL ÿ dfWL ÿ dfWL
2.74 5 3.02 6 3.27 7
2.06 6 2.25 7 2.42 8
1.78 7 1.93 8 2.06 9
1.62 8 1.74 9 1.85 10
1.51 9 1.62 10 1.71 11
1.43 10 1.52 11 1.61 12
1.37 11 1.46 12 1.54 13
1.32 12 1.40 13 1.48 14
1.28 13 1.35 14 1.42 15
1.24 14 1.32 15 1.38 dieciséis
1.21 15 1.28 dieciséis 1.35 17
1.19 dieciséis 1.25 17 1.31 18
1.16 17 1.23 18 1.29 19
1.14 18 1.20 19 1.26 20
1.12 19 1.18 20 1.24 21
1.10 20 1.16 21 1.22 22
1.08 21 1.14 22 1.20 23
1.05 22 1.12 23 1.18 24
1.03 23 1.11 24 1.16 25
1.00 24 1.09 25 1.14 26
1.07 26 1.13 27
1.05 27 1.11 28
1.03 28 1.10 29
1.00 29 1.08 30
1.07 31
1.05 32
1.03 33
1.00 34
Abreviaturas: ÿR , afirmación del fabricante de repetibilidad; ÿWL, afirmación del fabricante de imprecisión dentro del
laboratorio; dfWL, grados de libertad para la imprecisión dentro del laboratorio.

número 12 EP15-A3
Límite superior de
verificación Usando los grados de libertad, df = dfR o df = dfWL, según

corresponda, determine el factor UVL F de la Tabla 7 en la entrada correspondiente a la
intersección del df con el número total de muestras de prueba utilizadas en toda la precisión
estudio de verificacion.
Por último, calcule la UVL como el factor UVL F multiplicado por la declaración pertinente,
con la declaración expresada, según sea necesario para la comparación, ya sea como SD
(ÿ = ÿR o ÿ = ÿWL) o como %CV (%CV = %CVR o %CV = %CVWL):
UVL = F • ÿ o UVL = F • %CV (7)
28
Volumen 34 EP15-A3
Tabla 7. Factores UVL (F) en función del DF y el número de muestras (de una a seis) en el experimento
Número de muestras
DF 1 2 3 4 5 6
5 1.49 1.60 1.66 1.71 1.74 1.76
6 1.45 1.55 1.61 1.65 1.67 1.70
7 1.42 1.51 1.56 1.60 1.62 1.65
8 1.39 1.48 1.53 1.56 1.58 1.60
9 1.37 1.45 1.50 1.53 1.55 1.57
10 1.35 1.43 1.47 1.50 1.52 1.54
11 1.34 1.41 1.45 1.48 1.50 1.52
12 1.32 1.39 1.43 1.46 1.48 1.49
13 1.31 1.38 1.42 1.44 1.46 1.47
14 1.30 1.37 1.40 1.42 1.44 1.46
15 1.29 1.35 1.39 1.41 1.43 1.44
dieciséis 1.28 1.34 1.38 1.40 1.41 1.43
17 1.27 1.33 1.36 1.39 1.40 1.41
18 1.27 1.32 1.35 1.37 1.39 1.40
19 1.26 1.31 1.34 1.36 1.38 1.39
20 1.25 1.31 1.34 1.36 1.37 1.38
21 1.25 1.30 1.33 1.35 1.36 1.37
22 1.24 1.29 1.32 1.34 1.35 1.36
23 1.24 1.29 1.31 1.33 1.35 1.36
24 1.23 1.28 1.31 1.32 1.34 1.35
25 1.23 1.28 1.30 1.32 1.33 1.34
26 1.22 1.27 1.30 1.31 1.32 1.34
27 1.22 1.26 1.29 1.31 1.32 1.33
28 1.22 1.26 1.28 1.30 1.31 1.32
29 1.21 1.26 1.28 1.30 1.31 1.32
30 1.21 1.25 1.27 1.29 1.30 1.31
31 1.20 1.25 1.27 1.29 1.30 1.31
32 1.20 1.24 1.27 1.28 1.29 1.30
33 1.20 1.24 1.26 1.28 1.29 1.30
34 1.20 1.24 1.26 1.27 1.28 1.29
Abreviaturas: DF, grados de libertad; UVL, límite superior de verificación.

29
número 12 EP15-A3
2.3.7 Interpretación de los resultados de la verificación de precisión

Nota:
Después de que se completen todos los análisis de datos y verificaciones de consistencia, el usuario
tendrá:
Debido al tamaño limitado
de la muestra, estos procedimientos Estimaciones de repetibilidad e imprecisión dentro del laboratorio para cada muestra de
estadísticos están sujetos a falsos prueba en el estudio
aprobados y falsos fracasos.

Resultados de las comprobaciones de coherencia (aprobado o no aprobado) para cada una de
estas estimaciones de imprecisión
La tarea final es evaluar los resultados de todas las comprobaciones de consistencia en todas las
muestras en el estudio de verificación de precisión. Si todos los resultados están dentro de los
límites de verificación, la precisión del usuario es consistente con las afirmaciones del fabricante.
(NOTA: Debido al tamaño limitado de la muestra, estos procedimientos estadísticos están sujetos a
falsos aprobados y falsos fracasos).
Hay tres escenarios principales:
Escenario 1A: y estaban

Todas lascerca o por debajo
estimaciones de las reclamaciones o UVL
pasaron
correspondientes. El estudio general es consistente con las afirmaciones, y los datos
demuestran que la imprecisión en el laboratorio del usuario es comparable a lo que afirma el
fabricante.
Escenario 1B: Todas las estimaciones pasaron, pero algunaspasó apenas y el
La distribución de los resultados sugiere que la imprecisión exhibida en el laboratorio del usuario
podría exceder las afirmaciones del fabricante, ya sea en general o en una región del intervalo de
medición establecido. Sin embargo, el estudio en su conjunto es estadísticamente consistente con
las afirmaciones. Sin embargo, debido a la presencia de resultados cercanos a la UVL, los resultados
de control de calidad diarios deben monitorearse cuidadosamente para garantizar que la imprecisión
del procedimiento siga siendo consistente con las afirmaciones.
Escenario 2: ElLa Las

mayoría
director deleran
estimaciones pasaron,
laboratorio debe revisar pero huboen
el estudio fallas.
su totalidad para determinar si la
imprecisión del procedimiento, aunque aparentemente no es totalmente consistente con las
afirmaciones del fabricante, sigue siendo aceptable para su uso. Si es así, al firmar el estudio, el
director debe incluir una justificación de la aceptabilidad del desempeño de precisión del procedimiento,
y la imprecisión exhibida por los resultados diarios del control de calidad debe ser monitoreada
cuidadosamente.
Escenario 3: Varias estimaciones fallaron. El estudio en su conjunto no es consistente con
las afirmaciones. El laboratorio tiene varias opciones. Además de rechazar el procedimiento por
completo, puede optar por solucionar los problemas del ensayo, tal vez con la ayuda del fabricante,
y luego repetir todo el estudio de verificación de precisión. Alternativamente, el laboratorio puede
optar por realizar un estudio más grande, utilizando un diseño experimental consistente con las
recomendaciones del documento CLSI EP05,1 para caracterizar el desempeño de la imprecisión
del procedimiento con mayor rigor.
30
Volumen 34 EP15-A3
2.3.8 Consideraciones posteriores a la verificación
Una vez que el estudio de verificación de precisión se completa con éxito y el procedimiento
nota IMPORTANTE:
se pone en funcionamiento de rutina, los resultados de control de calidad interno a menudo sirven
Las estadísticas acumuladas
como fuente principal de información sobre la precisión del procedimiento en curso (a menos que
diariamente a partir de las pruebas
las muestras de pacientes se procesen regularmente por duplicado o se repitan con frecuencia
de los materiales de control a lo largo
como se describe en el documento CLSI C2421). ).
del tiempo representan estimaciones
Los límites de control de calidad asignados deben estar de acuerdo con las afirmaciones del
independientes de la imprecisión
fabricante y las estimaciones del estudio de verificación para la imprecisión dentro del laboratorio.
dentro del laboratorio si los controles
El estudio de verificación de precisión produce estimaciones de la imprecisión dentro del
se procesan por separado.
laboratorio en el transcurso de aproximadamente solo una semana, mientras que el
seguimiento de los resultados de las pruebas de los materiales de control durante períodos
más largos produce estimaciones para un período de tiempo más similar a aquel en el que
probablemente se establecieron las afirmaciones del fabricante. De hecho, las estadísticas
acumuladas diariamente a partir de las pruebas de los materiales de control a lo largo del
tiempo representan estimaciones independientes de la imprecisión dentro del laboratorio si los
controles se procesan por separado.
Con el tiempo, sin embargo, es posible que las estimaciones de imprecisión basadas en los
resultados diarios de control de calidad excedan las afirmaciones del fabricante. Esto puede reflejar
la presencia de fuentes adicionales de variación que no se tuvieron en cuenta en el estudio de
precisión original, como cambios en los lotes de reactivos o calibradores, eventos importantes de
mantenimiento, cambios en la estabilidad de los reactivos, cambios en los factores ambientales del nota IMPORTANTE:
laboratorio, efecto de nuevos operadores o exámenes previos. factores (preanalíticos), etc.
Los resultados deficientes en el
estudio de verificación de precisión
2.3.9 Algunas posibles causas de bajo rendimiento o fallas
pueden reflejar una técnica inadecuada
Los factores UVL en la Tabla 7 se construyeron para mantener un 95% de confianza en la realización del procedimiento o
nivel, por lo tanto, una tasa de rechazo falso del 5%, independientemente del número de en la gestión de los componentes de
muestras utilizadas en el estudio. Por lo tanto, para un conjunto dado de muestras y tipo de los sistemas asociados con el
precisión, la probabilidad de falla debido al azar debe ser de uno en 20. Para un conjunto dado procedimiento.
de muestras, la probabilidad de falla debido al azar ya sea por repetibilidad o por imprecisión
dentro del laboratorio podría, por lo tanto, se acercan al 10%, pero esto depende del grado en
que se correlacionan las dos estimaciones de imprecisión, así como de otras consideraciones.
Los resultados deficientes en el estudio de verificación de precisión pueden reflejar una

técnica inadecuada en la realización del procedimiento o en la gestión de los componentes
de los sistemas asociados con el procedimiento.

31
número 12 EP15-A3
Los malos resultados pueden deberse a:
Almacenamiento inadecuado de reactivos.
Manejo inadecuado de los reactivos.
Manejo inadecuado de muestras o problemas de estabilidad
Diferencias de matriz entre las muestras del usuario y las utilizadas por el fabricante para
desarrollar la declaración de precisión, por ejemplo, materiales de control de líquidos con
plasma frente a sin plasma
Mala técnica de pipeteo, si el procedimiento requiere pipeteo manual
Mantenimiento deficiente de la instrumentación utilizada para la
procedimiento
Entorno de prueba en el laboratorio del usuario, como temperatura, humedad, interferencias
eléctricas o de radiofrecuencia
Cualquiera de estas causas puede aumentar la variabilidad aparente del procedimiento de manera que
no se refleje en la variabilidad inherente del procedimiento en sí.
El asesoramiento del fabricante puede ayudar a determinar el origen de los resultados de precisión
deficientes.
Si se verifican las afirmaciones de precisión dentro del laboratorio y no las de repetibilidad, este
resultado puede reflejar diferencias benignas en la definición operativa de una "ejecución". En
particular, las estimaciones de repetibilidad del fabricante a menudo pueden surgir de la prueba de un par
de réplicas adyacentes, mientras que el diseño experimental del usuario podría implicar un marco de
tiempo mayor.
Esta guía asume que las afirmaciones de precisión del fabricante representan con precisión el
rendimiento actual del procedimiento; también supone que los reclamos se conocen sin incertidumbre
apreciable. Existe incertidumbre asociada con las estadísticas de imprecisión tabuladas en el PI. Existe una
incertidumbre adicional asociada con la extracción de declaraciones de la tabla de PI para concentraciones
de mensurandos de las muestras en el estudio de verificación de precisión, porque la directriz asume que la
interpolación directa puede proporcionar estimaciones precisas de imprecisión en niveles de mensurando
distintos de los informados en el PI. Por lo tanto, una o ambas afirmaciones utilizadas en el análisis de ese
estudio, a saber, ÿR y ÿWL; y su relación, ÿ, puede estar algo equivocada.
El estudio de precisión tabulado en el PI del procedimiento puede haber sido determinado a partir de un
experimento menos riguroso que involucra menos días que el diseño clásico del documento CLSI EP051 .
Las estimaciones de imprecisión dentro del laboratorio obtenidas de esta manera son menos sólidas que las
desarrolladas durante el período de tiempo mínimo especificado para el experimento clásico en el documento
CLSI EP05,1 que exige analizar cada una de varias muestras durante al menos 20 días, con dos corridas
por día. y dos réplicas por ejecución.
Si para una concentración y un tipo de precisión medidos dados, la afirmación del fabricante es mucho mejor
que el límite de variabilidad clínicamente permisible, puede suceder que la estimación de precisión del
usuario también se encuentre dentro de este límite mientras que
32
Volumen 34 EP15-A3
superando la UVL calculada a partir de la reclamación. En esta situación, el director del

laboratorio puede optar por aceptar el desempeño de precisión del procedimiento, aunque el
estudio de verificación de precisión no pudo verificar la afirmación. Esto puede conducir a la
ocurrencia del Escenario 2, como se describe en la Sección 2.3.7.
Esencialmente, la misma situación puede surgir si el PI incluye reclamos tanto del "peor
caso" como típicos ("representativos"). Para una muestra dada, una o ambas estimaciones de
precisión del usuario pueden exceder la UVL calculada a partir de la tabla de rendimiento típico
de PI, pero aun así estar dentro de los límites declarados para el peor de los casos de rendimiento.
Sería prudente consultar con el fabricante porque el estudio de verificación de precisión sugiere
que los resultados observados por el usuario son incompatibles con lo que el fabricante presenta
como rendimiento de precisión representativo para el procedimiento.
2.3.10 Ejemplo resuelto: procedimiento de ferritina sérica
Para ilustrar todo el proceso, desde la planificación hasta la resolución final, este
apartado trabaja a través de un completo estudio de verificación de precisión. Como se indica a nota IMPORTANTE:
continuación, para proporcionar un conjunto completo de ejemplos numéricos adecuados para
verificar los resultados del software, en este ejemplo se proporcionan más cálculos de los Para proporcionar un conjunto
necesarios para evaluar los datos y determinar el estado de las estimaciones de precisión completo de ejemplos numéricos
individuales. adecuados para comprobar los
resultados del software, en este
Contexto, Diseño del Estudio, Implementación. El estudio fue realizado por un
ejemplo se proporcionan más
laboratorio en el proceso de cambio de un procedimiento manual para la ferritina a un
cálculos de los necesarios para
procedimiento completamente automatizado con un intervalo de medición de 10 a 1000 µg/L.
evaluar los datos y determinar el
El laboratorio adoptó el diseño de estudio recomendado de 5 × 5 (cinco días, cinco réplicas
estado de las estimaciones de
por serie) con todas las muestras procesadas en una sola serie cada día.
precisión individuales.
Debido a la aparente dependencia de la precisión de la concentración del mensurando y
debido a que tanto las desviaciones bajas como altas de lo "normal" son de interés clínico
para la ferritina circulante, el laboratorio optó por utilizar tres muestras de prueba.
En lugar de depender de los controles basados en tampones del fabricante, el laboratorio
preparó muestras agrupando y dividiendo en alícuotas los sueros de pacientes remanentes,
proporcionando suficientes materiales para permitir dos análisis adicionales (si es necesario)
más allá de los cinco análisis planificados. El agrupamiento basado en los resultados obtenidos
previamente con el procedimiento manual arrojó muestras con niveles de rango medio y
anormalmente elevados y un tercer nivel cercano a los límites de referencia inferiores, abordando
el intervalo de medición del nuevo procedimiento mientras permanecía dentro del intervalo abarcado por la tabla PI.
Las ejecuciones se programaron para sesiones alternas de mañana y tarde, a fin de obtener
datos representativos de todos los turnos y operadores, con los controles del fabricante incluidos
en cada ejecución. Debido a que las declaraciones de precisión en el PI se describieron como
reflejo de múltiples eventos de calibración, el laboratorio decidió (después de consultar con el
fabricante) calibrar el procedimiento antes de cada ejecución, aunque el PI requiere calibración
solo una vez al mes.
Las muestras individuales y los resultados de control de calidad se revisaron diariamente
inmediatamente después de la finalización de cada ciclo y nuevamente (por un revisor diferente)
al final del estudio, antes del análisis de datos. No se observaron errores y no faltaron resultados.

33
número 12 EP15-A3
Datos sin procesar. La Tabla 8 enumera los 25 resultados para cada muestra
verticalmente en el orden en que se generaron, identificados por corrida y número de
réplica. La Figura 3 muestra gráficos simples de estos conjuntos de datos, adecuados para
evaluar tanto la consistencia de las distribuciones de una ejecución a otra como la
consistencia de los resultados individuales en relación con la mayor parte de los datos de
cada muestra. Solo un punto se destaca como potencialmente aberrante, es decir, el tercer
resultado obtenido para la Muestra 1 (Ejecución 1, Réplica 3, 30,2 µg/L). la figura 3 es un
ejemplo de representación gráfica de los resultados del experimento; el usuario puede elegir
otro tipo de gráfico, como conectar los resultados en la secuencia en que se obtuvieron.
Tabla 8. Datos sin procesar para ferritina de tres niveles Ejemplo:

Resultados en orden de generación (unidades: µg/L)
Correr Replicar Muestra 1 Muestra 2 Muestra 3
31
1 1 26.6 140 606

29
1 2 25.2 139 627

27
1 3 30.2 138 621 Muestra
µg/
1,
L
25
1 4 27.6 138 606
23
1 5 25.6 140 620
21
2 1 24.3 140 612 0 5 10 15 20 25
2 2 25.7 143 610

148
2 3 23.8 141 611
145
2 4 25.3 143 595
142
2 5 24.1 137 630 Muestra
µg/
2,
L
139
3 1 26.1 140 649
135
3 2 24.0 138 626
133
3 3 25.4 136 636 0 5 10 15 20 25
3 4 26,0 141 639
670
3 5 24.3 136 648
4 1 26.5 141 615 650
4 2 27.1 144 633 630

Muestra
µg/
3,
L
4 3 25,9 142 605 610
4 4 25.5 143 616 590
4 5 25,5 144 625 570

0 5 10 15 20 25
5 1 24.5 139 622
5 2 26.4 140 632 Figura 3. Resultados trazados en orden de

generación (unidades = µg/L)
5 3 25,8 141 646
5 4 26,0 138 619
5 5 25.1 141 623
34
Volumen 34 EP15-A3
La Tabla 9 resume las estadísticas básicas necesarias en los análisis de datos posteriores
para todas las muestras, junto con los cálculos relevantes para identificar resultados
individuales como valores atípicos estadísticos mediante la prueba de Grubbs. Aunque solo la
Muestra 1 requirió la prueba de Grubbs, la prueba se realizó en las tres muestras simplemente
para proporcionar ilustraciones adicionales de los cálculos. La columna “Muestra 1*” proporciona
estadísticas para la Muestra 1 después de eliminar el punto sospechoso. Esta muestra es un

conjunto de datos desequilibrado porque no todas las ejecuciones tienen la misma cantidad de
resultados; las otras muestras están todas equilibradas (cinco corridas de cinco repeticiones cada
una).
Tabla 9. Ejemplo de ferritina: Estadísticas básicas y límites “atípicos” (unidades: µg/L)
Muestra 1 Muestra 1* Muestra 2 Muestra 3
norte 25 24 25 25
(gran media, µg/L) 25.7 25,5 140.1 622.9
DE, µg/L (%CV) 1,35 (5,2%) 0,99 (3,9%) 2,30 (1,6%) 14,1 (2,3%)
Resultado más bajo, µg/L 23.8 23.8 136 595
Resultado más alto, µg/L 30.2 27.6 144 649
Límite inferior de Grubbs, µg/L 21.48 N/A 132.9 578.7
Límite superior de Grubbs, µg/L 29.92 N/A 147.3 667.1

*
Se eliminó un resultado: Ejecución 1, Réplica 3, 30,2 µg/L, un valor atípico estadístico según la prueba de Grubbs (ÿ = 0,01).
Abreviaturas: %CV, coeficiente de variación expresado en porcentaje; N/A, no aplicable; DE, desviación estándar.
La media, SD y %CV se calcularon a partir de todos los resultados individuales para cada
muestra (N = 24 o 25, según la muestra). Los límites de valores atípicos se calculan a partir de
la media y la desviación estándar utilizando el factor de Grubbs G = 3,135 (leído de la Tabla 3
para N = 25). Como se muestra en la Tabla 9, el resultado más alto obtenido para la Muestra 1
(30,2 µg/L) califica como un valor atípico estadístico porque supera el límite superior de Grubbs
(29,92 µg/L). Un valor a tantas DE de la media debería ocurrir menos del 1 % de las veces debido
únicamente al azar; es un punto muy inusual. Borrarlo aquí es consistente con las condiciones
dadas en la Sección 2.3.4. Tenga en cuenta que la eliminación de este punto reduce la media solo
ligeramente, pero tiene un efecto considerable en la SD y el %CV.
ANOVA. La Tabla 10 resume los cálculos que conducen a las estimaciones de imprecisión para
todas las muestras. Los "cuadrados medios" entre ejecuciones y dentro de las ejecuciones (MS1 y
MS2, respectivamente) provinieron de los resúmenes generados por el software comercial ANOVA
unidireccional. El número “promedio” de resultados por ejecución, n0, provino de la Tabla 3; es la
gran media calculada previamente en la Tabla 9. Los componentes de varianza entre ejecuciones
y dentro de la ejecución (VB, VW) y las estimaciones de repetibilidad e imprecisión dentro del
laboratorio (sR, sWL y los % CV correspondientes) se calcularon a partir del ANOVA mesa
valores.
Con licencia a: JULIO ALFONSO

© Instituto SALAZAR
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Laboratorio. Reservados todos los derechos.
35
número 12 EP15-A3
Tabla 10. Ejemplo de ferritina: resultados de ANOVA y estimaciones de
imprecisión µg/L Muestra 1 Muestra 1* Muestra 2 Muestra 3

norte
25 24 25 25
MS1 (entre) 4.238 2.0851 15.86 626.56
MS2 (dentro) 1.3284 0.74137 3.16 113.52
n0 5 4.79 5 5
VB (entre) 0.58192 0.28052 2.54 102.61
VW (dentro) 1.3284 0.74137 3.16 113.52
25.7 25,5 140.1 623
sR, µg/L (%CV) 1,15 (4,5%) 0,86 (3,4%) 1,78 (1,3%) 10,7 (1,7%)
sWL, µg/L (% CV) 1,38 (5,4%) 1,01 (4,0%) 2,40 (1,7%) 14,7 (2,4%)
*
Un resultado fue eliminado como un valor atípico estadístico.
Abreviaturas: %CV, coeficiente de variación expresado en porcentaje; ANOVA, análisis de varianza; MS, cuadrados medios; sR , estimación del usuario para la repetibilidad; sWL,
estimación del usuario para la imprecisión dentro del laboratorio; VB , varianza entre corridas; VW, variación dentro de la ejecución.
Reclamaciones de PI. La Tabla 11 resume la tabla de imprecisión del fabricante del PI del
procedimiento de ferritina.
Tabla 11. Ejemplo de ferritina: afirmaciones de imprecisión del PI del fabricante
Repetibilidad SD, µg/ Imprecisión dentro

Media, µg/L L (%CV) 0,43 del laboratorio, µg/L (% CV)
PI Reclamo 1 13.2 (3,3%) 0,70 (5,3 %)
PI Reclamación 2 102 2,0 (2,0%) 3,5 (3,4%)
PI Reclamo 3 211 2,9 (1,4%) 5,1 (2,4%)
PI Reclamo 4 429 6,9 (1,6%) 12,0 (2,8%)
PI Reclamo 5 878 15,8 (1,8%) 23,7 (2,7%)
Abreviaturas: %CV, coeficiente de variación expresado en porcentaje; PI, prospecto; DE, desviación estándar.
UVL. Para la mayoría de las estimaciones de los usuarios en este ejemplo, la
coherencia con las afirmaciones del fabricante (su estado de "aprobado/no aprobado")
puede determinarse mediante inspección visual sin tener que calcular más que unos pocos UVL.
Sin embargo, se proporcionan UVL para todos los reclamos de PI para ilustrar los
cálculos involucrados.
Los cálculos de UVL se resumen para este ejemplo en la Tabla 12. Para la
repetibilidad, los grados de libertad, dfR , se basanusuario,
en el diseño
específicamente,
del experimento
en eldel
número real de ejecuciones, k = 5, y el número previsto de réplicas por corrida, n = 5.
Sin embargo, para la imprecisión dentro del laboratorio, los grados de libertad, dfWL,
dependen no solo del diseño experimental sino también de la relación de reclamos ÿ =
ÿWL / ÿR . Después de determinar ÿ, dfWL se obtuvo de la Tabla 6. Para ambos tipos
de precisión, la UVL, ya sea expresada como SD o como %CV, se calculó multiplicando la
declaración correspondiente por el factor UVL F obtenido de la Tabla 7 (usando la columna
para tres muestras en el estudio de verificación de precisión del usuario).
36
Volumen 34 EP15-A3
Tabla 12. Ejemplo de ferritina: UVL calculadas para afirmaciones de precisión de PI
PI Reclamo 1 PI Reclamación 2 PI Reclamo 3 PI Reclamo 4 PI Reclamación 5
Media, µg/L 13.2 102 211 429 878
Repetibilidad Imprecisión
ÿR, µg/L (%CV) 0,43 (3,3%) 2,0 (2,0%) 2,9 (1,4%) 6,9 (1,6%) 15,8 (1,8%)
k 5 5 5 5 5
norte 5 5 5 5 5
dfR 20 20 20 20 20
F 1.34 1.34 1.34 1.34 1.34
UVLR, µg/L (%CV) 0,58 (4,4%) 2,7 (2,6%) 3,9 (1,8%) 9,2 (2,2%) 21,2 (2,4%)
Imprecisión dentro del laboratorio
ÿWL, µg/L (%CV) 0,70 (5,3%) 3,5 (3,4%) 5,1 (2,4%) 12,0 (2,8%) 23,7 (2,7%)
ÿ 1.63 1.75 1.76 1.74 1.50
dfWL 8 7 7 7 9
F 1.53 1.56 1.56 1.56 1.50
UVLWL, µg/L (% CV) 1,07 (8,1%) 5,5 (5,4%) 8,0 (3,8%) 18,7 (4,4%) 35,6 (4,0%)
Abreviaturas: %CV, coeficiente de variación expresado en porcentaje; ÿR , afirmación del fabricante de repetibilidad; ÿWL, afirmación del fabricante por imprecisión dentro
del laboratorio; dfR , grados de libertad para la repetibilidad; dfWL, grados de libertad para la imprecisión dentro del laboratorio; PI, prospecto; UVL, límite superior de
verificación; UVLR , límite superior de verificación (repetibilidad); UVLWL, límite superior de verificación (dentro del laboratorio).
Regla práctica útil. Los UVL son generalmente (al menos) alrededor de un 30% más altos que
sus correspondientes afirmaciones de imprecisión. La utilidad de esta regla empírica para nota IMPORTANTE:
minimizar la necesidad de cálculos exactos se indica a continuación.
Los UVL son generalmente (al
Estado de las estimaciones de muestras individuales. Las primeras cinco columnas de las
menos) alrededor de un 30% más
Tablas 13 y 14 (las tablas están ordenadas por concentración media [segunda columna]) brindan
altos que sus correspondientes
una descripción general fácilmente construida de cómo las estimaciones de varios usuarios para
afirmaciones de imprecisión. La
la repetibilidad y la imprecisión dentro del laboratorio se relacionan con las afirmaciones de PI y
utilidad de esta regla empírica para
sus UVL asociados . (StatisPro2 de CLSI también genera gráficos para ayudar a visualizar estas
minimizar la necesidad de cálculos
relaciones. Consulte la Sección B1 en el Apéndice B para ver ejemplos basados en el mismo
exactos se indica a continuación.
conjunto de datos de ferritina).
El objetivo en esta etapa es determinar el estado de aprobación/rechazo (sexta columna) de las

estimaciones de la muestra del usuario mediante inspección. Para este ejemplo, las estimaciones,
reclamaciones y UVL se tabulan como %CV; alternativamente, podrían tabularse como DE, si eso
facilitara mejor las comparaciones. Los valores medios, las estimaciones y las reclamaciones
recordatorio:
(columnas segunda, tercera y cuarta) provienen de las tablas 10 y 11; mientras que los UVL (quinta
StatisPro2 también genera
columna) provienen de la Tabla 12. En este ejemplo, como se indica a continuación, los UVL
gráficos para ayudar a visualizar
calculados en realidad no son necesarios (por lo tanto, tampoco lo es la Tabla 12) porque todas las
estas relaciones.
determinaciones de aprobación/rechazo se pueden realizar con referencia a las reivindicaciones. ,
complementado con la invocación de la regla general útil, según sea necesario, para aproximar
aproximadamente los UVL.

37
número 12 EP15-A3
Tabla 13. Ejemplo de ferritina: repetibilidad: estimaciones de muestras de usuarios, expresadas como % de CV, combinadas con declaraciones de PI y UVL
µg/L Significar Estimar Reclamar UVL Estado
PI Reclamo 1 13.2 3,3% 4,4%
Muestra 1* 25,5 3,4% Aprobar
Muestra 1 25.7 4,5% - Fallar -
PI Reclamación 2 102 2,0% 2,6%
Muestra 2 140 1,3% Aprobar
PI Reclamo 3 211 1,4% 1,8%
PI Reclamo 4 429 1,6% 2,2%
PI Reclamo 5 878 1,8% 2,4%
* Un resultado fue eliminado como un valor atípico estadístico.

Abreviaturas: %CV, coeficiente de variación expresado en porcentaje; PI, prospecto; UVL, límite superior de verificación.
Muestra 1. Con una media observada ( ) de poco más de 25 µg/L, esta muestra podría considerarse
lo suficientemente cercana a la media de 13,2 µg/L para la afirmación 1 de PI como para justificar
la comparación solo con esa afirmación, en un “vecino más cercano” base. Si es así, la estimación de
repetibilidad del 3,4 % obtenida después de eliminar el valor atípico estadístico califica como aprobado
porque, aunque es un poco más alta que la afirmación del 3,3 % (invocando aquí la regla general),
está dentro del 30 % de esa afirmación. Podría decirse, sin embargo, que es mejor considerar que la
muestra se encuentra entre las medias de las afirmaciones 1 y 2 de PI (y más cerca de la primera
afirmación que de la segunda), lo que hace que la interpolación sea el método de evaluación más
apropiado. Si es así, la estimación de repetibilidad del 3,4 % obtenida para la Muestra 1 después de
eliminar el valor atípico vuelve a calificar como aprobado, aunque quizás apenas, en la interpolación
entre los UVL calculados, o simplemente aproximados aproximadamente por la regla general útil, para
las afirmaciones de PI 1 y 2. .
(La estimación del 4,5 % obtenida sin eliminar el valor atípico falla porque supera las dos UVL vecinas).
Muestra 2. La estimación de repetibilidad del 1,3% claramente pasa porque es menor que cualquiera
de las afirmaciones para este tipo de precisión.
Muestra 3. La estimación de repetibilidad del 1,7 % (NOTA: no se realizó ningún cálculo)
se encuentra entre las afirmaciones (1,6 % y 1,8 %) en los niveles de concentración entre
paréntesis, y pasa fácilmente con respecto a los UVL calculados o estimados para las afirmaciones
4 y 5 de PI .
38
Volumen 34 EP15-A3
Tabla 14. Ejemplo de ferritina: imprecisión dentro del laboratorio: estimaciones de la muestra del usuario, expresadas como % CV, fusionadas con
declaraciones de PI y UVL
µg/L Significar Estimar Reclamar UVL Estado
PI Reclamo 1 13.2 5,3% 8,1%
Muestra 1* 25,5 4,0% Aprobar
Muestra 1 25.7 5,4% Aprobar
PI Reclamo 4 429 2,8% 4,4%

*
Un resultado fue eliminado como un valor atípico estadístico.
Abreviaturas: %CV, coeficiente de variación expresado en porcentaje; PI, prospecto; UVL, límite superior de verificación.
Muestra 1. La estimación de imprecisión dentro del laboratorio del 4,0 % obtenida después de
eliminar el valor atípico estadístico está muy por debajo de la afirmación 1 de PI, a saber, 5,3 %, y
también por debajo del promedio de las dos afirmaciones, (5,3 + 3,4) / 2 = 4,35 %, en cualquier lado
de la muestra. Por lo tanto, la estimación pasa, sin importar si se considera más apropiada una regla
del vecino más cercano o una regla de interpolación. (De hecho, incluso la estimación del 5,4 %
obtenida sin eliminar los valores atípicos pasa, porque no excede los UVL calculados para las
Reclamaciones PI 1 y 2).
Muestra 2. Se pasa la estimación de imprecisión dentro del laboratorio del 1,7 %, siendo inferior a
cualquiera de las afirmaciones para este tipo de precisión.
Muestra 3. Se pasa la estimación de imprecisión dentro del laboratorio del 2,4 %, siendo menor que
las dos afirmaciones vecinas (2,8 % y 2,7 %).
Conclusión. Con el resultado aberrante de la Muestra 1 justificadamente tratado como un
valor atípico estadístico, las estimaciones del usuario para la repetibilidad y la imprecisión
dentro del laboratorio pasan para las tres muestras. Debido a que las seis estimaciones se
aprueban individualmente, el estudio de verificación de precisión en su conjunto también se
aprueba; es decir, en conjunto, las estimaciones son consistentes con las afirmaciones de PI del
fabricante. Mirando más de cerca los datos, se puede ver que el rendimiento en el estudio a
niveles de ferritina de rango medio y elevado parece no tener ningún problema (buena confirmación
de las afirmaciones), mientras que puede ser aconsejable un control cuidadoso de la precisión a niveles
muy bajos.

39
número 12 EP15-A3
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40
Capítulo 3
Estimación del sesgo mediante pruebas
Materiales Con Conocido
Concentraciones
Descripción general de la estimación del sesgo Cálculos del intervalo de verificación

utilizando materiales con concentraciones conocidas
Ejemplos resueltos
Orientación sobre la selección de materiales de
referencia, valor objetivo, valor medio y estándar
errores

número 12 EP15-A3
31 Estimación del sesgo por materiales de prueba

Con Concentraciones Conocidas
3.1 Descripción general del experimento de sesgo
El sesgo se evalúa analizando materiales con una concentración conocida, como
materiales PT y/u otros estándares de referencia, y comparando los resultados del
procedimiento de medición que se está evaluando con los televisores. Cuando los materiales
de este tipo también son adecuados para verificar la precisión, un solo experimento puede
producir estimaciones tanto de la imprecisión como del sesgo. La Figura 4 muestra un
diagrama de flujo para el experimento.
Calcule el intervalo de Calcular el sesgo entre Texto que

Seleccione los materiales (idealmente
verificación para el televisor la media observada y la TV cuadros en
los mismos que los utilizados para
experimento de precisión)
Prepare las muestras

según las instrucciones
del fabricante.
Determinar si la
media observada está ¿Es el sesgo <sesgo permisible
dentro del intervalo de No definido por el usuario?
verificación
No
Mida cada material como en un

experimento de precisión
Sí
Calcular la media y
SD de los resultados de la prueba a través de
Sí
ANOVA
Determine el error estándar El usuario ha demostrado un

Póngase en
para la TV y para la media sesgo aceptable para el
procedimiento de medición contacto con el fabricante
observada
candidato
Calcular el DF para el televisor
Abreviaturas: ANOVA, análisis de varianza; DF, grados de libertad; DE, desviación estándar; TV, valor objetivo.
Figura 4. Descripción general de la estimación del sesgo utilizando materiales con concentraciones conocidas (consulte la Sección 3.1)
42 © Instituto de Normas Clínicas y de Laboratorio. Reservados todos los derechos.

Volumen 34 EP15-A3
Antes de iniciar el experimento, el usuario debe especificar el sesgo permitido, como se

describe en el Capítulo 1. Incluso si el sesgo observado en este experimento es estadísticamente recordatorio:
significativo, aún puede ser clínicamente aceptable. Esto puede determinarse por comparación
con los límites de polarización permitidos. Antes de iniciar el
experimento, el usuario debe
Esta sección describe un proceso que involucra mediciones repetidas de materiales
especificar el sesgo permitido,
("materiales de referencia") con concentraciones conocidas, aquí denominado TV, para
como se describe en el Capítulo 1.
verificar que el sesgo de un procedimiento de medición está dentro de los límites permitidos
Incluso si el sesgo observado en
en una o más concentraciones de mensurando clínicamente relevantes. Este tipo de
este experimento es estadísticamente
experimento para "demostrar la veracidad" también se denomina estudio de "recuperación"
significativo, todavía puede ser
o "estimación de sesgo". Para el estudio de estimación del sesgo, se deben derivar dos
clínicamente aceptable. Esto puede
estadísticas de los datos:
determinarse por comparación con
La media general, , del experimento (p. ej., mediciones de "5 × 5") los límites de polarización permitidos.
El error estándar de la media global (se ).
La Sección 3.4 describe los cálculos involucrados.
, paso es calcular la diferencia

En resumen, teniendo el televisor y el calculado, el primer
(sesgo) entre los dos. El siguiente paso es calcular el error estándar de esta diferencia
(seg ). El cálculo final está definiendo un intervalo de verificación (VI) que tiene un 95% de
probabilidad de contener la verdadera diferencia. Este cálculo se logra multiplicando el error
estándar por un “factor de cobertura”, k, VI = k • seg . El multiplicador, k, normalmente tiene
un valor del orden de 2 o 3 para alcanzar una probabilidad de 95% y 99%, respectivamente.
El sesgo calculado se evalúa luego a la luz del intervalo de verificación y el límite de error
permisible. La Sección 3.5 describe los cálculos involucrados e incluye tablas que simplifican
los cálculos para experimentos que constan de cinco a siete corridas, con cinco repeticiones
por corrida. La Sección 3.6 analiza la interpretación de los resultados y la Sección 3.7 presenta
varios ejemplos resueltos.
Dependiendo de qué materiales con concentración conocida se adopten, el estudio puede

servir para uno o más de varios propósitos, entre ellos:
Demostrar acuerdo con el valor declarado de un material estándar reconocido al

estimar el sesgo de un procedimiento de medición.
Verifique la veracidad de un procedimiento de medición en relación con su grupo de pares
mediante la estimación del sesgo utilizando materiales de PT o QC del grupo de pares.
Verificar la recuperación de una concentración asignada de un material

especialmente preparado para este fin por un fabricante.
Estime el sesgo del procedimiento de medición cuando no haya suficientes

muestras de pacientes para realizar una comparación adecuada del procedimiento
de medición (consulte el documento CLSI EP096 ), o cuando no se disponga de
un procedimiento de medición de referencia adecuado.
Obtenga una verificación adicional de la veracidad en concentraciones específicas

después de realizar una comparación de métodos basada en muestras de pacientes.

43
número 12 EP15-A3
Además de tener una composición adecuada (matriz), cada material de referencia debe
tener una concentración conocida asignada por un procedimiento de medición de referencia,
por ejemplo, o en base a datos de grupos pares de PT o programas de control de calidad
entre laboratorios. (Hay varias opciones.) También es esencial tener una estimación de la
incertidumbre de la TV, expresable como un error estándar (seRM). Las secciones 3.2 y 3.3
brindan orientación para seleccionar los mejores materiales de referencia disponibles y determinar
sus errores estándar, respectivamente.
El diseño experimental descrito aquí es esencialmente el mismo que el diseño descrito en

el Capítulo 2 para verificar afirmaciones de precisión, y algunos elementos del análisis de
datos también son los mismos, lo que hace deseable implementar ambos estudios como un
solo experimento. El diseño experimental “5 × 5” descrito para el estudio de verificación de
precisión en el Capítulo 2 también se recomienda para procesar los materiales de referencia con el
procedimiento en cuestión como base para estimar sus sesgos en relación con los TV de los
materiales de referencia. Este proceso implica analizar cada uno de los materiales de referencia
durante cinco o más días (no necesariamente consecutivos), con una corrida por día y cinco
repeticiones por corrida, lo que da un total de 25 resultados por muestra, suponiendo que no falten
valores ni se traten los resultados. como valores atípicos estadísticos.
En consecuencia, el procesamiento de las muestras para ambos estudios (verificación de precisión

y estimación del sesgo) en tándem, es decir, en las mismas ejecuciones, hace que el trabajo de
Nota: banco y el análisis de datos sean eficientes, porque los cálculos descritos en el Capítulo 2 pueden
producir estimaciones necesarias en la evaluación del sesgo. calculos
El procesamiento de las
muestras para ambos estudios
(verificación de la precisión y
estimación del sesgo) en tándem, 3.2 Selección de materiales de referencia

es decir, en las mismas Por lo general, para el estudio de verificación de precisión discutido en el Capítulo 2, las
ejecuciones, hace que el trabajo muestras de pacientes o grupos de las mismas son claramente los "mejores materiales
de banco y el análisis de datos disponibles" para el análisis. Sin embargo, para el estudio discutido en esta sección, la elección
sean eficientes, porque los cálculos está lejos de ser clara, porque hay varias consideraciones contrapuestas. Corresponde al
descritos en el Capítulo 2 pueden laboratorio usuario justificar su elección de materiales a la luz de consideraciones como las
producir estimaciones necesarias siguientes.
en los cálculos de evaluación del sesgo.

Las razones del laboratorio para realizar el estudio de recuperación son relevantes para la
elección de los materiales:
¿Se está realizando el estudio con el objetivo de verificar que el sesgo exhibido por
el procedimiento de medición en el laboratorio del usuario es consistente con las
expectativas para el procedimiento de medición, es decir, las expectativas
establecidas por los resultados del grupo de pares del control de calidad o PT entre
laboratorios? En este caso, las muestras de un programa de control de calidad de un
grupo homólogo o un programa de PT/EQA y/o controles comerciales con asignaciones
de valores específicas del procedimiento apropiado pueden representar la mejor opción.
¿El objetivo es evaluar el sesgo del procedimiento en relación con un estándar

de referencia en particular? Este objetivo generalmente dictará la elección de los
materiales.
44
Volumen 34 EP15-A3
¿El interés del estudio radica en evaluar el sesgo en relación con algún otro
ensayo comercial o desarrollado en laboratorio para el mensurando en cuestión, o Nota:

quizás con el mismo ensayo en uso en otro laboratorio o en otro sitio? En este
caso, el objetivo puede cumplirse mejor realizando un estudio de comparación del Se puede encontrar más información
procedimiento de medición de muestra dividida. sobre estudios de comparación de

métodos de muestra dividida en el
documento CLSI EP09.6
Cuando el propósito de la evaluación es introducir un nuevo ensayo en el laboratorio, los
materiales deben representar al menos dos niveles de concentración clínicamente relevantes,
aunque el diseño del experimento es adecuado para usar con un solo material. Los materiales
deben representar o ser lo más intercambiables posible con los tipos de muestras de pacientes
previstos para el análisis mediante el procedimiento; y deben ser lo suficientemente estables para
el experimento de varios días descrito en esta sección.

Nota:
Consulte el documento CLSI
Los materiales deben tener televisores. Este requisito generalmente descarta el uso de grupos EP1426 para obtener más información
de muestras de pacientes recién preparados.
sobre la conmutabilidad de las muestras.
Además, la calidad de las asignaciones de TV es importante. ¿Con qué rigor se han determinado?
Y, ¿las incertidumbres asociadas con los televisores (incertidumbres expresadas cuantitativamente
como "errores estándar" [consulte la Sección 3.3]) son declaradas o estimables a partir de los datos
experimentales o las estadísticas asociadas con las asignaciones de valores? De lo contrario, los
valores asignados deben tratarse como si se conocieran sin incertidumbre, de forma análoga a la
forma en que se tratan las estimaciones de imprecisión tabuladas en el PI del fabricante en el
estudio de verificación de precisión.
Finalmente, las cuestiones prácticas no pueden ser ignoradas. Por ejemplo, ¿los materiales están
disponibles en cantidad suficiente ya un costo razonable?
Algunas fuentes de materiales de prueba con concentraciones conocidas se enumeran a
continuación, junto con algunas notas sobre su idoneidad o deficiencias.
Los materiales para los cuales las concentraciones se pueden ajustar a los niveles
establecidos con una imprecisión insignificante, por ejemplo, mediante la adición de un
fármaco terapéutico en grupos de muestras de pacientes que se sabe que están libres de
analitos, tendrán TV asociados en términos prácticos, sin incertidumbre y, por lo tanto,
con errores estándar ajustados apropiadamente a cero. .
Los estándares de referencia son estándares de alto nivel reconocidos por un organismo
profesional como la Federación Internacional de Química Clínica y Medicina de
Laboratorio, el Instituto Nacional de Estándares y Tecnología (NIST), el Instituto de
Materiales y Medidas de Referencia o el Comité Conjunto para la Trazabilidad. en

Medicina de Laboratorio (JCTLM). Para algunos analitos, NIST y otros proveedores
reconocidos internacionalmente tienen disponibles materiales de referencia certificados.

Una lista parcial de estos materiales está disponible en JCTLM (http://www.bipm.org/
jctlm). Tenga en cuenta los problemas de trazabilidad metrológica relacionados con
diferentes medidas (consulte el Apéndice C) y el estado del arte de los procedimientos de
medición de referencia (http://www.bipm.org/jctlm). Algunos

45
número 12 EP15-A3
los materiales de referencia pueden no ser apropiados para los laboratorios

de usuarios de rutina debido a consideraciones de conmutabilidad,
estabilidad, disponibilidad o costo. También pueden no ser óptimos para
verificar el rendimiento en relación con las expectativas del ensayo en cuestión
o en relación con la experiencia con el ensayo anterior del usuario.
Los materiales de las encuestas de los programas de PT/EQA

pueden consistir en materiales basados en muestras de pacientes no adulterados
con TV asignados por los organizadores del programa, en función de procedimientos
de medición de referencia o enriquecidos con estándares internacionales. Si es así,
las incertidumbres (errores estándar) asociadas con los televisores generalmente
se pueden obtener de los organizadores si se basan en mediciones de referencia, o
si no se tratan como insignificantes. En cualquier caso, los materiales de las
encuestas de los programas de PT suelen tener valores promedio y SD que reflejan
las pruebas realizadas por un número grande e identificable de laboratorios con un
procedimiento de medición dado (a menudo en varios lotes de reactivos) o con una
familia relevante de procedimientos considerados esencialmente equivalentes. A
menudo es razonable adoptar estos promedios como TV que representan las
expectativas para el procedimiento en cuestión.
Además, se pueden derivar estimaciones razonables de los errores estándar de
estos televisores a partir de las SD informadas y el número relevante de laboratorios

participantes.
De manera similar, los materiales utilizados en los programas de control de calidad

entre laboratorios tienen medios de grupo de pares que pueden adoptarse como
televisores, siempre que el número de participantes en el grupo de pares sea
adecuado. (En general, 10 [pero deseablemente 20 o más] se considera el mínimo
para un televisor confiable). También se informan las DE, pero estimar los errores
estándar para los televisores basados en grupos pares es algo problemático
porque los laboratorios participantes pueden diferir notablemente de uno. otro en
el número de valores aportados por cada uno a la base de datos.
Los materiales destinados al control de calidad interno de rutina o la
verificación de calibración del procedimiento de medición en cuestión

generalmente tienen TV específicos del procedimiento preasignados y SD o
"rango" esperado (intervalos de concentración) también. Sin embargo, las
incertidumbres asociadas con estos televisores rara vez se declaran o estiman a
partir de la información proporcionada o disponible del fabricante del ensayo del
procedimiento de medición o del proveedor de control de terceros. En particular, los
errores estándar no se pueden identificar con las SD suministradas por el fabricante
o se pueden volver a calcular a partir de los "intervalos". Esto significa que el usuario
debe tratar los objetivos como si se conocieran sin incertidumbre, es decir, como si
tuvieran errores estándar de cero, lo que rara vez es realista. Además, sin
estimaciones creíbles de su incertidumbre, la calidad de los televisores permanece
en duda porque no existe una base objetiva para juzgar su confiabilidad.
46
Volumen 34 EP15-A3
Los conjuntos de muestras de pacientes o los materiales de control de calidad que

se han medido repetidamente durante un período de tiempo considerable en uno o
más laboratorios utilizando el procedimiento en cuestión o utilizando un ensayo
considerado esencialmente equivalente pueden constituir materiales adecuados para el
estudio de recuperación descrito, siempre que la base de datos reunida haya sido
debidamente rastreados y analizados (utilizando las técnicas descritas en la Sección 2.2
o la Sección 3.4) para producir tanto medias como estadísticas a partir de las cuales se
pueden estimar los errores estándar. Por lo tanto, un laboratorio central de referencia
podría establecer TV y errores estándar para su uso posterior por laboratorios satélite, o
un laboratorio con una cantidad considerable de resultados de control de calidad
atrasados para un procedimiento dado podría usar las mismas muestras y estadísticas
relevantes extraídas de la base de datos para verificar el sesgo de un nuevo procedimiento
relativo al procedimiento actualmente en uso.
Las muestras de pacientes cuyas concentraciones objetivo se han establecido mediante

el uso de un procedimiento de medición de calidad de referencia trazable pueden servir
como materiales de referencia. Por ejemplo, un laboratorio podría enviar un grupo de
muestras de pacientes a un laboratorio participante en la Red de Laboratorios del Método
de Referencia del Colesterol para análisis de lípidos y certificados de trazabilidad.
3.3 Valores objetivo y sus errores estándar

Se deben determinar al menos dos estadísticas, TV y seRM, para cada material de referencia,
independientemente del estudio de recuperación (estimación del sesgo). Dependiendo de las

circunstancias, también se puede requerir una estadística adicional que refleje el tamaño N o DF,
como se indica a continuación.
Escenario A. Para materiales de referencia de buena fe , no debería haber dificultad

para identificar TV. Para reflejar las extensas pruebas asociadas con las asignaciones
de valores para materiales de este tipo, establezca el DF en dfRM = infinito. En cuanto
a seRM: – Si el fabricante proporciona un "error estándar" o "error estándar
incertidumbre" (abreviada con "u" minúscula) o "incertidumbre estándar combinada" (a
menudo denotada por "uC") para el TV, establezca seRM igual al error estándar, la
incertidumbre estándar o la incertidumbre estándar combinada indicados.
– Si el fabricante proporciona una “incertidumbre expandida” (abreviada con

“U” mayúscula) para el televisor, entonces el “factor de cobertura” (abreviado
con “k”) o la “cobertura” (p. ej., 95 % o 99 %) también se especificará. Si k es el
factor de cobertura, se establece = U / k; si la cobertura es del 95%, establezca
seRM = U / 1.96; si la cobertura es del 99%, establezca seRM = U/ 2.58.
– Si el fabricante informa los límites inferior y superior de un 95%

o intervalo de confianza (IC) del 99 % para TV, es decir, 2 • U (k = 1,96 yk = 2,58,
respectivamente), establecer seRM = (Superior - Inferior) / (2 • 1,96) para un IC del 95

%; y establezca seRM = (Superior - Inferior) / (2 • 2,58) para un IC del 99 %.

número 12 EP15-A3
Escenario B. Si el material de referencia tiene un TV determinado por los
resultados de consenso de PT, también debe estar disponible tanto una SD

(identificada como SDRM) basada en estos resultados como la cantidad de informes de
laboratorios (identificados como nLab) . En este escenario, establezca seRM= SDRM /

nLab y NRM= nLab.
Escenario C. Si el material de referencia tiene un TV determinado por los resultados
del grupo de pares de un programa de control de calidad entre laboratorios, configure

seRM y NRM como se describe anteriormente para el escenario PT. En este caso, las
estadísticas deben considerarse algo problemáticas, ya que el conjunto de datos

probablemente reflejará múltiples resultados de la mayoría de los laboratorios, y algunos
laboratorios pueden contribuir con muchos más resultados que otros.
Escenario D. Si la TV representa un valor de cantidad convencional, configure seRM
= 0 y dfRM = infinito.
Escenario E. Cuando se trabaja con un material de control de calidad comercial
suministrado con un televisor para el que no se puede estimar el error estándar, configure
seRM = 0. En efecto, este escenario asume por defecto que la concentración del material
se conoce sin ninguna incertidumbre (consulte el Escenario D) . En consecuencia, el
intervalo de verificación será más estrecho, y la probabilidad de que el resultado medio
del usuario, , quede fuera de ese intervalo será mayor que si se conociera la incertidumbre
del televisor.
3.4 Valores medios y sus errores estándar

nota IMPORTANTE:
Establezca la media de todos los resultados obtenidos para la muestra en el estudio de
Este enfoque puede ser superior recuperación y establezca el DF en df = nRun ÿ 1.
cuando el análisis del estudio de se puede calcular de varias maneras, que, para los propósitos actuales, deberían producir
verificación de la precisión indica estimaciones igualmente buenas (más o menos equivalentes):
que el rendimiento en el
En la fórmula a continuación, nRun es el número de ejecuciones en el experimento y
laboratorio del usuario es
nRep es el número de réplicas por ejecución. (En caso de que falten valores, establezca
coherente con las afirmaciones
nRep en el número promedio de resultados por ejecución para permitir el uso de cálculos
de precisión del fabricante, que
de ANOVA balanceados o realice ANOVA directamente si el software de análisis admite
se puede suponer que reflejan un
el uso de conjuntos de datos no balanceados). Usando estimaciones obtenidas en el
estudio más amplio y definitivo. Por
)
estudio para el repetibilidad de la muestra (s e imprecisión dentro del laboratorio (s WL),
R
otra parte, esta ventaja puede
establecer:
verse contrarrestada por las
incertidumbres derivadas de la 1
2 nRep – 1 2
necesidad de interpolar a partir de la tabla PI. se = (8)
nEjecutar SWL – sR
nRep
Realice los cálculos como se indicó anteriormente, pero sustituya la WL

el
repetibilidad del fabricante del procedimiento de medición (ÿR ) y la imprecisión

dentro del laboratorio (ÿWL) derivadas de la tabla de precisión en el PI del procedimiento,
como se describe en la Sección 2.3.6.1. Este enfoque puede ser superior cuando el
análisis del estudio de verificación de la precisión indica que el rendimiento en el
laboratorio del usuario es coherente con las afirmaciones de precisión del fabricante, que
se puede suponer que reflejan un estudio más amplio y definitivo.
48
Volumen 34 EP15-A3
Por otra parte, esta ventaja puede verse contrarrestada por las incertidumbres
derivadas de la necesidad de interpolar a partir de la tabla PI.
si s y los GL de son conocidos, una ecuación equivalente para calcular

WL
se viene dada por:
se = SWL / df + 1 (9)
3.5 El intervalo de verificación

Primero, calcule el error estándar combinado (seg ) de se y seRM:
seC =
2 se + 2
SERM (10)
Cuando seRM = 0, esto se reduce a seC = se .
Luego, para determinar el DF combinado (dfC ) a partir de df y dfRM de acuerdo con la

aproximación de Satterthwaite, evalúe la siguiente ecuación:
2 2 2
(se + seRM)
dfC = (11)
4 4
SE SERM
+
df dfRM
Rara vez debería ser necesario evaluar la fórmula de Satterthwaite directamente, ya que los
siguientes atajos serán aplicables en muchas situaciones:
Cuando seRM = 0, como en el Escenario E de la Sección 3.3, esta

fórmula se reduce a dfC = df .
Cuando seRM > 0 pero dfRM= infinito, como en los Escenarios A y D de

la Sección 3.3, la fórmula se reduce a:
dfC = df • (seC ÿ se ) 4 (12)
En los Escenarios B (PT) y C (CC del grupo de pares) de la Sección 3.3, siempre
que el diseño experimental involucre cinco, seis o siete corridas con cinco
repeticiones por corrida, la Tabla 15A, 15B o 15C, respectivamente, puede obviar la Nota:
necesidad para evaluar la fórmula de Satterthwaite. Ingresar
la tabla apropiada con NRM establecido en el número de laboratorios y tau = Las tablas se detienen
en 200 laboratorios porque el
, y leer el
seRM / se laboratorios porque ancho
dfC. Las del intervalo
mesas de verificación
se detienen en 200 cambia solo
ancho del intervalo de verificación
mínimamente después de que el número de laboratorios supera los 200.
cambia solo mínimamente
después de que el número de
No es necesaria la interpolación de números de laboratorios; utilice la entrada de la
tabla que más se asemeje al número de laboratorios (consulte el Ejemplo resuelto laboratorios supera los 200. No
es necesaria la interpolación del
1A en la Sección 3.7.1).
número de laboratorios; use la
entrada de la tabla que más se
aproxime al número de laboratorios
(ver Ejemplo resuelto 1A en la
Sección 3.7.1).

49
número 12 EP15-A3
Ahora establezca el multiplicador m en el cuantil t de Student para una probabilidad de
0.975 (esto corresponde a un nivel de confianza del 95%) y dfC:
m = t(0.975, dfC) (13)
NOTA: Cuando se desea un nivel de confianza del 95 %, el uso de una probabilidad de

0,975 es correcto para los experimentos de recuperación que involucran solo una muestra,
pero los experimentos de este tipo a menudo involucran múltiples muestras. (En particular,
para demostraciones de veracidad, como cuando se introduce un nuevo ensayo en el
laboratorio, esta guía recomienda analizar al menos dos muestras que representen diferentes
niveles de concentración médicamente relevantes). Para mantener un nivel de confianza
familiar del 95% cuando la recuperación el experimento involucra una cantidad de muestras
dadas como nSam, asumiendo que todas las muestras tienen una importancia similar, use una
probabilidad de 1.0 ÿ (0.025 / nSam); es decir, utilice 0,975 para una muestra, 0,9875 para
dos, 0,9917 para tres, 0,9938 para cuatro, 0,995 para cinco, y así sucesivamente.
Finalmente, calcule el intervalo de verificación (VI) como:
VI = TV ± (m • seC)= TV ± (t • seC ) (14)

0.975,dfC
50
Volumen 34 EP15-A3
Tabla 15A. para

dfc el error estándar combinado de la media y TV en función de la relación del error estándar del material de referencia
al error estándar de la media ( y = 10, 20, 50, 100 y ÿ 200 laboratorios. = SERMTabla
TauNOTA: / se ),
15A está
para diseñado
cinco para con
corridas, usarse en los
cinco escenarios
réplicas B
por corrida,
(PT) yNMR
C (control de calidad del grupo de pares) en la Sección 3.3, cuando el experimento del usuario implica cinco ejecuciones.
10 laboratorios 20 laboratorios 50 laboratorios 100 laboratorios 200 laboratorios
Tau dfc Tau dfc Tau dfc Tau dfc Tau dfc
0.000 4 0.000 4 0.000 4 0.000 4 0.000 4
0.349 5 0.346 5 0.344 5 0.344 5 0.344 5
0.490 6 0.481 6 0.477 6 0.475 6 0.475 6
0.600 7 0.582 7 0.573 7 0.571 7 0.569 7
0.698 8 0.666 8 0.652 8 0.647 8 0.646 8
0.791 9 0.739 9 0.718 9 0.713 9 0.710 9
0.886 10 0.806 10 0.778 10 0.770 10 0.766 10
0.991 11 0.869 11 0.831 11 0.821 11 0.816 11
1.126 12 0.929 12 0.880 12 0.867 12 0.861 12
1.500 13 0.987 13 0.925 13 0.910 13 0.903 13
2.175 12 1.045 14 0.968 14 0.949 14 0.941 14
2.832 11 1.104 15 1.008 15 0.987 15 0.977 15
4.149 10 1.164 dieciséis 1.047 dieciséis 1.022 dieciséis 1.010 dieciséis
1.227 17 1.084 17 1.055 17 1.042 17
1.295 18 1.119 18 1.086 18 1.072 18
1.369 19 1.154 19 1.117 19 1.101 19
1.455 20 1.188 20 1.146 20 1.128 20
1.561 21 1.221 21 1.174 21 1.154 21
1.711 22 1.253 22 1.201 22 1.179 22
2.179 23 1.285 23 1.227 23 1.203 23
3.121 22 1.317 24 1.252 24 1.227 24
4.070 21 1.348 25 1.277 25 1.249 25
5.990 20 1.379 26 1.301 26 1.271 26
1.410 27 1.325 27 1.292 27
1.441 28 1.348 28 1.313 28
1.472 29 1.370 29 1.333 29
1.503 30 1.393 30 1.352 30
1.850 40 1.598 40 1.527 40
3.500 53 1.985 60 1.808 60
4.975 103 2.528 120
7.053 203
infinito 9 infinito 19 infinito 49 infinito 99 infinito 199

Abreviaturas: dfC, grados de libertad combinados; PT, pruebas de competencia; control de calidad, control de calidad; TV, valor objetivo.

51
número 12 EP15-A3
Tabla 15B. dfC para el error estándar combinado de la media y TV como una función de la relación entre el error estándar del material
de referencia y el error estándar de la media (tau = seRM / se ), para seis corridas, con cinco réplicas por corrida, y NRM = 10, 20, 50,
100 y ÿ 200 Laboratorios. NOTA: La Tabla 15B está diseñada para usarse en los Escenarios B (PT) y C (control de calidad del grupo de
pares) en la Sección 3.3, cuando el experimento del usuario implica seis ejecuciones.
0.000 5 0.000 5 0.000 5 0.000 5 0.000 5
0.314 6 0.311 6 0.310 6 0.309 6 0.309 6
0.442 7 0.434 7 0.430 7 0.429 7 0.429 7
0.543 8 0.527 8 0.519 8 0.517 8 0.516 8
0.632 9 0.604 9 0.592 9 0.588 9 0.586 9
0.717 10 0.672 10 0.654 10 0.648 10 0.646 10
0.804 11 0.734 11 0.709 11 0.702 11 0.698 11
0.900 12 0.792 12 0.758 12 0.749 12 0.745 12
1.020 13 0.848 13 0.804 13 0.793 13 0.788 13
1.342 14 0.902 14 0.847 14 0.833 14 0.826 14
1.860 13 0.955 15 0.886 15 0.870 15 0.863 15
2.890 11 1.064 17 0.960 17 0.938 17 0.928 17
4.182 10 1.122 18 0.995 18 0.969 18 0.958 18
1.183 19 1.028 19 0.999 19 0.986 19
1.251 20 1.061 20 1.027 20 1.013 20
1.328 21 1.092 21 1.055 21 1.039 21
1.422 22 1.123 22 1.081 22 1.064 22
1.553 23 1.153 23 1.107 23 1.087 23
1.949 24 1.183 24 1.131 24 1.110 24
2.662 23 1.213 25 1.155 25 1.132 25
3.262 22 1.242 26 1.178 26 1.153 26
4.152 21 1.271 27 1.201 27 1.174 27
6.036 20 1.300 28 1.223 28 1.194 28
1.328 29 1.245 29 1.214 29
1.357 30 1.266 30 1.233 30
1.669 40 1.462 40 1.401 40
3.130 54 1.821 60 1.669 60
4.450 104 2.345 120
6.309 204

52
Volumen 34 EP15-A3
Tabla 15C. dfC para el error estándar combinado de la media y TV como una función de la relación del error estándar del
material de referencia al error estándar de la media (tau = seRM / se ), para siete corridas, con cinco réplicas por corrida, y NRM
= 10, 20, 50, 100 y ÿ 200 Laboratorios. NOTA: La Tabla 15C está diseñada para usarse en los Escenarios B (PT) y C (control de
calidad del grupo de pares) en la Sección 3.3, cuando el experimento del usuario implica siete ejecuciones.

0.000 6 0.000 6 0.000 6 0.000 6 0.000 6
0.287 7 0.285 7 0.284 7 0.283 7 0.283 7
0.406 8 0.399 8 0.396 8 0.394 8 0.394 8
0.500 9 0.485 9 0.478 9 0.476 9 0.475 9
0.583 10 0.557 10 0.546 10 0.543 10 0.541 10
0.662 11 0.621 11 0.604 11 0.599 11 0.597 11
0.742 12 0.679 12 0.656 12 0.649 12 0.646 12
0.830 13 0.733 13 0.703 13 0.694 13 0.691 13
0.940 14 0.785 14 0.746 14 0.736 14 0.731 14
1.225 15 0.836 15 0.786 15 0.773 15 0.768 15
1.952 13 0.936 17 0.859 17 0.842 17 0.834 17

2.334 12 0.987 18 0.894 18 0.873 18 0.864 18
2.926 11 1.041 19 0.926 19 0.903 19 0.892 19
4.202 10 1.098 20 0.958 20 0.931 20 0.919 20
1.160 21 0.989 21 0.958 21 0.945 21
1.231 22 1.018 22 0.984 22 0.970 22
1.316 23 1.047 23 1.009 23 0.993 23
1.434 24 1.076 24 1.033 24 1.016 24
1.800 25 1.104 25 1.057 25 1.038 25
2.354 24 1.132 26 1.080 26 1.059 26
2.787 23 1.159 27 1.102 27 1.079 27
3.340 22 1.187 28 1.123 28 1.099 28
4.202 21 1.214 29 1.145 29 1.118 29
6.066 20 1.241 30 1.165 30 1.136 30
1.528 40 1.354 40 1.300 40
2.858 55 1.695 60 1.560 60
4.062 105 2.201 120
5.759 205


53
número 12 EP15-A3
3.6 Interpretación
Si el intervalo de verificación incluye la media observada, el sesgo no es estadísticamente
significativo (no se muestra que sea diferente de cero) dentro de las limitaciones del
experimento.
Para demostrar que el experimento tenía suficiente precisión y suficientes repeticiones para
detectar el sesgo que excedía el sesgo permisible especificado, compare el sesgo permisible
definido con la incertidumbre combinada expandida (la mitad del ancho del IC para el sesgo,
• seC
t0.975, si la incertidumbre combinada expandida ).
excede el sesgo permitido especificado, el
dfc
experimento carece de datos suficientes para detectar un sesgo clínicamente significativo. Se

necesitan más ejecuciones.
Si la incertidumbre combinada expandida es menor que el sesgo permitido especificado, el

experimento debe tener suficientes datos para detectar un sesgo significativo.
Sin embargo, si la duración del experimento fue de solo uno o dos días, la incertidumbre real
puede ser muy diferente de la incertidumbre estimada.
(En consecuencia, esta guía recomienda un estudio que involucre mediciones en al menos
cinco días). Esta condición es más probable que ocurra cuando la SD entre ejecuciones, ÿB,
es igual o mayor que la repetibilidad SD, ÿR . Tenga cuidado al interpretar los resultados. ÿB se
puede calcular a partir de ÿR y ÿWL proporcionados en el PI del fabricante. ÿB también se puede
estimar a través del experimento de verificación de precisión. En cualquier caso, si ÿB está cerca
de ÿR o lo supera , es posible que se necesiten más ejecuciones para detectar el sesgo.
Si el intervalo de verificación no incluye , el sesgo estimado es
estadísticamente diferente de cero.
1. Determine si el sesgo, ÿ TV, es aceptable para el

las necesidades del laboratorio comparándolo con el sesgo permitido especificado por
el usuario (consulte el Capítulo 1). El sesgo puede ser estadísticamente significativo,
pero clínicamente aceptable.
2. Investigue y, si es necesario, comuníquese con el fabricante para

asistencia.
NOTA 1: DF estará entre nRun ÿ 1 (es decir, cuatro en el experimento de precisión con cinco
carreras) y nRep ÿ nRun (el número total de réplicas menos el número de carreras, es decir,
20 en el experimento de precisión con cinco carreras). Si la SD intralaboratorio es grande en
relación con la SD de repetibilidad, el DF será bajo, mientras que si la SD intralaboratorio es
aproximadamente igual o ligeramente superior a la SD de repetibilidad, la DF será alta.
SWL
NOTA 2: El límite superior de se es nEjecutar

. Si el se calculado excede este
límite, hay un error de cálculo.
sR
NOTA 3: Un límite inferior de se es

nRep • nRun este . Un valor se calculado a continuación
límite indica un error de cálculo.

Volumen 34 EP15-A3
El cálculo de los errores estándar y el intervalo de verificación deben ser
confiable cuando el fabricante del material de referencia proporciona la incertidumbre

del valor asignado del material, o cuando el material es de un evento PT, y se proporciona
el grupo de pares SD y el número de participantes.
El cálculo del error estándar del valor asignado del material de referencia es menos
confiable cuando el material es un material de control de calidad o se usa el grupo de
pares SD y el número de laboratorios en los cálculos. Las estadísticas de un grupo de
pares pueden estar sesgadas por uno o más laboratorios que envían muchos más
puntos de datos que la mayoría de los participantes. En algunos grupos, un laboratorio
muy grande puede presentar la mitad o más de los datos. Dicha información sobre el
grupo de pares no suele estar disponible para los laboratorios participantes.
Cuando se supone que el error estándar del material de referencia es cero, el intervalo
de verificación puede ser falsamente estrecho debido a una imprecisión desconocida o un
sesgo en el valor asignado. El intervalo de verificación falsamente estrecho puede llevar a
concluir erróneamente que existe un sesgo real entre la media observada y la media
asignada cuando no lo hay. Esta situación puede ocurrir cuando se utilizan "controles
ensayados" como material de referencia y no se proporciona incertidumbre, o cuando las
concentraciones de analito se han ajustado mediante adición de fármacos o sustancias
endógenas.
Algunos materiales de PT y QC no coinciden perfectamente con la matriz de las

muestras nativas. Sin embargo, esto no invalida su uso como materiales de referencia si el
laboratorio usuario está interesado en evaluar el sesgo en relación con los medios de los
pares para predecir el rendimiento del PT (consulte el documento CLSI EP1426).
Es posible, en el mismo experimento, que el sesgo sea indetectable con uno o más nota IMPORTANTE:
de los materiales de referencia, y que el sesgo sea estadísticamente significativo
Algunos materiales de PT y QC no
para uno o más de los otros materiales de referencia. Cuando esto ocurra, compare
coinciden perfectamente con la
los sesgos estadísticamente significativos con los sesgos permitidos. Si uno o más de los
matriz de las muestras nativas.
sesgos excede el sesgo permitido, es necesaria una investigación.
3.7 Ejemplos resueltos

Se proporcionan varios ejemplos hipotéticos para ilustrar los cálculos utilizados en este
experimento, incluido el cálculo del intervalo de verificación a partir de los resultados
del experimento de precisión y utilizando las afirmaciones de precisión del fabricante.
Los ejemplos resueltos 1A y 1B se basan en el ejemplo de ferritina utilizado en la

Sección 2.3.10 para el estudio de verificación de precisión. En el Ejemplo resuelto 1A,
los valores sR y sWL calculados en la Sección 2.3.10 se utilizan para calcular el intervalo
de verificación. En el Ejemplo resuelto 1B, se utilizan los valores proporcionados por el
fabricante. Estos ejemplos demuestran la estimación del sesgo utilizando materiales PT y
el cálculo del intervalo de verificación cuando se analizan tres muestras.
Los ejemplos resueltos 2A y 2B se basan en la prueba de un material de referencia

internacional para la albúmina. En el Ejemplo resuelto 2A, los valores sR y sWL
determinados por el usuario se utilizan para calcular el intervalo de verificación.

55
número 12 EP15-A3
En el Ejemplo resuelto 2B, se utilizan los valores proporcionados por el fabricante. El

intervalo de verificación se calcula asumiendo que se analiza una muestra.
Los ejemplos resueltos 3A y 3B se basan en las mediciones repetidas de un usuario de una

muestra enriquecida con digoxina hasta una concentración de 2,0 µg/l. La relación sWL / sR
es 4,0 en el ejemplo práctico 3A y 1,00 en el ejemplo práctico 3B.
Estos ejemplos demuestran la estimación del sesgo utilizando materiales cuyos valores
asignados se supone que no tienen incertidumbre y tienen un DF infinito. El intervalo de
verificación se calcula asumiendo que se analizan dos muestras.
El Ejemplo resuelto 4 es un segundo ejemplo de adición de digoxina, esta vez a una

concentración de 1,0 µg/L, utilizando los valores sR y sWL proporcionados por el
fabricante . De nuevo, se supone que el valor asignado del material tiene un error estándar
cero y un DF infinito. El intervalo de verificación supone que se analizan dos muestras.
3.7.1 Ejemplo resuelto 1A: Ejemplo de precisión de ferritina en la

Sección 2.3.10 Uso de estadísticas del experimento de precisión
Se utilizó una muestra de encuesta PT en el ejemplo de precisión de la Sección 2.3.10.

(Suponga que se analizaron tres muestras en el mismo experimento). El valor medio
de ferritina del grupo de pares de la encuesta fue de 142,5 µg/L, la DE del grupo fue de
4,5 µg/L y hubo 43 participantes. El usuario especificó un sesgo permitido del 10 % de la
media del grupo de pares, o 14,2 µg/L.
En el experimento del usuario en la Sección 2.3.10, hubo cinco ejecuciones con cinco
repeticiones por ejecución. A partir de la Tabla 10 en la Sección 2.3.10, el usuario calculó
una gran media de 140,1 µg/L, una sR de 1,78 µg/L y una SWL de 2,40 µg/L. Las
estimaciones del usuario de sR y sWL se utilizan en los cálculos de ejemplo a continuación.
1. Calcular el error estándar de la media:
1 2 nRep – 1 2 1 4
se = = 2.402 –
nEjecutar
SWL – nRep sR 5 5 1,782 = 0,80 µg/L.
2. Calcule el error estándar del televisor, como se muestra en la Sección 3.3,

Escenario B, como:
SRM
= 4,5 µg/L
SERM = = 0,69 µg/L.
nLab 43
3. Calcule el error estándar combinado de la media y TV, seC, como:
2
seC = 2 se + seRM = 0,802 + 0,692 = 1,06 µg/L.
4. Calcular tau como:
seRM 0,69
=
ta = = 0,86.
se 0.80
5. De la Tabla 15A, obtenga dfC para 43 laboratorios, con tau = 0.86: dfC = 12
(entrada de tabla usada para 50 laboratorios).
56
Volumen 34 EP15-A3
6. Obtenga el valor de t para ÿ = 0.05 con 12 DF y tres muestras:

= t = t = t 1 ÿ ÿ / 2•nSam,ÿ 1 ÿ ÿ / 6,ÿ 0,9917,12 = 2,78. m
7. Calcular el intervalo de verificación:
Intervalo de verificación = TV ± (m • seC) = 142,5 µg/L ± (2,78 • 1,06 µg/L) = 142,5

± 2,95 µg/L = 139,6 a 145,4 µg/L.
8. La media observada de 140,1 µg/L está dentro del intervalo de verificación.
La estimación del sesgo se calcula como –TV, 140,1 – 142,5 o –2,4 µg/L.
El sesgo observado de ÿ2,4 µg/L no es estadísticamente significativo.
3.7.2 Ejemplo resuelto 1B: Ejemplo de precisión de ferritina en la Sección 2.3.10 Uso de
estadísticas de afirmaciones del fabricante Se utilizó una muestra de encuesta PT
en el ejemplo de precisión de la Sección 2.3.10.

(Suponga que se analizaron tres muestras en el mismo experimento). El valor medio del
grupo de pares de la encuesta fue de 142,5 µg/L, la DE del grupo fue de 4,5 µg/L y hubo 43
participantes. El usuario especificó un sesgo permitido del 10 % de la media del grupo de
pares, o 14,25 µg/L.
En el experimento del usuario en la Sección 2.3.10, hubo cinco ejecuciones con cinco
repeticiones por ejecución. El usuario optó por interpolar los %CV reclamados para la
repetibilidad y la imprecisión dentro del laboratorio en la tabla de precisión de PI en 102 µg/
L y 211 µg/L para estimar la precisión declarada en 140,1 µg/L.
El %CVR interpolado fue (2,0% + 1,4%) / 2 = 1,7%. En la media observada por el usuario
de 140,1 µg/L, sR = 2,38 µg/L. La afirmación de %CVWL interpolada fue (3,4 % + 2,4 %) / 2 =
2,9 %. A la media observada por el usuario de 140,1 µg/L, = 4,06 µg/L.
el cálculo reclamado s WL
1 2 nRep–1 2
1 4
se = = 4.062 –
SWL – sR 5 2,382 = 1,55 µg/L.
nEjecutar nRep 5
2. Calcule el error estándar del televisor como se muestra en la Sección 3.3,

Escenario B, como:
SRM
= 4,5 µg/L =
SERM = 0,69 µg/L.
nLab 43
2
seC = 2 se + seRM = 1,552 + 0,692 = 1,70 µg/L.
4. Calcular tau como:
seRM 0,69
ta = = = 0,45.
se 1.55

57
número 12 EP15-A3
5. De la Tabla 15A, obtenga dfC para 43 laboratorios, con tau = 0.45:

dfC = 6 (entrada de tabla utilizada para 50 laboratorios).
6. Obtener el valor de t para ÿ = 0.05 con seis GL:

metro = t1 ÿ ÿ / 2•nSam,ÿ = t1 ÿ ÿ / 6,ÿ = t0,9917,6 = 3,29.
Intervalo de verificación = TV ± (m • seC) = 142,5 µg/L ± (3,29 • 1,70 µg/L) = 142,5 ± 5,6
µg/L = 136,9 a 148,1 µg/L.
La estimación del sesgo se calcula como – TV, 140,1 – 142,5 o –2,4 µg/L.
El sesgo observado de ÿ2,4 µg/L no es estadísticamente significativo.
3.7.3 Ejemplo resuelto 2A: Prueba de material de referencia de

albúmina usando estadísticas del experimento de precisión
Se evaluó un procedimiento de medición de albúmina. Se probó un material de referencia

certificado con albúmina durante seis días, una ejecución por día, con cinco réplicas por
ejecución. El TV para el material fue de 37,2 g/L, con una incertidumbre estándar expandida (U)
de 1,2 g/L (k = 2). La repetibilidad observada (DE dentro de la serie) fue de 0,4 g/L a 37,0 g/L, y
la DE de imprecisión observada dentro del laboratorio fue de 0,6 g/L a 37,0 g/L. El usuario obtuvo
una concentración media de albúmina de 38,5 g/L. El sesgo permitido especificado por el usuario
fue de 1,8 g/L.
se = 1 2 nRep–1 1 4
2 =
nEjecutar SWL – sR 6 0,62 – 0,425 = 0,2 g/L.
nRep

Escenario A, como:
tu
SERM = = 1,2 g/l
= 0,6 g/L.
k 2
seC = 2 2 sí +
sí RM
= 0,22 + 0,62 = 0,63 g/L.
4. Calcular df como:
df = nCorrer ÿ 1 = 6 ÿ 1 = 5.
5. Debido a que se supone que el material de referencia en este ejemplo
para tener DF infinito , calcule dfC como:

4 4
segundo
0,63
dfC = df • se =5 = 5(3,15) 4= 5 • 98,46 = 492,3.
0.2
6. Obtenga el valor de t para ÿ = 0.05 con 492 DF:
m = t1 ÿ ÿ / 2•nSam,ÿ = t0.975,492 = 1.96.
58
Volumen 34 EP15-A3
Intervalo de verificación = TV ± (m • seC) = 37,2 g/L ± (1,96 • 0,63 g/L) = 37,2 g/L
± 1,2 g/L = 36,0 a 38,4 g/L.
8. La media observada de 38,5 g/L no está dentro del intervalo de verificación.
La estimación del sesgo se calcula como – TV, 38,5 g/L – 37,2 g/L o 1,3 g/L.
El sesgo observado de 1,3 g/L es estadísticamente significativo. Sin embargo, el

sesgo es aceptable porque es menor que el sesgo permisible definido por el usuario
de 1,8 g/l.
3.7.4 Ejemplo resuelto 2B: Prueba de material de referencia de albúmina

Uso de estadísticas de las afirmaciones del fabricante
Se evaluó un procedimiento de medición de albúmina. Se analizó un material de referencia
certificado con albúmina durante seis días con cinco réplicas por serie. El TV para el material
fue de 37,2 g/L, con una incertidumbre estándar expandida (U) de 1,2 g/L (k = 2). La
repetibilidad declarada por el fabricante (dentro del ensayo SD) fue de 0,3 g/L a 37,0 g/L, y la
imprecisión declarada por el fabricante dentro del laboratorio SD fue de 0,5 g/L a 37,0 g/L. El
usuario obtuvo una concentración media de albúmina de 38,5 g/L. El sesgo permitido
especificado por el usuario fue de 2,0 g/L.
1 nRep–1 1 4
se = 2 2 = 0,52 –
nEjecutar SWL – sR 6 5 0,32 = 0,17 g/L.
nRep

Escenario A, como:
tu 1,2 g/l
=
SERM = = 0,6 g/l.
k 2
2 2 sí +
seC = sí = 0,172 + 0,62 = 0,62 g/L.
RM
df = nCorrer ÿ 1 = 6 ÿ 1 = 5.
5. Calcular dfC como:

4
4 0,62
dfC = df •
segundo
se =5 = 5(3,65)4 = 5 • 177 = 885.
0.17
6. Obtenga el valor de t para ÿ = 0.05 con 885 DF (es decir, esencialmente infinito DF):
m=t1 = t 0.975,885= 1,96.
ÿ ÿ / 2•nSam,ÿ

59
número 12 EP15-A3
7. Calcule el error estándar combinado expandido:
m • seC = 1,96 • 0,62 g/L = 1,2 g/L.
Intervalo de verificación = TV ± (m • seC) = 37,2 g/L ± 1,2 g/L = 36,0 a 38,4 g/L.
9. La media observada de 38,5 g/L no está dentro del intervalo de verificación.
La estimación del sesgo se calcula como – TV, 38,5 g/L – 37,2 g/L o 1,3 g/L.
El sesgo observado de 1,3 g/L es estadísticamente significativo, pero aceptable porque

es menor que el sesgo permisible definido por el usuario de 2,0 g/L.
3.7.5 Ejemplo resuelto 3A: Prueba de muestra enriquecida con digoxina

utilizando estadísticas del experimento de precisión ( sWL/ sR
extremadamente alto )
Una muestra de suero libre de drogas se enriqueció con digoxina hasta una concentración de
2,0 µg/L. La muestra se analizó durante cinco días, con una corrida por día, con cinco repeticiones
por corrida. Se ensayaron dos muestras en el mismo experimento.
La repetibilidad observada por el usuario (DE dentro de la ejecución) fue de 0,01 µg/L, y la DE
de precisión dentro del laboratorio fue de 0,04 µg/L. El usuario obtuvo una concentración
media de digoxina de 1,97 µg/L. El sesgo permitido especificado por el usuario fue de 0,1 µg/L.
1 nRep–1 1 4
se = 2 2 = 0.042 – 0,012 = 0,0174 µg/L.
– nRun SWL nRep sR 5 5
2. Se supone que el error estándar del televisor es cero.
seRM = 0 µg/L.
seC = se = 0,0174 µg/L.
df = nRun – 1 = 5 – 1 = 4.
5. dfC es simplemente df .
dfC = 4
6. Obtener el valor de t para ÿ = 0.05 con cuatro GL:

t metro = t = t 1 ÿ ÿ / 4,ÿ 0,9875,4 = 3,50. =
1 ÿ ÿ / 2•nSam,ÿ
m • seC = 3,50 • 0,0174 µg/L = 0,061 µg/L.
Intervalo de verificación = TV ± (m • seC) = 2,00 µg/L ± 0,061 µg/L = 1,94 a 2,06

µg/L.
60
Volumen 34 EP15-A3
La estimación del sesgo se calcula como – TV, 1,97 µg/L – 2,00 µg/L o –0,03 µg/L.
El sesgo observado de –0,03 µg/L no es estadísticamente significativo.
3.7.6 Ejemplo resuelto 3B: Análisis de una muestra enriquecida con digoxina
Uso de estadísticas del experimento de precisión ( sWL / sR
extremadamente bajo )
Una muestra de suero libre de drogas se enriqueció con digoxina hasta una concentración
de 2,0 µg/L. La muestra se analizó durante cinco días, con una corrida por día, con cinco
repeticiones por corrida. Se ensayaron dos muestras en el mismo experimento.
La repetibilidad observada por el usuario (DE dentro de la ejecución) fue de 0,04 µg/L, y
la DE de imprecisión dentro del laboratorio fue de 0,04 µg/L. El usuario obtuvo una
concentración media de digoxina de 1,96 µg/L. El sesgo permitido especificado por el usuario
fue de 0,1 µg/L.
1 nRep–1 1
se = 2 2
=
nEjecutar SWL – sR 5 4 0,042 – 0,042 = 0,008 µg/L. 5
nRep
seC = 0 µg/L
seC = se = 0,008 µg/L.
df = nRun – 1 = 5 – 1 = 4.
dfC = 4
6. Obtener el valor de t para ÿ = 0.05 con cuatro GL:

m=t1 =t = 3,50.
ÿ ÿ / 2•nSam,ÿ 1 ÿ ÿ / 4, v= t 0.9875,4
m • seC = 3,50 • 0,008 µg/L = 0,028 µg/L.
Intervalo de verificación = TV ± (m • seC) = 2,00 µg/L ± 0,028 µg/L = 1,97 a

2,03 µg/L.
9. La media observada de 1,96 µg/L no está dentro del intervalo de verificación.
El sesgo observado de ÿ0,04 µg/L es estadísticamente significativo, pero es menor

que el sesgo permitido especificado por el usuario.

61
número 12 EP15-A3
3.7.7 Ejemplo resuelto 4: Análisis de una muestra enriquecida con digoxina

Uso de las estadísticas de las afirmaciones del fabricante Una
muestra de suero libre de drogas se enriqueció con digoxina hasta una concentración de 1,0
µg/L. La muestra se analizó durante siete días, con una corrida por día, con cinco repeticiones
por corrida. Se ensayaron dos muestras en el mismo experimento. El fabricante afirmó un
%CV de repetibilidad e imprecisión dentro del laboratorio de 4,81 % y 1,58 %, respectivamente,
a 0,54 µg/L, y 6,48 % y 1,91 %, respectivamente, a 1,52 µg/L. El usuario optó por interpolar
los %CV declarados para la repetibilidad y la imprecisión dentro del laboratorio a 0,54 µg/L y
1,52 µg/L para estimar la precisión declarada en 1,0 µg/L. El %CVR interpolado fue (4,81% +
1,58%) / 2 = 3,2%. A la concentración de digoxina de la muestra enriquecida de 1,0 µg/L, sR
= 0,032 µg/L. El % CVWL interpolado fue (6,48 % + 1,91 %) / 2 = 4,20 %. A la concentración

de digoxina de la muestra enriquecida de 1,0 µg/L, sWL = 0,042 µg/L.
El sesgo permitido especificado por el usuario fue de 0,04 µg/L.
El usuario observó una concentración media de digoxina de 0,94 µg/L.
se = 1 2 nRep–1 2 1 4
=
nEjecutar
SWL – sR 7 0,0422 – 0,0322
5 = 0,012 µg/L.
nRep
seRM = 0 µg/L
seC = se = 0,012 µg/L.
df = nRun – 1 = 7 – 1 = 6.
dfC = 6
6. Obtener el valor de t para ÿ = 0.05 con ocho GL:
= t = t = t 1 ÿ ÿ / 2•nSam,ÿ 1 ÿ ÿ / 4,ÿ 0,9874,6 = 2,97. m
m • seC = 2,97 • 0,012 µg/L = 0,036 µg/L.
Intervalo de verificación = TV ± (m • seC) = 1,00 µg/L ± 0,036 µg/L = 0,96 a

1,04 µg/L.
9. La media observada de 0,94 µg/L no está dentro del intervalo de verificación.
El sesgo observado de ÿ0,06 µg/L supera el sesgo permitido por el usuario.

El usuario debe investigar (posiblemente preparando una muestra nueva) y
comunicarse con el fabricante para obtener ayuda, si es necesario.
62
Capítulo 4
Conclusión

número 12 EP15-A3
41 Conclusión
Al concluir con éxito el protocolo EP15, el usuario habrá demostrado
que la precisión del procedimiento de medición en el laboratorio del
usuario es consistente con las afirmaciones de precisión del fabricante,
y habrá demostrado que el procedimiento de medición no muestra un
sesgo significativo (o un nivel aceptable). cantidad de sesgo) en relación
con el valor objetivo del material de referencia elegido.
64
Capítulo 5
Información suplementaria
Referencias El Sistema de Gestión de la Calidad
Acercarse
Apéndices
Materiales de referencia CLSI relacionados

número 12 EP15-A3
Referencias
1 CLSI. Evaluación de la Precisión de los Procedimientos de Medición Cuantitativa; Guía aprobada: tercera edición.
Documento CLSI EP05-A3. Wayne, PA: Instituto de Estándares Clínicos y de Laboratorio; 2014.
2 CLSI. StatisProTM [programa informático]. Versión 2.5. Wayne, PA: Instituto de Estándares Clínicos y de Laboratorio; 2013.
3 CLSI. Evaluación de la Linealidad de los Procedimientos de Medición Cuantitativa: Un Enfoque Estadístico; Directriz aprobada. Documento
CLSI EP06-A. Wayne, PA: Instituto de Estándares Clínicos y de Laboratorio; 2003.
4 CLSI. Evaluación de la Capacidad de Detección para Procedimientos de Medición de Laboratorio Clínico; Guía aprobada— Segunda edición.
5 CLSI. Definición, Establecimiento y Verificación de Intervalos de Referencia en el Laboratorio Clínico; Guía aprobada: tercera edición.
Documento CLSI EP28-A3c. Wayne, PA: Instituto de Estándares Clínicos y de Laboratorio; 2010.
6 CLSI. Comparación de procedimientos de medición y estimación de sesgo utilizando muestras de pacientes; Guía aprobada: tercera edición.
7 CLSI. Evaluación Preliminar de Procedimientos de Medición de Laboratorio Clínico Cuantitativo; Guía aprobada: tercera edición. Documento CLSI
EP10-A3-AMD. Wayne, PA: Instituto de Estándares Clínicos y de Laboratorio; 2014.
8 Krouwer JS. Establecer objetivos de rendimiento y evaluar el error analítico total para ensayos de diagnóstico. Clin Chem.
2002;48(6 Pt 1):919-927.
9 CLSI. Estimación del Error Analítico Total para Métodos de Laboratorio Clínico; Directriz aprobada. Documento CLSI EP21-A. Wayne,
Pensilvania; Instituto de Normas Clínicas y de Laboratorio; 2003.
10 Miller JM, Astles JR, Baszler T, et al.; Centro Nacional de Enfermedades Infecciosas Emergentes y Zoonóticas, CDC.
Directrices para prácticas laborales seguras en laboratorios de diagnóstico médico humano y animal. Resumen de vigilancia MMWR.
2012;61 Suplemento:1-102.
11 CLSI. Protección de los trabajadores de laboratorio contra las infecciones adquiridas en el trabajo; Pauta aprobada: cuarta edición.
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12 YO ASI. Productos sanitarios para diagnóstico in vitro – Medida de cantidades en muestras biológicas – Trazabilidad metrológica de valores asignados
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13 YO ASI. Productos sanitarios para diagnóstico in vitro – Medida de cantidades en muestras biológicas – Trazabilidad metrológica de valores de
concentración catalítica de enzimas asignadas a calibradores y materiales de control. ISO 18153. Ginebra, Suiza: Organización Internacional de
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66
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17 YO ASI. Exactitud (veracidad y precisión) de los métodos y resultados de medición. Parte 1: Principios generales y definiciones.
Norma ISO 5725-1. Ginebra, Suiza: Organización Internacional de Normalización; 1994.
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19 Linnet K, Boyd JC. Selección y evaluación analítica de métodos—con técnicas estadísticas. En: Burtis CA, Ashwood ER, eds. Libro de
texto Tietz de química clínica y diagnóstico molecular. 5ª ed. St. Louis, MO: Elsevier Saunders; 2012: 7-48.
20 CLSI. Formación y Evaluación de Competencias; Guía aprobada—Tercera edición. Documento CLSI QMS03-A3. Wayne, PA: Instituto de
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21 CLSI. Control Estadístico de Calidad para Procedimientos de Medición Cuantitativa: Principios y Definiciones; Guía aprobada—Tercera
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22 Iglewicz B, Hoaglin DC. Cómo detectar y manejar valores atípicos. Milwaukee, WI: ASQC Quality Press; 1993.
23 Barnett V, Lewis T. Valores atípicos en datos estadísticos. 3ra ed. West Sussex, Reino Unido: John Wiley & Sons Ltd.; 1994.
24 Sadler WA. Perfilado de imprecisión. Clin Biochem Rev. 2008;29 Suplemento 1:S33-6.
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www.aacb.asn.au/professionaldevelopment/useful-tools/variance-function-program-version-110.
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Wayne, PA: Instituto de Estándares Clínicos y de Laboratorio; 2014.

67
Apéndice A. Estudio de verificación de precisión: diseños experimentales

y valores faltantes
El diseño experimental básico de 5 × 5 recomendado en esta guía implica, para cada muestra, k = 5
ejecuciones, cada una realizada en un día diferente, con n = 5 repeticiones por ejecución.
Este es un diseño equilibrado , porque se especifica el mismo número de repeticiones para cada
ejecución. Otros diseños balanceados son igualmente aceptables si involucran al menos tantos días
y al menos tantos grados de libertad para la repetibilidad, dfR . En el
diseño 5 × 5, dfR = k (n – 1) = 5 (5 – 1) = 20, aumentar el número de corridas, k, a 7, 10 o 20,

permitiría disminuir el número de repeticiones por corrida, n, a 4, 3 o 2, respectivamente, mientras
Nota: se mantiene un dfR de 20 o 21. En consecuencia, estos y diseños balanceados más grandes son
aceptables, si las corridas se realizan en al menos cinco días distintos. (Cuando el volumen de la
Cuando el volumen de la
muestra es limitado, el requisito de equilibrio puede relajarse si el estudio se amplía para incluir corridas
muestra es limitado, el
adicionales).
requisito de equilibrio puede
Un diseño equilibrado no garantiza un conjunto de datos equilibrado. Los resultados individuales
relajarse si el estudio se
amplía para incluir corridas adicionales. pueden perderse debido a un volumen de muestra inadecuado oa otros errores documentables
no relacionados con la precisión. Puede ser necesario un banco de trabajo adicional. Los valores
faltantes y la supresión de valores atípicos estadísticos inducen un desequilibrio en los conjuntos
de datos resultantes, lo que complica el análisis estadístico. Puede ser necesario excluir una
ejecución completa del análisis si, por ejemplo, los resultados del control de calidad indican que fue
una mala ejecución ("sin control"). Esta exclusión no inducirá el desequilibrio; simplemente requiere
compensar la ejecución faltante procesando otra, no necesariamente el mismo día, suponiendo que
quede suficiente volumen de muestra para continuar el experimento.
El conjunto de datos para cualquier muestra dada es aceptable si, y solo si, involucra resultados de
al menos cinco días y un dfR de 19 o más después de la exclusión de cualquier valor atípico estadístico.
Los déficits deben remediarse extendiendo el estudio para esa muestra a corridas adicionales hasta
que se cumplan estos dos requisitos mínimos.
El usuario puede ampliar el estudio realizando ejecuciones adicionales, preferiblemente en

días diferentes y, si es necesario, con menos (por ejemplo, dos o tres) repeticiones por ejecución si el
volumen de la muestra es limitado, ya que esto tenderá a mejorar la confiabilidad de las estimaciones. ,
especialmente las estimaciones de la imprecisión dentro del laboratorio. Además, cuando hay un valor
atípico aparente, las ejecuciones adicionales pueden brindar evidencia más convincente del verdadero
estado del resultado y/o amortiguar su efecto en las estimaciones de precisión.

Apéndice B. Cálculos de precisión
B1 Elaboración de la tabla de análisis de varianza unidireccional El análisis de varianza
unidireccional (ANOVA) aplicado a los resultados de una muestra determinada en un estudio de verificación de precisión normalmente produce resultados como
los que se muestran en las tablas 4 y 5 (consulte la Sección 2.3.5 de este documento). Si el software no está disponible, las entradas para las columnas de suma
de cuadrados (SS), grados de libertad (DF) y cuadrados medios (MS) deben calcularse manualmente. Tenga en cuenta que "suma de cuadrados (SS)" es la
abreviatura de suma de desviaciones al cuadrado de la media. Las columnas SS y DF simplemente proporcionan los numeradores y denominadores, respectivamente,
de las cantidades similares a la varianza en la columna MS .
Para la muestra en cuestión, primero determine el número total de resultados, N; el número de carreras distintas, k; y el promedio aritmético de los N
resultados (la “gran media”). Para la Muestra 2 en el ejemplo práctico de la Sección 2.3.10 de este documento, N = 25, k = 5 y = 140,12 µg/L, según los cálculos
de la Tabla 8 (consulte la Sección 2.3.10).
Las entradas para la columna SS se pueden obtener de manera sencilla a partir de dos tablas: una tabla con una fila por resultado (como la Tabla 8) y otra con
una fila por ejecución (como la Tabla B1).
Para calcular SStotal, el SS total , a partir de una lista como la Tabla 8 (pero dedicada a una sola muestra), adjunte una columna, llamándola DM2 (desviación
de la media, al cuadrado). Fila por fila, calcule las entradas de celda para DM2 como el cuadrado de la diferencia entre y el resultado, xi , enumerado en esa fila.
(Para la Muestra 2, las 25 entradas de celda

desviaciones
para DM2,
al cuadrado
expresadas
ahora
conenumeradas
cuatro lugares
en decimales,
esa columna.
son 0,0144, 1,2544,..., 0,7744). Luego, tome la suma de las N
Algebraicamente:
norte norte
SStotal = ÿ (xi – )2 = ÿ x2
i
– norte
2
yo = 1 yo = 1
El lado derecho de la expresión muestra una forma algebraicamente equivalente de obtener SStotal que puede ser menos propensa a errores de redondeo.
Corresponde a crear una columna que consta de los cuadrados de los resultados, tomando la suma de estos cuadrados y luego restando N veces el cuadrado
de la gran media.
La Tabla B1 resume las estadísticas básicas al nivel del factor de agrupación (es decir, corrida) para la Muestra 2: el número de resultados para cada corrida y el
promedio de los resultados para cada corrida, en las columnas n y , respectivamente.
Tabla B1. Ejemplo de ferritina: ejecutar estadísticas para la muestra 2
Correr norte DM2 • n
1 5 139.0 6.272
2 5 140.8 2.312
3 5 138.2 18.432
4 5 142.8 35.912
5 5 139.8 0.512
Entre: SS1 = 63.44

número 12 EP15-A3
Apéndice B. (Continuación)
Para calcular SS1, el SS entre ejecuciones, de la tabla B1, adjunte una columna, llamándola DM2 • n, como se muestra. Calcule la entrada para cualquier
fila dada en esta columna como la diferencia entre y el promedio de ejecución, enumerado en esa fila,j ,con
por la
el diferencia
número dealresultados
cuadrado ypara
luego
esamultiplíquela
ejecución,
a saber, ni . SS1 es la suma de las k entradas de la columna. Algebraicamente:
k k
ÿ
SS1 = ni ( i –)2
=
ÿ ni yo
2
– norte
2
yo= 1 yo = 1
El lado derecho de la expresión muestra una forma algebraicamente equivalente de obtener SS1. Para el caso balanceado (donde ni son todos
iguales), esto se simplifica a:

k
SS1 = norte ( i
–)ÿ2
yo= 1
SS2, el SS dentro de la serie , se puede obtener mediante la resta de los dos SS ya calculados. Alternativamente, podría calcularse sumando
las desviaciones al cuadrado de cada resultado de su media de ejecución:
k Nueva Jersey
2
SS2 = SStotal– SS1 = xij) ÿ ( i
ÿ–
yo= 1 j = 1
Para la Muestra 2, SS1 = 63,44, SS2 = 63,20 y SStotal = 126,64, como se muestra en la Tabla 5 (consulte la Sección 2.3.5 de este documento).
Usando N y k, calcule las entradas para la columna DF de la siguiente manera, nuevamente aprovechando el hecho de que las dos primeras
entradas deben sumar la tercera:
DFtotal = N – 1
DF1 = k – 1
DF2 = DFtotal – DF1 = (N – 1) – (k – 1) = N – k La
necesidad de restar 1 de N y 1 de k para obtener DFtotal y DF1, respectivamente, se puede atribuir a la pérdida de un DF en tener que calcular una
media a partir de los datos, es decir, a partir de la totalidad de los resultados individuales oa partir de los promedios de ejecución, respectivamente.
Debido a que hay k = 5 conjuntos de datos dentro de la ejecución, cada uno de los cuales requiere el cálculo de una media, restar k de N para obtener
DF2 tiene sentido sobre la misma base. Tenga en cuenta que las entradas de la columna DF son necesariamente números enteros positivos (números enteros).
Para la Muestra 2, donde k = 5 y N = 25, DF1 = 4, DF2 = 20 y DFtotal = 24, como se muestra en la Tabla 5 (consulte la Sección 2.3.5 de este
documento).
Para calcular los dos "cuadrados medios", simplemente divida el componente "SS" por su DF:
MS1 = SS1 / DF1
MS2 = SS2 / DF2
Para la Muestra 2, MS1 = 15,86 y MS2 = 3,16, como se muestra en la Tabla 5 (consulte la Sección 2.3.5 de este documento).
70
Volumen 34 EP15-A3
B2 Cálculo de n0 La Tabla 3
(consulte la Sección 2.3.4.2 de este documento) enumera valores para n0 (el número "promedio" de resultados por ejecución) cuando hay
cinco, seis o siete ejecuciones, con cinco réplicas por ejecución y, como máximo , falta un resultado para una muestra determinada. Para
otros diseños, n0 debe calcularse manualmente. Para el caso balanceado, donde todos los ni son iguales, esto se reduce a calcular la media
aritmética de los ni dividiendo el número total de resultados por el número de corridas: n0 = ni = N / k.
En una aproximación razonable, como se puede verificar en la Tabla B3, esto también es válido para conjuntos de datos con solo un pequeño
grado de desequilibrio. Los siguientes cálculos están destinados a determinar n0 con precisión en el caso desequilibrado, pero también son válidos
para calcular n0 en el caso equilibrado.
Comenzando con una lista como la Tabla B2 del número de resultados individuales ni en cada ejecución, adjunte una columna etiquetada
como n2, llenándola con los cuadrados de ni . (Aquí k y N representan el número de ejecuciones y el número total de resultados individuales,
respectivamente). Calcule la suma de estos cuadrados:
k
2
SN2 = ni ÿ
yo = 1
Después:
SN2
norte-
norte
n0 = k -1
Cuadro B2. Formato para cálculos precisos n0
Equilibrado Desequilibrado
Correr no 2
norte Correr no 2
norte
1 5 25 1 5 25
2 5 25 2 4 dieciséis
3 5 25 3 5 25
4 5 25 4 5 25
5 5 25 5 5 25
k=5 norte = 25 k=5 norte = 24
SN2 = 125 SN2 = 116
promedio.n = 5 promedio.n = 4.8

var.n = 0 var.n = 0.2
Abreviaturas: avg.n, media aritmética; var.n, varianza del ni.

número 12 EP15-A3
De manera equivalente, utilizando funciones estadísticas básicas, determine la media aritmética y la varianza (muestral) de ni , llamándolas
avg.n y var.n, respectivamente, como se indica debajo de la tabla. Tenga en cuenta que var.n también podría obtenerse como el cuadrado de la
SD (de muestra) de ni . Entonces: n0 = avg.n – (var.n / N)
Para el lado derecho de la Tabla B2, que ilustra una situación desequilibrada relativamente común, el conjunto de datos está completo excepto
por un resultado faltante o suprimido: n0 = (24 – [116 / 24]) / (5 – 1) = 4,7917. Para la situación equilibrada ilustrada a la izquierda, n0 = (25 –
[125 / 25]) / (5 – 1) = 5 = ni , como se esperaba, porque
resultados
aquí,por
el número
corrida La
de formulación
resultados por
alternativa
ejecución
produce
es trivialmente
exactamente
el número
los mismos
promedio
valores:
de n0
= 4,8 – (0,2 / 24) = 4,7917 para el caso desequilibrado y n0 = 5 – (0,0 / 25) = 5 para el caso equilibrado.
La Tabla B3 proporciona ejemplos numéricos que ilustran el efecto sobre n0 de los valores faltantes. Su número y distribución son relevantes,
pero no su orden.
Cuadro B3. Ejemplos de cálculos n0

no norte
promedio.n n0 Réplicas no norte
promedio.n n0 Réplicas
5 25 5 5 55555 6 30 5 5 555555
5 24 4.8 4.792 55554 6 29 4.833 4.828 5 5 5 5 5 4
5 23 4.6 4.587 55544 6 28 4.667 4.657 5 5 5 5 4 4
5 23 4.6 4.565 55553 6 28 4.667 4.643 5 5 5 5 5 3
Abreviatura: avg.n, media aritmética.
Los dos métodos algebraicamente equivalentes presentados aquí para determinar con precisión n0 representan el enfoque de libro de texto
estándar utilizado en ANOVA unidireccional para la descomposición de la varianza. También se han defendido enfoques ligeramente
diferentes1 y pueden implementarse en software estándar, pero el efecto numérico de tales diferencias es intrascendente en este contexto.
Tenga en cuenta que la Tabla 3 (consulte la Sección 2.3.4.2 de este documento) ignora la diferencia entre los casos representados por la tercera
y cuarta fila en la Tabla B3, que difieren ligeramente con respecto al grado de desequilibrio, aunque el número de valores faltantes es lo mismo.
B3 Factores de Grubbs
La Tabla 3 (consulte la Sección 2.3.4.2 de este documento) enumera los valores del factor G de Grubbs, que figura en la prueba recomendada
para valores atípicos estadísticos, solo para N = 23 a 25, 28 a 30 y 33 a 35. Tabla B4 proporciona una tabulación más extensa.
72
Volumen 34 EP15-A3
Cuadro B4. Factores de Grubbs (nivel de confianza del 99 %)

GRAMO GRAMO GRAMO
norte GRAMO norte norte norte norte GRAMO
1 N/A 21 3.031 41 3.392 61 3.567 81 3.678
2 N/A 22 3.060 42 3.404 62 3.573 82 3.682
3 1.155 23 3.087 43 3.415 63 3.580 83 3.687
4 1.496 24 3.112 44 3.425 64 3.586 84 3.691
5 1.764 25 3.135 45 3.435 sesenta y cinco 3.592 85 3.695
6 1.973 26 3.158 46 3.445 66 3.598 86 3.700
7 2.139 27 3.179 47 3.455 67 3.604 87 3.704
8 2.274 28 3.199 48 3.464 68 3.610 88 3.708
9 2.387 29 3.218 49 3.474 69 3.616 89 3.712
10 2.482 30 3.236 50 3.482 70 3.622 90 3.716
11 2.564 31 3.253 51 3.491 71 3.627 91 3.720
12 2.636 32 3.270 52 3.500 72 3.633 92 3.724
13 2.699 33 3.286 53 3.508 73 3.638 93 3.728
14 2.755 34 3.301 54 3.516 74 3.643 94 3.732
15 2.806 35 3.316 55 3.524 75 3.648 95 3.736
dieciséis 2.852 36 3.330 56 3.531 76 3.653 96 3.740
17 2.894 37 3.343 57 3.539 77 3.658 97 3.743
18 2.932 38 3.356 58 3.546 78 3.663 98 3.747
19 2.968 39 3.369 59 3.553 79 3.668 99 3.750
20 3.001 40 3.381 60 3.560 80 3.673 100 3.754
Abreviatura: N/A, no aplicable.
B4 Grados de libertad para la imprecisión dentro del laboratorio La Tabla 6 (consulte
la Sección 2.3.6.2 de este documento) enumera DF para la imprecisión dentro del laboratorio (dfWL) como una función de la
relación de reclamos del fabricante (ÿ = ÿWL / ÿR ), pero solo para diseños experimentales que involucran de cinco a siete
corridas, con cinco repeticiones por corrida. Esta sección describe cómo calcular dfWL directamente y los cálculos subyacentes en la
Tabla 6 de este documento.

73
número 12 EP15-A3
Cálculo directo de dfWL La
varianza dentro del laboratorio, VWL = (sWL) 2 , representa una combinación lineal de los componentes de la varianza, a saber, VB + VB,
extraídos de una tabla ANOVA unidireccional, y dfWL representa el DF asociado con esta combinación lineal.
El enfoque adoptado en esta guía se basa en la aproximación ampliamente utilizada para dfWL presentada por Satterthwaite.2 Se construye a partir
de los elementos de la tabla ANOVA:
Los cuadrados medios, MS1 y MS2
Los grados de libertad de los cuadrados medios, DF1 y DF2 el
número “promedio” de resultados por ejecución n0 ,
Para calcular la aproximación de Satterthwaite a partir de estos elementos, primero exprese la estimación de la varianza dentro del laboratorio como
una combinación lineal (suma ponderada) de MS1 y MS2 de la tabla ANOVA, es decir, en la forma a1MS1 + a2 MS2, donde a1 y a2 son adecuados
pesos (multiplicadores): VWL = VW + VB = MS2 + (MS1 – MS2) / n0 = (1 / n0 ) MS1 + (1 – 1 / n0 ) MS2 Por lo tanto, a1 = 1 / n0 y a2 = 1 – 1 / n0 = (n0
– 1) / n0 . Los DF asociados con MS1 y MS2 son, respectivamente, DF1 = k – 1 y DF2 = N – k, donde k y N son el número de ejecuciones y el número
total de resultados. Para VWL, la combinación lineal de MS1 y MS2, Satterthwaite2 argumentó que lo siguiente debería ser aproximadamente cierto:
(a1 EM1 + a2 EM2)2 (a1 EM1)2 (a2 EM2) 2

= +
DFWL DF1 DF2
Esta ecuación se puede reorganizar para resolver la cantidad de interés, a saber, dfWL = DFWL, por ejemplo, como DFWL = num / (den1 +
den2), donde num = (a1MS1 + a2 MS2)2, den1 = (a1MS1)2 / DF1 y den2 = (a2 MS2) 2 / DF2. (Para la Muestra 2 en el
ejemplo de ferritina, n0 = 5, a1 = 0,2, a2 = 0,8, num = 32,49, den1 = 2,5154, den2 = 0,3195, dfWL = 11,46).
Los cálculos que subyacen en la Tabla 6
Estos cálculos se basan en ÿ (la relación de siniestros, ÿWL / ÿR ) y tres elementos del diseño experimental del usuario, a saber, k (el número de
ejecuciones), N (el número total de repeticiones) y n0 ( el número “promedio” de repeticiones por ejecución). Para un diseño completamente balanceado,
este último debe relacionarse como n0 = N / k.
Establezca Mean = 1.0 y %CVR = 1.0 (valores arbitrarios).
Entonces: %CVWL = ÿ • %CVR.
Vuelva a calcular los componentes de la varianza dentro de la serie y entre series:
VW = (%RCV • Media / 100) 2
VWL = (% CVWL • Media / 100) 2
VB = VWL - VW

Volumen 34 EP15-A3
Reconstruya la tabla ANOVA MS y DF:
MS1 = VW + n0 • VB
MS2 = VW
DF1 = k – 1
DF2 = N – k
Calcula elementos de la fórmula de Satterthwaite:
a1= 1 / n0
a2 = (n0 – 1) / n0
num = (a1 MS1 + a2 MS2) 2
den1 = (a1 MS1) 2 / DF1
den2 = (a2 MS2) 2 / DF2
Finalmente, dfWL = DFWL = num / (den1 + den2)
B5 Determinación del factor del límite de verificación superior, F La Tabla 7 (consulte
la Sección 2.3.6.2 de este documento) enumera los valores de F, el factor del límite de verificación superior (UVL), en función del DF y el número de
muestras, nSam, en el Experimento de verificación de precisión, para nSam = 1 a 6.
Para calcular el factor UVL manualmente, primero determine X2, el valor ("cuantil" o "punto porcentual") para la distribución de chi cuadrado
con df y un nivel de confianza establecido en 1 - 0.05 / nSam, que se evalúa en 95% (es decir, 0,95) para nSam = 1 correspondiente a una tasa de
rechazo falso del 5 % (ÿ = 0,05) y del 97,5 %, 98,33 %, 98,75 %, y así sucesivamente para nSam = 2, 3, 4, etc.
(Por ejemplo, en un estudio con dos muestras, si gl = 20, entonces X2 = 34,17). Luego, calcule el factor UVL, F = X2 / df.
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75
Apéndice C. Materiales con concentraciones conocidas
La veracidad absoluta de los resultados de laboratorio, aunque la asumen algunos

usuarios de un servicio de laboratorio y prácticamente todos los pacientes, es imposible de
lograr porque siempre habrá incertidumbre. Sin embargo, es posible establecer la veracidad
relativa en relación con un estándar definido con diversos grados de certeza, según el tipo de
cantidad (mensurando) involucrada y el estado del arte de su medición. Este apéndice intenta
aclarar algunas de las cuestiones involucradas para poner en contexto cómo un usuario puede
Nota:
verificar la veracidad de un procedimiento de medición.
La organización que
mantiene bases de datos
de materiales de Principios C1
referencia y procedimientos La veracidad de un resultado solo puede establecerse por referencia a un estándar con un
de medición de referencia contenido definido de la cantidad (mensurando). Este estándar se puede usar para calibrar
es el Comité Conjunto para un procedimiento de medición de referencia de alto orden (generalmente que involucra
la Trazabilidad en Medicina alguna variante de espectrometría de masas de cromatografía de gases con dilución de
de Laboratorio (JCTLM).1 isótopos), que, a su vez, se puede usar para asignar valores a estándares secundarios en una
El JCTLM clasifica los analitos matriz clínicamente relevante apropiada. En consecuencia, este procedimiento de medición de
como Tipo 1 si son entidades referencia puede usarse para calibrar procedimientos de medición de comparación de fabricantes
químicas únicas y bien definidas de orden inferior, que pueden usarse para asignar valores a calibradores de trabajo en
que tienen la misma estructura procedimientos de campo. Esta secuencia de procedimientos y materiales de referencia se
en el estándar, el calibrante y el conoce como cadena de trazabilidad, y si esta cadena no se rompe, se dice que los resultados
fluido corporal, y el Tipo 2 si finales se pueden rastrear hasta el estándar. (La cadena se rompe si se usa un material no conmutable).
están menos definidos y/o son La organización que mantiene bases de datos de materiales de referencia y procedimientos
heterogéneos. de medición de referencia es el Comité Conjunto para la Trazabilidad en Medicina de
Laboratorio (JCTLM).1 El JCTLM clasifica los analitos como Tipo 1 si son entidades químicas
únicas y bien definidas que tienen la misma estructura en el estándar, el calibrante y el fluido
corporal, y el Tipo 2 si están menos definidos y/o son heterogéneos.
C2 Función del fabricante

El fabricante tiene la responsabilidad principal de establecer la veracidad, utilizando
sistemas de medición de referencia establecidos, para garantizar la trazabilidad de sus resultados.
Los usuarios finales confían totalmente en que esta responsabilidad se lleve a cabo
correctamente durante el desarrollo de un ensayo y se mantenga durante toda su vida útil,
especialmente cuando cambian los lotes de reactivos. Cuando exista un sistema de medición
de referencia de alto orden establecido, debe ser utilizado por el fabricante.
Este requisito está incorporado en la directiva de dispositivos de diagnóstico in vitro de la Unión
Europea.2
76
Volumen 34 EP15-A3
Apéndice C. (Continuación)
C3 Papel del proveedor de servicios de pruebas de aptitud/evaluación externa de la calidad Los proveedores de
servicios de pruebas de aptitud/evaluación externa de la calidad (PT/EQA) tienen un papel clave en la vigilancia posterior a la
comercialización de la veracidad y comparabilidad del sistema de ensayo. Sin embargo, esta función solo puede ser efectiva si el diseño
del servicio incluye materiales auténticos y intercambiables y ejercicios desafiantes para evaluar características analíticas importantes,
como la especificidad analítica, la recuperación del analito agregado y la linealidad. PT/EQA puede ser más efectivo cuando emplea un
único valor objetivo validado (TV) para la evaluación del desempeño, ya que el uso de TV de grupos pares (media del método) puede
perpetuar las diferencias en los procedimientos de medición.
C4 Tipo 1 Mensurandos
Si el mensurando es una entidad química bien definida, que siempre es idéntica en estructura dondequiera que se encuentre, se pueden diseñar
sistemas de ensayo que brinden resultados independientes del procedimiento de medición que se pueden rastrear a una definición del mesurando
del Sistema Internacional de Unidades (SI). , generalmente incorporado en un estándar primario reconocido internacionalmente. El material cristalino
altamente purificado se puede preparar y pesar en una matriz con una exactitud y precisión óptimas. Las principales incertidumbres involucradas aquí
son las asociadas con la medición de volúmenes y masas, que pueden reducirse al mínimo.
Por lo tanto, para los mensurandos de Tipo 1, el logro de la trazabilidad y la veracidad debería ser un asunto relativamente sencillo donde existen
sistemas de medición de referencia de alto orden. Sin embargo, la trazabilidad y veracidad del resultado final del procedimiento de medición de campo
depende de manera crítica de la especificidad analítica del procedimiento de medición para el mensurando. Cuando la especificidad es inadecuada, no
se puede lograr una calibración precisa, porque el sistema está respondiendo a otras entidades. Incluso si los calibradores utilizados tienen TV
rastreables, si el sistema de detección no es específico, el resultado final no será rastreable.
En una situación ideal, se debería implementar el siguiente procedimiento para todos los mensurandos de Tipo 1:
1. Prepare y asigne el valor a un panel de sueros de pacientes sin procesar, de una sola donación, con una amplia gama de concentraciones de
analitos endógenos, incluidos aquellos alrededor de importantes puntos de decisión clínica. Deben ser preparados y los valores asignados
por el procedimiento de medición de referencia de alto orden establecido realizado por un laboratorio de referencia certificado que sea
miembro de una red de laboratorios de referencia certificados.
2. Almacene las muestras de los paneles en una institución reconocida de materiales de referencia.
– Un ejemplo de este arreglo es el panel de referencia de cortisol elaborado en el United Kingdom National
Servicio Externo de Evaluación de la Calidad de Birmingham, que se encuentra alojado en el Instituto de Materiales y Medidas de
Referencia de Bélgica.3
3. Permitir que los fabricantes utilicen muestras de estos paneles en un ejercicio clásico de muestra dividida en el lanzamiento del procedimiento
y cada vez que realicen revisiones a los calibradores del procedimiento. La pendiente de la línea de regresión y la dispersión sobre la línea y
la intersección proporcionan información valiosa sobre la especificidad analítica, la precisión de la calibración y la seguridad de la línea de
base.
4. Publicar datos en PI y en los sitios web de los fabricantes en forma de gráficos de regresión y diferencia en un acuerdo
formato estándar, para que los usuarios puedan comparar las características de los procedimientos de medición.

número 12 EP15-A3
Si este programa estuviera implementado, los usuarios del sistema de ensayo tendrían una base de conocimientos segura con la que podrían comparar y
evaluar el rendimiento de PT/EQA de su procedimiento y el de su procedimiento de medición. Los proveedores de PT/EQA pueden usar el mismo sistema
de medición de referencia para asignar televisores a sus materiales para la evaluación del desempeño en lugar de usar medios de grupos de pares, que no
hacen nada para mejorar la comparabilidad. También proporcionaría un fuerte incentivo para que la industria del diagnóstico mejore la veracidad en lugar de
perpetuar una situación insatisfactoria en la que diferentes procedimientos de medición dentro de la misma empresa pueden tener resultados marcadamente
diferentes.
La verificación de la veracidad por parte del usuario para los mensurandos de Tipo 1 requeriría el acceso a los mismos materiales de referencia de
orden superior utilizados por el fabricante. Sin embargo, por razones de costo y conmutabilidad, los laboratorios de rutina normalmente no
comprarían estos materiales de referencia de alto orden. Es posible que tampoco puedan adquirir paneles de referencia como los descritos
anteriormente, porque los volúmenes limitados disponibles requerirían reservarlos para los fabricantes.
Sin embargo, los procedimientos que involucran una variedad de materiales se dan a continuación. También podría ser posible que los laboratorios
realicen ejercicios de recuperación y linealidad si el mensurando puro está disponible y se puede agregar a una matriz similar a la del paciente. Del
mismo modo, se pueden realizar ejercicios de interferencia. Sin embargo, si el proveedor de EQA de un laboratorio realiza regularmente tales ejercicios,
entonces el laboratorio solo necesita participar para obtener información valiosa para evaluar la veracidad.
C5 Tipo 2 Mensurandos Si el mensurando
no es una sola entidad química bien definida, sino que está mal definido y/o es heterogéneo, con diferentes isoformas o fragmentos biológicamente
activos o precursores, entonces la trazabilidad de un resultado a una definición SI de la cantidad es imposible. No se puede afirmar que el mensurando
contenido en un estándar tenga la misma composición que el de un fluido biológico y el sistema de ensayo puede tener una especificidad diferente para
las diferentes formas del mensurando que producen una señal en el sistema de ensayo. Aquí existe una dificultad semántica, ya que se puede usar un
nombre para una medida (p. ej., gonadotropina coriónica humana), lo que da la impresión al usuario de que existe una sola entidad, pero esta práctica es
engañosa.
Está involucrada una familia de moléculas con actividad biológica variable, para las cuales los diferentes sistemas de ensayo normalmente tendrán
una reactividad variable.
Para los mensurandos de Tipo 2, los estándares suelen ser la Preparación de Referencia Biológica Internacional de la Organización Mundial de la Salud
(OMS) o los Estándares Internacionales (IS),4 preparados por el Instituto Nacional de Estándares y Control Biológicos5 en el Reino Unido. Estos
estándares son a veces de una antigüedad considerable y, a menudo, impuros, con televisores que se han establecido a través de un proceso de
consenso de los procedimientos de medición de campo disponibles (que a menudo ya no existen) con especificidad variable. La unidad suele ser arbitraria
(p. ej., U/L, mU/L), aunque ahora existe una tendencia con la llegada de materiales recombinantes y técnicas avanzadas de espectrometría de masas y
análisis de aminoácidos para asignar valores de masa o molares a los materiales más nuevos. Por lo general, no existen procedimientos de medición de
referencia de alto orden y no se puede establecer una cadena de trazabilidad completa.
Para los mensurandos de Tipo 2, el laboratorio usuario puede adquirir muestras del SI de la OMS/ Instituto Nacional de Normas y Controles Biológicos y
utilizarlas como materiales de referencia sujeto a las advertencias anteriores. Sin embargo, si el laboratorio participa en un programa de PT/EQA bien
diseñado que prueba de manera rutinaria y regular la calibración y la especificidad de los procedimientos de campo, es posible que no haya necesidad
de estos ejercicios, a menos que cambios marcados en los resultados indiquen un problema de calidad.
78
Volumen 34 EP15-A3
C6 Conclusión
Cualquiera que sea el tipo de mensurando involucrado, y ya sea que existan o no sistemas de medición de referencia, todas las partes
interesadas deben tratar de colaborar en los esfuerzos para mejorar la veracidad y la comparabilidad. Debería ser inaceptable que los sistemas
de ensayo den resultados marcadamente diferentes para los mensurandos comunes. Las poblaciones altamente móviles y la aparición de los
registros médicos electrónicos requieren estabilidad a largo plazo y comparabilidad de los resultados a lo largo del tiempo y la geografía.
Referencias para el Apéndice C
1 BIPM. JCTLM: Comité Mixto de Trazabilidad en Medicina de Laboratorio. http://www.bipm.org/en/committees/jc/ jctlm. Consultado el 15
de agosto de 2014.
2 Parlamento Europeo y el Consejo. Directiva 98/79/CE del Parlamento Europeo y del Consejo de 27 de octubre de 1998 sobre
productos sanitarios para diagnóstico in vitro . http://eur-lex.europa.eu/LexUriServ/LexUriServ. do?
uri=CONSLEG:1998L0079:20120111:EN:PDF. Consultado el 15 de agosto de 2014.
3 Comisión Europea. Detalles del material de referencia: ERM/IFCC-DA451. https://irmm.jrc.ec.europa.eu/rmcatalogue/detailsrmcatalogue.do?

referenceMaterial=DA451%2B%2B%2B%2B%2B%2B%2B. Consultado el 15 de agosto de 2014.
4 Organización Mundial de la Salud. Comité de Expertos de la OMS en Patrones Biológicos. http://www.who.int/biologicals/

expert_committee/en/. Consultado el 15 de agosto de 2014.
5 NIBSC. Materiales de referencia para su uso en la estandarización de medicamentos biológicos. http://www.nibsc.ac.uk/products/

reference_standards.aspx. Consultado el 15 de agosto de 2014.

79
número 12 EP15-A3
El enfoque del sistema de gestión de la calidad
El Instituto de Normas Clínicas y de Laboratorio (CLSI) suscribe un enfoque de sistema de gestión de calidad en el desarrollo de
normas y directrices, lo que facilita la gestión de proyectos; define la estructura de un documento a través de una plantilla; y proporciona un
proceso para identificar los documentos necesarios. El enfoque del sistema de gestión de calidad aplica un conjunto básico de "elementos
esenciales del sistema de calidad" (QSE), básicos para cualquier organización, a todas las operaciones en la ruta de flujo de trabajo de cualquier
servicio de atención médica (es decir, aspectos operativos que definen cómo se proporciona un producto o servicio en particular). ). Los QSE
proporcionan el marco para la entrega de cualquier tipo de producto o servicio, sirviendo como guía del gerente. Los QSE son los siguientes:
Organización Personal Gestión de proceso Gestión de eventos no conformes

Enfoque en el cliente Compras e Inventario Documentos y Registros Evaluaciones
Instalaciones y Seguridad Equipo Gestión de la información Mejora continua
EP15-A3 aborda el QSE indicado con una "X". Para obtener una descripción de los demás documentos enumerados en la cuadrícula, consulte
la sección Materiales de referencia CLSI relacionados en la página siguiente.
Personal
Equipo
Organización Evaluaciones
administración
Enfoque
cliente
en
el
Instalaciones
Seguridad
y
proceso
Gestión
de
conforme
Evento
no
Documentos
Registros
y continua
Mejora
Inventario
Compras
e
información
Gestión
de
la
X
C24
EP05
EP06
EP09
EP10 EP10
EP14
EP17
EP21
EP28
M29
QMS03
80
Volumen 34 EP15-A3
Materiales de referencia CLSI relacionados*
C24-A3 Control Estadístico de Calidad para Procedimientos de Medición Cuantitativa: Principios y

Definiciones; Guía aprobada—Tercera edición (2006). Esta guía proporciona definiciones de intervalos
analíticos, planificación de procedimientos de control de calidad y orientación para aplicaciones de control de calidad.
EP05-A3 Evaluación de la Precisión de los Procedimientos de Medición Cuantitativa; Guía aprobada—Tercera edición
(2014). Este documento proporciona una guía para evaluar el rendimiento de precisión de los procedimientos de
medición cuantitativa. Está destinado a los fabricantes de procedimientos de medición cuantitativa y a los laboratorios
que desarrollan o modifican dichos procedimientos.
EP06-A Evaluación de la Linealidad de los Procedimientos de Medición Cuantitativa: Un Enfoque Estadístico;

Directriz Aprobada (2003). Este documento proporciona orientación para caracterizar la linealidad de un método
durante la evaluación de un método; para verificar la linealidad como parte de la garantía de calidad de rutina; y
para determinar y declarar la afirmación de un fabricante sobre el rango lineal.
EP09-A3 Comparación de procedimientos de medición y estimación de sesgo utilizando muestras de pacientes; Guía aprobada—
Tercera edición (2013). Este documento aborda el diseño de experimentos de comparación de procedimientos de medición
utilizando muestras de pacientes y las técnicas de análisis de datos posteriores utilizadas para determinar el sesgo entre
dos procedimientos de medición de diagnóstico in vitro .
EP10-A3- Evaluación Preliminar de Procedimientos de Medición de Laboratorio Clínico Cuantitativo; Guía aprobada—Tercera
AMD del rendimiento
edición
de (2014).
un procedimiento
Esta guía proporciona
o dispositivoeldediseño
medición.
experimental y el análisis de datos para la evaluación preliminar de
EP14-A3 Evaluación de Conmutabilidad de Muestras Procesadas; Guía aprobada—Tercera edición (2014).

Este documento brinda orientación para evaluar la intercambiabilidad de las muestras procesadas al determinar si se comportan
de manera diferente a las muestras de pacientes sin procesar cuando se comparan dos procedimientos de medición cuantitativa.
EP17-A2 Evaluación de la Capacidad de Detección para Procedimientos de Medición de Laboratorio

Clínico; Guía aprobada—Segunda edición (2012). Este documento proporciona orientación para la evaluación y
documentación de la capacidad de detección de los procedimientos de medición de laboratorio clínico (es decir,
límites de blanco, detección y cuantificación), para la verificación de las afirmaciones de capacidad de detección de
los fabricantes y para el uso e interpretación adecuados de diferentes capacidades de detección. estimados.
EP21-A Estimación del Error Analítico Total para Métodos de Laboratorio Clínico; Directriz Aprobada (2003).
Este documento proporciona a los fabricantes y usuarios finales un medio para estimar el error analítico total de un ensayo.
Se incluye un protocolo de recopilación de datos y un método de análisis, que se pueden utilizar para juzgar la aceptabilidad
clínica de nuevos métodos que utilizan muestras de pacientes. Estas herramientas también pueden monitorear el error
analítico total de un ensayo mediante el uso de muestras de control de calidad.
*
Los documentos de CLSI se revisan y revisan continuamente a través del proceso de consenso de CLSI; por lo tanto, los lectores deben referirse a la mayoría
ediciones actuales.
© Instituto
Con licencia a: JULIO ALFONSOde Normas Clínicas y deZAMBRANO
SALAZAR Laboratorio. Reservados todos los derechos. 81
número 12 EP15-A3
Materiales de referencia CLSI relacionados (continuación)
EP28-A3c Definición, Establecimiento y Verificación de Intervalos de Referencia en el Laboratorio Clínico; Guía aprobada—
Tercera edición (2010). Este documento contiene pautas para determinar los valores de referencia y los intervalos de
referencia para las pruebas cuantitativas de laboratorio clínico.
M29-A4 Protección de los trabajadores de laboratorio contra las infecciones adquiridas en el trabajo; Aprobado
Directriz—Cuarta edición (2014). Basado en las regulaciones de los EE. UU., este documento brinda orientación
sobre el riesgo de transmisión de agentes infecciosos por aerosoles, gotitas, sangre y sustancias corporales en un
entorno de laboratorio; precauciones específicas para prevenir la transmisión en el laboratorio de infecciones microbianas
a partir de instrumentos y materiales de laboratorio; y recomendaciones para el manejo de la exposición a agentes
infecciosos.
QMS03-A3 Capacitación y evaluación de competencias; Guía aprobada—Tercera edición (2009). Este

El documento proporciona información básica y procesos recomendados para el desarrollo de programas de evaluación
de capacitación y competencia que cumplan con los objetivos normativos y de calidad.
StatisPro StatisPro™ (2013). Este software de evaluación de métodos rico en características y fácil de usar se puede utilizar para
establecer o verificar las características de desempeño de un método de prueba de laboratorio. Esta sólida herramienta
estadística puede informar sobre la precisión, la linealidad, el sesgo (relacionado con la veracidad), la comparabilidad, los intervalos
de referencia, los límites de detección y los límites de cuantificación según las pautas CLSI más actualizadas.
82
Membresía activa (a partir del 1 de agosto de 2014)

Industria y Gran Comercial Greiner Bio-One GmbH (Austria) The Medicines Company (Canadá)
laboratorios Greiner Bio-One Inc. (NC) Theranos (CA)
Abad (IL) Guangzhou Daan Clinical Laboratory Center Co. Ltd (China) Theravance Inc. (CA)
Abbott Point of Care Inc. (Nueva Jersey) Thermo Fisher Scientific (CA)
AdvaMed (DC) Himedia Labs Ltd (India) Thermo Scientific Microbiology Sdn Bhd (Malasia)
Aria Diagnostics (CA) Asociados de patología de Hinsdale (IL)
Laboratorios ARUP (UT) Hologic, Inc. (MA) Ventana Medical Systems Inc. (AZ)
Astellas Pharma (IL) Icon Laboratories, Inc. (Nueva York) Verinata Health, Inc. (CA)
Productos farmacéuticos de AstraZeneca (MA) Laboratorio de Instrumentación (MA) Laboratorio de Referencia Viracor-IBT (MO)
Astute Medical, Inc. (CA) Investigación farmacéutica de Johnson & Johnson Wellstat Diagnostics, LLC (MD)
Axis-Shield PoC AS (Reino Unido [GB]) & Development, LLC (Nueva Jersey) XDx, Inc. (CA)
Bayer Healthcare, LLC División de diagnóstico (IN) Kaiser Permanente (CA) Zoetis (MI)
BD (Nueva Jersey)
Corporación de laboratorio de América (VA)
Beckman Coulter, Inc. (PA) Laboratorios de vida (MA) Profesiones del cuidado de la salud/Gobierno
Bioanalyse, Ltd. (Turquía) LifeLabs (Canadá) 436 Medical Group - Base de la Fuerza Aérea de Dover (DE)
Biohit Oyj. (Finlandia) Servicios de laboratorio médico de LifeLabs (Canadá) Aberdeen Royal Infirmary (Reino Unido [GB])
BioMerieux, Inc. (MO) Mbio Diagnostics, Inc. (CO)
Laboratorios Bio-Rad, Inc. (CA) Melinta Therapeutics, Inc. (CT) Academisch Ziekenhuis-VUB (Bélgica)
Canon US Life Sciences, Inc. (MD) Merck & Company, Inc. (Nueva Jersey) Laboratorios ACL (WI)
Cempra Pharmaceuticals, Inc. (NC) Merial Limited y Newport Laboratories (MO) Laboratorios ACL (IL)
Cefeidas (CA) Microbiológicos (MN) Laboratorio Médico ACM (Nueva York)
Abad (IL) Micromyx, LLC (MI) Adams Memorial Hospital (IN)
Abbott Point of Care Inc. (Nueva Jersey) Myraqa, Inc. (CA) Servicios de laboratorio avanzados (PA)
Accelerate Diagnostics Inc. (AZ) Corporación Nihon Kohden (Japón) Laboratorio afiliado, Inc. (ME)
AdvaMed (DC) Nissui Pharmaceutical Co., Ltd. (Japón) AHS Morristown (Nueva Jersey)
Centro médico regional ARH (KY) Corporación Biomédica Nova (MA) Hospital de niños de Akron (OH)
Laboratorios ARUP (UT) NovaBiotics (Reino Unido [GB]) Centro médico general de Akron (OH)
Institutos Novartis para la Investigación Hospital Al Noor (Emiratos Árabes Unidos)
Astellas Pharma (IL)
Biomédica (CA) Hospital Al Rahba (Emiratos Árabes Unidos)
Productos farmacéuticos de AstraZeneca (MA)
Ortho-Clinical Diagnostics, Inc. (Nueva York) Centro Médico del Condado de Alameda (CA)
Astute Medical, Inc. (CA)
Oxirasa, Inc. (OH) Centro Médico Nativo de Alaska (AK)
Axis-Shield PoC AS (Reino Unido [GB])
Laboratorio de Patología PathCare (Sudáfrica) Hospital Regional de Alaska (AK)
Bayer Healthcare, LLC División de diagnóstico (KS)
PerkinElmer (Finlandia) Hospital del Centro Médico de Albany (Nueva York)
BD (Nueva Jersey)
PerkinElmer Genetics, Inc. (PA) Servicios de salud de Alberta (Canadá)

Beckman Coulter (PA)
Pfizer Inc (PA) Alexandra Health Pte Ltd (Singapur)
Laboratorios Bio-Rad, Inc. (CA)
Phadia AB (Suecia) Hospital Infantil Alfred I. du Pont (DE)
Bioanalyse, Ltd. (Turquía)
Incubadora Philips Healthcare (Países Bajos) Todos los hospitales de niños (FL)
Biohit Oyj. (Finlandia)
QML Patología (Australia) Lealtad Salud (MI)
Biomedia (Tailandia) Co., Ltd. (Tailandia)
Quest Diagnostics Instituto Nichols (CA) Hospital Comunitario de la Alianza (OH)
BioMerieux, Inc. (MO)
Radiometer Medical A/S (Dinamarca) Centro médico regional de Alpena (MI)
Canon US Life Sciences, Inc. (MD)
Corporación Roche Diagnostics (IN) Centro médico de la cumbre de Alta Bates (CA)
Cempra Pharmaceuticals, Inc. (NC)
Sanofi Pasteur (PA) Altru Health Systems (ND)
Cefeidas (CA)
Sarstedt, Inc. (NC) Laboratorios Clínicos Alverno, Inc. (IN)
Cerexa, Inc. (CA)
Sekisui Diagnostics (MA) Asociación Estadounidense de Clínica
Laboratorio Clínico de Referencia (MO)
Siemens Healthcare Diagnostics, Inc. (GA) Química (CC)
Productos farmacéuticos cubistas, Inc. (MA)
Sonic Healthcare EE. UU. (TX) Asociación Americana de Laboratorio
Eiken Chemical Company, Ltd. (Japón)
Streck Laboratories, Inc. (NE) Acreditación (MD)
Elanco Salud Animal (IN)
Sysmex America, Inc. (IL) Laboratorios bioclínicos estadounidenses (CA)
Centro Médico Regional EMH (OH)
The Binding Site Group Ltd (Reino Unido [GB]) Tecnólogos médicos estadounidenses (VA)
Laboratorios Clínicos Enzo (Nueva York)
Sociedad Americana de Patología Clínica (IL)
Exosoma Diagnostics, Inc. (MN)


Sociedad Americana de Microbiología (DC) Centro Médico Regional Baxter (AR) Centro Canadiense de Ciencias para el Desarrollo Humano y
Sociedad Americana de Técnicos en Hospital del Área de la Bahía (Oregón) Salud Animal (Canadá)
Flebotomía (SC) Centro médico de la bahía (FL) Sociedad Canadiense de Laboratorio Médico
Colección americana de cultivos tipo (VA) Ciencia (Canadá)

Sistema de salud BayCare (FL)
Universidad Americana de Beirut Medical Ce Hospital de Canberra (Australia)
Centro Médico Bayfront (FL)
(Líbano) Centro médico de Cape Fear Valley
Centro Médico Bayhealth-Hospital General de Kent
Ampath (Sudáfrica) (DE) Laboratorio (NC)
Anderson Cancer Center (TX) Centro médico regional de Capital Health (Nueva Jersey)
Sistema de atención médica de Baylor (TX)
Hospital Infantil Ann & Robert H. Lurie de Chicago (IL) Centro Médico de la Región Capital (MO)
Centro médico de Baystate (MA)
Care Medics (Canadá)
BBAG Ve U. AS., Laboratorios Duzen (Turquía)
Centro Médico Anne Arundel (MD) Hospital Fundación Carle (IL)
Centro BC para el Control de Enfermedades (Canadá)
Hospital General Anson (Canadá) Laboratorio de referencia de Beaver Dam (WI) Sistema de Salud de las Carolinas (NC)
Sistema Regional de Salud de los Apalaches (NC) Hospital Conmemorativo de Berlín (WI) Sistema Hospitalario de las Carolinas (SC)
Proteómica Aplicada Inc (CA) Carpermor SA de CV (México)

Centro hospitalario de Berwick (PA)
Hospital Arhus Universitets (Dinamarca) Beth Goldstein Consultora (PA) Centro hospitalario Carroll (MD)
Laboratorio de Salud del Estado de Arizona (AZ) Centro Médico Beth Israel Deaconess (MA) Hospital General de Carteret (NC)
Hospital de Niños de Arkansas (AR) Centro médico Beth Israel (Nueva York) Centro Médico Cary (ME)
Centro de Vigilancia Sanitaria de las Fuerzas Armadas Centro Médico Castle (HI)
Hospital Bethesda Memorial (Florida)
(AFHSC) (MD) Sistema de Salud Católico-Hospital de las Hermanas de
Clínica de facturación (MT)
Centro médico regional Arrowhead (CA) la Caridad (NY)
Laboratorios de Bio-Referencia (NJ)
Centro Médico Asan (Corea, República de) Centro Médico Católico (NH)
Instituto de Biodiseño en ASU (AZ)
Sistema de Salud Asante (OR) Centro médico Cayuga en Ithaca (Nueva York)
Biothera, La Compañía de Salud Inmune (MN)
Regional de Asia Pacífico - FHI360 (Tailandia) CD Diagnostics, Inc. (PA)
Hospital del Valle de Blanchard (OH)
Asiri Group of Hospitals Ltd. (Sri Lanka) Centro médico Cedars-Sinai (CA)
Hospital conmemorativo de Blount (TN)
ASPETAR (Hospital de Ortopedia y Medicina Centro Médico Cedimat (FL)
Sistema de Salud Blue Mountain (PA)
Deportiva de Qatar) (Qatar) Centro de Educación en Flebotomía (IN)
Socios de salud de Bon Secours (VA)
Hospital Aspirus Wausau (WI) Centros para el Control de Enfermedades y
Hospital Bon Secours (Irlanda)
Associacao Das Pioneiras Sociais (Brasil) Prevención (AG)
Laboratorios de Patología Boyce & Bynum (MO)
Asociación de Laboratorios de Salud Pública (MD) Centros de Medicare y Medicaid
Laboratorio de diaconisas de Bozeman (MT)
Laboratorios de diagnóstico del Atlántico (PA) Servicios (MD)
Hospital de rehabilitación de Braintree (MA)
Centro Médico Regional Atlanticare (NJ) Hospital Bautista Central (KY)
Brant Community Healthcare System/Brant General
Centro Médico Atrium (OH) Centro Regional de Salud de Terranova
Hospital (Canadá)
Centro (Canadá)
Salud de Augusta (VA)
Sistema Regional de Salud de Brazosport (TX)
Hospital Aultman (OH) Médicos de atención primaria (OH) del centro de Ohio
Centro Veterinario Breathitt, Universidad Estatal de
Médico de Aultman North Canton Laboratorio de la Alianza Central de Pensilvania (PA)
Murray (KY)
Fundación (OH) Hospital Central de Washington (WA)
Hospital de Bridgeport (CT)
Hospital Estatal de Austin (Texas) Centre Hospitalier Anna-Laberge (Canadá)
Hospital de Brístol (CT)
Laboratorio Avera McKennan (SD) Centre Hospitalier Lyon SUD (Francia)
Instituto de Columbia Británica de
Hospital AZ Sint-Lucas (Bélgica) Ceylon Hospitals Limited (Sri Lanka)
Tecnología (Canadá)
Azienda Ospedale Di Lecco (Italia) Hospital Regional de Chaleur (Canadá)
Hospital General de Brockville (Canadá)
Biomarcadores de Banyan (CA) Hospital de Chambersburg (PA)
Hospital Metodista de Bronson (MI)
Centro Médico de Salud Bautista (FL) Hospital de médicos de Champlain Valley (Nueva York)
Centro médico general de Broward (FL)
Sistema de Salud Bautista (TX) Hospital General de Chesapeake (VA)
Centro médico regional de Brownwood (TX)
Laboratorio del Hospital Bautista (FL) Hospital del condado de Chester (PA)
Centro Médico Bryan (NE)
Hospital Bautista de Miami (FL) Soluciones Chi, Inc. (MI)
Sistema de salud BSA (TX)
Corporación de Atención de la Salud Baptist Memorial - Cuidado de la salud infantil de Atlanta (GA)
Laboratorio Provincial de Cadham-MB
Obras Laboratorios Hospitalarios (TN) Salud (Canadá) Hospital de Niños (AL)
Hospital judío Barnes (VT) Centro médico del Pacífico de California (CA) Hospital y centro médico de niños (NE)
Bassett Healthcare (Nueva York) Children's Hospital & Research Center en Oakland
Alianza de salud de Cambridge (MA)
General de Baton Rouge (LA) (CA)
Campbellford Memorial Hospital (Canadá)


Hospital Infantil de Boston (MA) Consultores Laboratorio de WI LLC (WI) DynaLIFE (Canadá)
Hospital de Niños de California Central (CA) Centro Médico Regional de Contra Costa (CA) Centro médico regional del este de Georgia (GA)
Hospital de Niños de Filadelfia (PA) Centro médico infantil de Cook (TX) Centro Médico Regional del Este de Houston (TX)
Hospitales y Clínicas Infantiles (MN) Hospital Universitario Cooper (Nueva Jersey) Centro Médico del Este de Texas (ETMC)
Centro médico infantil (TX) Junta de salud del distrito de Manukau de los condados, Henderson (Texas)
Childrens Hospital - Kings Daughters (VA) Middlemore Hospital (Nueva Zelanda) Centro Médico del Este de Texas-Pittsburg (TX)
Children's Hospital Los Ángeles (CA) Centro Médico Convenio (TX) Centro médico del este de Texas - Tyler (TX)
Hospital Infantil de Wisconsin (WI) Centro médico Crozer-Chester (PA) Patología de la Salud del Este (Australia)
Centro Médico Chino Valley (CA) CSSS Papineau/Hopital de Papineau (Canadá) Asociación de Laboratorios Regionales del Este
CSSS St-Jerome (Canadá) de Ontario (EORLA) (Canadá)

Servicios de salud de Christiana Care (DE)
CHU-St. Justine (Canadá) Hospital General de Curry (Oregón) Hospital de Easton (PA)
Hospital General Cibola (NM) Asociación de Hospitales Dameron (CA) Hospital de Edgerton y Servicios de Salud (WI)
Centro Médico del Hospital Infantil de Cincinnati Danat Al Emarat, Hospital de Mujeres y Niños Colegio Comunitario de Edmonds (WA)
(OH) (Emiratos Árabes Unidos) Hospital Edward (IL)
Hospital Conmemorativo de los Ciudadanos (MO) Biblioteca de Salud de Darwin, NT Departamento de Hospital de Effingham (GA)
Salud (Australia) Laboratorio del Hospital Emerson (MA)
Centro Médico Nacional de la Ciudad de la Esperanza (CA)
Hospital Comunitario de Daviess (IN) Hospital de la Universidad de Emory (GA)
Departamento de Salud de la Ciudad de Milwaukee (WI)
Clínica Cleveland (OH) Centro médico infantil de Dayton (OH) Hospital Comunitario de Ephrata (PA)
Hospital Clifton Fine (Nueva York) Laboratorio del Hospital Deaconess (IN) Corporación del Centro Médico del Condado de Erie (NY)
Centro Médico Dean (WI) Sistemas de salud de Erlanger (TN)
Clínica Hospital San Fernando (Panamá)
Hospital Clínico Merkur (Croacia/Hrvatska) Centro médico/laboratorio regional de Delano ESCMID (Suiza)
(CA)
CLMA (Illinois) Hospital de la Comunidad Evangélica (PA)
Laboratorio de Salud Pública de Delaware (DE) Excela Salud Latrobe Hospital (PA)
COLA (DM)
Hospital Comunitario de Delnor (IL) Centro Médico Luterano Exempla (CO)
Colegio de Patólogos Americanos (IL)
Centro Médico de Salud de Denver (CO)
Colegio de Médicos y Cirujanos de Departamento de Salud del Condado de Fairfax (VA)
Alberta (Canadá) Departamento de Asuntos de Veteranos (DC)

Hospital de Fauquier (VA)
DHHS Laboratorio Estatal de Salud Pública de Carolina del Norte (NC)
Colegio de Médicos y Cirujanos de Hospital Conmemorativo del Condado de Fayette (OH)
Saskatchewan (Canadá) Programa de acreditación de diagnóstico (Canadá) Centro Médico Federal (MN)
Colegio del Atlántico Norte (Canadá) Centro de Diagnóstico de Población y Salud Animal (MI)
Centro Médico Federal Lexington (KY)
Facultad de Medicina Veterinaria, Auburn Centro Médico Regional Firelands (OH)
Universidad (AL) Medicina de laboratorio de diagnóstico, Inc. (MA)
Hospital Fisher-Titus Memorial (OH)
General y Marina de Collingwood Servicios de laboratorio de diagnóstico, Inc. (HI)
Atención médica de Fletcher Allen (VT)
Hospital (Canadá) Servicios de medicina diagnóstica (Islandia)
Fleury SA (Brasil)
Universidad Estatal de Colorado (CO) Servicios de Diagnóstico de Manitoba (Canadá)
Hospital Floyd Memorial (IN)
Hospital Conmemorativo de Columbia (Nueva York) Dialysis Clinic, Inc. Laboratorio (TN)
Hospital General de Forrest (MS)
Hospital Conmemorativo de Columbia (Oregón) Dimensiones del sistema de salud Prince George's
Hospital indio Fort Defiance (AZ)
Mancomunidad de Kentucky (KY) Hospital Center (MD)
Franklin Memorial Hospital (ME)
Estado de Virginia (DCLS) (VA) Laboratorios Universitarios DMC (MI)
Centro médico y hospital comunitario de Fresno (CA)
Colegio Comunitario de Rhode Island-Flanagan Docro, Inc. (CT)
Campus (RI) Doctor's Data, Inc. (IL)

Fundação Faculdade de Medicina (Brasil)
Fundación Comunitaria del Noroeste Universidad Dominicana de California (CA)
Fundación Mexicana Para la Salud Capítulo
Indiana: Hospital Comunitario (IN) Centro médico del condado de Door (WI) AC Peninsular (México)
Hospital Comunitario de Monterey Dr. Sulaiman Al Habib Medical Group (Arabia
Laboratorios Gamma-Dynacare (Canadá)
Península (CA) Saudita)
Hospital de la ciudad jardín (MI)
Hospitales comunitarios del condado de Williams (OH) Hospital Pediátrico Driscoll (TX)
Sistema de salud Génesis (OH)
Centro Médico Comunitario (MT) Escaneo de drogas Inc. (PA)
Centro Médico Génesis (IL)
Complexe Hospitalier de la Sagamie (Canadá) Centro Médico Regional DuBois (PA)
Genoma DX (Canadá)
Laboratorios Clínicos CompuNet (OH) Laboratorios Clínicos DUHS (NC)
Laboratorio de Diagnóstico de Génova (NC)
Hospital Concord (NH) Centro Médico de la Universidad de Duke (NC)
Universidad George Mason (Virginia)
Hospital de Coney Island (Nueva York) Laboratorio Dynacare (WI)


Sociedad Alemana de Alergia y Clínica Centro Médico Highlands (AL) Salud Interior (Canadá)
Inmunología (DGAKI) (Alemania) Hospital Hill Country Memorial (Texas) Servicios de laboratorio de atención médica de Intermountain (UT)
Hospital Universitario de Gante (Bélgica) Acreditación Internacional Nueva Zelanda

Centro Médico Hillcrest (OK)
Enfermería Real de Glasgow (Estados Unidos) (Nueva Zelanda)

Hoag Memorial Hospital Presbiteriano (CA)
Reino [GB]) Federación Internacional de Clínica
Hospital de Holstebro (Dinamarca)
Hospital Buen Samaritano (IN) Química (Italia)
Hospital del Santo Nombre (Nueva Jersey)
Centro Médico del Hospital Buen Samaritano (Nueva York) Asociados de gestión de salud internacional,
Hospital y Centro Médico Holy Redeemer (PA)
Inc. (IL)
Grana SA (TX)
Hospital Espíritu Santo (PA)
Hospital Iredell Memorial (Carolina del Norte)
Hospital Grand River (Canadá)
Sistema de Salud Holzer (OH)
Sociedad Italiana de Bioquímica Clínica y Biología
Hospital comunitario de Grays Harbor (WA)
Comisión de Innovación y Tecnología del Servicio de
Molecular Clínica (Italia)
Centro Regional de las Grandes Llanuras. centro (NORDESTE) Acreditación de Hong Kong (Hong Kong)
IU Health Bedford, Inc. (IN)
Pediatría de Greater Lowell (MA) Sanatorio y Hospital de Hong Kong (Hong
Hospital Conmemorativo del Condado de Jackson (OK)
Centro Regional de Salud Gray Bruce (Canadá) Kong)
Sistema de salud de Jackson (FL)
Cooperativa de salud grupal (WA) Hospital Charles Lemoyne (Canadá)
Hospital y Clínica Jackson, Inc. (AL)
Centro médico de Grove City (PA) Hospital Cité de La Sante De Laval (Canadá)
Centro médico de compra de Jackson (KY)
Hospital General de Guelph (Canadá) Hospital de Granby-CSSS Haute Yamaska
(Canadá) Jameson Memorial Hospital (Pensilvania)
Hospital del Valle de Gunnison (CO)
Hospital Jefferson Memorial (Virginia Occidental)
Laboratorios de la Clínica Guthrie (PA) Hôpital du Haut-Richelieu (Canadá)
Hospital Maisonneuve-Rosemont (Canadá) Centro Médico Regional de Jefferson (PA)

Centro de Cáncer H. Lee Moffitt (FL)
Hospital Santa Cabrini Ospedale (Canadá) Hospital Jennings de la Legión Americana (LA)
Halton Healthcare Services (Canadá)
Horizon Health Network (Canadá) Jessa Ziekenhuis VZW (Bélgica)
Hamad Medical Corp-DLMP LAB QM (Catar)
Hospital John D. Archbold (GA)
Programa de Medicina de Laboratorio Regional de Hospital Albert Einstein (Brasil)
Hospital Italiano Laboratorio Central Centro Médico John F. Kennedy (Nueva Jersey)
Hamilton - St. Joseph's (Canadá)
(Argentina) Hospital John H. Stroger, Jr. del condado de Cook (IL)
Hospital Regional Hannibal (MO)
Hospital Sacre-Coeur de Montreal (Canadá) Instituciones médicas Johns Hopkins (MD)
Hospital General de Hannover (PA)
Hospital Memorial Hardin (KY) Biblioteca del Hospital Hotel Dieu Grace (Canadá) Hospital del centro médico de la ciudad de Johnson (TN)
Centro médico de Houston (GA) Centro médico de asuntos de veteranos Jonathan M.

Diagnósticos Hardy (CA)
Wainwright Memorial (WA)
Hospital Conmemorativo de Harford (MD) Hunt Regional Healthcare (TX)
Centro Médico Hunterdon (Nueva Jersey) Jones Memorial Hospital (Nueva York)
Hospital Metodista Harris HEB (TX)
Centro de Salud Comunitario del Valle del Jordán (MO)
Harris Methodist Hospital Suroeste (TX) Hospital Huntington Memorial (California)
Red de Salud JPS (TX)
Hospital de Hartford (CT) Hospital Conmemorativo de Huntsville (TX)
Clínica Hutchinson, PA (KS) Laboratorio médico de Kaiser (HI)

Hospital Estatal de Hawái (HI)
Kaiser Permanente (GA)
HCA (TN) Junta de Salud del Distrito de Salud de Hutt Valley
(Nueva Zelanda) Kaiser Permanente (MD)
Hospital del distrito de Healdsburg (California)
Laboratorios de referencia IDEXX (Canadá) Kaiser Permanente Colorado (CO)
Health City Islas Caimán (Islas Caimán)
Hospital Imelda (Bélgica) Atención médica de Kaiser Permanente (CA)
Salud Canadá (Canadá)
Salud de la Universidad de Indiana Bloomington Centro de Salud de Kaleida para Medicina de
Laboratorio de Red de Salud (PA)
Hospital (IN) Laboratorio (NY)
Ciencias de la Salud del Norte (Canadá)
Instituto de Investigaciones Tecnológicas Industriales Centro médico regional de Kalispell (MT)
Heartland Health (MO)
(ITRI) (Taiwán) Departamento de Salud y Medio Ambiente
Hospital Helen Hayes (Nueva York)
INEI-ANLIS Dr. CG Malbráin (Argentina) de Kansas (KS)
Laboratorio Regional de Hendrick (TX)
Hospital Ingalls (IL) Universidad Estatal de Kansas (KS)
Salud Regional de Hendricks (IN)
Institut National de Sante Publique du Quebec Hospital Kaohsiun Chang Gung Memorial (Taiwán)
Centro Médico Regional Hendry (FL)
(Canadá)
Hospital Henry Ford (Míchigan)
Laboratorios del Instituto de Salud (PR) Instituto del Cáncer Karmanos (MI)
Fundación Henry M. Jackson para el Avance de
Instituto de Medicina Tropical Departamento de Ciencias Hospital Universitario Karolinska (Suecia)
la Medicina Militar-MD (MD)
Clínicas (Bélgica) KCHL Hospital St. Elisabeth (Países Bajos)
Fundación Henry M. Jackson-Brook Army Medical Ctr
Instituto de Bacteriología Veterinaria (Suiza) Hospital Keck de USC (CA)
(BAMC) (TX)
Hospital Memorial Keelung Chang Gung (Taiwán)
Hospital General de Hera (Arabia Saudita)
Biobanco Integrado (Luxemburgo)
Hospital Comunitario de Hiawatha (KS)
Laboratorios Regionales Integrados (HCA) (FL)


Programa de laboratorio regional de Kenora-Rainy Centro médico LifeCare (MN) MCG Salud (GA)
River (Canadá) Sociedad Lituana de Medicina de Laboratorio Centro de Salud de la Universidad McGill (Canadá)
Junta de Técnicos y Tecnólogos de Laboratorio Médico (Lituania) Atención médica de MCN (CO)
de Kenia (KMLTTB) Hospital de la Pequeña Compañía de María (IL) Laboratorios MD Tox (CA)
Kindred Healthcare (KY) Cuidado de la salud regional de Littleton (NH) Centro médico regional de Meadows (GA)
Hospital Rey Abdulaziz (Arabia Saudita) Salud de Lodi (CA) Laboratorio de servicios de salud médica (PA)
King Fahad Specialist Hospital-Dammam, KSA (Arabia Centro Médico de la Universidad de Loma Linda Médico Microbiólogo (Canadá)
Saudita) (LLUMC) (CA)
Media Lab, Inc. (GA)
Centro de Investigación y Hospital Especializado Rey Centro de Ciencias de la Salud de Londres (Canadá)
Hospital del centro médico (TX)
Faisal (Arabia Saudita)
Centro médico conmemorativo de Long Beach
Centro Médico de Georgia Central (GA)
Centro Oncológico Rey Hussein (Jordania) LBMMC (CA)
Centro Médico Ljubljana (Eslovenia)
Hospital General de Kingston (Canadá) Centro Médico Judío de Long Island (Nueva York)
Facultad de Medicina del Hospital de Virginia (VA)
Hospital de Mujeres y Niños KK (Singapur) Hospital Unido de Longmont (CO)
Autoridad del Hospital Universitario Médico (SC)
Centro de Control del Cáncer de Kuwait (Kuwait) Oficina de Salud Pública de Luisiana
Consultores médicos, de laboratorio y
Hospital Infantil La Rábida (IL) Laboratorio (LA)
tecnología, LLC (DC)
Lab Médico Santa Luzia LTDA (Brasil) Centro Médico de la Universidad Estatal de Luisiana. (LA)
Medlab Ghana Ltd. (Ghana)
LABIN (Costa Rica) Laboratorios de Lower Mainland (Canadá)
Sistema de Salud Conmemorativo (CO)
Labor Stein + Kollegen (Alemania) Centro Médico de la Universidad de Loyola (IL)
Sistema de atención médica Memorial Hermann (TX)
Laboratoire National de Sante Publique (Haití) Corporación Luminex (WI)
Memorial Hospital (Pensilvania)
Laboratorio Buenso Arias (Honduras) Hospital Luterano de Indiana Inc. (IN)
Memorial Hospital del Condado de Texas (OK)
Laboratorio Clínico Amadita P. de Gonzales General de Lynchburg (VA)
Hospital Memorial de Union City (OH)
SA (RD) Hospital General Lyndon B. Johnson (Texas)
Centro médico conmemorativo (IL)
Laboratorio de Referencia (FL) MA Departamento de Laboratorios de Salud Pública (MA)
Hospital regional conmemorativo (FL)
Laboratorio Médico De Referencia (Colombia) Mackenzie Health (Canadá)
Centro de Cáncer Memorial Sloan Kettering (Nueva York)
Alianza de Laboratorios del Centro de Nueva York (NY) Centro Regional de Salud Magnolia (MS)
Hospital General Menonita (PR)
Laboratorio de Microbiología Médica y Enfermedades Main Line Clinical Laboratories, Inc. Hospital Lankenau (PA)
Misericordia Franciscana Mt. Airy (OH)
Infecciosas (Países Bajos)
Hospital de la Misericordia (MN)
Laboratorio Medicina Dalarna (Suecia) Laboratorio del Hospital Mammoth (CA)
Hospital de la Misericordia (IA)
Laboratorio de Biología Clínica Ziekenhuis Oost Limburg Hospital Comunitario Margaret Mary (IN)
Hospital de la Misericordia de las Hermanas Franciscanas (IA)
(ZOL) (Bélgica)
Hospital Margaret R. Pardee Memorial (Carolina del Norte)
LabPlus Junta de Salud del Distrito de Auckland Mercy Hospital de Tiffin (OH)
Centro Médico Maria Parham (NC)
(Nueva Zelanda) Mercy Hospital St. Louis (MO)
Mariaziekenhuis vzw (Bélgica)
Salud de Labrador Grenfell (Canadá) Laboratorios Integrados Mercy / Mercy St.
Departamento de Salud Pública del Condado de Marion (IN)
Vicente (OH)
Centro Médico LAC/USC (CA)
Centro Médico Marshall Sur (AL)
Centro Médico Mercy (CA)
Centro médico general de Lafayette (LA)
Clínica Marshfield (WI)
Centro Médico Mercy (MD)
Hospital y Centro Médico Lahey (MA)
Hospital Martha Jefferson (VA)
Centro Médico Mercy (IA)
Hospital Lake Charles Memorial (LA)
Hospital Martha's Vineyard (MA)
Centro Médico Mercy (OH)
Laboratorios regionales de Lakeland (MI)
Martin Luther King, Jr./Drew Medical Center (CA)
Centro Médico Regional Mercy (OH)
Centro médico regional de Lakeland (FL)
Laboratorio Médico Meritus (MD)
Lamb Healthcare Center (TX)
Sistemas de salud Martin Memorial (FL)
Centro Médico Metodista de Dallas (TX)
Hospital General de Lancaster (PA)
Hospital Mary Black Memorial (SC)
Atención médica metodista (TN)
Servicios de salud de Lanier (AL)
Centro Médico Mary Greeley (IA)
Hospital Metodista (TX)
Hospitales Lawrence y Memorial (CT)
Hospital Memorial Mary Hitchcock (NH)
Patología del Hospital Metodista (NE)
Hospital de niños LeBonheur (TN)
Hospital Mary Washington (VA)
Hospital Metodista de Sugarland (TX)
Servicios de laboratorio heredados (OR) Hospital General de Massachusetts (MA)
Centro Médico MetroHealth (OH)
Centro médico de la Universidad de Leiden
Mater Health Services - Patología (Australia)
(Países Bajos) Laboratorio Médico Metropolitano (IL)
Hospital Regional de Maury (TN)
Centro Médico Lewis-Gale (VA) Departamento de Salud Comunitaria de Michigan
Clínica Mayo (MN)
(MI)
Hospital LewisGale Montgomery (VA)
Centro médico de McAllen (TX)
Investigación microbiana, Inc. (CO)
Centro médico de Lexington (SC)
Hospital McCullough-Hyde Memorial (OH)
Laboratorios MicroPath. (FLORIDA)
Lamiendo Memorial Hospital (OH)


Laboratorios Clínicos Mid America (IN) Asesoría Nacional de Acreditación de Patología Salud judía de North Shore-Long Island
Hospital de la Costa Media (ME) Consejo (Australia) Laboratorios de sistemas (NY)
Hospital General de Middelheim (Bélgica) Sociedad Nacional de Histotecnología, Inc. (MD) Sistema de Salud del Noreste de Georgia (GA)
Hospital de Middlesex (CT) Hospital y clínicas de Northfield (MN)
Hospital Universitario Nacional (Singapur) Pte Ltd (Singapur) Hospital del lado norte (GA)
Hospital Midland Memorial (Texas)
Centro Médico Regional del Medio Oeste (IL) Centro Médico Northside (OH)
Universidad Nacional de Irlanda, Galway (NUIG)
Centro médico Mile Bluff/Hess Memorial Hospital de Northumberland Hills (Canadá)
(Irlanda)
Hospital (WI) Asociados de Patología del Noroeste de Arkansas (AR)
Instituto Veterinario Nacional (Suecia)
Hospital Regional de Milford (MA) Norton Healthcare (KY)
Hospital Nacional de Niños (OH)
Comunidad y técnica de Minneapolis Asociación de Laboratorio Clínico de Nueva Escocia
Hospital Naval Lemoore (CA)
Universidad (MN) Gerentes (Canadá)
NB Departamento de Salud (Canadá)
Investigación médica de Minneapolis Colegio Comunitario de Nueva Escocia (Canadá)
Fundación (MN) Línea de laboratorio de Nebraska (NE)
Patología de la salud de NSW (Australia)
Departamento de Salud de Minnesota (MN) Netlab SA (Ecuador)
Patología de la salud de Nueva Gales del Sur, suroeste de Sídney
Diagnósticos de MiraVista (IN) Colegio Comunitario de New Brunswick (Canadá) Servicio de Patología (Australia)
Laboratorio de hospitales de la misión (NC) Laboratorio Veterinario Provincial de New Brunswick NTD Laboratories Inc (Nueva York)
(Canadá)
Centro Médico Bautista de Mississippi (MS) Laboratorio de médicos del noroeste (WA)
Nuevo Hospital Dar Al Shifa - Kuwait (Kuwait)

Laboratorio de Salud Pública de Mississippi (MS) Colegio Comunitario de Oakton (IL)
Hospital Bautista de Nueva Inglaterra (MA) Fundación Clínica Ochsner (LA)
Laboratorio de Salud Pública del Estado de Missouri (MO)
Laboratorios de salud pública de New Hampshire. (NUEVA HAMPSHIRE)
MD molecular (OR) Hospital Conmemorativo de Oconee (SC)
Centro médico regional de New Hanover (NC)
Hospital Comunitario de Monadnock (NH) Octapharma Plasma (NC)
Nueva Clínica Lexington (KY)
Hospital del Valle de Monongahela (PA) Hospital Universitario de Odense (Dinamarca)
Nuevo Hospital de Londres (NH)
Hospital General de Monongalia (WV) Laboratorio de la Oficina de Servicios Médicos (DC)
New Medical Center Hospital (Emiratos Árabes
Departamento de Salud Pública de Montana y Laboratorio del Departamento de Salud de Ohio (OH)
Unidos)
Servicios Humanos (MT) Hospitales de la Universidad Estatal de Ohio (OH)
Centro Médico Montefiore (Nueva York) Departamento de Salud y
Oklahoma Heart Hospital, LLC (OK)
Higiene mental (Nueva York)
Hospital Conmemorativo de Morehead (NC) Universidad Estatal de Oklahoma: Centro para la Salud
Enfermería de ojos y oídos de Nueva York (NY)
Centro médico Mount Nittany (PA) Ciencias (OK)
Hospital Presbiteriano de Nueva York (Nueva York)
Hospital Monte Sinaí (Canadá) Centro Médico Olive View-UCLA (CA)
Departamento de Salud del Estado de Nueva York (NY)
Hospital Monte Sinaí - Nueva York (NY) Laboratorio del Centro Médico Olmsted (MN)
Servicio de Sangre de Nueva Zelanda (Nueva Zelanda)
Centro Médico del Hospital Monte Sinaí (IL) Centro de salud de Oneida (Nueva York)
Centro Médico Newark Beth Israel (Nueva Jersey)
Sistemas de Salud MultiCare (WA) Calidad de la Asociación Médica de Ontario
Programa de Cribado Metabólico del Recién Nacido/
Centro Médico Munson (MI) Programa de Gestión-Laboratorio
Servicios de salud de Alberta (Canadá)
Servicio (Canadá)
Muskoka Algonquin Healthcare (Canadá)
Salud regional de Newman (KS)
Onze Lieve Vrouwziekenhuis (Bélgica)
Hospital Conmemorativo de Nacogdoches (TX)
Sistema de Salud de Niágara (Canadá)
Colegio Comunitario del Condado de Orange (Nueva York)
Hospital Nanticoke Memorial (DE)
Laboratorios NICL (IL)
Centro médico de Orange Park (FL)
Hospital/Laboratorio General de Nash (NC)
Hospital y Escuela de Medicina Ninewells
Instituto Nacional del Cáncer (MD) Ordre Professionnel des Technologistes
(Reino Unido [GB]) Médicos de Quebec (Canadá)
Instituto Nacional del Cáncer, CCR, LP (MD)
NorDx - Campus de Scarborough (ME)
Dirección Nacional de Asistencia Médica Universidad de Ciencias y Salud de Oregón (OR)
Centro Regional de Salud de North Bay (Canadá)
Laboratorio de Salud Pública de Oregón (OR)
(DNAM) (Mozambique)
Hospital Bautista de Carolina del Norte (NC)
Hospital Conmemorativo de los Soldados de Orillia (Canadá)
Instituto Nacional de Alimentos Universidad Técnica de
Centro Médico del Norte de Colorado (CO)
Dinamarca (Dinamarca) Salud de Orlando (FL)
Departamento de Salud de Dakota del Norte (ND)
Servicio Nacional de Laboratorios de Salud C/O F&M OSF - Centro Médico Saint Anthony (IL)
Hospital del Distrito Norte (China)
Servicios de Importación y Exportación (Sudáfrica) Laboratorio de Diagnóstico Veterinario (OR) de OSU
Hospital del norte de Kansas City (MO) Centro Médico OU (OK)
Instituto Nacional del Corazón (Institut Jantung
Negra) (Malasia) Centro Médico North Oaks (LA)
Centro Médico del Hospital Overlake (WA)
Instituto Nacional de Salud-Maputo, Laboratorio del Hospital de la Costa Norte Centro Médico Ozarks (MO)
Mozambique (Mozambique) (Nueva Zelanda)
Laboratorio Veterinario PA (PA)
Instituto Nacional de Normas y Centro médico de la costa norte (MA)
Laboratorios de diagnóstico del Pacífico (CA)
Tecnología (MD)


Centro Médico Bautista Palmetto (SC) Fundación de Medicina Preventiva (Taiwán) Roper St. Francis Healthcare (SC)
Palmetto Salud Bautista Easley (SC) Hospital Príncipe de Gales (Hong Kong) Facultad de Medicina Veterinaria de la Universidad de Ross
Fundación Médica de Palo Alto (CA) Hospital Princesa Margarita (Hong Kong) (San Cristóbal y Nieves)
Hospital Metodista Park Nicollet (MN) Proasecal LTD (Colombia) Instituto del Cáncer de Roswell Park (Nueva York)
Centro médico adventista de Parkview (ME) Laboratorio ProMedica Hospital de Toledo (OH) Hospital Real de Hobart (Australia)
Laboratorios de salud de Parkview (IN) Centro médico Providence Alaska (AK) Hospital Real Victoria (Canadá)
Centro Médico Parkwest (TN) Centro médico de Providence Everett (WA) Centro Médico Rush Copley (IL)
Centro Médico Parrish (FL) Servicios de Salud de Providence, Laboratorio Sistemas de Salud Rush (MS)
Grupo de rutas (TN) Regional (OR) Hospital de Russellville (AL)
Pathlab (IA) Hospital Providencia (AL) Patología SA en el Hospital de Mujeres y Niños
Centro Médico Providence St. Mary (WA) (Australia)

Laboratorio médico de Pathology Associates. (WASHINGTON)
Provista Diagnostics (AZ) Hospital del Sagrado Corazón (WI)

PathWest Laboratorio Medicina WA (Australia)
Salud Pública de Ontario (Canadá) Hospital del Sagrado Corazón (FL)
Hospital Pavía Santurce (PR)
Hospital Regional Pullman (WA) Saddleback Memorial Medical Center (CA)
Laboratorios PeaceHealth (OR)
Hospital Queen Elizabeth (Canadá) Hospital y Centro Médico Saint Francis (CT)
Centro Médico Regional Península (MD)
Hospital Reina Isabel (China) Centro médico de San Francisco (IL)
Centro médico Penn State Hershey (PA)
Servicios de Patología Sanitaria de Queensland Centro médico regional de Saint Mary (NV)
Departamento de Salud de Pensilvania (PA)
(Australia) Hospital de Salem (OR)
Hospital de Pensilvania (PA)
Quest - Una sociedad para el apoyo y la rehabilitación Universidad de Salisbury (MD)
Grupo de patología de Peoria Tazewell, PC (IL)
de adultos (Canadá) Laboratorio Médico Samkwang (Corea, República
Plan de Emergencia del Presidente de PEPFAR para el
Quinte Healthcare Corporation - Belleville General de)
Alivio del SIDA: PEPFAR Nigeria: Consejo de Ciencias
(Canadá) Centro médico regional de Sampson (NC)
de Laboratorio Médico de Nigeria Plan de Emergencia del
Quintiles Laboratories, Ltd. (Reino Unido [GB]) Samsung Medical Center (Corea, República de)
Presidente de PEPFAR para el SIDA
Alivio: PEPFAR Tanzania: Centros para Enfermedades Centro médico comunitario de San Angelo (TX)
Control y Prevención - Tanzania Hospital Ramathibodi (Tailandia)
Hospital General de San Francisco-Universidad de California
Plan de Emergencia del Presidente del PEPFAR para el Sida Range Regional Health Services (Fairview Range) (MN) San Francisco (CA)
Alivio: PEPFAR Tanzania: Ministerio de Salud y Bienestar Universidad Estatal de San José (CA)
Social - Tanzania Centro médico regional de Rapides (LA)
Grupo Médico Regional de San Juan (NM)
Plan de Emergencia del Presidente del PEPFAR para el Sida Programas de Garantía de Calidad RCPA Pty Limited Salud de Sanford (ND)
Alivio: PEPFAR Zambia: Centros para la Enfermedad (Australia)
Centro médico USD de Sanford (SD)
Control y Prevención - Zambia
Hospital Comunitario de Redlands (CA)
Sistemas de Salud y Hospitales del Valle de
Plan de Emergencia del Presidente del PEPFAR para el Sida Región Sanitaria Regina Qu'Appelle (Canadá)
Santa Clara (CA)
Alivio: PEPFAR Zambia: Ministerio de Salud -
Laboratorio Regional de Salud Pública Hospital Conmemorativo de Sarasota (FL)
Zambia
(Países Bajos)
Hospital de Saratoga (Nueva York)
Ciencias de la salud de PerkinElmer, Inc. (SC)
Laboratorio médico regional, Inc. (OK)
SARL Laboratoire Caron (Francia)
Centro Regional de Salud de Peterborough
Rehoboth McKinley Christian Health Care Services (NM)
Laboratorio de Control de Enfermedades de Saskatchewan
(Canadá)
(Canadá)
Proyecto PHIA, NER (CO)
Centro médico regional de renombre (NV)
Región de salud de Saskatoon (Canadá)
Especialistas en capacitación en flebotomía (CA) Instituto de Investigaciones de Medicina Tropical
Saudi Aramco Médico (TX)
Hospital de niños de Phoenix (AZ) (Filipinas)
SC Departamento de Salud y Control Ambiental (SC)
Hospital de Phoenixville (PA) Hospital de Rhode Island (RI)
Hospital indio PHS (MN) Hospital Memorial de Arroz (MN)
Centro Médico Regional Schneider (Islas Vírgenes [EE.
Servicios de laboratorio de elección de médicos (NC) Centro Médico Ridgeview (MN) UU.])
Laboratorio de médicos y SouthEast Community Hospital Comunitario de Riverside (CA)
Instituto Científico de Salud Pública (Bélgica)
College (NE)
Sistema de salud de Riverside (VA) Hospital Scott & White Memorial (Texas)
Laboratorio preferido por los médicos (TX) Centro médico de Riverside (IL)
Salud de Scripps (CA)
Laboratorio de Salud Pública del Condado de Placer (CA)
Hospital Universitario Robert Wood Johnson (Nueva Jersey)
Scuola Di Specializzaaione- Universidad Milano Bicocca (Italia)
Centro Médico Portneuf (ID)
Hospital Universitario Robert Wood Johnson
Hospital del valle de Poudre (CO) Carretera (Nueva Jersey)
Alianza para el Cuidado del Cáncer de Seattle (WA)
Hospital Prairie Lakes (SD) Hospital General de Rochester (Nueva York)
Hospital Infantil de Seattle/Hospital Infantil y Centro Médico
Presbiteriano/St. Centro médico de Luke (CO) Centro Médico Roger Williams (RI) Regional (WA)


Atención médica de Sentara (VA) Hospital St. Anthony (OK) Centro médico de St. Rita (OH)
Sentinel CH SpA (Italia) Hospital St. Anthony Shawnee (OK) Hospital Santa Rosa (CA)
Hospital de la Universidad Nacional de Seúl (Corea, San Antonio Ziekenhuis (Países Bajos) Hospital parroquial de St. Tammany (LA)
República de) Centro Médico St. Barnabas (NJ) Hospital Santo Tomás (TN)
Red de atención médica de Seton (TX) Hospital St. Clair (Pensilvania) Hospital General St. Thomas-Elgin (Canadá)
Centro Médico Seton (CA) Centro médico de St. David (TX) Centro médico de St. Vincent (FL)
Shands Jacksonville (FL) Hospital St. David's South Austin (TX) Autoridad Territorial de Salud de Stanton (Canadá)
Centro de Shanghai para Laboratorio Clínico (China) Hospital Comunitario de St. Elizabeth (CA) Laboratorio Veterinario Stat (CA)
Centro médico de St. Elizabeth (Nueva York) Estado de Alabama (Alabama)

Sistema Regional de Salud de Sharon (PA)
Hospital St. Eustache (Canadá) Laboratorios de Salud Pública del Estado de Washington (WA)
Servicios de laboratorio de Sharp Health Care (CA) Statens Serum Institut (Dinamarca)
Hospital San Francisco (SC)
Shiel Medical Laboratory Inc. (Nueva York)
Hospital y Centros de Salud St. Francis (Nueva York) Hospital Steward Norwood (MA)
Shore Memorial Hospital (Nueva Jersey) Centro Médico St. Francis (LA) Centro Médico Stillwater (OK)
Hospitales Shriners para Niños (OH)
Hospital y Centro Médico St. John (MI) Hospital Universitario Stony Brook (Nueva York)
Centro Médico Silliman (Filipinas)
Hospital St. John (IL) Centro médico regional de Stormont-Vail. (KANSAS)
SIMeL (Italia)
Hospital de San Juan (WY) Strong Memorial Hospital (Nueva York)
Hospital General de Singapur (Singapur)
Hospital y centro de salud de St. John (CA) Hospital de Sturgis (MI)
Singulex (CA)
Centro Regional de Salud de St. John (MO) Hospital Summa Barberton (OH)
Hospital Slidell Memorial (LA) Centro Médico SUNY Downstate (Nueva York)
Centro de Salud St. Joseph (MO)
Laboratorio Clínico SMDC (MN)
Sistema de Salud de St. Joseph (CA) Sistema de Salud de Susquehanna (PA)
Sociedad Española de Bioquímica Clínica y Sutter Health (CA)
Hospital St. Joseph (NH)
Patologia Molec. (España)
Centro Médico St. Joseph (TX) Sutter Health Sacramento Sierra Region Laboratories
Sociedade Brasileira de Analises Clinicas
St. Joseph Mercy - Oakland (MI) (CA)
(Brasil)
Centro Regional de Salud de St. Joseph (TX) Biosistemas SV (CA)
Sociedade Brasileira de Patologia Clinica
Hospital y Centro Médico St. Joseph (AZ) Sistema de Salud Sueco Americano (IL)
(Brasil)
Hospital de Investigación Infantil St. Jude (TN) Hospital forestal de Tahoe (California)
Centro Médico Regional de Sonora (CA)
Centro Médico St. Jude (CA) Sociedad de Medicina de Laboratorio de Taiwán
Hospital de la Bahía Sur (FL)
(Taiwán)
Hospital Episcopal de St. Luke (TX)
Fundación Médica de South Bend (IN)
Hospital Tallaght (Irlanda)
Hospital St. Luke (IA)
Centro de salud South Bruce Gray (Canadá)
Hospital General de Tampa (Florida)
Hospital St. Luke (MN)
Hospital del Sur del Condado (RI)
Taranaki Medlab (Nueva Zelanda)
Hospital St. Luke (MO)
Laboratorio de Salud del Estado de Dakota del Sur (SD)
Clínicas de la Universidad de Tartu (Estonia)
Hospital St. Luke (PA)
Servicios de laboratorio del área sureste
Biocentro Tataa (Suecia)
Hospital St. Luke en The Vintage (TX)
(Australia)
Centro médico de St. Luke (AZ) Temple University Hospital - Pabellón de Parkinson
Hospital del Sur de Miami (FL)
(PA)
Centro médico regional de St. Luke (ID)
Hospital de la Península Sur (AK)
Tenet Healthcare (PA)
Hospital de San Marcos (UT)
Centro médico del suroeste (KS)
Departamento de Salud de Tennessee (TN)
Centro Médico St. Mary (CA)
Centro médico del sureste de Alabama (AL)
Hospital de Tewksbury (MA)
Centro Médico St. Mary (PA)
Consorcio Regional de Salud del Sudeste de Alaska
Universidad de Texas A & M (TX)
(BÚSQUEDAHC) (AK) El buen samaritano de Santa María (IL)
Hospital Infantil de Texas (TX)
Red de atención médica del sur (Australia) Sistema de atención médica de St. Mary (GA)
Departamento Estatal de Servicios de Salud de
Centro médico de Southern Hills (TN) Centro de Salud St. Mary's (MO)
Texas (TX)
Centro de Salud General del Suroeste (OH) St. Mary's Healthcare (Nueva York)
Texas Health Harris Methodist Hospital Fort Worth (TX)
Centro Médico Regional del Suroeste (OK) Hospital de Santa María (CO)
Hospital Gorrión (MI) Hospital St. Mary (Nueva Jersey)

Hospital Presbiteriano de Salud de Texas Dallas (TX)
Speare Memorial Hospital (NH) Hospital de Santa María (WI)
Hospital para Niños del Rito Escocés de Texas (TX)
Spectra East (Nueva Jersey)
Hospital de St. Michael/Ministerio de Atención de la
El Hospital Charlotte Hungerford (CT)
Salud (WI)
Hospital Santa Isabel (WI) El Centro Médico de Cheshire (NH)
Hospital de San Nicolás (WI)
Hospital dominicano St Rose (AZ)
Hospital Infantil de la Misericordia (MO)
Laboratorio Bender de St. Peter (Nueva York)
Atención médica de St. Agnes (MD) La Clínica del Doctor (OR)
Hospital de San Pedro (MT)


El Hospital del Buen Samaritano (PA) Guardacostas de los Estados Unidos (NJ) Centro de Ciencias de la Salud de la Universidad de Texas (TX)
El Hospital para Niños Enfermos (Canadá) Universidad de Guadalajara (México) Centro Médico Southwestern de la Universidad de Texas
La Sociedad Coreana de Medicina de Laboratorio (República Universitair Ziekenhuis Antwerpen (Bélgica) (TX)
de Corea) University College Hospital (Irlanda) Hospital y Clínicas de la Universidad de Utah (UT)
Instituto Michener de Ciencias Aplicadas de la Salud Hospital General Universitario (TX) Centro Médico de la Universidad de Virginia (VA)
(Canadá) Centro Médico de la Universidad de Washington (WA)
Red de Salud Universitaria (Canadá)
El Hospital Naval de Jacksonville (FL) Salud de la Universidad de Wisconsin (WI)
Hospital Universitario (TX)
El Centro Médico de Nebraska (NE) UPMC Bedford Memorial (Pensilvania)
Centro hospitalario universitario de Sherbrooke
El Instituto Noruego de Ciencias Biomédicas (Noruega) (CHUS) (Canadá) Hospital Uvalde Memorial (TX)
Hospital Universitario del Norte de BC (Canadá) Centro Médico UZ-KUL (Bélgica)

El Grupo Médico Permanente, Inc. (CA)
Hospitales Universitarios de Cleveland (OH) Centro Médico VA (Bay Pines) (FL)
Rama Médica de la Universidad de Texas (TX)
Centro Médico Universitario (TX) Centro Médico VA (Indianápolis) (IN)
La Universidad de Tokio (Japón) Centro Médico VA (Miami) (FL)
Universidad de Alabama en Birmingham (AL)
Hospital Universitario Thomas Jefferson, Inc. (PA)
Hospital de la Universidad de Alabama Hospital VA (Tampa) (Florida)
Hospital Thomas Memorial (Virginia Occidental) Laboratorio (AL) Centro Médico VA (Tuscaloosa) (AL)
Timmins and District Hospital (Canadá) Centro Médico de la Universidad de Arizona (AZ) Centro médico de Vail Valley (CO)
Centro médico conmemorativo de Torrance (CA) Universidad de Bonn (Alemania) Centro Médico del Valle (WA)
Enfermería de Touro (LA) Médico Veterinario de la Universidad de California Autoridad de Salud de la Isla de Vancouver (SI)
Laboratorio Tri-Cities (WA) Hospital Escuela (CA) (Canadá)
Laboratorios de referencia TriCore (NM) Hospitales de la Universidad de Chicago (IL) Centro Médico de la Universidad de Vanderbilt (TN)
Trillium Health Partners Credit Valley Hospital Centro Médico de la Universidad de Colonia Hospital de Vejle (Dinamarca)
(Canadá) (Alemania)
Hospital Conmemorativo de Vernon (WI)
Centro Médico Trinity (AL) Universidad de Colorado Denver, Anschutz
Hospitales Via Christi - Wichita (KS)
Trinity Muscatine (IA) Campus Médico (CO)
Vibrant America LLC (CA)
Centro Médico de Tucson (AZ) Hospital de la Universidad de Colorado (CO)
Centro Médico Vidant (NC)
Hospital Tuen Mun, Autoridad Hospitalaria (Hong Universidad de Guelph (Canadá)
Centro Médico Virginia Mason (WA)
Kong) Universidad de Idaho (ID)
Médicos de Virginia, Inc. (VA)
Centro médico Tufts (MA) Centro Médico de la Universidad de Illinois (IL)
Virtua - Hospital de West Jersey (Nueva Jersey)
Hospital y Clínica del Centro Médico de Tulane (LA) Hospitales y Clínicas de la Universidad de Iowa (IA)
WakeMed (NC)
Centro de Ciencias de la Salud de la Universidad de Tulane (LA) Laboratorio de Higiene de la Universidad de Iowa (IA)
Hospital de Waterbury (CT)
Centro médico regional de Twin Lakes (KY) Hospital de la Universidad de Louisville (KY)
Clínica Watson (Florida)
Centro Médico de EE. UU. para Prisioneros Federales (MO) Sistema Médico de la Universidad de Maryland (MD)
Wayne Healthcare (OH)
Departamento de Patología y Medicina de Laboratorio Universidad de Miami (FL)
Hospital Wayne Memorial (GA)
del Centro Médico de UC Davis (CA) Universidad de Michigan, Departamento de
Hospital General de Weeneebayko (Canadá)
Clínico del Sistema de Salud de UC San Diego Patología (MI)
Centro Médico Weirton (WV)
Laboratorios (CA) Centro Médico de la Universidad de Minnesota
Sistemas de salud Wellstar (GA)
Centro Médico UCI (Universidad de California, Fairview (MN)
Centro médico del valle de Wenatchee (WA)
Irvine) (California) Hospital de la Universidad de Missouri (MO)
Centro Médico Wesley (KS)
Centro médico de la UCLA (CA) Universidad de Carolina del Norte - Salud
Sistemas de Salud de Georgia Occidental (GA)
Centro de Salud UCONN (CT) Servicios (NC)
Hospital Bautista de West Kendall (FL)
Cuenca de China del Centro Médico UCSF (CA) Universidad de Oregón (OR)
Centro médico de la costa oeste (MI)
Centro Médico UMass Memorial (MA) Universidad de Pensilvania (PA)
Laboratorio del Centro Médico West Valley (ID)
UMC de El Paso- Laboratorio (TX) Sistema de Salud de la Universidad de Pensilvania (PA)
Hospitales de la Universidad de Virginia Occidental (WV)
UMC del Sur de Nevada (NV) Centro Médico de la Universidad de Pittsburgh (PA)
Centro médico de Westchester (Nueva York)
Hospital Universitario de Umea (Suecia) Universidad de la Isla del Príncipe Eduardo Atlántico
Facultad de Veterinaria (Canadá) Western Healthcare Corporation (Canadá)
Hospitales UNC (NC)
Centro Médico de la Universidad de Rochester (Nueva York) Centro Médico Regional del Oeste de Maryland
Hospital Cristiano Unido (Hong Kong)
(MD)
Laboratorios Clínicos Unidos (IA) Medicina de la Universidad del Sur de Alabama
Centro (AL) Centro Médico del Oeste de Missouri (MO)
Hospital de Servicios de Salud Unidos/Wilson
Universidad de Tasmania (Australia) Hospital de la Reserva Occidental (OH)
Laboratorio hospitalario (Nueva York)
Centro de Salud de la Universidad de Texas (Tyler) (TX) Hospital estatal occidental (VA)
Centro Médico United Memorial (Nueva York)


Hospital Whangarei (Nueva Zelanda) Sra. Lucía M. Berte MT (ASCP) SBB, DLM; Kathleen Dwyer (Texas)
Laboratorios Franciscanos de Wheaton en CQA(ASQ) CMQ/EO (CO) Pinar Eker (Turquía)
San Francisco (WI) Bhaskar Bhattacharya (India) Sahar Gamil EL-Wakil (Egipto)
Wheeling Hospital (Virginia Occidental) Elma Kamari Bidkorpeh (CA) Dr. E. Elnifro (Malta)
Hospital General de Whitehorse (Canadá) Abbejane Blair (MA) Paulo Enrico P. Belen (Filipinas)
Hospital y Centro Médico Whitman (WA) Dennis Bleile (California) Mike Ero (CA)
Hospital Comunitario de Wickenburg (AZ) Sra. Susan Blonshine RRT, RPFT, FAARC (MI) Sr. German Esparza BSc (Colombia)
Centro Médico del Ejército William Beaumont (TX) Fran Boemer (Bélgica) Amy F, MS (Nueva York)
Centro de Salud William Osler (Canadá) Elizabeth Brown (Pensilvania) Dr. William Fales (MO)
Centro Médico Williamson (TN) Steven Brown (Oregón) Pilar Fernández-Calle (España)
Hospital de Winchester (Massachusetts) Carey-Ann Burnham (MO) Leah Ferrier (MT)
Winter Haven Hospital, Inc. (Florida) Karen Bush (IN) Sra. Sue Forrest (Australia)
Laboratorio de Higiene del Estado de Wisconsin (WI) Donald R. Callihan (MD) Marcia Foxworthy (AL)
Hospital de Mujeres e Infantes (RI) Rebecca Cameron (MS) Dr. Timothy S. Frana DVM, MS, MPH, PhD (IA)
Hospital de Mujeres y Niños (LA) Sra. Natalie Campbell RT (Canadá) Dr. Jeff Fuller PhD, FCCM, ABMM (Canadá)
Centro de Salud de Woodside (Canadá) Sheldon Campbell (CT) Mary Lou Gantzer (DE)
Organización Mundial de la Salud (Suiza) Alan T. Cariski (CA) Dr. Valerio M. Genta MD (VA)
WuXi AppTec Co., Ltd. (China) A. Bjoern Carle (ME) Karima Ghazzaly (Texas)
Centro médico Wyckoff Heights (Nueva York) Dra. María Paz Carlos DVM, PhD, MBA (MD) Marc Goldford (IN)
Hospital Yale New Haven (CT) Eileen Carreiro-Lewandowski (MA) Merran Govendir (Australia)
Servicios Generales de Salud de York (NE) Dra. Alexis Carter MD, FCAP, FASCP (GA) Tanya Graham (SD)
Hospital de York (PA) Dr. José B. Casals (Dinamarca) Neil Greenberg (Nueva York)
Hospital Regional Yukon-Kuskokwim Delta Ning Cegielski (WA) Ann M. Gronowski (MO)
(AK) Emily Chang (VA) Jason Gruver (IA)
Centro Médico Regional de Yuma (AZ) Mintrude Charles-Young (Canadá) Dr. Tibor Gyorfi (GA)
Denise Chorley (CA) John F. Halsey (SC)
Individuos W. Gregory Cooper, LLC (TX) Dr. W. Harry Hannon Doctorado (GA)
Mohamed O Abdelhalim (Omán) William A. Coughlin (VT) Syed N Hassan (Nueva York)
Franklin Adkinson (MD) Pauline Cyr (Canadá) Alandria Hatcher (TX)
Park Ae Ja (Corea, República de) Redintor Dagos (Filipinas) POR Hsieh (Taiwán)
Shana Ahmad (Nueva York) Dr. Jeff Dahlen Doctorado (CA) Po-Ren Hsueh (Taiwán)
Fayha Ahmed (Reino Unido [GB]) Imelda Daniel (California) Sr. Darren C. Hudach (OH)
Lawal Akeem (Nigeria) Saffiatou Darboe (Gambia) Doreene Hyatt (CO)
Evelyn W. Akers (Nueva York) Sra. Arlene Darmanie MS (Trinidad y Tabago) Anne Igbokwe (CA)
Ahmed M. Albarrag (Arabia Saudita) Lugard Igharo (TX)
Erika B Ammirati (CA) Dr. Trivikram Dasu PhD (WI)
Cathy Trumel (Francia)
Mohamed Attaelmannan (MA) Sra. Diana R. DeHoyos MS, MT (ASCP) (TX) TS Isbell (MO)
Chris agosto (CT) Dra. María del Pilar Aguinaga PhD, Dra. Megan E. Jacob PhD (NC)
Ahmed M Azaybi (Arabia Saudita) CLDir(NCA) (TN)
Ellis Jacobs (Nueva Jersey)
Cary Baird (OH) N. de Jonge (Países Bajos)

Carlos A. Javier (FL)
Amy Baracz (CA) Anne Delaney (AZ)
Amy Jerabek (WI)
Susan Barber (Carolina del Norte) Dr. Francois Depasse PharmD, MSc (Francia)
Daniel M. Johnson (IA)
Colette Batog (PA) Narendra Desai (CA)
Judith Johnston (California)
Joanne Becker (Nueva York) Dr. Edward P. Desmond Doctorado (CA)
Stephen Kahn (IL)
Nancy Behling (AZ) Patricia Devine (MA)
Jiesheng Kang (MA)
Lynn Bell (IN) Tom Rocío (PA)
Nachum Kaplan (Canadá)
Steven Bellistri (PA) Sra. Diana L. Dickson MS, RAC (PA)
Sr. Bob Kaplanis PBT, MT (ASCP) (AZ)
Melissa Bennett (Canadá) Donna Downs (NV)
David Kasper (Austria)
Dra. Lynette Y. Berkeley PhD (MD) Dra. Sherry A. Dunbar PhD (Texas)
Dr. Steven C. Kazmierczak PhD, DABCC, FACB
Sr. A. Paul Durham MA (CA) (OR)


Natalie J. Kennel (California) Nombuso Ndlovu (Sudáfrica) Anna V. Sombong (Filipinas)
Michael Kent (OH) Vishwanand Negi (India) Oyetunji O. Soriyan (Nigeria)
Sr. Klaus M. Kjoller MSc (Dinamarca) Melanie O'Keefe (Australia) Paul D Stamper (MD)
William F. Koch (MD) Jeffrey O'Kelley (GA) Juan Stelling (MA)
Denise Kramer (OH) Joseph Oduor Ochieng (Kenia) Jennifer Strom (Texas)
Teresa Kraus (OK) Olajumoke Oladipo (Nueva York) Ara Tahmassian (MA)
Sr. Narayan Krishnaswami MS, MBA (MO) Sr. Gregory Olsen (NE) Len Tanaka (Hola)
Martin Kroll (Nueva Jersey) Sra. Margaret Ordóñez Smith de Danies José Eduardo Mucito Varela (México)
Jan Krouwer (MA) (Colombia) Michelle Vanderpool (California)
Kristi Kuper (Texas) Sr. Jan Ostrup (Finlandia) Suresh H Vazirani (India)
Dr. Patrick B. Kyle Doctorado (MS) Dra. Elizabeth Palavecino MD (NC) Ryan A. Vicente (Qatar)
Giancarlo la Marca (Italia) Dr. Mark G. Papich DVM, MS (NC) Lenín Villalta (Ecuador)
Michael LaFleur (MA) Niketankumar Patel (MI) Kim Walker (California)
Grace Largodo (CA) Ketan Patel (MD) Megan Waller (MD)
Profesora Szu-Hee Lee MD, PhD (Australia) Dra. Deborah Payne PhD (CO) Dr. Hui Wang PhD (China)
Dr. Thomas J. Lenk Doctorado (CA) AK Peer (Sudáfrica) Peter Warn (Reino Unido [GB])
Sarah B Leppanen (CA) Armando Pérez-Cardona (FL) Sr. Niels Wartenberg (MN)
Andrew Leung (California) David S. Perlin (Nueva Jersey) Markita Weaver (MA)
Jacob B Levine (Nueva Jersey) Linda Perryman (Georgia) Sr. Marlon A. Webb (MD)
Ernst Lindhout (Países Bajos) Philip A. Poston, PhD (VA) Alice S. Weissfeld (TX)
Kristian Linnet (Dinamarca) Dra. Mair Powell MD, FRCP, FRCPath (Estados Unidos Gary Wells (Texas)
Reino [GB]) Eric Whitters (PA)
Yuqing Liu (China)
Nicole Procise (IN)
Philip Lively (PA) Dra. LA Nilika Wijeratne (Australia)
Dr. Mathew Putzi (Texas)
Mark Loch (MN) Bernadette Wildemore (Georgia)
Moushumi Lodh (India) Dr. Qinfang Qian MD, Doctorado (MA)

Dra. Emily S. Winn-Deen Doctorado (CA)
Albert Rabinovitch (California)
Brian Lubbers (KS) Sr. Dennis Winsten (AZ)
Tawni Reller (MN)
Darrell Lundrigan (Canadá) William W Madera (MA)
Sra. Allison Remensperger (CA) Sra. Sheila M. Woodcock ARTE, MBA, FCSMLS (D)
Dra. Raquel Yahyaoui Macias (España)
Dr. Robert P. Rennie PhD (Canadá) (Canadá)
Dra. Roberta Madej (CA)
Edward Mahamba (NV) María Arroz (CO) Jengibre Wooster (WI)

Hanna Ritzen (Suecia) Dr. Ching Ching Wu DVM, Doctorado (IN)
Sr. David Manalan F(ASQ), CSQE, CBA (MA)
Jennifer Rogers (MI) Max Wu (California)
Wilma Mangan (CA)
Linda M Mann (CA) Dr. Markus Rose DVM, PhD (Alemania) Dra. Shangwei Wu PhD (China)
Andreas Rothstein (Colombia) Stanley Wu (Georgia)
Adrienne Manning (CT)
Kristin M. Marckel (MN) Daniel Ryan (California) Idris Mohamed Yahaya (Nigeria)
Richard A. Marlar (OK) Habib Sadat Chaudaury (Bangladés) Patty Yates (MS)
Bárbara Masten (NM) Dr. Linoj Samuel PhD, D (ABMM) (MI) Steven York (OH)
Christine McRoberts (Canadá) Dra. Leticia J. San Diego PhD (MI) Atsushi Yoshida (Japón)
Carolina Satyadi (California) Michelle L. Zaharik (Canadá)
Dr. Piet Meijer PhD (Países Bajos)
Teresa Schnellman (SC) Dra. Marcia L. Zucker PhD (Nueva Jersey)
Jacques F. Meis (Países Bajos)
Vanessa D. Mercado (Puerto Rico) Paul Schreckenberger (IL) Kimberly Zunker (Texas)
Melvin Schuchardt (Georgia)
Bárbara Mervin (MD)
Kathleen Selover (Nueva York)
James J. Miller (KY)
Dan Shireman (KS)
Kathryne Miskavige (ND)
Dinah Shore Myers (Carolina del Norte)
Sra. Barbara Mitchell (KS)
Kristine Moraski (PA) Dra. Venkatakrishna Shyamala PhD (MD)
Dr. Vijay K. Singu DVM, PhD (NE)

Yaser Morgan (Nueva York)
Martha Skorczewski (IL)
Ian Morrissey (Suiza)
Jane L. Smith (TN)
Mohamed Hanafy Morsy (Arabia Saudita)
Janis F. Smith, Laboratorio (MD)
Anna Murphy (Nueva Jersey)

NOTAS
94
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Newark, Delaware, Estados Unidos Atlanta, Georgia, Estados Unidos

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Mitchell G. Scott, PhD Médico de la Universidad de Vanderbilt Nashville,

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Carlos De Vore y Salud Radiológica

Comité de Desarrollo de Documentos sobre Verificación de Desempeño para Precisión y Veracidad

R. Neill Carey, PhD, Titular de la Dra. Marina V. Kondratovich Personal

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A.Paul Durham Jonathan Guy Medio, PhD James F. Pierson-Perry

Abstracto ................................................. ................................................ i

Membresía del comité .................................................. ............................... iii

Prólogo .................................................. ............................................. viii

Capítulo 1 Introducción.............................................. .................................... 1

1.2 Antecedentes .................................................. .......................................................... 3

1.4 Terminología .............................................. ................................................ 4

1.5 Resumen del Protocolo ............................................... .......................................... 8

1.6 Estándares de Desempeño ............................................... ..................................... 10

Capítulo 2: Estudio de verificación de precisión ........................................... ..................... 11

2.1 Período de familiarización ............................................... ............................................. 12

2.3 Diseño de procedimientos experimentales ............................................... ............................... 17

3.1 Descripción general del experimento de sesgo ........................................... ............................... 42

3.2 Selección de materiales de referencia ............................................... ................................ 44

3.3 Valores objetivo y sus errores estándar ............................................... ......................... 47

3.5 El Intervalo de Verificación.................................................... ...................................... 49

3.6 Interpretación................................................. ............................................. 54 3.7 Ejemplos

resueltos .................................................... .......................................... 55

Capítulo 4: Conclusión .................................................. .................................... 63

Con licencia a: JULIO ALFONSO SALAZAR ZAMBRANO

Capítulo 5: Información complementaria ............................................... ..................... sesenta y cinco

Apéndice A. Estudio de verificación de la precisión: diseños experimentales y valores perdidos .......................... 68

Con licencia a: JULIO ALFONSO SALAZAR ZAMBRANO

Descripción general de los cambios

Verificación de observada mediante el uso del procedimiento de medición candidato y la concentración de

En cualquier caso, el usuario debe

Este capítulo incluye:

Abreviaturas y siglas utilizadas en el documento

Términos y definiciones utilizados en el

Con licencia a: JULIO ALFONSO SALAZAR ZAMBRANO

Verificación del Usuario de la Precisión y Estimación del Sesgo; Aprobado

La sección de verificación de precisión de la guía fue desarrollada para situaciones

respectivamente. (También, consulte a establecer el rendimiento de un dispositivo de diagnóstico en cuanto a precisión y

Este documento guía al usuario a través del proceso de determinar la