Is it always, a single sample, enough to be analyzed?
8-Spanish and english version
Es siempre suficiente una sola muestra para ser analizada ?
Suponiendo que:
- el método analítico tiene una exactitud del 100%
- la concentración del analito en estudio presenta una variabilidad biológica determinada
Surge la siguiente pregunta:
Que probabilidad existe que, con una sola determinación, se encuentre un resultado de laboratorio que no difiera en más del 10% del valor correspondiente a la condición homeostática del analito en estudio?
Para dar respuesta a esta pregunta, cuando se practica un solo test en una sola muestra, se debe realizar el cálculo de cuál es la probabilidad de obtener un resultado que no difiera en más del 10% respecto a la concentración que define la condición homeostática del analito.
El cálculo se basa teniendo en cuenta solamente la variabilidad biológica del analito en el paciente asumiendo que los procedimientos del laboratorio tanto en la fase preanalítica, analítica y post-analítica están exentos de error.
Esto significa que se supone que los procedimientos que sigue el laboratorio arrojan resultados exactos respecto a la concentración del analito en la muestra extraida al paciente.
Para realizar el cálculo de probabilidad debemos conocer el valor del coeficiente de variación de la variabilidad biológica. Estos valores pueden encontrarse en la página del Dr Westgard,
Conociendo:
· el coeficiente de variación biológica porcentual intraindividual CVI %, (CVw %) y
· la condición que debe ser cumplida, es decir que la dispersión de los resultados no difiera en más del 10% respecto a la concentración que define la condición homeostática del analito, se puede calcular cual es el número de desvios standard para esa condición.
Esos límites se conocen en estadística con el nombre de Z score.
Para el ejemplo de la Glucosa , CVI % tiene un valor, como ya se ha visto de 5.7%, (base de datos 2010)
por lo tanto los límites inferior y superior en términos de cantidad de desvios standard (Z) se calcula como sigue:
Z= 10% / CVI%
Z= 10%/ 5.7% = 1.75
Se interpreta, entonces, que los límites deseados están a ± 1.75 desvios stándard de la distribución de todas las concentraciones de glucosa que puede tener el paciente.
Como se determina la probabilidad de que una sola extracción de sangre contenga
la concentración comprendida en ese rango?
Para determinar la probabilidad es necesario consultar las tablas de probabilidad
para distribuciones normales ingresando el valor de Z calculado previamente.
Ejemplo de la tabla se encuentra en el sitio:
Para un valor de ± Z = ± 1.75 corresponde un valor de 0.0401 para cada una de las colas mayores al valor de Z.
Por lo tanto para ambas colas corresponde: 2 x 0.0401 = 0.0802
Como la probabilidad de toda la distribución vale 1, la probabilidad entre los valores
De –Z hasta + Z es igual a = 1 - 0.0802 = 0.920
La expresión en porcentaje es 100 x 0.92 = 92.0 %
Interpretación:
Extrayendo una sola muestra al paciente y realizando todos los procedimientos necesarios para determinar su concentración sin cometer ningún error operacional, se tiene el 92% de probabilidad de que el resultado de la concentración de glucosa que se informe no difiera en más del 10 % de la concentración que define la condición homeostática del analito.
Se ha repetido este mismo cálculo para un número variado de analitos y son presentados en las siguientes tablas.
analito
|
% CVI
|
Z 10%
|
TABLA
|
% Probabilidad 10%
|
Urea
|
12.3
|
0.81
|
0.2090
|
58.2
|
Glucosa
|
5.7
|
1.75
|
0.0401
|
92.0
|
Colesterol
|
5.4
|
1.85
|
0.0322
|
93.6
|
HDL COL
|
7.1
|
1.41
|
0.0793
|
84.1
|
LDL COL
|
8.3
|
1.20
|
0.1151
|
77.0
|
Ac.urico
|
9.0
|
1.11
|
0.1335
|
73.3
|
Creatinina
|
5.3
|
1.89
|
0.0294
|
94.1
|
Prot.totales
|
2.7
|
3.70
|
0
|
100.0
|
Albúmina
|
3.1
|
3.23
|
0
|
100.0
|
Trigliceridos
|
20.9
|
0.48
|
0.3156
|
36.9
|
Ferremia
|
26.5
|
0.38
|
0.352
|
29.6
|
Bilirubina T
|
23.8
|
0.42
|
0.3372
|
32.6
|
Sodio
|
0.7
|
14.29
|
0
|
100.0
|
Potasio
|
4.8
|
2.08
|
0.0188
|
96.2
|
Cloro
|
1.2
|
8.33
|
0
|
100.0
|
Calcio T
|
1.9
|
5.26
|
0
|
100.0
|
Magnesio T
|
3.6
|
2.78
|
0.0027
|
99.5
|
Fosfatemia
|
8.5
|
1.18
|
0.119
|
76.2
|
GPT-ALT
|
24.3
|
0.41
|
0.3409
|
31.8
|
GOT-AST
|
11.9
|
0.84
|
0.2005
|
59.9
|
GGT
|
13.8
|
0.72
|
0.2358
|
52.8
|
Fosfatasa
|
10
|
1.00
|
0.1587
|
68.3
|
alcalina
| ||||
LDH
|
8.6
|
1.16
|
0.1230
|
75.4
|
CPK
|
22.8
|
0.44
|
0.3300
|
88.6
|
Amilasa
|
11.7
|
0.85
|
0.1977
|
88.6
|
analito
|
% CVI
|
Z 10%
|
TABLA
|
% Probabilidad 10%
|
17-Hydroxyprogesterona
|
19.6
|
0.51
|
0.3050
|
39.0
|
Androstendiona
|
11.1
|
0.90
|
0.1891
|
62.2
|
Cortisol
|
20.9
|
0.48
|
0.3156
|
36.9
|
Estradiol
|
18.1
|
0.55
|
0.2912
|
41.8
|
SHBG
|
12.1
|
0.83
|
0.2033
|
59.3
|
DHEA-S
|
4.2
|
2.38
|
0.0087
|
98.3
|
Testosterona total
|
9.3
|
1.08
|
0.1401
|
72.0
|
Testosterona Libre
|
9.3
|
1.08
|
0.1401
|
72.0
|
analito
|
% CVI
|
Z 10%
|
TABLA
|
% Probabilidad 10%
|
CEA
|
12.7
|
0.79
|
0.2148
|
57.0
|
AFP
|
12
|
0.83
|
0.2033
|
59.3
|
Ferritina
|
14.2
|
0.70
|
0.2420
|
51.6
|
CA 15-3
|
6.1
|
1.64
|
0.0505
|
89.9
|
CA 19-9
|
16
|
0.63
|
0.2643
|
47.1
|
CA 125
|
24.7
|
0.40
|
0.3446
|
31.1
|
PSA TOTAL
|
18.1
|
0.55
|
0.2912
|
41.8
|
analito
|
% CVI
|
Z 10%
|
TABLA
|
% Probabilidad 10%
|
LH(hombres)
|
14.5
|
0.69
|
0.2451
|
51.0
|
FSH(hombres)
|
8.7
|
1.15
|
0.1251
|
75.0
|
Prolactina(hombres)
|
6.9
|
1.45
|
0.0735
|
85.3
|
Insulina
|
21.1
|
0.47
|
0.3192
|
36.2
|
analito
|
% CVI
|
Z 10%
|
TABLA
|
% Probabilidad 10%
|
T 3
|
8.7
|
1.15
|
0.1251
|
75.0
|
T4
|
4.9
|
2.04
|
0.0207
|
95.9
|
TSH
|
19.3
|
0.52
|
0.3015
|
39.7
|
T4 libre
|
5.7
|
1.75
|
0.0401
|
92.0
|
T3 libre
|
7.9
|
1.27
|
0.1020
|
79.6
|
Los cálculos de probabilidad expresados ahorran todo tipo de comentario,
ya que esta probabilidad se vería aún más disminuida si se considerara además
el error en la fase pre -analítica, analítica y post-analítica , como ocurre en la
práctica diaria.
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