¿Cómo se garantiza la calidad de una prueba diagnóstica?

¡Hola de nuevo! Con las anteriores entradas ya nos hemos familiarizado con muchos conceptos sumamente importantes en la bioquímica clínica. Nos hemos centrado, principalmente, en cómo realizar la validación de una prueba diagnóstica. No obstante, el día de hoy vamos a hablar sobre las garantías de calidad que deben cumplir dichas pruebas diagnósticas.

Para cumplir con las garantías de calidad, los laboratorios deben seguir ciertos procedimientos y cumplir algunas normas. En general, las garantías de calidad son un conjunto de actividades que van a asegurar que las pruebas cumplan estas normas y estándares, por lo que, en definitiva, indican la seguridad de las pruebas diagnósticas. Así, en los laboratorios se lleva a cabo un control de calidad que se divide en dos tipos:

Una parte muy importante del control de calidad interno es el análisis de los resultados que se obtienen, por lo que nos vamos a centrar en ello. Para llevar a cabo este análisis, se hace uso del diagrama de Levey-Jennings. Se trata de un diagrama que analiza dos parámetros muy importantes:

• Precisión ➝ se trata de la repetitividad, es decir, si al utilizar el mismo método y en las mismas condiciones se obtiene una y otra vez el mismo resultado (o muy similar). Para medir la precisión, como lo que se comparan son los resultados obtenidos de una o varias muestras, no se utiliza una muestra de referencia. Este parámetro está relacionado con el error aleatorio, es decir, el error que pueden presentar los resultados debido a condiciones físicas, a la técnica empleada, etc., que es un error que no se puede evitar y se produce al azar.

• Exactitud ➝ la exactitud es la diferencia que existe entre la media de los valores de referencia y la media de los valores de nuestra muestra. La exactitud tiene que ver con la prueba o instrumental utilizado para la detección de la enfermedad, por lo que va a estar relacionada con un error sistemático. Este error se repite de una medida a otra y no suele variar, suele mantenerse constante. Así, puede deberse a la persona que realiza el procedimiento, a limitaciones que tenga el aparato utilizado o a su calibración entre otros; de modo que, si se identifica, puede corregirse.

De este modo, el diagrama de Levey-Jennings va a permitir detectar errores aleatorios y/o sistemáticos, además de analizar la precisión y exactitud de una prueba frente al tiempo. A continuación vamos a ver un ejemplo de un diagrama de Levey-Jennings, para aprender a interpretarlo.

Fuente: Burd E. M. (2010). Validation of laboratory-developed molecular assays for infectious diseases. Clinical microbiology reviews, 23(3), 550–576.

Como podéis observar, en la gráfica se representan los valores obtenidos de las muestras en el eje de ordenada (eje y, vertical), y el tiempo en el eje de abscisas (eje x, horizontal). La línea roja del centro representa la media de los valores de referencia, pero además, podemos observar otras 2 líneas discontinuas y 2 líneas sólidas más alejadas. Todas estas representan la desviación estándar (SD) respecto a los valores de referencia. Entre las líneas discontinuas (+2SD y -2SD) van a encontrarse el 95% de las medidas, por lo que a este intervalo se le denomina intervalo de confianza. Así, en función de donde se encuentren los valores de nuestras muestras respecto a estos límites, podremos determinar si se ha producido un sesgo (error o desviación) de precisión y/o de exactitud.
Así, la detección de este tipo de sesgo permite determinar si se está realizando un error aleatorio o sistemático, por lo que se puede intentar solucionar el problema de un modo u otro.

Para poder interpretar este diagrama, hay que recurrir a las denominadas reglas de Westgard. Se tratan de una serie de normas que van a ayudarnos a rechazar o aceptar el método de diagnóstico que se está aplicando. Así, se debe cumplir que:

• Las medidas deben estar dentro de los límites +2SD y -2SD, es decir, en el intervalo de confianza del 95%.
• Los valores tienen que seguir una distribución normal.
• Los resultados obtenidos no deben mostrar una tendencia hacia ninguna dirección: no deben aumentar o disminuir si son valores consecutivos.
• Los valores consecutivos que se encuentren fuera del intervalo de confianza del 95% son descartados.
• Los valores consecutivos no pueden mostrar grandes diferencias entre sí.

Además, estas normas pueden definirse desde un punto de vista estadístico. Para ello, os invito a que visitéis esta dirección web interactiva con la que podéis aprender en qué consisten todas y cada una de las normas.

Aplicación práctica

Para afianzar todos esto conceptos, vamos a ver dos casos clínicos e interpretar los diagramas de Levey-Jennings en base a las normas de Westgard.

Caso 1

Vamos a ver el diagrama relativo a un control externo realizado a lo largo de dos años para garantizar la seguridad de una prueba de análisis de sodio.

Si vamos analizando la gráfica de izquierda a derecha, vemos que durante los primeros meses todos los valores se encuentran dentro del intervalo de confianza del 95%. No obstante, en enero de 1984, el valor obtenido sobrepasa el límite superior (dos veces la desviación estándar o +2SD). Este valor va a ponernos en alerta para observar que no se repita en más ocasiones. Durante los siguientes meses se puede observar que no se produce ninguna alteración de los valores, hasta que se llega a diciembre de 1984. A partir de aquí, algunos valores se encuentran por debajo del límite inferior (-2SD), siendo dos de ellos consecutivos. Esta tendencia de los valores indica que se ha cometido un error sistemático, de modo que se deben descartar estas medidas y corregir el error para futuras medidas.

Si solo se hubiera detectado la primera desviación mencionada, la de enero de 1984, se debería estar pendiente de las siguientes medidas para comprobar que se ha tratado de un error aleatorio o algún otro factor. No obstante, al obtener las demás desviaciones, es necesario revisar el método, el procedimiento que se ha seguido y el instrumental para tratar de corregir el error.

Caso 2

En esta ocasión, se muestra el diagrama relativo a un control de calidad externo que, al igual que en el primer caso, se ha realizado a lo largo de dos años. En esta ocasión, en lugar de analizar la seguridad de una prueba de sodio, se analiza una prueba de colesterol.

En esta ocasión, el segundo valor obtenido se aleja lo suficiente de la media de referencia como para descartar estos resultados y, de cara a futuro, tratar de corregir el error de esta prueba. Este es un error aleatorio, ya que supera el valor del triple de la desviación estándar de la media (+3SD). De este modo, aunque no hubiera ninguna otra desviación de valores, se tendría que descartar esta medida y tratar de corregir el error. No obstante, vamos a seguir analizando que más reglas de Westgard se incumplen.

Las siguientes 4 medidas, entre octubre de 1983 y febrero de 1984, se encuentran todas en la misma región del gráfico, superando el valor de +1SD, de modo que se considera que ha ocurrido un error sistemático que ha provocado una disminución en la exactitud de la prueba. Si vamos más allá, podemos ver como hay más de 10 medidas consecutivas que se localizan a un lado de la media (tienen valores superiores a la media). Esto indica, de nuevo, que se ha cometido un error sistemático.

Entonces, si analizamos todos los datos en conjunto, podemos observar que hasta 1985 todos los valores se encuentran por encima de la media, y solamente a partir de este año comienzan a observarse valores por debajo de la media. Esto puede indicar que hasta 1985 se estaba cometiendo un error sistemático, y que cuando comienza a cambiar esta tendencia es porque los investigadores podrían haberse dado cuenta del error que se estaba cometiendo y trataron de corregirlo (calibrando el aparato o cambiando el personal que realizaba la técnica, entre otros). Esto es solo una suposición, ya que no tenemos datos suficientes como para saber si realmente se llegó a corregir el error.

Por lo tanto, en ambos casos hay ciertas medidas que nos ponen en sobre aviso y otras que se deben descartar inmediatamente. En el primer caso habría que intentar corregir el error para poder aplicar la prueba en futuras medidas, mientras que en el segundo caso, se observa que en los últimos meses que se han analizado ha cambiado la tendencia, por lo que puede indicar que la prueba ya fue revisada y los errores fueron corregidos.