NKK-Workshop. Sveinung Rørstad, Fürst Medisinsk Laboratorium

Transkript

1 Velkommen til NKK-Workshop mars 2010 Hvordan planlegge et verifiseringsarbeid? Gjennomgang av statistiske verktøy for verifisering av riktighet. Hva er styrken og svakheten med de forskjellige modellene/verktøyene? Sveinung Rørstad, Fürst Medisinsk Laboratorium

2 Hvorfor verifisere? NS-EN ISO 15189:2007: 552: Metodene 5.5.2: og prosedyrene man velger å bruke, skal evalueres og finnes å gi tilfredsstillende resultater før de benyttes til medisinske analyser : En gjennomgang av biologiske referanseintervaller aller skal også finne sted når laboratoriet endrer en analyseprosedyre eller evt. en preanalytisk prosedyre : Laboratoriet skal bestemme usikkerheten ved resultater når dette er relevant og mulig

3 Konsekvenser av feil (bias og impresisjon) FN = Falske Negative FP = Falske Positive MAX = Predefinerte akseptgrenser Ref: SJCLI Vol 59 No Per Hyltoft Petersen

4 Konsekvenser av feil (bias og impresisjon) FP = Falske positive FN = Falske negative Prevalence fraction = Hyppighet av feil

5 Konsekvenser av systematisk ti feil for TSH Bias G.G.Klee et al.: pasienter fikk utført TSHbestemmelse Ref: SJCLI Vol.59 No Figuren viser endring i andelen av pasientsvar som blir liggende utenfor oppsatte grenser ved økende bias. TSH mu/l > 5,0 > 10,0-20% -47 % -37 % -10% -28 % -21 % -6% -17 % -12 % Ingen 12,4% 3,2% +6% +26 % +25 % +10% +49 % +46 % +20% +138 % +165 %

6 Hvordan planlegge? Bemyndigelse Analytiske mål Verifisering Riktighet Presisjon Måleområde Spesifisitet/interferrens Referanseområde Intern kvalitetskontroll EKV IT-validering Ressurser

7 Bemyndigelse Større metodeendringer og etablering av nye metoder. Oppdrag gitt av overordnet. Ansvarlige for oppdraget må utnevnes. NB.Viktig med hensyn til tildeling av ressurser! Mindre endringer (lot-skifte etc). Retningslinjer gitt i kvalitetssystemet.

8 Analytiske mål for riktighet Akseptgrense for bias i rutinemetoder: I henhold til biologisk variasjon: ( ) 2 2 CV W CV B < 0,25 + CV 0 B ( Der data for biologisk variasjon mangler: < 1/16 av referanseintervallet Mellom instrument bias <0,33*SD W Alternativt: < 1 standardavvik (intern reproduserbarhet for metoden) Vil i liten grad påvirke daglig godkjenning i henhold til kontrollregler. Vil i liten grad påvirke Akkrediterings- i CV. Faglig konsensus/anbefaling.

9 Hva må verifiseres? es? Vurderes i forhold til graden av metodeendring. Produktinformasjon fra leverandør må åleses med dlys og lykte! Etterspør ytterligere informasjon fra leverandør/produsent. IVD-godkjenningen gjelder pakkeløsningen med reagens, kalibrator og instrument. t Dersom en av disse 3 byttes ut, stilles det krav til at validering utføres av lab!

10 Større metodeendringer Prosess: Mandat plan praktisk gjennomføring rapport SP/DK Nytt måleprinsipp. (Eks. ICP-MS-MS) Krever søknad om utvidet akkrediteringsomfang. Nytt instrument med internt etablert måleprinsipp. Eks.:Endre metode fra Architect til Immulite Ny metode med internt etablert måleprinsipp. Eks. Endre Calsium-metode fra Roche til Sero Nytt parameter med internt etablert metode og måleprinsipp. Eks.: C-peptid og Insulin på Modular E Nytt objekt for internt etablert parameter, metode og måleprinsipp. Eks.: Mg i urin (utføres allerede i serum). Endring av antistoffer/antigene egenskaper, samme parameter, metode og måleprinsipp. Eks. Endring fra monoklonale til polyklonale antististoffer. OBS. NAs holdning til geografisk enhet.

11 Større metodeendringer Hva kan hentes fra annen dokumentasjon? Spesifisitet/interferenser Preanalytisk og analytisk vurdering av usikkerhets-kilder. Carry over Holdbarhet Klinisk nytteverdi, klinisk kvalitet. Praktisk egnethet (egenvurdering) Forutsatt at dokumentasjonen vurderes som god nok til vårt bruk.

12 Verifisering av riktighet Mot nåværende rutinemetode eller samarbeidspartners referansemetode. Høsting av egnede prøver. Antall? Oppbevaring av prøver. Gjennomføring av analyse. Replikat? Mot sertifisert referansemateriale Relevant? Egnet materiale? Hvordan utføre? Spiking OBS. Stoff/Matriks Vurdering av resultatfordeling for polikliniske prøver. Median / 2,5 og 97,5 percentilen. Mot resultater fra EKV.

13 Valg av statistiske verktøy Analyse-IT Demings regresjon Vektet Demings regresjon Passing & Babloks regresjon Bland-Altman differansplot CLSI-test for referanseintervall NKK-verktøy Demings regresjon Vektet Demings regresjon Passing & Babloks regresjon XRef regneark for bruk av referansemateriale Andre MedCalc, MethComp, CBstat,.

14 Bland-Altman differanseplott Er observerte differanser akseptable? Forutsetter at differansene er uavhengig av nivå og normalfordelte. Gir ikke data for slope og intercept til bruk for vurdering mot referanseintervall.

15 Lineær regresjon Forutsetter lineær sammenheng mellom metodene! Minste kvadrats metode (SLR, LSR) parametrisk, assymetrisk. forutsetter at x er uten tilfeldig variasjon og at y har konstant (proporsjonal) normalfordelt tilfeldig variasjon. Demings regresjon, uveiet og veiet parametrisk, symmetrisk. forutsetter at x og y har konstant (proporsjonal) variasjon. vektet Deming er mer robust. effektiv.

16 Demings regresjon Stor fordel å benytte duplikat-analyse - dobler antall punkter i regresjon - gir estimat av repeterbarhet som grunnlag for angivelse av usikkerhet for x og y.

17 Lineær regresjon Passing & Babloks regresjon ikke-parametrisk, symmetrisk. forutsetter proporsjonal og tilnærmet lik analytisk variasjon for x og y. robust (påvirkes lite av outliers). mindre effektiv.

18 Passing & Babloks 1)Median av slopes. 2) Parallelle linjer med median slope trekkes gjennom hvert punkt og interceptene avleses på y-aksen. 3) Median av intercepts beregnes.

19 CLSI-test for referanseintervall jfr. Analyse-it Velg 20 referanseindivider og finn deres referanseverdier Hvis 90 % av verdiene er i referanseintervallet (<10 % utenfor), kan du bruke det i rutine Forklaring til tabell og figur B - systematisk feil målt i antall standard avvik for total biologisk variasjon Tabellverdier - sannsynlighet for at minst 90 % av antall referanseverdier (angitt i øverste rad) kommer i referanseintervallet dvs. sannsynlighet for å akseptere referanseintervallet B % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % Sann nsynlighet for å aksepte ere referanseintervalle et100 % 90 % 80 % 70 % 60 % 50 % 40 % 30 % 20 % 10 % % Sysematisk feil i antall biologiske standard avvik

20 CLSI verifisering av referanseintervall 32 ref.verdier sml. med NORIP ref.intervall for kalsium Kalsium: 32 referanseverdier fra en lab sammenlignet med NORIP referansegrense

21 Bruk av pasientdata fra primærhelsetjenesten t 1) = tidligere metode med faktor = 1,07 2) = tidligere metode u/faktor 3) = data fra 1) justert med slope og intercept fra metodesammenligning (Deming, vektet)

22 Verifisering av riktighet og referanseintervall. Lykke til med planlegging!