Incertidumbre en métodos analíticos de rutina.

Abstract

Para que los laboratorios de análisis puedan acreditarse según la norma ISO 17025, es necesario que los resultados analíticos vayan acompañados de dos parámetros de calidad<br/>básicos: su trazabilidad y su incertidumbre. Esto ha hecho que, hoy en día, la verificación<br/>de la trazabilidad y el cálculo de la incertidumbre de los resultados analíticos sea cada vez<br/>más importante. En esta tesis doctoral hemos propuesto diversas metodologías para calcular<br/>la incertidumbre en métodos analíticos que se utilizan de forma rutinaria en el laboratorio.<br/>Estas metodologías están basadas en calcular la incertidumbre globalmente (es decir,<br/>agrupando términos de incertidumbre siempre que sea posible) y en utilizar la información<br/>obtenida durante el proceso de validación del método y, especialmente, durante la<br/>verificación de la trazabilidad.<br/>La ventaja de estas metodologías es que pueden aplicarse a todos los métodos de rutina y<br/>que requieren poco trabajo adicional ya que los métodos analíticos siempre deben validarse<br/>antes de aplicarlos al análisis de muestras de rutina. En concreto, hemos propuesto<br/>expresiones para calcular la incertidumbre a un nivel de concentración cuando la<br/>trazabilidad de los resultados se verifica utilizando diversas referencias como los materiales<br/>de referencia o los ejercicios interlaboratorio. Para ello, se utiliza fundamentalmente la<br/>información obtenida al verificar la trazabilidad. Además, también puede utilizarse la<br/>información obtenida a partir de los gráficos de control, los estudios de precisión y los<br/>estudios de robustez. El cálculo de la incertidumbre a un nivel de concentración es<br/>aplicable en métodos de rutina con un intervalo restringido de concentraciones ya que se<br/>asume que el sesgo y la precisión del método es el mismo en todo el intervalo de<br/>concentraciones. No obstante, hay muchos métodos analíticos que se aplican en intervalos<br/>de concentración amplios de varios órdenes de magnitud y en diferentes tipos de matrices.<br/>Para estos casos, hemos desarrollado expresiones para calcular la incertidumbre a varios<br/>niveles de concentración que consideran la variabilidad de las matrices en la incertidumbre<br/>final. Para ello, debe verificarse la trazabilidad utilizando varias muestras de referencia<br/>cuyas concentraciones estén comprendidas en el intervalo de trabajo del método. Además,<br/>es necesario verificar la ausencia de dos tipos de sesgos: el sesgo proporcional (que varía<br/>con la concentración y suele expresarse en términos de recuperación) y el sesgo constante.<br/>En concreto, hemos desarrollado expresiones para calcular la incertidumbre cuando la<br/>trazabilidad de los resultados se verifica utilizando muestras adicionadas. No obstante, estas<br/>expresiones también pueden aplicarse cuando la trazabilidad se verifica utilizando otro tipo<br/>de referencias como los materiales de referencia.<br/>Por último, en esta tesis doctoral hemos estudiado si la incertidumbre de los resultados está<br/>subestimada cuando en la verificación de la trazabilidad se concluye erróneamente que el<br/>método no tiene un sesgo significativo. En estos casos, se ha observado que la<br/>incertidumbre de los resultados puede estar muy subestimada cuando la incertidumbre del<br/>sesgo contribuye a la incertidumbre total en más de un 30 %. Por tanto, es necesario<br/>verificar la trazabilidad en los métodos de rutina de forma que la incertidumbre del sesgo<br/>no supere el 30% de la incertidumbre total de los resultados. Para ello, es necesario analizar<br/>las muestras de referencia al menos 10 veces y utilizar referencias con la menor<br/>incertidumbre posible.

According to the ISO Norm 17025, the accredited analytical laboratories should obtain<br/>their results accompanied by two basic quality parameters: traceability and uncertainty.<br/>Therefore, nowadays the analysts are increasingly urged to assess the traceability of their<br/>results and to estimate the uncertainty of these results. In this thesis, we have proposed<br/>different methodologies to calculate uncertainty in analytical methods that are used<br/>routinely in the laboratory. These methodologies calculate uncertainty as a whole (i.e. by<br/>grouping terms of uncertainty whenever possible) and use the information generated during<br/>the validation process and, specially, the information obtained in the assessment of<br/>traceability. Moreover, the uncertainty can also be calculated using the information<br/>generated during precision studies, during robustness studies and during the internal quality<br/>control.<br/>The advantage of the proposed methodologies is that they require few additional work to<br/>calculate uncertainty because the analytical methods should always be validated before<br/>applying them to the analysis of routine samples. We have developed the calculation of<br/>uncertainty at one concentration level when traceability is assessed with several types of<br/>references such as certified reference materials (CRM), reference methods and<br/>interlaboratory studies. This uncertainty is calculated using the information obtained in the<br/>assessment of traceability. Moreover, this uncertainty can be calculated by using the<br/>information generated from control charts, precision studies and robustness studies. The<br/>calculation of uncertainty at one concentration level should only be applied in a restricted<br/>concentration range because it is assumed that both the method bias and precision are the<br/>same in the whole concentration range. However, many analytical methods are applied in<br/>wide concentration ranges and to several kind of matrices. In these cases, we have<br/>developed methodologies to calculate uncertainty at several concentration levels and taking<br/>into account the matrix variability in the uncertainty budget. To calculate this uncertainty, it<br/>is necessary to verify traceability with several reference samples whose concentrations are<br/>comprised within the concentration range of the routine samples. Moreover, the absence of<br/>two types of biases should be verified: proportional bias (i.e. that varies with concentration<br/>and is expressed in terms of recovery) and constant bias. We have developed<br/>methodologies for calculating uncertainty when traceability is assessed using spiked<br/>samples. However, these methodologies can also be applied when traceability is assessed<br/>using other type of references such as certified reference materials.<br/>Finally, we have studied if the uncertainty of results is underestimated when it is wrongly<br/>concluded in the assessment of traceability that the method bias is not significant. We have<br/>observed that uncertainty can be very underestimated when the uncertainty of bias<br/>represents more than 30 % of the final uncertainty. Therefore, it is necessary to have<br/>contributions of the uncertainty of bias lower than 30 % so that the uncertainty of results is<br/>not underestimated. This can be achieved by analysing the reference samples at least ten<br/>times and by using references with lower uncertainty.