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
básicos: su trazabilidad y su incertidumbre. Esto ha hecho que, hoy en día, la verificación
de la trazabilidad y el cálculo de la incertidumbre de los resultados analíticos sea cada vez
más importante. En esta tesis doctoral hemos propuesto diversas metodologías para calcular
la incertidumbre en métodos analíticos que se utilizan de forma rutinaria en el laboratorio.
Estas metodologías están basadas en calcular la incertidumbre globalmente (es decir,
agrupando términos de incertidumbre siempre que sea posible) y en utilizar la información
obtenida durante el proceso de validación del método y, especialmente, durante la
verificación de la trazabilidad.
La ventaja de estas metodologías es que pueden aplicarse a todos los métodos de rutina y
que requieren poco trabajo adicional ya que los métodos analíticos siempre deben validarse
antes de aplicarlos al análisis de muestras de rutina. En concreto, hemos propuesto
expresiones para calcular la incertidumbre a un nivel de concentración cuando la
trazabilidad de los resultados se verifica utilizando diversas referencias como los materiales
de referencia o los ejercicios interlaboratorio. Para ello, se utiliza fundamentalmente la
información obtenida al verificar la trazabilidad. Además, también puede utilizarse la
información obtenida a partir de los gráficos de control, los estudios de precisión y los
estudios de robustez. El cálculo de la incertidumbre a un nivel de concentración es
aplicable en métodos de rutina con un intervalo restringido de concentraciones ya que se
asume que el sesgo y la precisión del método es el mismo en todo el intervalo de
concentraciones. No obstante, hay muchos métodos analíticos que se aplican en intervalos
de concentración amplios de varios órdenes de magnitud y en diferentes tipos de matrices.
Para estos casos, hemos desarrollado expresiones para calcular la incertidumbre a varios
niveles de concentración que consideran la variabilidad de las matrices en la incertidumbre
final. Para ello, debe verificarse la trazabilidad utilizando varias muestras de referencia
cuyas concentraciones estén comprendidas en el intervalo de trabajo del método. Además,
es necesario verificar la ausencia de dos tipos de sesgos: el sesgo proporcional (que varía
con la concentración y suele expresarse en términos de recuperación) y el sesgo constante.
En concreto, hemos desarrollado expresiones para calcular la incertidumbre cuando la
trazabilidad de los resultados se verifica utilizando muestras adicionadas. No obstante, estas
expresiones también pueden aplicarse cuando la trazabilidad se verifica utilizando otro tipo
de referencias como los materiales de referencia.
Por último, en esta tesis doctoral hemos estudiado si la incertidumbre de los resultados está
subestimada cuando en la verificación de la trazabilidad se concluye erróneamente que el
método no tiene un sesgo significativo. En estos casos, se ha observado que la
incertidumbre de los resultados puede estar muy subestimada cuando la incertidumbre del
sesgo contribuye a la incertidumbre total en más de un 30 %. Por tanto, es necesario
verificar la trazabilidad en los métodos de rutina de forma que la incertidumbre del sesgo
no supere el 30% de la incertidumbre total de los resultados. Para ello, es necesario analizar
las muestras de referencia al menos 10 veces y utilizar referencias con la menor
incertidumbre posible.
According to the ISO Norm 17025, the accredited analytical laboratories should obtain
their results accompanied by two basic quality parameters: traceability and uncertainty.
Therefore, nowadays the analysts are increasingly urged to assess the traceability of their
results and to estimate the uncertainty of these results. In this thesis, we have proposed
different methodologies to calculate uncertainty in analytical methods that are used
routinely in the laboratory. These methodologies calculate uncertainty as a whole (i.e. by
grouping terms of uncertainty whenever possible) and use the information generated during
the validation process and, specially, the information obtained in the assessment of
traceability. Moreover, the uncertainty can also be calculated using the information
generated during precision studies, during robustness studies and during the internal quality
control.
The advantage of the proposed methodologies is that they require few additional work to
calculate uncertainty because the analytical methods should always be validated before
applying them to the analysis of routine samples. We have developed the calculation of
uncertainty at one concentration level when traceability is assessed with several types of
references such as certified reference materials (CRM), reference methods and
interlaboratory studies. This uncertainty is calculated using the information obtained in the
assessment of traceability. Moreover, this uncertainty can be calculated by using the
information generated from control charts, precision studies and robustness studies. The
calculation of uncertainty at one concentration level should only be applied in a restricted
concentration range because it is assumed that both the method bias and precision are the
same in the whole concentration range. However, many analytical methods are applied in
wide concentration ranges and to several kind of matrices. In these cases, we have
developed methodologies to calculate uncertainty at several concentration levels and taking
into account the matrix variability in the uncertainty budget. To calculate this uncertainty, it
is necessary to verify traceability with several reference samples whose concentrations are
comprised within the concentration range of the routine samples. Moreover, the absence of
two types of biases should be verified: proportional bias (i.e. that varies with concentration
and is expressed in terms of recovery) and constant bias. We have developed
methodologies for calculating uncertainty when traceability is assessed using spiked
samples. However, these methodologies can also be applied when traceability is assessed
using other type of references such as certified reference materials.
Finally, we have studied if the uncertainty of results is underestimated when it is wrongly
concluded in the assessment of traceability that the method bias is not significant. We have
observed that uncertainty can be very underestimated when the uncertainty of bias
represents more than 30 % of the final uncertainty. Therefore, it is necessary to have
contributions of the uncertainty of bias lower than 30 % so that the uncertainty of results is
not underestimated. This can be achieved by analysing the reference samples at least ten
times and by using references with lower uncertainty.
