Aspectos prácticos de la validación e incertidumbre en medidas químicas Aspectos prácticos de la validación e incertidumbre en medidas químicas Ricardo Crubellati - Cecilia D. Di Risio (Editores) COMITÉ EDITORIAL Validación de Métodos Analíticos: - María Luisa Castro de Esparza (Perú) - Claudia Campos (Colombia) - Saúl Peñaranda (Colombia) - Susana Casas (Chile) - Yamileth Astorga (Costa Rica) - Aída Álvarez Alonso (Cuba) - Francesc Ventura Amat (España) - Patricia Simone (Uruguay) Cálculo de Incertidumbre: - Ricardo Crubellati (Argentina) - Cecilia Di Risio (Argentina) - Wilson Beita (Costa Rica) - Norma Ramírez (México) - Claudia Cordero (Guatemala) - Dalys Rovira (Panamá) - Rita Rodríguez Medina (Paraguay) Area de Desarrollo Sostenible 2009 Aspectos prácticos de la validación e incertidumbre en médidas químicas / Ricardo Crubellati ... [et.al.]. - 1a ed. - Buenos Aires : Ciencia y Tecnología para el Desarrollo - CYTED, 2009. 150 p. ; 21x14 cm. ISBN 978-987-96413-8-5 1. Agua. 2. Sístemas de Redes. 3. Calidad del Agua. I. Crubellati, Ricardo CDD 333.9 Diseño y compaginación: Editores: Ricardo Crubellati y Cecilia D. Di Risio Imprenta: CCC Educando Av. Warnes 2361/5 (1417) Capital Federal Con una tirada de 200 ejemplares Impreso en Argentina Queda hecho el depósito que previene la ley 11.723 ISBN 978-987-96413-8-5 No se permite la reproducción total o parcial, de este libro, ni su almacenamiento en un sistema informático, ni su transmisión en cualquier forma o por cualquier medio, electrónico, mecánico, fotocopia u otros métodos, sin el permiso previo del editor. Prefacio En el mes de enero de 2005 inició sus actividades la Red Iberoamericana de Laboratorios de Calidad de Aguas, dentro del Área de Desarrollo Sostenible del Programa CYTED. Esta publicación cierra un ciclo, ya que la Red está finalizando sus actividades, y representa un esfuerzo que intenta conjugar una parte de las múltiples actividades realizadas, y una de las más provechosas de todas ellas. En la última actividad de la Red realizada en la ciudad de Cusco, Perú, se ha realizado un Taller que ha logrado resumir las experiencias de toda esta fructífera etapa de trabajo, y en él se propuso la realización de esta Guía, sobre la base del material presentado y el aportado posteriormente por los distintos integrantes del Comité Editorial. A lo largo de estos fructíferos cuatro años de trabajo, y a través de las reuniones de coordinación, cursos, talleres, jornadas, la temática relacionada con la validación y el cálculo de incertidumbre en las mediciones ha sido objeto de discusiones y aportes diversos. Incluso en la actualidad, es un tema no del todo resuelto, ya que son muchas las acepciones y las formas de enfrentarlos en los laboratorios de la Región. Se ha querido cerrar las actividades de la Red tratando de realizar un aporte sobre esta problemática a la que nos vemos expuestos como usuarios. Es por ello que esta publicación no intenta ser una gran enciclopedia, sino una guía práctica de aplicación, para que pueda ser útil y aplicable en el trabajo cotidiano de los laboratorios de análisis de aguas, tanto como en otros laboratorios de análisis. Es también intención del presente trabajo realizar un aporte en el campo de la docencia práctica en este tema, a nivel universitario. No se pretende que su contenido sea excluyente, y es de destacar que representa el fruto de cuatro años de discusiones y de experiencia volcados en estas páginas, que los autores consideran Validación e incertidumbre en medidas químicas 7 un aporte valioso para todos los potenciales usuarios, y que se espera pueda aplicarse con provecho. Como uno de los editores de esta obra, y como Coordinador de la Red, quiero agradecer todas las contribuciones para este libro, y espero que el material presentado sea un aporte para mejorar este aspecto metodológico tan importante en el trabajo de los laboratorios químicos de análisis. Ricardo Crubellati Coordinador Internacional - RILCA Red Iberoamericana de Laboratorios de Calidad de Aguas Área Desarrollo Sostenible - Programa CYTED Prólogo En este libro se abordan dos temas relacionados con uno de los más importantes aspectos en lo relativo a la calidad de la información generada por un laboratorio de análisis químico: la validación de los métodos utilizados, y la forma expresión de los resultados, esto es, el cálculo de incertidumbre en las medidas realizadas. En el Taller Iberoamericano sobre Validación y Cálculo de Incertidumbres, realizado del 14 al 17 de octubre de 2008 en la Universidad San Antonio Abad en Cusco, Perú, este tema fue discutido por representantes de laboratorios de diferentes países de Iberoamérica, y surgió la inquietud de producir una guía práctica para uniformar los criterios en cuanto a los procedimientos de validación y en cuanto a la expresión de resultados y cálculo de incertidumbres. Si bien se dispone de profusa información bibliográfica, la realidad demuestra (por ejemplo, en las participaciones en ensayos interlaboratorio), que distintos laboratorios suelen utilizar criterios no uniformes para abordar estos temas. También hay otros, especialmente los no dedicados únicamente al análisis de muestras como actividad principal (por ejemplo, los que desarrollan sus tareas en las Universidades), que se enfrentan a la necesidad cada vez más creciente de demostrar que su información es de la calidad adecuada para el uso previsto. Uno de los objetivos básicos del material presentado en este libro es ofrecer guías tendientes a la homogeneización de las metodologías de cálculo entre los laboratorios que han participado en el Proyecto de la Red Iberoamericana de Laboratorios de Calidad de Aguas (RILCA-CYTED), y tratar de promover su uso en otros laboratorios de la región, a fin de lograr que la información producida por diferentes laboratorios químicos sea de calidad y comparable. Este libro está organizado en dos grandes secciones, una relacionada con la validación y la otra con el cálculo de incertidumbres. En ambas, se ha dado énfasis a los casos prácticos, considerando el día a día del quehacer en el laboratorio, en el cual Validación e incertidumbre en medidas químicas 9 debe estar claro para el analista o el responsable de calidad, qué parámetros debe estudiar de un método a fin de proceder a su validación, qué mediciones debe realizar para asegurar el cálculo de su incertidumbre, y qué documentación básica debe generar y poseer registrada a fin de trabajar en condiciones que garanticen la calidad de sus resultados. Todas las referencias bibliográficas básicas y de consulta han sido mencionadas en la sección correspondiente, ya que, salvo algunos casos específicos, no se desarrollan exhaustivamente los principios de las metodologías de cálculo, sino que se hace énfasis en los procedimientos prácticos a aplicar. En ese sentido, se ha preferido explicar detenidamente qué se debe hacer ante un caso particular (un cálculo de límites de detección para una determinación en particular, el desarrollo de un procedimiento normalizado de operación, una expresión para la incertidumbre en un dado método de análisis químico), y, más que referirse a los documentos generales, se ha optado por ejemplificar con situaciones cotidianas en el trabajo del laboratorio. Como marco general, se ha desarrollado brevemente el concepto de validación de los métodos de análisis, y cuáles se ha considerado que son las características básicas a evaluar cuando se procede a la validación de un método. En el caso del cálculo de incertidumbres, se presentan los dos tipos de metodologías actualmente utilizadas, la del criterio Eurachem, y la que promueve el cálculo de incertidumbres basándose en los datos obtenidos en la validación previa del método; en ambos casos, se presentan también ejemplos prácticos de aplicación, con datos reales obtenidos en diferentes laboratorios. Esperamos que este material sea útil para el trabajo en los laboratorios de análisis, y pueda contribuir, ofreciendo una metodología sencilla y explicada con ejemplos concretos, a que más y más laboratorios en los cuales se producen datos analíticos, puedan aumentar su propia confianza en los resultados que obtienen, y ofrecer así información cada vez de mayor calidad. Ricardo O. Crubellati – Cecilia D. Di Risio Índice Pág. 1 INTRODUCCIÓN 11 2 LA VALIDACIÓN DE LOS MÉTODOS 15 2.1 Aspectos Generales 15 2.2 Características a Evaluar 20 2.3 Ejemplo 1: Procedimiento Normalizado de Operación 33 2.4 Ejemplo 2: Cálculo del Límite de Detección para la determinación volumétrica de cloruro 41 2.5 Ejemplo 3: Validación de un Método Cromatográfico 51 2.6 Ejemplo 4: Cálculo de Límites de Detección para la determinación de plomo y otros metales por técnicas de espectrometría atómica 58 2.7 Ejemplo 5: Estimación del Límite de Detección para Métodos Cuantitativos Microbiológicos 63 3 INCERTIDUMBRE EN MEDICIONES QUÍMICAS 75 3.1 Aspectos Generales 75 3.2 Cálculo de Incertidumbre mediante el criterio Eurachem 77 3.3 Ejemplo 6: Cálculo de incertidumbre para métodos gravimétricos (Eurachem) 83 3.4 Ejemplo 7: Cálculo de incertidumbre para métodos volumétricos (Eurachem) 92 3.5 Cálculo de Incertidumbre en base a la información obtenida en la Validación 113 3.6 Ejemplo 8: Cálculo de incertidumbre asociada a la determinación de cromo utilizando un material de referencia certificado 122 3.7 Ejemplo 9: Cálculo de la incertidumbre asociada a la determinación de plomo por comparación con un método de referencia 131 4 BIBLIOGRAFÍA Y FUENTES DE INFORMACIÓN 139 1.- INTRODUCCIÓN Actualmente, en todo el mundo se realizan millones de determinaciones analíticas, donde se obtienen datos acerca de diferentes matrices y materiales: alimentos, textiles, materiales de construcción, etc. Los valores obtenidos son muy importantes para el comercio y también se relacionan con la vida y salud de la humanidad (calidad del agua, del aire y del suelo, procesos de contaminación, protección general del medio ambiente, investigaciones criminales en análisis forenses y otros muchos ejemplos). Básicamente, estamos hablando de determinaciones costosas, no sólo por ellas en sí, sino por las decisiones que se toman a partir de sus resultados. Así, es bien sabido que un pequeño error en el contenido de una sustancia en un dado producto puede traer cuantiosas pérdidas si el error es por defecto, o grandes reclamos si el mismo es por exceso. Y en lo relacionado a la protección de la salud y el medio ambiente, los errores pueden ser tan graves como para comprometer la vida de las personas. Es por eso que, en todo el mundo, hay una creciente inquietud acerca de la forma de realizar las determinaciones analíticas, lo que implica cada vez mayores esfuerzos a fin no sólo de llevarlas a cabo correctamente, sino de que se pueda demostrar que los resultados obtenidos son confiables. Cuando una muestra llega a un laboratorio, se supone que ha sido enviada porque el laboratorio posee la experiencia y experticia necesaria para entregar un resultado “real”, o sea, apropiado para el uso previsto. Por esa razón, cualquier laboratorio debe ser capaz de presentar sus resultados de forma tal que la persona que va a utilizarlos los pueda comprender y obtener de ellos las conclusiones correctas para elucidar el problema que ha llevado a que la muestra sea analizada. Normalmente, los clientes no conocen las características de los métodos de análisis, y por qué son aplicables a la resolución del problema presentado. Los procedimientos de validación son los que permiten a los 12 Validación e incertidumbre en medidas químicas laboratorios demostrar que sus métodos de análisis son los adecuados para cada situación concreta. Todo lo anterior está basado en el supuesto de que la muestra empleada es apropiada para evaluar el problema que se desea resolver. Una de las propiedades analíticas supremas es la representatividad de la muestra, y ésta tiene su soporte en el muestreo adecuado. Es una tarea difícil que requiere mucha experiencia, y una clara compresión del problema y de su conexión con la química; por ejemplo, en el caso de los análisis de aguas, muchos laboratorios ofrecen el servicio de toma de muestras, en el conocimiento de que ese paso es fundamental para garantizar que los datos analíticos entregados (que pueden ser muy buenos desde la óptica interna del laboratorio) puedan ser útiles y legalmente aceptables para evaluar la situación real que da origen a la llegada de la muestra al laboratorio. Para que un método se considere adecuado para brindar información útil acerca de cualquier problema analítico, deben determinarse las características de ese procedimiento, y debe además estimarse la incertidumbre del resultado brindado. Actualmente, es cada vez más importante que los resultados de una medición analítica se expresen con su respectiva incertidumbre, como lo establece la norma ISO 17025. Según la Guía ISO 3534-1 la incertidumbre es “una estimación unida al resultado de un ensayo que caracteriza el intervalo de valores dentro de los cuales se afirma que está el valor verdadero”. Esta definición presenta la dificultad filosófica de que el “valor verdadero” no puede conocerse, ante lo cual resulta útil la definición planteada por el Vocabulario Internacional de Metrología (VIM): “la incertidumbre es un parámetro asociado al resultado de una medida, que caracteriza la dispersión de valores que pueda ser razonablemente atribuido al mensurando” (el mensurando es “la magnitud sujeta a medida”, lo que en análisis químicos corresponde a la concentración del analito o a la propiedad que se está determinando). La incertidumbre proporciona entonces una idea de la calidad del resultado, ya que Validación e incertidumbre en medidas químicas 13 indica cuánto puede alejarse un resultado del valor considerado como “valor verdadero”. En algunos sectores de la química analítica existe además un requisito formal, generalmente legislativo, para que los laboratorios introduzcan el aseguramiento de calidad de las mediciones, de manera de asegurar que ellos son capaces de proporcionar los datos con la calidad requerida. El aseguramiento de la calidad incluye el uso de métodos de análisis validados, el uso de procedimientos internos definidos de control de calidad, la participación en ensayos de aptitud, la acreditación según ISO 17025.2005, y el establecimiento de la trazabilidad de los resultados de las mediciones. Históricamente en el trabajo en Química Analítica, ha existido gran énfasis en la precisión de los resultados obtenidos usando un método especificado, más que en su trazabilidad a patrones obtenidos. Esto ha llevado al uso de métodos recomendados (oficiales, estandarizados, etc.), para cumplir con los requisitos legislativos y comerciales. Sin embargo, como existe un requisito formal para establecer la confianza de los resultados, es esencial que el resultado de la medición sea trazable a un patrón definido, tal como una unidad SI, un material de referencia o, cuando es aplicable, a un método definido o empírico. El concepto de trazabilidad complementa el concepto de exactitud (CITAC/EURACHEM 2000). La trazabilidad se define formalmente como "la propiedad del resultado de una medición que consiste en que se pueda establecer el resultado previsible de su comparación directa con los patrones apropiados, por lo general, nacionales o internacionales, por medio de una cadena ininterrumpida de comparaciones reales". Básicamente, esto significa que es posible, dado un resultado obtenido, conectarlo con una referencia acreditada. Aquí surge la cuestión de la distinta concepción de la trazabilidad, según se haga referencia a mediciones físicas o químicas, ya que se debe demostrar que es posible hacer análisis químicos trazables, debido a que normalmente una medición química en cualquier laboratorio implica la realización de más de una etapa independiente, y eso lo 14 Validación e incertidumbre en medidas químicas diferencia de, por ejemplo, un proceso de medida donde sólo intervienen magnitudes físicas. La forma práctica de comprobar la trazabilidad es comparar los resultados entre laboratorios, y para ello, la comparación debe realizarse utilizando métodos normalizados. Aquí se recurre a lo que en el caso de magnitudes físicas sería la comparación con un patrón, trabajando con materiales de referencia certificados. En esta breve síntesis inicial, se han abordado y definido los tres grandes conceptos que hacen, hoy en día, a la calidad de la información generada por un laboratorio químico: la validación de los métodos, la incertidumbre de las mediciones, y la trazabilidad de los resultados obtenidos. Estos serán explicados con más detalle en las siguientes secciones, haciendo énfasis en la aplicación práctica para diferentes casos particulares. Es importante remarcar, como conclusión final, que para obtener trazabilidad es necesario proceder a la validación de los métodos de medida que se desarrollan en los laboratorios. El proceso de validación de los métodos implica el conocimiento profundo de una determinada serie de características operativas de los mismos, que debe ser estudiada en detalle en cada laboratorio, a fin de garantizar la calidad de los resultados. Los más prestigiosos autores remarcan que, para garantizar condiciones adecuadas de calidad, “el primer cuidado del analista químico es cerciorarse de que sus resultados se encuentran bajo control estadístico”. Esto implica conocer y manejar adecuadamente los conceptos básicos de la estadística descriptiva. A lo largo de los diferentes ejemplos desarrollados en este libro, los mismos se irán definiendo y utilizando en forma práctica. 2.- LA VALIDACIÓN DE LOS MÉTODOS 2.1- ASPECTOS GENERALES Según la literatura especializada la validación puede definirse como: Un proceso para establecer las características y limitaciones de un método analítico y para identificar las influencias que pueden modificar esas características y en qué medida. Un proceso para verificar que un método es apropiado para un propósito, es decir para ser utilizado para resolver un problema analítico particular. El proceso de validación debe poder contestar estas preguntas: ¿Qué analitos pueden ser determinados, en qué matrices y en presencia de qué interferentes? ¿Dentro de estas condiciones, qué niveles de exactitud y precisión pueden ser alcanzados? La Validación es la confirmación mediante examen y entrega de evidencia objetiva de que se cumplen los requisitos particulares para un uso previsto específico. La Validación de un método de ensayo es la demostración de que un método de ensayo es apto para un uso previsto. En la práctica, que un método analítico sea adecuado para un determinado propósito se determina mediante estudios de validación, y éstos proporcionan información sobre el procedimiento completo y sobre la influencia de factores individuales, de tal forma que pueden ser aplicados además a la estimación de la incertidumbre asociada con los resultados de los métodos en uso. Los métodos de validación de los procedimientos analíticos están muy estrechamente vinculados a los métodos de desarrollo de dichos procedimientos y a veces no es posible 16 Validación e incertidumbre en medidas químicas determinar exactamente dónde termina el desarrollo del método y dónde comienza la validación. La mayoría de las características de los métodos asociados a los procesos de validación han sido de hecho evaluadas, al menos aproximadamente, en el desarrollo del método. Un procedimiento debe ser validado en mayor o menor extensión cuando: se desarrolla un método nuevo para resolver un problema particular; un método establecido se modifica para incorporar mejoras o extenderlo a un nuevo problema; el control de calidad indica que un método establecido está cambiando con el tiempo; un método establecido se usa en un laboratorio diferente, o con diferentes analistas o instrumentación; se pretende demostrar la equivalencia entre dos métodos, uno nuevo y uno estándar. Es preciso aclarar que aún cuando el procedimiento analítico haya sido aceptado sin cambios de una fuente reconocida (como sucede típicamente, por ejemplo, con los procedimientos estandarizados para los laboratorios de calidad de agua), y posea una documentación de validación apropiada, no resulta recomendable asumir que la misma se ajusta a las condiciones del Laboratorio sin antes comprobar y garantizar, con todas las acciones necesarias, que el laboratorio es capaz de alcanzar los niveles de aptitud declarados en el procedimiento. Diseño de la validación Para que los resultados de la validación sean confiables ante cualquier cliente, incluidos los Órganos Internacionales, Regionales y Nacionales de Acreditación, los diseños empleados deben ajustarse a alguna de las guías y/o documentos técnicos emitidos por Instituciones, Comités y/o publicaciones reconocidas internacionalmente. En este sentido se han redactado guías, metodologías y otros documentos técnicos en el campo del análisis Validación e incertidumbre en medidas químicas 17 de los alimentos y de productos farmacéuticos, que abordan los aspectos vinculados al proceso de medición en su conjunto de manera amplia y rigurosa. En el campo del análisis de agua (industrial, de consumo humano y aguas residuales) las referencias documentales más utilizadas tratan el tema de una manera más general, sin profundizar en el mismo. Es de señalar que, sin estar vinculadas a un campo de análisis en específico, las guías de EURACHEM y de IUPAC consideran las situaciones que en general pueden presentarse en un laboratorio de ensayo. Lo cierto es que independientemente de la rama con la que están vinculadas las entidades que han emitido cualquiera de los documentos anteriormente mencionados, éstos son aplicables en cualquier campo del análisis, haciendo las consideraciones y ajustes necesarios. Es importante tener en cuenta además, que antes de emprender un proceso de validación es preciso asegurar que el equipamiento a emplear posee la calibración requerida, los insumos (reactivos, materiales consumibles, etc.) se corresponden con las especificaciones establecidas, y que el personal que llevará a cabo tanto la parte experimental como la interpretación de los datos, posee la experiencia adecuada. Alcance de la validación El alcance de la validación de un procedimiento introducido en rutina dependerá de cuán completo fue el proceso de desarrollo del procedimiento, de la naturaleza de los cambios realizados una vez aplicado éste y de la confiabilidad de la fuente de la que fue tomado. Algunas recomendaciones generales al respecto se dan en la literatura especializada. El alcance de la validación debe ser establecido sobre la base de un adecuado compromiso entre costo y rigor: o sea, tratando de minimizar la cantidad de trabajo experimental 18 Validación e incertidumbre en medidas químicas requerido para obtener la información necesaria con una confiabilidad aceptable. Existe profusa literatura sobre los métodos de validación mediante estudios interlaboratorios. Están además disponibles un gran número de protocolos y otras publicaciones relacionados con este tipo de validación. Estos resultan los métodos de validación más completos y proporcionan la mayor cantidad de información sobre los procedimientos analíticos. Por eso, cuando un método es desarrollado para un amplio uso, como ocurre con los procedimientos estándar, es imprescindible este tipo de validación. No obstante, en la vida normal de un Laboratorio esto no siempre es posible. Los métodos que aplica el Laboratorio pueden no tener una amplia aplicación en otros Laboratorios: esto pasa frecuentemente en los laboratorios industriales, que se enfrentan a la realidad de que no existen otros laboratorios interesados en participar en este tipo de ensayos. En esos casos pueden ser empleados los métodos de validación en un sólo Laboratorio, los comúnmente denominados métodos de validación “in house”. Que la validación en un único laboratorio pueda ser aceptada para fines oficiales depende de las disposiciones de cada área con respecto a las mediciones específicas de que se trate. Esto puede ser establecido por los organismos reguladores mediante sus políticas. Un ejemplo de este hecho son las disposiciones de los reguladores de las aguas potables en Inglaterra donde tales validaciones están permitidas, bajo ciertas restricciones. Basándonos en esto, se puede recomendar, para los Laboratorios de Calidad del Agua, una validación en diferentes etapas: un diseño de validación dentro del laboratorio (“in house”). un diseño gradual de validación en tres etapas: dentro del laboratorio; con uno o dos laboratorios externos y finalmente un estudio interlaboratorio. En general, el reconocimiento oficial de un método requiere una caracterización basada en estudios interlaboratorios apropiados. Validación e incertidumbre en medidas químicas 19 El alcance de la validación implica definir: Características de las muestras (matriz). En el ejemplo de la matriz agua, deberá especificarse por ejemplo: potable, uso industrial, efluentes de desecho, etc. Tipo de información: cuantitativa y/o cualitativa. Requerimientos del cliente sobre la calidad de los resultados (en el ejemplo, estas son usualmente las Normas de Calidad de Agua de aplicación local). Condiciones del laboratorio (hay que definir si se van a emitir resultados aplicando el procedimiento en uno o varios equipos, en un mismo laboratorio o en laboratorios diferentes, y entonces es obvio que el diseño deberá tener en cuenta tales circunstancias). Los parámetros a evaluar y sus valores críticos de acuerdo a los requerimientos establecidos. Suele suceder que el cliente establece requerimientos en costo y tiempo y no en términos de confiabilidad de los resultados; esto queda entonces a criterio del Laboratorio, en cuyo caso éste deberá establecerlos sobre la base de las posibilidades de los procedimientos disponibles. Los métodos estándar que están disponibles fueron desarrollados y validados, sin embargo algunas veces no incluyen todas las características del método, por ejemplo la calibración. Por eso, estos métodos deben ser considerados como métodos recomendados de base, y partir de allí cada método debe adaptarse y validarse a las condiciones de cada laboratorio. Esta Guía se ha fundamentado en presentar los requerimientos necesarios para evaluar y validar en un Laboratorio aquellos procedimientos analíticos que están basados en métodos recomendados, ya sean normalizados, estandarizados o publicados por organismos de reconocido prestigio internacional (EPA, ASTM; TAPPI, AOAC, etc.). 20 Validación e incertidumbre en medidas químicas 2.2- CARACTERÍSTICAS A EVALUAR En esta guía se ha acordado que para validar un método, se deben evaluar las siguientes características: Selectividad/Especificidad Aún cuando los términos se han empleado indistintamente, la selectividad suele ser el término más apropiado para definir el grado en que un procedimiento puede determinar con exactitud un analito en presencia de dos o tres componentes en una matriz dada. La selectividad se evalúa de forma práctica estudiando las interferencias de mayor potencialidad a partir del conocimiento de la composición promedio de la matriz de las muestras a analizar, las referencias al respecto y la propia experiencia del analista. La selectividad de un método se investiga usualmente estudiando su habilidad de medir el analito de interés en una muestra a la que se han añadido posibles interferentes deliberadamente. Cuando no es posible definir claramente qué interferentes están presentes, la selectividad del método puede ser investigada comparando los resultados del método que se evalúa con los obtenidos por otro método o técnica independiente. También debe considerarse otro tipo de selectividad cuando un analito puede existir en la muestra en más de una forma: inorgánico u organometálico, con diferentes grados de oxidación, etc., lo que comúnmente se conoce como “especiación” del analito en cuestión. Salvo una situación imprevista, los estudios de selectividad para una matriz específica se realizan en la fase de desarrollo del procedimiento. Ejemplos de pérdida de selectividad pueden darse en HPLC ó CI con la presencia de picos “impuros” con señales de más de un compuesto, sin que puedan ser discriminados por el sistema de detección. Para mencionar otro ejemplo, también Validación e incertidumbre en medidas químicas 21 deben estudiarse las interferencias espectrales que pueden ocurrir en ICP para un ancho de banda dado siempre que las relaciones de concentración interferente/analito sean lo suficientemente significativas, de otro modo no es posible garantizar la selectividad del método. Esta es una característica muy importante, que es necesario evaluar aún cuando se trabaje con un método recomendado y de amplia difusión, ya que puede haber ligeras diferencias en las matrices a utilizar que provoquen interferencias y lleven a resultados poco confiables. Robustez La robustez de un procedimiento analítico es una medida de su capacidad de permanecer inalterado ante pequeñas pero deliberadas variaciones en los parámetros del método (cambios en una o más de las condiciones de trabajo); se dice que un método es robusto cuando se puede demostrar su invariabilidad durante el uso normal. Cuando se estudia esta característica de un método analítico, pueden ser determinadas las variables con efectos más significantes sobre el método y además definir las formas de controlarlas durante su uso. La robustez suele ser estudiada por los Laboratorios que elaboran un método antes de entrar en estudios con otros Laboratorios, y es necesario evaluarla cuando no se ha considerado validar un método recomendado. Linealidad Se define como la relación lineal entre la señal y la concentración del analito. Para los métodos cuantitativos es necesario conocer el rango de concentraciones del analito o valores de la propiedad en que se basa el método sobre el cual el método puede ser aplicado. Generalmente se habla del rango en la solución de trabajo más que en la muestra original, aunque muchas veces resulta cómodo también referirlo a la muestra de origen para 22 Validación e incertidumbre en medidas químicas poder saber si en verdad se han cumplido los objetivos deseados. En el extremo inferior del rango de concentraciones, los factores limitantes son los límites de detección o cuantificación, de los que hablaremos más adelante. En el extremo superior las limitaciones están dadas por las características de la respuesta del instrumento. Dentro del ámbito de trabajo generalmente existe un rango de respuesta lineal, dentro del cual habrá una relación lineal entre la señal y la concentración del analito o el valor de la propiedad que se mida. Los cálculos de la regresión (como los coeficientes de correlación R2) suelen ser insuficientes para demostrar la linealidad del gráfico de calibración, y en general de cualquier tipo de ajuste. Para ello es preferible un análisis visual o el análisis de los residuos. En general para comprobar la linealidad se requiere de al menos 10 puntos. La evaluación del rango de trabajo y el rango lineal son también importantes a la hora de planificar el grado de calibración requerido para los métodos de rutina. Es aconsejable también investigar la varianza a través del rango de trabajo. Dentro del ámbito lineal, un punto de calibración puede ser suficiente para establecer la pendiente del gráfico de calibración. Para establecer el rango de trabajo se requiere en cambio de varios puntos, preferiblemente 6 ó más. La relación entre la respuesta del instrumento y la concentración no tiene que ser necesariamente lineal para que el método sea efectivo, pero la curva debe ser repetible de un día a otro. El equipamiento moderno permite tener una visualización rápida del proceso de calibración, lo que facilita la determinación del rango de trabajo y el rango lineal. La figura muestra el gráfico de calibración obtenido en un ICP-OES. Validación e incertidumbre en medidas químicas 23 Límite de detección (LD) La posibilidad de detectar un cierto parámetro en una muestra depende del método recomendado, la calibración del método y del equipo verificado. Cuando las mediciones se realizan a niveles bajos del analito o propiedad que se mida, en el análisis de trazas, es importante conocer cuál es el límite inferior del analito o propiedad que puede ser detectado con certeza por el método. Aunque se trata de un término muy polémico y existen diversas denominaciones para el mismo: ISO “mínima concentración neta detectable”, IUPAC “mínimo detectable valor verdadero”, para los fines de la validación es suficiente una indicación del nivel a partir del cual la detección se vuelve problemática, para ello el valor del “blanco + 3,3 s” es una medida apropiada. Para calcularlo se toman no menos de 10 réplicas (a) del blanco o (b) del blanco fortificado con los elementos a determinar en su menor concentración aceptable y se evalúa la desviación estándar del blanco o del blanco fortificado expresándose el LD como el valor de la señal del blanco + 3,3 sB o como 0 + 3,3 sBF. 24 Validación e incertidumbre en medidas químicas Entonces: Cuando el método detecta la señal del blanco, el LD se calcula como el valor de la señal del blanco más su desviación estándar multiplicada por el factor 3,3. LD= B + 3,3 sB Cuando no hay señal, se utiliza un blanco fortificado (en baja concentración). El LD se calcula como tres veces la desviación estándar del blanco fortificado. LD = 0 + 3,3 sBF Límite de cuantificación (LQ) El límite de cuantificación es estrictamente la menor concentración de analito que puede ser determinada con un aceptable nivel de repetibilidad y exactitud. Se obtiene al multiplicar por tres el límite de detección, en casos especiales por cinco. Otras convenciones lo definen como la concentración de analito correspondiente a un valor del blanco + 5, 6 ó 10 desviaciones estándar de la media del blanco. Se denomina a veces también límite de determinación. El LQ no debe ser usado para la toma de decisión. Ni el LD ni el LQ representan niveles en los cuales la cuantificación es imposible. Su significado práctico está asociado a que, simplemente, en la región del LD la magnitud de la incertidumbre asociada es comparable al resultado real. Validación e incertidumbre en medidas químicas 25 Sensibilidad Es la propiedad del método que demuestra la variación de respuesta en función de la concentración del analito. Puede ser expresada por la pendiente de la recta de regresión de calibración. Precisión La precisión es la medida de cuán cerca o dispersos están los resultados unos de otros, y se expresa normalmente como la desviación estándar o desviación estándar relativa, ya que se acepta la varianza como el mejor indicador de la dispersión: a menor varianza, mayor precisión. Las medidas más comunes de la precisión son repetibilidad y reproducibilidad. Repetibilidad (de resultados de mediciones): grado de concordancia entre los resultados de mediciones sucesivas del mismo mensurando bajo las mismas condiciones de medición; es la medida de la variabilidad de los resultados cuando el método es aplicado por un solo analista, con un mismo equipo, en un corto periodo de tiempo, etc. Reproducibilidad: grado de concordancia entre los resultados de mediciones del mismo mensurando efectuadas bajo condiciones de medición modificadas. Es el caso al realizar diversas réplicas en diversos días cambiando instrumento, analista e incluso el laboratorio. Cuando se calcula la precisión en condiciones de repetibilidad, se obtienen valores distintos que al calcular la precisión en condiciones de reproducibilidad. Las condiciones de repetibilidad dan lugar a los mínimos valores de precisión y las condiciones de reproducibilidad dan lugar a los máximos valores de precisión. Entre estas dos podemos encontrar condiciones intermedias (por ejemplo, diversas réplicas en diversos días cambiando instrumento y analista pero dentro de un mismo laboratorio); estas condiciones suelen considerarse 26 Validación e incertidumbre en medidas químicas tradicionalmente como reproducibilidad, aunque lo más correcto en esos casos es hablar de la “precisión intermedia”. Para estimar la precisión se pueden considerarse distintas opciones: Utilizar replicados de una misma muestra; se recomienda un número de alrededor de 20 para calcular la desviación estándar. Cuando se usa en el tiempo una muestra de control, se recomienda obtener como mínimo 30 datos para determinar su promedio y la desviación estándar. A través de un diseño experimental realizado a tal efecto, como se desarrollará más adelante en un ejemplo específico para el cálculo de incertidumbre. Tanto la repetibilidad como la reproducibilidad suelen depender de la concentración del analito y cuando esto ocurre, esta dependencia debe ser determinada si es significativa. La desviación estándar relativa es más útil en estos casos ya que en su cálculo está incluida la concentración. Veracidad (Sesgo) La veracidad del método es una expresión de cuán cerca está la media de un conjunto de resultados (producidos por el método) del valor verdadero. La veracidad se expresa normalmente en términos del sesgo. El cálculo del sesgo puede hacerse de diferentes maneras: Utilizando materiales de referencia certificados Validando por comparación con otro método ya validado Participando en estudios colaborativos En el caso de no disponer de las alternativas anteriores, se recomienda usar para comparación las muestras utilizadas Validación e incertidumbre en medidas químicas 27 en pruebas de desempeño, de las cuales se disponga de los resultados del ejercicio interlaboratorio En la práctica para establecer la veracidad se efectúa la comparación de la media de los resultados del método con valores conocidos, o sea ésta se establece contra un valor de referencia. Hay dos formas para hacerlo: comparando con Materiales de Referencia Certificados (MRC) o con los resultados obtenidos por un método estándar. Los Materiales de Referencia Certificados y los valores de referencia obtenidos por métodos estándar deben ser absolutos (trazables al SI). Un Material de Referencia Certificado es una matriz natural certificada lo más similar posible a las muestras de interés. Como la disponibilidad de tales materiales es limitada se pueden obtener Materiales de Referencia para la validación: Adicionando a un material típico materiales de referencia certificados puros u otros materiales de pureza y estabilidad adecuadas. Reteniendo materiales caracterizados y chequeados “in- house” para garantizar su estabilidad durante el Control de Calidad. Para fines regulatorios deben ser utilizados Materiales de Referencia Certificados reconocidos internacionalmente, mientras que para trabajos de menor alcance o no críticos suele ser suficiente el uso de estándares preparados en el Laboratorio o por adición. Para verificar contra un método alternativo, se comparan los resultados de ambos métodos en las mismas muestras. Las muestras deben ser preferentemente MRC, estándares “in- house”, o muestras típicas. Es mejor el empleo de los MRC por su probada estabilidad y homogeneidad y pueden mostrar la presencia de sesgo respecto al SI, pero estos son caros y a veces no se encuentran con las características exactas de las muestras. 28 Validación e incertidumbre en medidas químicas La tabla que se presenta a continuación muestra un ejemplo de comparación de un método nuevo desarrollado por ICP-OES, con otro ya establecido y utilizado por largo tiempo en un Laboratorio en el que se emplea la técnica de Absorción Atómica para el análisis de aguas residuales. En este ejemplo se han empleando las herramientas estadísticas adecuadas para la comparación. Elemento Valor de EAA Valor de ICP t calculado Signif. As (mg/L) 0.432 0.414 0.826 No Cd (mg/L) 0.048 0.048 0.000 No Cr (mg/L) 1.044 1.014 1.759 No Cu (mg/L) 0.493 0.473 1.844 No Fe (mg/L) 0.203 0.216 1.040 No Mg (mg/L) 3.127 3.049 1.876 No Mn (mg/L) 0.058 0.060 0.787 No Ni (mg/L) 0.535 0.537 0.287 No Pb (mg/L) 1.055 1.081 1.408 No Sb (mg/L) 0.413 0.419 0.999 No Zn (mg/L) 0.213 0.206 0.932 No En la tabla siguiente se muestra otro ejemplo para la evaluación del sesgo en una prueba de recuperación en una muestra fortificada, ya que en este caso no fue posible comparar con otros métodos ni se disponía de MCR. Elemento Contenido en la muestra % de Recuperación Ag (µg/mL) 0.142 97.3 Ba (µg/mL) 2.57 100.3 Hg (µg/L) 8.96 97.8 Se (µg/L) 17.34 100.4 Validación e incertidumbre en medidas químicas 29 La fortificación es la acción de añadir un analito, sustancia, matriz química o un material de referencia certificado (MRC) a una muestra en cualquier etapa de un análisis químico, para verificar la respuesta del sistema de medición con un objetivo determinado. El porcentaje de recuperación es solo un componente de la veracidad. Es útil para decidir la carta de control que se emplea en el monitoreo de la calidad en muestras con matrices complejas que presentan grandes interferencias, casos en los cuales no suele ser fácil disponer de MRC. Las metas de recuperación deben estar claras y dependen del método aplicado. Los límites en general son de 95-105%, pero habría que establecer las metas por grupos de parámetros. Por ejemplo, para el análisis de compuestos orgánicos se recomienda la utilización de compuestos marcados con 13C o 2H. Incertidumbre La Incertidumbre es “un parámetro asociado con el resultado de una medición, que caracteriza la dispersión de los valores que razonablemente podrían ser atribuidos al mensurando”. Es necesario aclarar que la incertidumbre es un sólo parámetro (usualmente la desviación estándar o el intervalo de confianza) que expresa el rango de valores posibles en base al resultado de las mediciones. La estimación de la incertidumbre toma en cuenta todos los efectos que actúan sobre el resultado; las incertidumbres asociadas con cada efecto deben ser combinadas de acuerdo a procedimientos bien establecidos, como se verá más adelante. La estimación de la incertidumbre debe tomar en cuenta: variaciones en el tiempo, el sesgo y su incertidumbre, la incertidumbre de la calibración, cualquier otro efecto significativo. 30 Validación e incertidumbre en medidas químicas Exactitud (Veracidad + Precisión) La exactitud (de acuerdo a la definición de ISO 3534-1) expresa la proximidad de un resultado al valor verdadero. La validación busca cuantificar la exactitud de los resultados teniendo en cuenta tanto los efectos sistemáticos como los aleatorios que puedan afectarlos. La exactitud tiene en cuenta dos componentes: “veracidad y precisión”. Existe además otra expresión de la exactitud que es “la incertidumbre de las mediciones”. Es más simple no utilizar el término exactitud, ya que puede confundirse con otras definiciones, es mejor en su lugar hablar de sus componentes: veracidad y precisión, asociados al error total, el máximo sesgo que puede tener un dato. Exactitud = Incertidumbre = Veracidad + Precisión Conclusiones Los métodos de validación nos dan información sobre las características del método, sus posibilidades y limitaciones. Deben ser empleados en rutina bajo un control de calidad. Este control es necesario para verificar que el método conserva sus propiedades, es decir que trabaja en la forma esperada. Entre los elementos para el control de calidad, deben incluirse: • Determinación de blancos, asociado al cálculo de la precisión. • Muestras de control interno, asociado al seguimiento de la calidad de los datos. Se puede usar un estándar primario o una muestra de concentración conocida estabilizada. El laboratorio debe establecer con qué frecuencia se va a usar. • Muestras de referencia certificadas, asociado con la trazabilidad. El laboratorio debe establecer la frecuencia con que deben ser utilizadas, dependiendo del método. Validación e incertidumbre en medidas químicas 31 • Muestras de desempeño o ensayos de aptitud, asociado al control externo y en casos especiales a la trazabilidad. Se recomienda realizarlos al menos una vez al año. Durante la validación el método se aplica comúnmente a muestras de concentración conocida, mientras que en la rutina se aplicará a muestras de diversa concentración. El Laboratorio puede decidir así si el método requiere alguna optimización o es adecuado para el objetivo propuesto. Es una práctica acertada dentro del control de calidad reanalizar muestras conocidas cada cierto tiempo, para mantener la confianza en los resultados. A continuación, se presenta una Tabla Resumen con las características anteriormente mencionadas, donde se explicita, para diferentes parámetros que suelen determinarse en muestras de agua, cuáles de ellas deben ser investigadas en el proceso de validación y cuáles son los elementos básicos del control de calidad que deben ser tenidos en cuenta para cada método. 32 Validación e incertidumbre en medidas químicas P ar ám et ro s Li ne al id ad R an go d e tra ba jo Lí m ite d e de te cc ió n Lí m ite d e cu an tif ic ac ió n V er ac id ad P re ci si ón In ce rti du m br e P or ce nt aj e de R ec up er ac ió n D up lic ad os d e bl an co D up lic ad os de m ue st ra s M ue st ra s de co nt ro l i nt er no M ue st ra p er ió di ca de re fe re nc ia ce rti fic ad a P ru eb a de de se m pe ño V er ifi ca ci ón de e qu ip os pH C on du ct iv id ad P ot en ci al re do x O xí ge no d is ue lto Io ne s se le ct iv os Tu rb id ez S ul fa to C al ci o M ag ne si o C lo ru ro s S ól id os to ta le s S ól id os s us pe nd id os to ta le s N itr at os N itr ito s Am on io In di ce d e fe no l D Q O D et er ge nt es S ili ca to s Fó sf or o m et al es si si si si si si si Tr ih al om et an os B en ce no y s us d er iv ad os P la gu ic id as B ife ni lo s po lic lo ra do s Ar om át ic os p ol ic íc lic os C om pu es to s or gá ni co s pe rs is te nt es D io xi na s C ar bo no o rg án ic o to ta l N itr óg en o K je nd ha l D B O si si si si si si si si S i, M ín im o 1/ añ o S i, m ín im o 3 al añ o, d ep en di en do de q ue n o ha ya ca m bi o de l m at er ia l d e re fe re nc ia si nosi si si si si si S i, m ín im o 4 al añ o si si S i, co n ca da lo te d e m ue st ra s as oc ia do a ca rta d e co nt ro l, de fin id o po r ca da la bo ra to rio . si si si , m ín im o 1 al añ o si si si S i, po r ca da lo te (e l l ot e lo d ec id e el la bo ra to rio si si si si si si si si si , c on si de ra r l os 3 ni ve le s al to , m ed io y b aj o. C ua nd o se im pl em en ta e l m ét od o m ed ir po r 7 d ía s si p ar a co nc en tra ci on es ba ja s y un o pa ra co nc en tra ci on es al ta s, r ut in ar io si si si si C on to l d e ca lid ad no si no da do p or e l m an ua l si no si si , de pe nd ie nd o de la c ar ta d e co nt ro l S i, de pe nd ie nd o de la v ar ia bi lid ad de l m ét od o y de lo qu e se re qu ie r Validación e incertidumbre en medidas químicas 33 2.3- EJEMPLO 1: PROCEDIMIENTO NORMALIZADO DE OPERACIÓN A continuación, se detalla y comenta un procedimiento normalizado de operación (PNO). Un procedimiento normalizado de operación presenta los pasos sucesivos a llevar a cabo cuando se desea determinar algún parámetro en particular en alguna muestra. Detalla las distintas etapas que sirven al analista para analizar una muestra, y generalmente está basado en alguna normativa (ISO; ASTM, EPA, etc.); debe presentar además información sobre el alcance del método y sobre el control de calidad interno propuesto. PROCEDIMIENTO NORMALIZADO DE OPERACIÓN PARA …(la determinación del parámetro, por ej “alcalinidad total”) POR EL MÉTODO DE …(citar el método de análisis, por ej “titulación potenciométrica”) Deben incluirse al pie de la primera página los datos relativos al personal que preparó, revisó y aprobó el procedimiento: Fecha: Firma: Preparado por: (Analista Instrumental) (Analista Químico) Revisado por: (Supervisor de Calidad) Aprobado por: Se incluyen además los datos del documento: Fecha de emisión: Revisión: No. de páginas: Se prohíbe la reproducción total o parcial de este documento sin previa autorización del Supervisor del Laboratorio. 34 Validación e incertidumbre en medidas químicas El PNO debe contener tanto del detalle del procedimiento como la forma de realizar el control de calidad del método analítico. SECCION DEL PROCEDIMIENTO 1. Aplicación 1.1 Este método es aplicable a la determinación de ……... en muestras de (especificar la matriz en la que se puede aplicar el método, por ejemplo “aguas residuales”) 1.2 El límite de detección de este método es ….….. mg/L El alcance del método debe ser especificado claramente:: 1.3 Mediante este método se puede determinar……..en un rango de ……a ….…mg/L, y por dilución, concentraciones máximas de ……. 2. Resumen del método Es necesario presentar una breve descripción de la metodología analítica, y los principios básicos del método. 3. Precauciones de seguridad Deben figurar las condiciones relativas a la Higiene y Seguridad en el trabajo, considerando los reactivos y el equipamiento utilizado, y especificando el destino de los residuos generados en el procedimiento analítico. 4. Precauciones Se refiere a los cuidados especiales que deben tenerse en cada uno de los pasos del procedimiento. Validación e incertidumbre en medidas químicas 35 5. Interferencias Deben detallarse todas las fuentes posibles, en ítems separados. Por ejemplo, en un método espectrométrico, deberían figurar las interferencias físicas, las químicas y las espectrales. 6. Instrumental/materiales Deben detallarse todos los instrumentos y material de laboratorio, en ítems separados; en el ejemplo citado anteriormente debería comenzarse por el tipo de equipo espectrométrico; y siguiendo por las pipetas, matraces, vasos, filtros si son necesarios en el pretratamiento de las muestras, etc. 7. Reactivos Deben figurar tanto los reactivos puros como la forma de preparación detallada de las soluciones necesarias. 8. Calibración del equipo Indicar todos los pasos previos para garantizar que el equipo está funcionando correctamente (por ejemplo., para un método espectrométrico atómico, ajuste de longitud de onda, ancho de ranura, flujo gaseoso, etc.) 9. Calibración del método Esto se refiere a la calibración química de la metodología. Se deben indicar los diferentes pasos, y cómo preparar las soluciones que se van a utilizar para construir la curva de calibrado. También debe incluirse el tiempo de vencimiento de cada solución. 10. Muestreo y preservación Se definen las características necesarias para garantizar que la muestra a analizar sea representativa del problema analítico en cuestión. Asimismo, debe garantizarse que la muestra una vez extraída llegue al laboratorio sin que se altere el parámetro a determinar. También debe 36 Validación e incertidumbre en medidas químicas informarse la forma de preservación en el laboratorio y el tiempo máximo permisible antes del análisis. 11. Procedimiento de análisis Se debe detallar en pasos sucesivos cada una de las etapas, desde el volumen de muestra tomado hasta la lectura final. Es la guía práctica para el trabajo del analista. 12. Análisis de datos Se debe detallar el procedimiento de cálculo, teniendo en cuenta cómo transformar el dato leído por el analista en el resultado final que se debe entregar en el informe. El contenido de …… en la muestra se calcula de la siguiente manera: Vm W C As = donde: C = concentración de …… en la muestra. WAs = cantidad de …… obtenida de la curva de calibración en µg. Vm = volumen de la muestra en mL. El resultado se debe reportar en mg/L ± I, donde I es la incertidumbre calculada. 13. Registro Se detallan todos los registros que deben realizarse y preservarse, para garantizar la trazabilidad del resultado. Se generan los siguientes registros, los cuales se encuentran en la sala de instrumental: Cuaderno de Toma de Muestras, es un registro de las muestras para análisis de ……, donde se consigna el nombre del analista, Validación e incertidumbre en medidas químicas 37 fecha de análisis, el método que se aplica, la identificación de la muestra, acompañado de su control de calidad, alícuota tomada sea en peso o volumen y volumen final a la que se lleva. Formulario de preparación de reactivos, donde se registra la fecha de preparación, reactivo preparado, volumen de la solución preparada, marca y lote del reactivo, tiempo de duración máxima, nombre del analista que preparó. Formulario de preparación de Estándares de Calibración y Control, donde se registra fecha de preparación, volumen preparado, nombre del analista que preparó, marca y lote del estándar; igualmente el frasco de almacenamiento tiene una etiqueta donde se indica estándar preparado o estándar control, fecha de preparación, iniciales del analista, la concentración de cada analito, preservación, tiempo de duración máxima. Cuaderno de Mantenimiento de los Equipos, donde se señalan los problemas en el equipo, para el mantenimiento preventivo y correctivo del mismo. Cuaderno de Disposición de Muestras y extractos, donde se registra fecha de ingreso, lote, fecha de eliminación, nombre del responsable de las muestras y extractos en custodia. Cuaderno de No Conformidades, donde se registran la fecha y nombre del responsable, la identificación del problema, causas del problema y las acciones correctivas o preventivas del mismo. Resultados Analíticos Resultados de los Análisis, donde se archivan los resultados finales. Cartas de control, donde se archivan las cartas de control mensuales. SECCION DE CONTROL DE CALIDAD 1. Límite de detección El límite de detección del método (LDM) es … mg …/L y se calcula de acuerdo al procedimiento descrito en el Manual de Control de Calidad. 38 Validación e incertidumbre en medidas químicas 2. Control de la veracidad (sesgo) Para comprobar la veracidad del análisis se puede usar una muestra de control de … o una muestra de control preparada en … u otro material de referencia. Se analiza como se describe en la Sección de procedimiento. Se compara el resultado con su valor de referencia y límites de aceptación. Los resultados obtenidos deben estar dentro de los límites de control establecidos. Cuando el resultado no se encuentre dentro del rango de los límites, se debe revisar el procedimiento y repetir el análisis. Los límites de control se verifican anualmente o si se realizan modificaciones en el método. La muestra de control se analiza cada … días, o dentro del mismo día, cada …. muestras. 3. Control de la precisión En el caso del análisis de una serie de muestras, se debe realizar un …(especificar el número de replicados) después de cada …(especificar cada cuántas muestras). La desviación promedio relativa (RPD) no debe ser mayor del … (especificar el % aceptable, que provendrá de los estudios de repetibilidad y precisión intermedia realizados en la etapa de validación). Sólo para los duplicados cuyas concentraciones se encuentren en el orden de 1 y 5 veces el límite de detección del método (LDM), la RPD puede ser menor o igual a …(especificar el % aceptable, de acuerdo a los datos de la validación). 100* 2/11 11 )C(C C C RPD d d − − + − = Donde: RPD: desviación promedio relativa porcentual C1: concentración de la muestra C1-d: concentración de la muestra duplicada De no cumplirse esta regla se debe repetir el análisis de la muestra y su duplicado. Si los datos de precisión siguen Validación e incertidumbre en medidas químicas 39 manteniendo una diferencia significativa con respecto a los datos obtenidos en la validación, todo el lote medido debe considerarse fallido y proceder nuevamente a su análisis. 4. Fortificación y ensayo de recuperación En cada lote de muestras se analiza una muestra por duplicado, al duplicado se le agrega … mL de solución estándar de … mg/L. El porcentaje de recuperación del estándar debe estar entre el … % y … % (variable dependiendo de la técnica utilizada, por lo general 90-110 %). De no cumplirse esta regla se debe repetir el análisis de la muestra y su duplicado con la adición. En caso de que no se logre la recuperación esperada repetir el lote de muestras analizadas. 5. Control de blancos En cada lote de muestras se analiza un blanco de trabajo, los blancos analíticos deben estar preparados con agua ultra pura en cada lote de muestra y tratados de la misma forma que las muestras para identificar posibles fuentes de contaminación (blanco de reactivos del método). El resultado obtenido debe ser menor que el límite de detección del método (LDM). Si es necesario realizar acciones correctivas, éstas deben estar documentadas. 6. Estándares de verificación La curva de calibración se verifica con …. (especificar el número) estándares de … y … mg …/L con cada lote de muestras. Los estándares de verificación se preparan a partir de una solución madre diferente a la utilizada para la preparación de la curva de calibración. El valor obtenido no debe diferir de ± … % del valor del estándar. En caso contrario preparar una nueva curva de calibración. Si es necesario realizar acciones correctivas, éstas deben estar documentadas. 40 Validación e incertidumbre en medidas químicas 7. Cartas de control Se debe mantener al día las cartas de control para los blancos, las muestras duplicadas y los estándares de verificación. Calcular los límites de control y advertencia, construir la carta de control como se indica en el Manual de Control de Calidad Analítico. Inmediatamente después de analizar las muestras control, ingresar el valor en la carta de control. Se debe tomar una acción correctiva en los siguientes casos: - Si el valor determinado está fuera de los límites de control, se debe revisar el procedimiento y repetir el análisis. - Si 2 de 3 valores determinados sucesivamente están fuera de los límites de advertencia, se debe revisar el procedimiento y repetir el análisis. - Si 7 de 8 valores determinados sucesivamente se encuentran al mismo lado de la línea promedio, se debe revisar el proce- dimiento. 8. Incertidumbre Se debe especificar la metodología utilizada para el cálculo de la incertidumbre. Informar la concentración de la muestra como C±I 9. Referencias Citar las normas que se utilizaron como base para la preparación del procedimiento (por ejemplo, ISO, ASTM, AOAC, etc.). Si se trata de un método desarrollado “in house”, se debe aclararlo. Validación e incertidumbre en medidas químicas 41 2.4- EJEMPLO 2: CÁLCULO DEL LÍMITE DE DETECCIÓN PARA LA DETERMINACIÓN VOLUMÉTRICA DE CLORURO En este ejemplo se presenta el cálculo de una de las características que, como se especificó en la sección 2.2, es necesario evaluar en un método analítico. Se detallarán los principios básicos del análisis estadístico y los aplicará a un ejemplo concreto, mostrando la metodología utilizada para el cálculo haciendo uso de las herramientas estadísticas e informáticas de una planilla de cálculo. Una vez obtenidos los resultados, en el laboratorio se deberá evaluar si el límite de detección es o no es aceptable de acuerdo a la norma en la que se basó el procedimiento (por ej, una norma ISO tiene como información el LD estimado) y además, debe compararse con la legislación regulatoria vigente (si la hubiere) para la cual fue solicitado el ensayo analítico. A continuación, se resume el método utilizado: Materiales y Reactivos - Agua destilada - Solución estándar de cloruro 1125 mg Cl-/L - Solución de nitrato de mercurio 0,0141 N. Disolver 2,54 g de Hg(NO3)2.H2O en 50 mL agua, adicionar 0,5 mL de HNO3 concentrado y diluir a 1 litro. Normalizar la solución con una solución estándar de cloruro. - Solución indicadora de difenilcarbazona. Pesar 0,5 g de difenilcarbazona, agregar 0,05 g de azul de bromofenol y llevar a 100 mL con alcohol etílico. Guardar en frasco oscuro. - Material de vidrio común de laboratorio 42 Validación e incertidumbre en medidas químicas - Bureta manual o titulador automático - Formularios para el informe y tratamiento de resultados - técnica volumétrica - Erlenmeyers o vasos de 250 mL Procedimiento de la Medición - Medir 100 mL de agua destilada (por duplicado) y adicionar a cada uno de los erlenmeyers o vaso. - Adicionar 1 mL del indicador difenilcarbazona a cada erlenmeyer o vaso. Se obtiene una solución de coloración azul-violeta. - Adicionar luego, gota a gota, una solución de ácido nítrico 0,1 N hasta coloración amarilla, adicionando luego 3 gotas en exceso. - Titular las muestras blanco (de agua destilada) con nitrato de mercurio 0,0141 N. El punto final de la titulación se visualiza por el cambio de color de la solución a azul-violeta. - Anotar todos los datos y resultados en mL de volumen de titulante en el formulario apropiado. Multiplicar dicho volumen por 5 para obtener la concentración en mg Cl-/L. Cálculo - Para 100 mL de muestra: )(mLmercúrico nitrato de consumido Volumen =G G 5 = 100 1000 x 0.5 xG = mg/Cl NOTA: Esta operación será repetida en 6 días diferentes consecutivos. Validación e incertidumbre en medidas químicas 43 Bases estadísticas para el cálculo del LD según el diseño experimental seleccionado El análisis de varianza, "ANOVA", es una técnica estadística empleada para aislar y estimar las varianzas que contribuyen para el error total de un experimento, para analizar si hay o no diferencia entre los lotes. Dada una serie de datos: Réplicas Lotes 1 2 3 4 5 6 1 x11 x12 x13 x14 x15 x16 2 x21 x22 x23 x24 x25 X26 Se acepta que cualquier valor xij es la combinación de tres componentes: µ = valor real (desconocido) Li = efecto de las condiciones propias del lote, L (desconocido) ei j = error experimental (desconocido) µ = se estima por la media general de todos los datos, = x Li = se estima por la diferencia entre la media del lote xi y la media general x )x - x = L( ii e+L+=x ijiij µ 44 Validación e incertidumbre en medidas químicas ei j = se estima por la diferencia entre el valor xij, y la media del lote, xi )x - x( e iijij ≅ )()()( xxxxxx iijiij −+−=− ),x - x( + )x - x( + x = x iijii j∴ Las desviaciones individuales se cancelarían en las sumas, debido a los valores positivos y negativos de igual magnitud; esto se evita elevándolos al cuadrado: SQt SQ1 SQ0 Grados de libertad: a) total, Nt = m.n – 1 m = n° de lotes (6) b) lotes, N1 = m – 1 n = n° de repetición de análisis (2) c) residual, N0 = m (n - 1) ∑∑ )x - x( 2 ij = i 2 i n)x - x( ∑ + )x - x( 2 iij∑ = suma de los cuadrados totales suma de los cuadrados lotes suma de los cuadrados residual ∑ = −= k i ii nSSQo 1 2 )1( Validación e incertidumbre en medidas químicas 45 Interpretación de una tabla de ANOVA: Fuente de variación Suma de cuadrados Grados de libertad Cuadrados medios Entre lotes, SQ1 i 2 i n)x - x( ∑ 1-m=N1 N SQ = M 1 1 1 Dentro del lote SQo (residual) )x - x( 2 ii j∑ 1)-(nm=N0 N SQ = M 0 0 0 Total ∑∑ )x - x( 2 ij N+N=N 01t La comparación entre M1 y M0, que son los cuadrados medios entre lotes y dentro del lote se efectúa por la prueba "F". M M = calculadoF o 1 Los cuadrados medios M1 y Mo se deben comparar para determinar si M1 es significativamente mayor que Mo, por ejemplo, para ver si hay una fuente de error estadísticamente significativa entre los lotes. Lo normal es que M1 sea mayor que M0, ya que de lo contrario el método y la técnica deben ser examinados rigurosamente para detectar cualquier fuente anormal de error. El valor de F debe ser siempre mayor que 1, por definición, o sea que si M1 fuera menor que M0, debe invertirse el orden en la fórmula anterior. El test F es indicativo de si hay o no evidencia de diferencias significativas entre lotes y dentro de los lotes. Si ∑ = −= k i ii nSSQo 1 2 )1( 46 Validación e incertidumbre en medidas químicas Fcalculado es mayor que Fteórico todo este procedimiento de cálculo no es aplicable. Procedimiento para el Cálculo del Límite de Detección - Se realizan análisis repetitivos para condiciones diferentes (métodos, analistas, lotes, equipamientos, etc.). - Se anotan en el cuadro de la hoja de cálculo los resultados de la titulación de las muestras de agua destilada duplicadas día a día, durante los 6 días. - Se trata de hallar la variabilidad en el mismo día y la variabilidad en diferentes días. Se obtienen los promedios diarios y el Gran Promedio de la Concentración obtenida (GMC). El programa de la planilla de cálculo evalúa automáticamente el análisis de varianzas, estudiando los efectos debido a los errores analíticos (variación dentro de los análisis) y a las condiciones diferentes (variación entre análisis). - Se estiman las dispersiones (a través de las medidas de las desviaciones estándar) para los errores analíticos (Sd = dentro del lote), en diferentes condiciones (Se = entre lotes) y el total (St). - El Límite de detección se calcula en base a la estimación del Criterio de Detección a partir de la variabilidad obtenida en los blancos y previendo un error de tipo alfa y de tipo beta no superior ninguno de ellos al 5 %. Validación e incertidumbre en medidas químicas 47 Aplicación asociada a la planilla de cálculo Cada procedimiento de medición es susceptible de ser esquematizado (“modelado”) mediante algún tipo de formula o algoritmo (plantilla Excel) en el que el resultado final está ligado a un conjunto de mediciones concretas. Esta plantilla puede variar si se trata de otros métodos de análisis cuantitativos. Lo normal es que el LD que interesa calcular sea el resultado final de diversas operaciones y cálculos. Las muestras “blanco” ó “testigo” deben estar sujetas a todas las fuentes de error en las diversas fases del proceso, no solamente en las propiamente analíticas sino también en las pre-analíticas. Tabulación de las lecturas: En la planilla Excel se anotan los resultados de forma tal que queden como en la tabla siguiente: Límite de detección Bd σσ 2= ββ == 00..0055 αα == 00..0055 11--αα == 00..9955 11--ββ == 00..9955 0 L RReessuullttaaddoo C DDiiffeerreenncciiaa eennttrree bbllaannccooss DDiiffeerreenncciiaa eennttrree uunnaa mmuueessttrraa yy uunn bbllaannccoo óó tteessttiiggoo 48 Validación e incertidumbre en medidas químicas Muestra No. Lote 1 Lote 2 Lote 3 Lote 4 Lote 5 Lote 6 Result. No. Result. No. Result. No. Result. No. Result. No. Result. No. Blanco 1 Blanco 2 En la siguiente figura se muestra el resultado de la entrada de los datos: Prueba Resultados en unidades de mg/L SOLUCION 1 2 3 4 5 6 1 0,75 0,80 0,82 0,83 0,78 0,75 Blanco 2 0,77 0,81 0,80 0,81 0,75 0,76 Tratamiento de los datos: La planilla Excel dispone de una Herramienta que es el Análisis de Varianza. Para ello, en Herramientas y Análisis de Datos, debe buscarse Análisis de Varianza de un Factor. En rango de entrada se debe seleccionar la matriz de datos correspondiente a las dos filas y a las seis columnas de la Tabla Anterior. Se debe seleccionar agrupamiento por columnas, un valor de alfa de 0,01 (requisito para el test F) y en opciones de salida, que la presentación de los resultados sea en una hoja de cálculo nueva. En la tabla siguiente se presentan los resultados del análisis de varianza para los datos del ejemplo. En la primera columna figura el origen de las variaciones (entre grupos, dentro de grupos y total), en la segunda columna la suma de cuadrados (SQ1, SQ0 y SQtotal), en la tercera columna los grados de libertad respectivos, en la cuarta columna los cuadrados medios o el promedio de los cuadrados, en la quinta columna el valor de F calculado, en la sexta columna el valor de probabilidad del test F y en la séptima el valor crítico para el test F. Debe recordarse que Validación e incertidumbre en medidas químicas 49 este valor crítico no debe ser mayor que el valor de F calculado, que en el ejemplo es 8,7043. Estimación del límite de detección Normalmente y considerando el error de tipo alfa y el error de tipo beta, el límite de detección se calcula de la siguiente manera: L.D. = 3,3 Sd (del blanco ó testigo) El factor 3,3 es el valor del parámetro estadístico z para un nivel de confianza del 95 % multiplicado por 2. El valor de Sd es el valor de desviación estándar dentro del grupo obtenido 50 Validación e incertidumbre en medidas químicas por raíz cuadrada del valor del cuadrado medio dentro. Se utiliza el valor de desviación estándar dentro del grupo, ya que se ha probado mediante el test F que no hay diferencias significativas entre lotes y dentro de lotes. En nuestro ejemplo, el valor de Sd es la raíz cuadrada de 0,00019167, o sea 0,01384, con lo cual resulta: L.D. = 3,3 Sd (del blanco ó testigo) = 0,0457 mg/L Validación e incertidumbre en medidas químicas 51 2.5- EJEMPLO 3: VALIDACIÓN DE UN MÉTODO CROMATOGRÁFICO El objetivo de este ejemplo es mostrar la validación de la metodología de determinación de contaminantes orgánicos en matrices acuosas, mediante métodos cromatográficos, para la evaluación de diferentes características del método. Se presentan resultados reales obtenidos en un laboratorio de control de calidad de aguas. Con los resultados obtenidos: Se acota el ámbito y el rango de aplicación para cada compuesto en cada tipo de matriz. Se obtiene la caracterización de cada compuesto en cada matriz: LD, LQ, exactitud. Se procede al estudio de las incertidumbres para cada compuesto. Se acota el rango de aceptación de los materiales de control y de los interlaboratorios. Ámbito de aplicación Conviene presentar una breve descripción de la metodología. En el caso amplio, se podría utilizar las siguientes, si bien el ejemplo se restringe a sólo una de ellas. Extracción: SPE ( on-line o off-line), SPME, CLSA, P&T Separación: HPLC, UPLC, CG Detección: FLD, PDA, UV, MS, MS/MS, ECD, FID, NPD, MS, MS/MS Debe además hacerse una descripción de los compuestos a determinar. Es necesario especificar el tipo de matriz, que en este caso podría ser: Agua residual, Agua natural, Agua tratada. 52 Validación e incertidumbre en medidas químicas Calibración, rango de linealidad, límites de detección y cuantificación Es recomendable realizar un estudio a tres niveles de concentración distintos: nivel alto: concentración cercana a la máxima usada en la calibración. nivel medio: concentración cercana a la media usada en la calibración o bien cercana a los valores legislados. nivel bajo: concentración cercana a la menor usada en la calibración o bien cercana al límite de cuantificación (LQ). Con la calibración de la metodología se obtiene: El rango de aplicación: Concentración máxima y mínima a la que se puede aplicar la metodología analítica en cada matriz. El límite de detección de cada compuesto (LD), en cada matriz. El límite de cuantificación de cada compuesto (LQ), en cada matriz. Exactitud (Veracidad y Precisión) Estudios de Repetibilidad y Reproducibilidad: Es recomendable realizar una fortificación de cada una de las matrices a los tres niveles de concentración, durante unos siete días distintos, y disponer de los resultados como se muestra en la tabla: Validación e incertidumbre en medidas químicas 53 Agua residual nivel alto x 7 días distintos %RSD CV nivel medio % recuperación nivel bajo Exactitud Agua natural nivel alto x 7 días distintos %RSD nivel medio CV nivel bajo % recuperación Exactitud Agua tratada nivel alto x 7 días distintos %RSD nivel medio CV nivel bajo % recuperación Exactitud En ejemplo siguiente se muestra la validación del método para la determinación de hidrocarburos aromáticos policíclicos (PAHs) 1. Ámbito de aplicación 1.1 Objetivos: Validar la metodología descrita en el procedimiento PNT MA/QO-01, evaluando los valores de los límites de detección y cuantificación, y exactitud, a tres niveles de concentración. Determinar si los resultados obtenidos permiten cumplir con los requisitos reglamentarios. 1.2 Breve descripción de la metodología: Determinación de PAHs por SPE y HPLC-FLD. Extracción de 500 mL de agua con cartuchos para SPE (ODS-18), elución con cloruro de metileno y concentración a 500 µL con acetonitrilo. Análisis cromatográfico por HPLC, con columna RP-18, inyección de 20 µL y detección por fluorescencia. 54 Validación e incertidumbre en medidas químicas 1.3 Descripción de los compuestos a determinar: Analitos legislados: Fluoranteno, Benzo (b) fluoranteno, Benzo (k) fluoranteno, Benzo(a)pireno, Benzo (g,h,i)perileno, Indeno(1,2,3,c,d). Analitos no legislados: Benzo(a) antraceno, Criseno, Dibenzo (a,h) antraceno. 1.4 Tipo de matriz: Aguas continentales naturales, tratadas y de consumo. 2. Calibración • Patrón de calibración: solución certificada de 16 PAHs (Supelco), con el cual se procede al estudio de calibración (recta, LD, LQ, rango de aplicación). • Los resultados obtenidos para los analitos legislados, a partir de la calibración del método son: Analito Rango de aplicación Conc. Inferior (LQ) µg/L Conc. Superior µg/L LQ µg/L Fluoranteno 0,007 0,7 0,007 Benzo(b)fluoranteno 0,007 0,3 0,007 Benzo(k)fluoranteno 0,003 0,3 0,003 Benzo(a)pireno 0,007 0,3 0,007 Benzo(g,h,i)perileno 0,030 1,2 0,030 Indeno(1,2,3,c,d)pireno 0,030 0,9 0,030 3. Estudios de Repetibilidad Se realiza una fortificación de cada una de las matrices a tres niveles de concentración, analizando siete replicados en un mismo día. Validación e incertidumbre en medidas químicas 55 Analito µg/L Nivel bajo Nivel medio Nivel alto Fluoranteno 0,005 0,010 0,100 Benzo(b)fluoranteno 0,002 0,004 0,040 Benzo(k)fluoranteno 0,002 0,004 0,040 Benzo(a)pireno 0,005 0,010 0,099 Benzo(g,h,i)perileno 0,008 0,016 0,160 Indeno(1,2,3,c,d)pireno 0,005 0,010 0,100 Los resultados deben ser presentados informando los parámetros estadísticos correspondientes: 56 Validación e incertidumbre en medidas químicas 4. Estudios de Reproducibilidad Se presentan los resultados obtenidos procediendo a la fortificación de cada una de las matrices a tres niveles de concentración, durante siete días distintos. Analito µg/L Nivel bajo Nivel medio Nivel alto Fluoranteno 0,005 0,010 0,100 Benzo(b)fluoranteno 0,002 0,004 0,040 Benzo(k)fluoranteno 0,002 0,004 0,040 Benzo(a)pireno 0,005 0,010 0,099 Benzo(g,h,i)perileno 0,008 0,016 0,160 Indeno(1,2,3,c,d)pireno 0,005 0,010 0,100 Validación e incertidumbre en medidas químicas 57 5. Estudios adicionales Para cumplimentar todos los requerimientos de la validación, es necesario tener en cuenta los siguientes aspectos: Determinar los criterios de aceptación de materiales de control distintos de los utilizados en la validación, pero con los mismos analitos y semejante nivel de concentración. Estudio de la variación del tiempo de retención de los picos cromatográficos en el tiempo, característica instrumental que siempre debe ser corroborada. Estudio de seguimiento en las recuperaciones al variar los lotes de cartuchos SPE utilizados en la etapa previa a la corrida cromatográfica, característica de los insumos utilizados en el procedimiento analítico. Cálculo de incertidumbres. 58 Validación e incertidumbre en medidas químicas 2.6- EJEMPLO 4: CÁLCULO DE LÍMITES DE DETECCIÓN PARA LA DETERMINACIÓN DE PLOMO Y OTROS METALES En forma similar a lo detallado para el caso de la determinación de cloruro, se muestra otro ejemplo, donde se procede al cálculo del límite de detección para la determinación de plomo en muestras de agua por la técnica de espectrometría de absorción atómica por horno de grafito. Para realizar el cálculo del LD, se miden dos soluciones blanco, durante 6 días consecutivos, y se registran los datos obtenidos a partir de la curva de calibración. La planilla de cálculo a utilizar es similar al caso ya detallado y la tabla de introducción de datos es la siguiente: Prueba Resultados en unidades de mg/l SOLUCION 1 2 3 4 5 6 1 0,006 0,007 0,005 0,006 0,008 0,007 Blanco 2 0,009 0,006 0,006 0,008 0,007 0,009 Tratamiento de los datos: Se aplica la misma herramienta que es el análisis de varianza. Para ello en Herramientas y Análisis de Datos debe buscarse Análisis de Varianza de un Factor. En rango de entrada se debe seleccionar la matriz de datos correspondiente a las dos filas y a las dos columnas de la tabla Anterior. Se debe seleccionar agrupamiento por columnas, un valor de alfa de 0,01 y en opciones de salida que la presentación de los resultados sea una hoja nueva. Los resultados del análisis estadístico se reflejan en la tabla siguiente, donde en el análisis de varianza, figura en la primera columna el origen de las variaciones (entre grupos, dentro de grupos y total), en la segunda columna la suma de cuadrados (SQ1, SQ0 y SQtotal), en la tercera columna los grados de libertad respectivos, en la cuarta columna los cuadrados medios o el promedio de los cuadrados, en la quinta columna el valor de F calculado, en la sexta columna el valor de probabilidad del test F y en la séptima el valor Validación e incertidumbre en medidas químicas 59 crítico para el test F. Debe recordarse que este valor crítico no debe ser mayor que el valor de F calculado, que en el ejemplo es 0,96. Estimación del límite de detección Utilizando para el cálculo del límite de detección la expresión LD = 3,3 Sd (del blanco ó testigo), y considerando que en el ejemplo, el valor de Sd es la raíz cuadrada de 1,6667 x 10-6, o sea 0,00129, se obtiene: LD = 0,0043 mg/L 60 Validación e incertidumbre en medidas químicas Como en todos los casos, se deberá especificar si el límite de detección es o no es aceptable de acuerdo a la norma analítica que se siguió para aplicar este procedimiento y además, debe compararse con la regulación vigente y para la cual fue solicitado el ensayo analítico. El plomo corresponde al grupo de metales que es necesario controlar en cuestiones ambientales, por lo tanto deberá compararse con lo permitido en la legislación ambiental vigente, de acuerdo a la calidad del agua deseada (normalmente, esto se define en las legislaciones de acuerdo a su uso: potable, de fuentes de provisión, residual, etc.) Otra forma de proceder cuando se está utilizando una técnica instrumental donde necesariamente debe emplearse una curva de calibrado, es la siguiente: Se construye la curva de calibrado como se realiza habitualmente con seis puntos aproximadamente tratando de cubrir todo el ámbito de trabajo lineal. Esta curva tendrá una ordenada al origen y una pendiente, y a su vez un coeficiente de correlación que deberá ser muy próximo al valor de 1, lo que asegurará la bondad del ajuste de la curva. Se procede a leer varias veces, aproximadamente 20, un blanco de reactivos o un estándar muy bajo en concentración y próximo a lo que se espera sea el límite de detección. Generalmente, y a través de la bibliografía, este valor se puede estimar. El valor de desvío estándar obtenido, multiplicado por el factor 3,3 corresponderá a la lectura en donde se puede diferenciar un blanco de una muestra. Aplicando la ordenada al origen y la pendiente a este valor, se obtiene el LD de cada caso en particular. Validación e incertidumbre en medidas químicas 61 En la tabla siguiente se muestra un ejemplo de cálculo para tres diferentes metales BK No. Cu BK No. Fe BK No. Zn 1 0,0014 1 0,0006 1 0,0066 2 0,0010 2 0,0016 2 0,0054 3 0,0018 3 0,0003 3 0,0054 4 0,0010 4 0,0011 4 0,0056 5 0,0024 5 0,0015 5 0,0047 6 0,0014 6 0,0014 6 0,0046 7 0,0012 7 0,0005 7 0,0054 8 0,0010 8 0,0009 8 0,0044 9 0,0017 9 0,0014 9 0,0050 10 0,0010 10 0,0010 10 0,0043 11 0,0022 11 0,0018 11 0,0069 12 0,0016 12 0,0011 12 0,0059 13 0,0021 13 0,0012 13 0,0060 14 0,0019 14 0,0016 14 0,0058 15 0,0021 15 0,0014 15 0,0058 16 0,0017 16 0,0005 16 0,0063 17 0,0025 17 0,0014 17 0,0064 18 0,0023 18 0,0017 18 0,0067 19 0,0022 19 0,0011 19 0,0060 20 0,0023 20 0,0008 20 0,0066 SUM 0,0348 SUM 0,0229 SUM 0,1138 Media 0,0017 Media 0,0011 Media 0,0057 S 0,00051748 S 0,00043465 S 0,000787334 3,3 * S 0,001708 3,3 * S 0,001434 3,3 * S 0,002598 Y= A + BX = 0,001708 Y= A + BX 0,001434 Y= A + BX = 0,002598 A= 0,0004152 A= 0,0003469 A= 0,00043412 B= 0,153996 B= 0,070351 B= 0,348602 LD= 0,00839305 LD= 0,015457444 LD= 0,006207888 0,0084 mg/L 0,0155 mg/L 0,0062 mg/L Análisis de metales totales en aguas por Abs. Atómica (Caso A) 62 Validación e incertidumbre en medidas químicas En la tabla siguiente se presentan resultados utilizando otra técnica, en este caso ICP-OES, con valores obtenidos en un laboratorio de análisis de muestras ambientales. Bk No. Cu (ICP) BK No. Fe (ICP) BK No. Zn (ICP) 1 33,97 1 1,516 1 4,707 2 35,55 2 1,621 2 3,768 3 37,78 3 1,626 3 3,7650 4 37,89 4 2,392 4 4,7670 5 35,54 5 1,591 5 3,842 6 36,03 6 1,577 6 3,821 7 36,38 7 1,625 7 4,799 8 32,41 8 1,546 8 3,8190 9 35,84 9 1,590 9 3,823 10 35,76 10 1,564 10 3,866 11 32,81 11 1,608 11 3,875 12 36,76 12 1,604 12 3,829 13 37,19 13 1,582 13 3,9000 14 34,65 14 1,616 14 4,896 15 31,65 15 1,677 15 3,88 16 35,35 16 1,590 16 3,887 17 36,43 17 1,720 17 5,016 18 36,26 18 1,605 18 3,99 19 35,42 19 1,612 19 4,913 20 36,56 20 1,576 20 3,965 SUM 710,23 SUM 32,837615 SUM 83,128 Media 35,5115 Media 1,6419 Media 4,1564 S 1,68365603 S 0,1817686 S 0,47225221 3,3 * S 5,5561 3,3 * S 0,5998 3,3 * S 1,5584 Y= A + BX = 41,0676 Y= A + BX 2,2417 Y= A + BX = 5,7148 A= 37,9072 A= 1,50209 A= 4,36048 B= 614,2932 B= 235,1449 B= 307,2112 LD= 0,00514472 LD= 0,00314541 LD= 0,00440854 0,0051 ppm 0,0031 ppm 0,0044 ppm Análisis de metales totales en aguas por ICP-OES (Caso B) Validación e incertidumbre en medidas químicas 63 2.7- EJEMPLO 5: ESTIMACIÓN DEL LÍMITE DE DETECCIÓN PARA MÉTODOS CUANTITATIVOS MICROBIOLÓGICOS En este ejemplo se retoma el cálculo del Límite de Detección (LD) para un caso particular, como es el de las determinaciones microbiológicas (métodos cuantitativos microbiológicos en los cuales el cálculo cuantitativo se basa en el conteo de partículas). En la investigación sobre Validación Microbiológica se requieren datos bajo la suposición de que provienen de una distribución Poisson; sin embargo, esta suposición no siempre es razonable. En ese caso, aplicar métodos estadísticos adecuados para variables Poisson puede producir conclusiones equivocadas. En este tratamiento, se propone una prueba de razón de verosimilitudes generalizada (PRVG) para probar la hipótesis de distribución Poisson contra la hipótesis alternativa compuesta de la Binomial Negativa o la Binomial. El cociente entre la media y la varianza muestrales (γ) se usa como indicador para elegir la alternativa apropiada. Si (γ) < 1 la alternativa es la distribución Binomial Negativa; si (γ) >1, la alternativa es la Binomial. La prueba paramétrica propuesta es consistente con los resultados obtenidos en conjuntos de datos Poisson ampliamente conocidos. 2var σ µγ == ianza media La prueba que se propone tiene como finalidad verificar si una muestra aleatoria proviene de una distribución de Poisson, cuando las posibles alternativas son la Binomial Negativa o la Binomial. El criterio estadístico que se propone se denominará “Prueba del Modelo Poisson”, en el cual se supone que se tiene una muestra aleatoria X1, X2,..., Xn de tamaño n de la distribución Poisson. 64 Validación e incertidumbre en medidas químicas Entonces, la prueba consiste en: 1. Estimar γ como: 2ˆ S X =γ donde X es la media y S2 la varianza de la muestra microbiológica. 2. Seleccionar la prueba correspondiente dependiendo del valor de γ̂ , a saber: Si γ̂ < 1 seleccionar la PRVG (Prueba de la Razón de Verosimilitudes Generalizada) para la distribución Poisson contra la Binomial Negativa. Si γ̂ > 1 seleccionar la PRVG para la distribución Poisson contra la distribución binomial. Es de notar que debido a la variabilidad de los datos del experimento es poco probable que ocurra γ̂ =1. 3. Plantear el juego de hipótesis: H0: Poisson vs Ha: Binomial Negativa. Si se rechaza H0, entonces se rechaza el modelo Poisson a favor de la distribución Binomial Negativa. Si H0 no se rechaza, entonces no hay evidencia para negar el modelo Poisson. Recuentos Totales En microbiología se admite que la mejor representación de la dispersión de los resultados de un conteo bacteriano se realiza mediante las variables aleatorias siguientes: - Ley de Poisson: P (λ), se caracteriza porque la media es igual a la Varianza: E(X) = Var(X) = λ Donde E(X), representa la media y Var(X), representa la varianza. - Ley Binomial Negativa: Bneg(λ,K), se caracteriza porque la Varianza es igual a K multiplicada por la Media. Validación e incertidumbre en medidas químicas 65 Var(X) = K × E(X) Donde E(X), representa la Media, Var(X), representa la varianza y K es el coeficiente de sobredispersión. La ley log-normal es una aproximación aceptable a la binomial negativa, cuando se estima la media puntualmente en un material (cepa), pero no es una aproximación aceptable al estimar sobre todo el ámbito de concentración. Para tener una representación completa y objetiva de la Dispersión (variabilidad) de los resultados de un conteo bacteriano (Z), basta con tener una estimación de dos parámetros: λ y K. Para considerar estos dos parámetros a partir de una serie de “n” datos contados xi, basta con calcular la Media y la Varianza estimadas: x sporestimadaesK xporestimadaes n xx sy n x x n i i n i i 2 1 2 21 1 )( λ − − == ∑∑ == En el ejemplo siguiente se presentan los datos de un conteo bacteriano en 20 cajas, a un nivel de concentración bajo: Se obtuvieron los siguientes resultados (xi): 1, 0, 5, 3, 1, 1, 2, 7, 2, 2, 2, 3, 3, 0, 2, 0, 1, 2, 1, 5 Realizando los cálculos pertinentes, se obtiene n: 20 Media: 2,15 Varianza: 3,292 Por lo tanto: Estimación de λ: 2,15 66 Validación e incertidumbre en medidas químicas Estimación de K: 1,53 Para continuar con el proceso de cálculo matemático y obtener información objetiva y confiable, necesitamos calcular la Variabilidad Estándar Relativa al cuadrado, que se calcula como el cociente entre K y la media. Para los datos de este ejemplo, entonces: Variabilidad estándar Relativa W2: 0,7122 7122,02 2 2 == x sW Variabilidad Total La variabilidad observada en el proceso microbiológico es la suma de todos los factores biológicos que operan desde antes de la toma de la muestra, combinados con los factores analíticos que intervienen durante su estudio en el laboratorio. Como se muestra en la figura, se puede calcular el cuadrado de la variabilidad total (VT) como de la suma del cuadrado de la variabilidad biológica (VB) más el cuadrado de la variabilidad analítica (VA). Validación e incertidumbre en medidas químicas 67 En el proceso microbiológico, dentro de la variabilidad analítica hay dos incertidumbres que se deben medir por separado y en conjunto: 1. Imprecisión = Coeficiente de variación relativo 2. Inexactitud = Índice de desviación estándar Las cuales en conjunto nos permiten estimar el error total, como se muestra en la figura. La forma de cálculo de W2 describe el modelo de dispersión: 2 2 2 22 7122,0 totd W x sWW ==== ∑ En forma reducida: ∑= 22 WWtot 68 Validación e incertidumbre en medidas químicas Se trata de un modelo lineal simple (aditivo), donde la dispersión Wd2 generada por los diferentes factores es representada por W2. Por lo tanto la dispersión total es: 22222222 ónConfirmaciRcoloniasfAlicuotaVmuestraPoissondtot WWWWWWWW +++++== Y cada una de las varianzas relativas al cuadrado tiene su diseño y forma específica de cálculo. Se pueden agrupar algunos de los factores para incluirlos en la varianza del método de análisis: 222222 ónConfirmaciRcoloniasfAlicuotaVmuestraanálisisdeMétodo WWWWWW ++++= Por lo tanto: 2222 análisisdeMétodoPoissondtot WWWW +== O lo que es lo mismo: 222 análisisdeMétodoPoissontot WWW += Para estimar W2 Método de análisis, tenemos que diseñar estadísticamente experimentos para evaluar cada una de las fuentes de dispersión. El costo de este trabajo global, tanto en tiempo como en dinero, es relativamente alto para un laboratorio, sobre todo si no cuenta con materiales de referencia certificados. Una alternativa pragmática y objetiva seria globalizar estas varianzas relativas a la varianza relativa del método analítico, siendo necesario para esto contar con un material de referencia bien caracterizado y conocer el sesgo del laboratorio. El laboratorio de microbiología debe tener sistemas de aproximarse a este valor de referencia y poder ver cual es el sesgo del laboratorio. Validación e incertidumbre en medidas químicas 69 El valor 2 análisisdeMétodoW , podría evaluarse estadísticamente de la siguiente forma: 1- En condiciones de REPETIBILIDAD, en la misma serie analítica: 222 irPoissontot WWW += 2- En condiciones de REPRODUCIBILIDAD INTRA- LABORATORIO, es decir en el seno del mismo laboratorio, pero en series analíticas diferentes: 2222 iRirPoissontot WWWW ++= 3- En condiciones de REPRODUCIBILIDAD INTER- LABORATORIO, es decir en el seno de un laboratorio a otro laboratorio (programas interlaboratorios). 22222 IRiRirPoissontot WWWWW +++= 1- La estimación de 2 irW se puede realizar teniendo como base los resultados del control de calidad interno del laboratorio (CC), a condición de que tenga réplicas. Más generalmente, toda serie de ensayos repetidos en condiciones de repetibilidad, preferentemente sobre muestras naturalmente contaminadas. En el siguiente ejemplo se muestra una determinación de 2 irW a partir de 15 medidas repetidas sobre un mismo material (cepa), en la misma serie analítica. Los resultados obtenidos (xi) son: 38-33-42-37-36-26-34-35-40-29-27-22-29-28-33 70 Validación e incertidumbre en medidas químicas Aplicando el cálculo estadístico correspondiente, se obtienen los parámetros: n: 15 Media: 32,6 Varianza: 31,83 Estimación de λ: 32,6 Estimación de K: 0,97 Variabilidad Estándar Relativa W2: 0,0299 Cálculo de W2Poisson: 0,0307 Cálculo de W2ir: -0,0007 El valor W2Poisson se calcula como la inversa de la media, por lo tanto el valor de W2ir se calcula como la diferencia entre W2 y W2Poisson. El resultado negativo -0,0007 significa que la dispersión de los resultados observados sigue la ley de Poisson (estimador λ sesgado), K = 1,0 El error vinculado al método de conteo parece insignificante por lo tanto: W2ir = 0, y se ha obtenido el primero de los componentes buscados. 2- El segundo término 2 iRW se puede estimar con los datos del control interno de calidad. Es necesario el uso de materiales de referencia certificados y que el laboratorio esté bajo control analítico o de calidad. En el siguiente ejemplo se muestra la determinación de 2 iRW , a partir de los resultados de un control de calidad interno, realizando una medida al día durante 30 días sobre un material de referencia: Los resultados obtenidos (xi) son: 34-24-16-35-41-32-35-38-41-30-25-33-28-46-35- 15-34-30-26-30-25-23-42-39-18-39-32-26-28-41 Validación e incertidumbre en medidas químicas 71 Aplicando el cálculo estadístico correspondiente, se obtienen los parámetros: n: 30 Media: 31,37 Varianza: 61,96 Estimación de λ: 31,37 Estimación de K: 2,0 Variabilidad Estándar Relativa W2: 0,0630 Cálculo de W2Poisson: 0,0319 W2ir: 0,0000 (calculado anteriormente) Cálculo de W2iR: 0,0311 3- Para estimar el último término 2 IRW , el laboratorio debe estar participando en un programa interlaboratorios, que se base en un ensayo de aptitud sobre materiales representativos y tan diversos como sea posible. Esto se muestra en el ejemplo siguiente, a partir de los resultados de un ensayo interlaboratorio en el que participan 100 laboratorios, de los cuales el laboratorio de interés es uno de ellos. n: 100 Media: 27,44 Varianza: 300,06 Estimación de λ: 27,44 Estimación de K: 10,9 Variabilidad Estándar Relativa W2: 0,3986 Cálculo de W2Poisson: 0,0364 W2ir: 0,0000 W2iR: 0,0311 Cálculo de W2IR: 0,3310 72 Validación e incertidumbre en medidas químicas Como: 22222 IRiRirPoissontot WWWWW +++= Se obtiene a partir de los datos: 3310,00311,00000,022 +++= Poissontot WW 3621,022 += Poissontot WW Se puede comprobar analizando los datos del ejemplo que el error de medida intralaboratorio (en el seno de la misma serie) es insignificante; en cambio, sobre el material considerado en el momento del ensayo interlaboratorios, el error de medida interlaboratorio sí es notable. Expresión de la Incertidumbre: En agua, el valor de E. coli debe ser de 0 ufc/100mL, para considerarla potable según el Decreto Nacional de agua potable. Por lo tanto dar un valor de incertidumbre es muy poco entendible, por consiguiente es mejor expresar la incertidumbre en forma de un límite de detección (LD), estimado por la siguiente ecuación: 2 0 1 2 análisisdeMétodo W W pLDDETECCIONDELIMITE análisisdeMétodo − == − En este ejemplo, el límite de detección calculado para el método es: 4,5 3621,0 105,0 3621,0 =−= − LD Para facilitar todos estos cálculos, se puede emplear una planilla de cálculo, ya que permite combinar los resultados de los diferentes experimentos diseñados para llevar a cabo el control de calidad. La misma se muestra a continuación. Validación e incertidumbre en medidas químicas 73 Ejemplo No1 Ejemplo No2 Ejemplo No3 Ejemplo No4 xi xi x i No Laboratorio xi 1 38 34 1 34 0 33 24 2 24 5 42 16 3 16 3 37 35 4 35 1 36 41 5 41 1 26 32 6 32 2 34 35 7 35 7 35 38 . 38 2 40 41 . 41 2 29 30 . 30 2 27 25 . 25 3 22 33 39 33 3 29 28 40 28 0 28 46 41 46 2 33 35 42 35 0 15 43 15 1 34 44 34 2 30 45 30 1 26 . 26 5 30 . 30 25 . 25 23 . 23 42 66 42 39 67 39 18 . 18 39 . 39 32 . 32 26 . 26 28 99 28 41 100 41 n 20 15 30 100 Media 2,15 32,6 31,4 27,4 Varianza 3,29 31,83 61,96 300,06 Estimación de λ: 2,15 32,60 31,37 27,44 Estimación de K: 1,5 1,0 2,0 10,9 Variab Est Rel W 2 : 0,7122 0,0299 0,0630 0,3986 Calculo de W2 Poisson : 0,0307 0,0319 0,0364 Calculo de W2 ir : -0,0007 0,0000 0,0000 Calculo de W2 iR : 0,0311 0,0311 Calculo de W2 IR : 0,3310 Calculo de W2 tot : 0,3621 Límite de detección LD: 5,4 74 Validación e incertidumbre en medidas químicas Para facilitar la construcción de la Tabla, debe tenerse en cuenta que la columna B corresponde al ejemplo 1, la D al ejemplo 2, la F al ejemplo 3 y la I al ejemplo 4 (donde por simplicidad no se han cargados los 100 datos). A partir de la fila 35 aparecen los resultados y los estadísticos calculados en cada caso, por ejemplo el número de datos, el promedio, la varianza, etc. i) En el Ejemplo 3 el valor de la potencia cuadrada de Wir se obtiene por comparación con el valor obtenido en el Ejemplo 2, siendo 0 si ese valor era negativo y siendo ese valor si aquel era positivo. a) La celda B35 indica el número de datos del Ejemplo 1 b) La celda B36 es el promedio de los datos del Ejemplo 1 c) La celda B37 es la varianza de los datos del Ejemplo 1 d) La celda B39 es la estimación de lambda y coincide con la celda B36 e) La celda B40 es la estimación de K y es el cociente entre B37 y B36 f) La celda B41 es la variabilidad estándar relativa y es igual al cociente entre B37 y la potencia cuadrada de B36 g) En el Ejemplo 2 el valor de la potencia cuadrada de W de Poisson es la inversa del valor de estimación de lambda h) En el Ejemplo 2 el valor de la potencia cuadrada de Wir es la resta de D42 y D44