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Il concetto di variabilità biologica e l’interpretazione dei dati di laboratorio chimico-clinico

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di Sergio Barocci

La variabilità biologica è la fluttuazione naturale che ciascun analita ha attorno al proprio punto omeostatico all’interno di un fluido biologico, fluttuazione dovuta a fattori caratterizzati da particolare incisività come :
• Ritmi circadianivariabilità biologica umana
• Variazioni stagionali
• Dieta
• Postura 
• Età
• Sesso
• Gravidanza
• Massa corporea 
• Ciclo mestruale
• Fase REM (relazione con il sonno) 
• Razza
• Tipo di attività lavorativa e classe sociale
• Localizzazione geografica
• Tabagismo
• Ingestione recente di cibo
• Esercizio fisico
• Assunzioni di farmaci
• Disturbi del sonno, stati d’ansia, affaticamento fisico, immobilizzazione forzata 

I ritmi circadiani assumono una posizione particolare.  Prendiamo ad esempio alcuni ormoni e in questo contesto si può notare una certa variabilità ciclica o ritmica di tipo circadiano sui loro valori di concentrazione : 

1.   Il cortisolo presenta un picco alla ore 4 – 6 del mattino per poi abbassarsi per tutto l’arco della giornata; alle ore 20 ha un valore pari al 50% rispetto alle ore 8. Tende ad aumentare con lo stress.
2.  Il TSH o tireotropina ha invece un picco alle ore 2 – 4 del mattino per poi abbassarsi per tutto l’arco della giornata mentre raggiunge il minimo intorno alle 17 – 18 del pomeriggio.
3.   La prolattina ha invece un picco nelle prime ore del mattino in relazione alla fase REM e presenta notevoli variazioni in gravidanza e in corso di stress.

limiti di normalità ed individui anomali

E’ ormai esperienza comune che quando si prelevano campioni di sangue più volte dal medesimo paziente in assoluta stabilità di salute e in normali condizioni di prelievo, le concentrazioni dei diversi componenti misurate nei campioni ripetuti risultano ancora differenti. Infatti, la concentrazione di un componente qualsiasi in ciascun individuo non rappresenta un parametro fisso ma bensì il risultato di un equilibrio dinamico determinato dal bilanciamento tra ingresso e uscita dal torrente circolatorio di quel componente. Il valore di concentrazione all’equilibrio viene denominato punto omeostatico e tale variabilità casuale prende il nome di variabilità biologica intraindividuale o CVi o variabilità nello stesso individuo . Esiste anche una variabilità biologica inter individuale o CVg cioè una variabilità tra individui diversi.

Qualità totale

In questi ultimi due decenni molti sforzi sono stati compiuti nell’ambito dei laboratori di analisi cliniche per raggiungere la cosiddetta “ qualità totale ” intesa come soddisfazione delle attese del cliente ( clinico o paziente).
Se inizialmente le attenzioni erano rivolte più alle metodiche e alla parte strettamente analitica, nel tentativo di migliorare le performances delle analisi sia in termini di precisione che di accuratezza, ora ci si è presto resi conto che altrettanto importanti sono gli aspetti preanalitici, al pari di quelli postanalitici, concorrendo tutti ed in egual misura al raggiungimento dell’obiettivo di “qualità globale” a cui ogni laboratorista deve costantemente tendere.
Non basta quindi ottenere un buon dato di laboratorio con metodiche che abbiano un’adeguata sensibilità e specificità, se gran parte del significato del dato analitico si perde a causa di una inaccurata o incompleta refertazione. Perché questo non accada, occorre che il referto venga adeguatamente corredato da una nomenclatura il più possibile univoca e valida a livello internazionale, ove venga espressa la natura del materiale analizzato, al pari delle unità di misura e dei valori di riferimento in relazione al metodo utilizzato.

 

IDENTIFICAZIONE DEI VALORI NORMALI

Concetto di valore normale e di riferimento

stereotipo di soggetto sano• Per valore normale si intende il valore più frequentemente riscontrato negli individui sani della specie umana
• Il concetto di soggetto sano è un archetipo, cioè non è facilmente identificabile con un modello reale ma si può dire che sano è un “soggetto senza malattia”
• Fattori di variabilità del concetto di normalità sono: età , sesso, razza, estrazione sociale, abitudini di vita, ecc
Da qui il postulato di R. Grasbeck ((Fig.1) che ha sostituito il concetto di valore normale con quello di valore di riferimento, calcolato su una popolazione ristretta con almeno caratteristiche genetiche ed ambientali molto “omogenee” e confrontabili con quelle del soggetto a cui il risultato di laboratorio si riferisce.
Il dato analitico ha pertanto valore solo se confrontato con i valori di riferimento.

I principali fattori che influenzano i valori di riferimento sono principalmente :
• genetico (gruppi sanguigni, antigeni di istocompatibilità);
• fisiologico (età, sesso, eccesso di peso, fattori ambientali, stato nutrizionale, gravidanza, ora e giorno del prelievo, modalità di prelievo, postura);
• esogeno (alimentazione, attività fisica, attività professionale, fattori psichici, abitudini di vita in genere, fumo, alcool, stress, ansia, dolore, assunzione di contraccettivi, assunzione di farmaci, altitudine, clima);
• variabilità intra ed interindividuale (variabilità biologica della specie);
• variabilità biologica ritmica (oscillazioni dei valori di alcuni analiti nel corso della giornata, della settimana, del mese).

A tal proposito assumono fondamentale importanza la variabilita preanalitica, analitica e la statistica dei dati analitici.
Si introducono a questo punto i concetti di media aritmetica (è una stima del valore centrale attorno a cui oscillano i valori trovati); di moda (rappresenta, in una distribuzione di frequenze di un dato parametro in una popolazione, il valore che presenta la massima frequenza), di mediana (il valore centrale di una distribuzione di frequenze ordinate in modo crescente o decrescente), di deviazione standard (indica di quanto in media le singole osservazioni si discostano dalla media aritmetica)

Curva di distribuzione gaussiana

Fig. 3 – Curva di distribuzione gaussiana

Il dato di laboratorio serve per poter decidere un comportamento verso un paziente.  Bisogna quindi avere il mezzo per confrontare il dato ottenuto con quello della popolazione da cui il paziente stesso è tratto.  Si devono stabilire dei valori al di fuori dei quali si presume che vi sia un’anormalità con un limite di errore accettabile. Occorre osservare che il termine “normale” ha diversi significati:
• in senso statistico definisce un tipo di distribuzione;
• in senso epidemiologico può essere confuso con il valore tipico di una popolazione;
• in senso clinico la parola normale spesso indica un’assenza di una certa malattia.
Si preferisce quindi parlare di “ valori di riferimento ”.  Se la distribuzione è statisticamente normale, i valori di riferimento vengono arbitrariamente fissati come pari alla media+/- 2 E.S.; vi si include così circa il 95% della popolazione sana.

Se la distribuzione non è statisticamente normale (cioè non è descrivibile con una gaussiana) e non si può rendere normale con procedimenti matematici, si usa prendere un limite inferiore il percentile 2.5% e come limite superiore quello 97.5% degli individui affetti dalla patologia.
Ciò vuol dire che per il 5% dei casi si avranno valori troppo bassi o troppo alti senza che vi sia una patologia presente (falsi positivi).
L’intervallo dei valori di riferimento per un determinato analita è quindi l’insieme dei valori ottenuti con un determinato metodo su una popolazione sana e omogenea rispetto al fattore di variabilità legata al paziente che può influenzare quel parametro.
Entrano anche in gioco altri due concetti importanti :
a)  affidabilità
b)  validità

 

AFFIDABILITA’ vs. VALIDITA’

•  Per affidabilità s’intende la capacità del test di offrire sempre lo stesso risultato nel corso di misurazioni ripetute;
•  Per validità di un test la capacità del test di distinguere in una popolazione i soggetti sani da quelli malati;
Lo studio approfondito di tutti quei fattori che sono in grado di modificare o semplicemente influenzare la produzione di idonei intervalli di riferimento ha dato un notevole contributo al chiarimento dei dati stessi di laboratorio.
Oggi in laboratorio vengono utilizzati range di riferimento sempre più chiari e semplificativi senza far confondere il medico con un numero eccessivo di numeri e valori da interpretare dando quindi una valorizzazione clinica sempre più accurata e precisa al dato di laboratorio.

Ralph Gustaf GräsbeckFig. 1 –  Ralph Gustaf Gräsbeck (1930 -) è un biochimico finlandese noto non solo per l’introduzione del concetto di valori di riferimento ma anche per le numerose osservazioni sul metabolismo della vitamina B12, tra cui l’isolamento del fattore intrinseco di succo gastrico che favorisce l’assorbimento della Vit. B12 e la descrizione della R -proteina o Transcobalamina I , oggi chiamata aptocorrina o HC ( Fig. 2 )

E’ noto che i valori di riferimento vanno calcolati da ciascun laboratorio in relazione alla propria utenza e alla propria strumentazione ma anche in questo caso le difficoltà non sono poche e spesso si finisce per adottare i valori tratti dalla letteratura incorrendo frequentemente in macroscopici equivoci.
Volendo procedere al calcolo dei propri valori di riferimento è necessario adottare opportuni criteri di stratificazione della popolazione di riferimento in gruppi omogenei ed applicare criteri di esclusione nei confronti di portatori di patologie o di chi è in gravidanza o sotto trattamento farmacologico. In seguito allo studio statistico dei dati così ottenuti, si definisce in modo arbitrario come intervallo di riferimento, quello in cui rientra il 95 % dei valori, avendo escluso il 2,5 % dei valori in alto ed il 2,5 % in basso.
Quando la distribuzione di frequenza dei dati è di tipo gaussiano (Fig.3) la normalità è compresa tra il valore medio e +/- il doppio della deviazione standard o DS.

 

Struttura tridimensionale della Aptocorrina o HC

Fig. 2 – Struttura tridimensionale della Aptocorrina o HC

In alcuni casi, come ad esempio per il colesterolo, piuttosto che ai comuni valori di riferimento, si ricorre ai valori desiderati o ottimali.  Numerosi studi hanno infatti dimostrato l’assenza di una soglia al di sotto della quale il valore del colesterolo non risulti associato ad un aumento del rischio di morte coronarica; pertanto dalla definizione del massimo rischio relativo accettabile rispetto al rischio minimo scaturiscono i relativi valori desiderati, che per l’adulto corrispondono a 200 mg/dl. 

In altri casi vengono individuati dei valori decisionali in base a considerazioni fisiopatologiche o alla necessità da parte del medico di operare opportune scelte cliniche o farmacologiche. Tali valori permettono di includere o meno un soggetto in una determinata categoria clinica ma permettono anche di individuare la probabilità che si verifichino significativi effetti fisiopatologici, quando il livello di alcuni analiti raggiunge determinati valori, come nel caso dei livelli di allarme per valori estremamente alti di potassio o estremamente bassi di calcio o di glucosio (valori di panico).
Quando si fa ricorso al laboratorio per stabilire una concentrazione terapeutica, a motivo di una variabilità tra i vari individui nel metabolismo e nell’escrezione di alcuni farmaci, bisogna rapportarsi a precisi intervalli terapeutici, tenuto conto che al di sotto di certi valori la terapia non risulta efficace, mentre al di sopra di certi altri risulta addirittura tossica.
Nell’organismo, infatti, le concentrazioni dei vari metaboliti presentano delle variazioni casuali attorno ad un punto omeostatico, che sono caratteristiche di ciascun individuo, e rappresentano la cosiddetta variabilità biologica intraindividuale (CVi). In modo analogo, la differenza nei risultati dello stesso costituente ottenuti in individui diversi, tutti nelle stesse condizioni fisiologiche, dovuta alla diversità dei punti omeostatici tra questi individui, costituisce la variabilità biologica interindividuale (CVg), che può essere associata ai tradizionali valori di riferimento.
Si comprende come il rapporto tra le due variabilità per ciascun metabolita, detto indice di individualità, fornisca informazioni sull’individualità biologica di un dato analita e di conseguenza indichi l’utilità o meno di impiegare i tradizionali limiti di riferimento.
Nella interpretazione dei risultati seriati bisogna tener conto che la variabilità totale dipende non solo dalla variabilità biologica che è per sua natura incomprimibile ma anche da quella analitica che dipende strettamente dal livello di qualità delle prestazioni analitiche, secondo la formula:

Vt = DSt = (DSA2 + DSI 2)1/2

Dove :
Vt = Variabilità totale
DSt = Deviazione standard della variabilità totale
DSA = Deviazione standard dell’imprecisione analitica (variabilità analitica)
DSI = Deviazione standard della variabilità biologica intraindividuale.

In particolare la variabilità biologica intraindividuale assume un ruolo fondamentale nello stabilire quali siano gli obiettivi analitici da perseguire; infatti è ormai universalmente accettato che per la precisione, espressa come CV analitico, l’obiettivo da raggiungere sia pari alla metà della variabilità biologica intraindividuale.

Come indicatore della qualità analitica si utilizza infatti l’”Errore Totale Analitico Accettabile” (ETa), calcolato come:

ETa = [bias + (z x s)]


dove z è posto uguale a 1,65 (per una probabilità di 0,95) mentre bias ed s rappresentano il “traguardo di inaccuratezza analitica” e il “traguardo di imprecisione analitica”, calcolati rispettivamente come:

bias = 0,25 x (CVi 2 + CVg 2 )1/2                s = 0,5 x CVi

 La differenza tra due risultati analitici ottenuti in tempi diversi su uno stesso paziente è statisticamente significativa con una probabilità del 95 % se è uguale o supera il valore della cosiddetta “differenza critica” o dcr che risulta così definita:

dcr = 2,77 x Vt = 2,77 x DSt = 2,77 x (DSA2 + DSI 2)1/2


Il superamento della differenza critica sta quindi ad indicare una variazione non casuale, dovuta all’insorgenza di una malattia o ad una sua evoluzione in senso negativo, e questo prima ancora che i valori escano fuori dal generico intervallo di riferimento che, se è valido per l’insieme degli individui di una popolazione, risulta tuttavia troppo ampio per il singolo individuo se non si vuol perdere l’informazione clinica contenuta nel risultato del test.  Si comprende facilmente quanto siano rilevanti le implicazioni inerenti all’impiego della differenza critica nell’interpretazione dei risultati da parte del clinico, poiché è possibile in tal modo restringere notevolmente l’intervallo di riferimento per ciascun individuo, in modo da poter cogliere più precocemente eventuali tendenze.
In Tabella 1 si riportano i valori medi come deviazione standard normalizzata (CV%) di variabilità biologica intra CVi e inter individuale CVg:

Valori medi di variabilità biologica intra CVi e inter individuale CVg della concentrazione di alcuni componenti sierici o plasmatici frequentemente misurati in laboratorio ematochimico clinico.

Tab. 1 – Valori medi di variabilità biologica intra CVi e inter individuale CVg della concentrazione di alcuni componenti sierici o plasmatici frequentemente misurati in laboratorio ematochimico clinico.

Fonte: http://www.westgard.com/biodatabase1.htm2012

Per quanto riguarda la preparazione e la conservazione di campioni biologici esiste una variabilità pre-analitica legata al paziente o alla conservazione del campione , una variabilità analitica legata invece al metodo di analisi e una variabilità post-analitica legata al dato.

Variabilità preanalitica
1. Campione non corretto
Prelevato male tecnicamente
– Laccio
– Stasi
Campionamento non idoneo. Non corretto perché inappropriato

Variabilità analitica
– Associati ai metodi di misura
– Associati allo strumento di misura: condizione di funzionamento dello stesso
– Associati all’utente dello strumento di misura
– Associati all’esecuzione

campioni biologici di sangue ed urinaVariabilità Post analitica
– Associati alla raccolta dei dati
– Associati allo loro esposizione
– Associato alla loro interpretazione nel contesto clinico
La variabilità pre-analitica legata al paziente dipende da:
• Età
• Sesso
• Non standard (pazienti ambulatoriali)
• Assunzione medicamenti
• Dieta
• Attività fisica
• Postura
• Ritmi biologici
Mentre la variabilità pre-analitica legata al prelievo ed alla conservazione del campione dipende da una serie di parametri :
• Tempo di conservazione
• Temperatura
• Esposizione alla luce
• Sterilità
• Coagulazione
• Emolisi

I provvedimenti adottabili per garantire una conservazione ottimale dei campioni consistono sostanzialmente nella scelta di opportune condizioni quali:
• temperatura di conservazione
• conservazione al buio
• liofilizzazione
• modificazione del pH (es. acidificazione o alcalinizzazione per aumentare la stabilità di determinati enzimi)
• aggiunta di sostanze (es. anticoagulanti)

Diversi momenti nella gestione campioni di fluidi biologici destinati ad analisi chimiche cliniche

Diversi momenti nella gestione campioni di fluidi biologici destinati ad analisi chimiche cliniche

Errore totale e attendibilità

Se si eseguono più misurazioni di una stessa quantità, raramente le misure coincidono: se ne trae la conclusione ovvia che i valori misurati sono in genere diversi dal vero valore della quantità oggetto di misura. La differenza tra il valore misurato (x) e quello vero è detta errore totale. L’attendibilità esprime la capacità della misura in esame di approssimare il valore vero

Errori di misura

Gli errori grossolani sono quelli che vengono commessi in seguito ad un’ inappropriata applicazione del metodo analitico
Gli errori sistematici rappresentano la tendenza di un dato metodo a sovrastimare (o sottostimare) il vero valore .
Gli errori sistematici hanno cause ben determinate, inerenti o al metodo (es.: scarsa selettività del reagente usato per la titolazione di un certo soluto), o alle condizioni di esecuzione del procedimento analitico (es.:strumento non calibrato correttamente).
Gli errori casuali sommano tutte le piccole e imprevedibili variazioni nell’esecuzione delle varie operazioni analitiche. Pertanto le misure fluttuano attorno a un valore μ, che si scosta più o meno dal valore θ, a seconda dell’entità dell’errore sistematico.

La variabilità analitica è legata al metodo di analisi. L’attendibilità di un metodo analitico dipende da diversi fattori, tra cui i principali sono:
• l’accuratezza,
• la precisione,
• la sensibilità
• la specificità.

L’operatività del laboratorio presuppone una serie di procedure in grado di garantire l’affidabilità, cioè il sicuro significato dei dati che fornisce. Tali procedure conferiscono il controllo di qualità dei risultati e presuppongono i criteri analitici dell’accuratezza e della precisione, oltre al criterio clinico della plausibilità (Fig. 4).
La precisione è subordinata alla ripetitività dei risultati sullo stesso campione in tempi diversi e da parte di operatori diversi. La positività o la negatività di un esame fornisce in genere un’indicazione sulla presenza o assenza della specifica malattia. In quanto individui positivi possono essere affetti o non da quel determinato stato morboso ossia essere rispettivamente veri positivi o falsi positivi. Analoghe considerazioni valgono in caso di negatività al test.

positività o negatività di un test

VP = veri positivi  |  FP = falsi positivi  |  VN = veri negativi  |  FN = falsi negativi

sensibilità metodo analiticoLa sensibilità ( Se) esprime la probabilità che un soggetto malato presenti un test positivo ( positività nella malattia) ed è data dal rapporto :

specificità metodo analiticoLa specificità ( Sp) rappresenta la probabilità che un individuo sano presenti un test negativo ( negatività nello stato di salute) ed è uguale al rapporto :

Se i test di laboratorio impiegati presentano specificità e sensibilità minori del 100% non è possibile prescindere dalla prevalenza ( percentuale affetta da quella specifica malattia) (Pr) della malattia nella popolazione per formulare i valori di previsione.
Il valore predittivo di un risultato positivo è la percentuale di positivi che sono veri positivi:
valore predittivo di un risultato positivo

Il valore predittivo di un risultato negativo è la percentuale di negativi che sono veri negativi:
valore predittivo di un risultato negativo

Il valore diagnostico di un test è meglio precisato dal seguente rapporto:
valore diagnostico di un test

Le fonti di errore possono essere molteplici :
a) dieta inadeguata
b) farmaci assunti ed interferenti con i metodi analitici impiegati
c) tecniche di prelievo
d) conservazione dei campioni
e) difetti di esecuzione manuale dei test di laboratorio
f) automazione in laboratorio non priva da errori
g) limitazioni tecniche di calibratura degli apparecchi
h) registrazione dei risultati

La accuratezza indica quanto un valore medio si scosta dal valore atteso. In altri termini, l’accuratezza equivale alla concordanza tra il valore dato ed il valore vero e dipende dal metodo usato. Un metodo di analisi è tanto più accurato, quanto più si avvicina ai valori determinati mediante un metodo di riferimento.

Accuratezza e precisione

Fig. 4 – Accuratezza e precisione

 

LE CURVE ROC

Il punto di discriminazione più conveniente di un test si ricava dalle curve ROC (acronimo dei termini inglesi Receiver Operating Characteristics). 

curve ROCLa curva ROC è una tecnica statistica che misura l’accuratezza di un test diagnostico lungo tutto il range dei valori possibili. Poiché la curva ROC misura l’accordo tra il test di interesse e la presenza/assenza di una specifica malattia (così come identificata da un golden standard), essa rappresenta il metodo d’elezione per validare un test diagnostico.
La curva ROC permette anche di identificare il valore soglia ottimale (il cosiddetto best cut-off), cioè il valore del test che massimizza la differenza tra i veri positivi (cioè la proporzione di individui che hanno un valore alterato del test tra tutti quelli realmente affetti dalla malattia) e i falsi positivi (cioè la proporzione di individui che pur avendo un valore alterato del test non sono affetti dalla malattia di interesse).
Mentre la sensibilità e la specificità, il potere predittivo negativo e positivo classificano gli individui come affetti o non affetti da una specifica malattia sulla base di un predefinito valore del test (valore soglia), la curva ROC viene costruita considerando tutti i possibili valori del test e, per ognuno di questi, si calcola la proporzione di veri positivi o VP (la sensibilità) e la proporzione di falsi positivi o FP .
La proporzione di falsi positivi si calcola con la formula standard: 1 – specificità. Congiungendo i punti che mettono in rapporto la proporzione di veri positivi e di falsi positivi (le cosiddette coordinate) si ottiene una curva chiamata curva ROC.  L’area sottostante alla curva ROC (AUC, acronimo dei termini anglosassoni “Area Under the Curve”) è una misura di accuratezza diagnostica.
Se un ipotetico nuovo test discriminasse perfettamente i malati dai sani, l’area della curva ROC avrebbe valore 1, cioè il 100% di accuratezza (Fig. 5a). Nel caso in cui il nuovo test non discriminasse per niente i malati dai sani, la curva ROC avrebbe un’area di 0.5 (o 50%) che coinciderebbe con l’area sottostante la diagonale del grafico (Fig. 5b). Nella realtà, si considera adeguato un test diagnostico con un’area sotto la curva ≥80%.

Tipico e esempio di test perfettamente discriminante ( a sinistra : 1a ) e di test completamente inutile (a destra: 1b)

Figura 5a e Figura 5b. Tipico e esempio di test perfettamente discriminante ( a sinistra : 1a ) e di test completamente inutile (a destra: 1b)

L’area sotto la curva può assumere valori compresi tra 0.5 e 1.0.  Tanto maggiore è l’area sotto la curva (cioè tanto più la curva si avvicina al vertice del grafico) tanto maggiore è il potere discriminante del test.  Per l’interpretazione dei valori dell’area sottostante la curva ROC è possibile riferirsi alla classificazione proposta da J.A.Swets :
1) AUC=0.5 il test non è informativo;
2) 0.5<AUC≤0.7 il test è poco accurato;
3) 0.7<AUC≤0.9 il test è moderatamente accurato;
4) 0.9<AUC5) AUC=1 test perfetto.

L’imprecisione è la dispersione tra misure ripetute rispetto ad un valore medio (allontanamento dalla media). Riflette l’errore casuale. Si valuta analizzando lo stesso campione più volte (Fig.6).   L’inaccuratezza può anche essere definita come la differenza tra il valore misurato e il valore vero.  E’ dovuta alla presenza di un errore sistematico del metodo adottato (Fig.6)
In pratica il controllo si effettua utilizzando sieri di controllo, cioè campioni appositamente predisposti con quantità note di vari componenti e sottoposti ad analisi contemporaneamente ai sieri dei pazienti. In ogni gruppo di analisi relative a sieri di pazienti vi saranno così dati che si riferiscono ad un siero di controllo. La concordanza tra i valori analitici e quelli noti dei composti usati come calibratori garantirà la correttezza analitica dei risultati.

Imprecisione ed inaccuratezza

Fig. 6 – Imprecisione ed inaccuratezza

Il concetto di precisione contiene anche quelli di ripetibilità e riproducibilità.  La ripetibilità è la misura della deviazione dal valore medio dei risultati ottenuti da uno stesso operatore in un’unica serie analitica e senza cambiare reattivi o apparecchiature (precisione entro la serie).  La riproducibilità è la misura della deviazione dal valore medio dei risultati ottenuti in un arco variabile di tempo da operatori diversi che non conoscono l’identità del campione analizzato e che usano lotti di soluzioni e reagenti diversi.
La sensibilità analitica (da non confondere con la sensibilità diagnostica) è data dalla minima quantità di un analita rilevabile in un campione biologico.
La specificità analitica (da non confondere con la specificità diagnostica) indica la capacità del metodo di determinare un dato analita senza subire interferenze, ossia la capacità del metodo di distinguere tra una sostanza e possibili sostanze interferenti.

Sensibilità analitica: indica l’attitudine del metodo a dosare piccole quantità del componente studiato.
Limite di rivelabilità: indica la più piccola quantità di sostanza che il metodo riesce a dosare.

 

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