Conceptos Clave en Metrología: Trazabilidad, Incertidumbre y Validación de Métodos

Trazabilidad

La trazabilidad se define como la capacidad para trazar la historia, aplicación y/o localización de una entidad por medio de identificaciones reconocidas.

• En producción: implica la relación con las materias de origen, procesado, distribución o localización.
• En sistemas de calibración y medida: implica la relación del equipo de medida con patrones nacionales e internacionales.
• En recogida de datos: implica la relación de los datos y cálculos a la muestra.

La trazabilidad proporciona evidencias de la veracidad atribuida a un resultado de una medida, a través de:

• Calibraciones documentadas, usando patrones de medida de exactitud conocida (Patrones o materiales de referencia).
• Medidas de comparación de características conocidas.

Definiciones Importantes en Trazabilidad

Patrón: Medida materializada, instrumento de medición, material de referencia o sistema de medición destinado a definir, realizar, conservar o reproducir una unidad, o uno o más valores de una magnitud para servir de referencia.

Material de referencia: Material o sustancia, en la cual uno o más valores de sus propiedades son suficientemente homogéneos y bien definidos, para ser utilizados para la calibración de aparatos, la evaluación de un método de medición, o para asignar valores a materiales.

Material de referencia certificado: Material de referencia, acompañado de un certificado, en el cual uno o más valores de las propiedades están certificados por un procedimiento que establece trazabilidad a una realización exacta de la unidad en la cual se expresan los valores de la propiedad y en el que cada valor certificado se acompaña de una incertidumbre con el nivel declarado de confianza.

Incertidumbre

La incertidumbre es el intervalo dentro del cual se espera encontrar el valor real de aquello que se mide.

Características de la Incertidumbre:

1. La incertidumbre representa una estimación probabilística del máximo error que puede acompañar a un resultado determinado.
2. La incertidumbre se expresa como un intervalo y engloba tanto errores aleatorios como sistemáticos, que se propagan a la incertidumbre final del resultado.
3. Cada etapa del proceso analítico lleva asociada una incertidumbre, cuya magnitud se va a propagar a la incertidumbre del resultado final.

Validación de Métodos Analíticos

La validación de métodos analíticos es el proceso encaminado a determinar y documentar la idoneidad de la metodología para que los datos analíticos sean de utilidad.

Validar: Demostrar la idoneidad de la información analítica para un propósito concreto.

Verificación: Confirmación mediante la aportación de evidencia objetiva de que se han cumplido los requisitos especificados.

Categorías de Validación

• Categoría I: para la cuantificación de materia prima o principio activo en producto terminado.
• Categoría II: para determinar impurezas en materia prima o compuestos de degradación en producto terminado; o para análisis de residuos en material biológico o alimentos.
• Categoría III: para determinar las características de funcionamiento como disolución o liberación de droga.
• Categoría IV: para asegurar la identidad de un analito en una muestra.

Tipos de Errores en la Medición

Errores Accidentales

Los errores accidentales pueden definirse como aquellos errores que conducen a resultados discordantes que difieren marcadamente de todos los demás datos de una serie de mediciones repetidas. Se identifican con la presencia de valores anómalos o discrepantes (outliers).

Detección de errores accidentales: Rechazo de valores anómalos. Criterio Q de Dixon.

Errores Aleatorios

Los errores aleatorios o indeterminados se deben a los numerosos factores no controlados que son parte inevitable de toda medida física o química (variable aleatoria). Éstos, no pueden identificarse o medirse con certeza porque individualmente son tan pequeños que no pueden detectarse, pero, el efecto acumulativo de cada una de las incertidumbres que ocasionan da lugar a que los datos de una serie de mediciones repetidas fluctúen al azar alrededor del valor medio de los mismos (media estadística). Determinan la Precisión y se estiman, por tanto, a través de la desviación estándar, % CV o intervalo de confianza.

Detección de errores aleatorios: Estimación de la precisión. Propiedades de la curva gaussiana:

1. Independientemente de su amplitud, el 68.3% de los datos se encuentra bajo el área de la curva definida por su media más/menos la desviación estándar de esta (±σ); aproximadamente el 95.5% de los datos está dentro de (±2σ), y el 99.7% dentro de (±3σ).
2. Es simétrica respecto al valor de σ.
3. Cuanto mayor es el valor de σ, más ancha es (más dispersas están las medidas).

Intervalo de Confianza

El objetivo es poder afirmar, con una cierta probabilidad, que el contenido REAL de analito está comprendido en el intervalo definido.

Errores Sistemáticos

Se atribuyen a causas determinadas, aunque no siempre pueden ser identificadas. Se presentan o por exceso o por defecto y afectan a todos los resultados. Pueden corregirse y/o eliminarse (si las causas son conocidas). Determinan la Veracidad y se estiman, por tanto, a través de la medida del sesgo.