Výsledky externího hodnocení kvality ukazují nedobrou úroveň harmonizace měření. Závislost na použité metodě (testovací soupravě) je velká bez ohledu na typ matrice použitého kontrolního materiálu (séra individuálních dárců, směs nativních sér, lyofilizované materiály). Příčina je obvyklá - nízká četnost metod s návazností na IFCC referenční metodu z roku 2011 [3]. V dokumentaci řady metod je zaměněna skutečná IFCC referenční metoda 2011 za již dávno neplatnou „referenční“ metodu, ustanovenou v roce 1983 pro inkubační teplotu 30ºC [1]. Problémy s nízkou úrovní harmonizace výsledků ALP jsou dále prohlubovány faktem, že řada výrobců dodává na trh navíc zcela obsoletní metody, zejména pak s dietanolaminovým pufrem. Za těchto podmínek jsou poskytované výsledky nesrovnatelné. Problém s nízkou úrovní harmonizace výsledků vedl k dočasnému vyřazení metod ALP z procesu přidělování certifikátů SEKK klinickým laboratořím. Program standardizace měření ALP v současnosti sice pomalu, ale soustavně pokračuje. Naše sdělení tento proces komentuje a dokumentuje. Zabývali jsme se problémy kalibrace metod odvozených z referenční metody IFCC 2011 a uvádíme nezbytné podmínky k dosažení potřebné úrovně harmonizace výsledků měření ALP., Results obtained in external quality assessment programs show low level of harmonization and comparability in ALP measurement. Dependency of results on the used method/reagent kits are enormous in cases of all types matrices of control samples (individual donor samples, native pool sera, lyophilised sera). Reason of this situation is usual - small number of methods with traceability to IFCC reference method 2011 [3]. Documentation of many methods from many manufacturers systematically confuses real and approved IFCC method 2011 with so called and not valid “reference“ method from 1983, developed originally for incubation temperature 30ºC [1]. Problems with the lack of harmonization are very strongly deteriorated by use of non-standardized and fully obsolete methods with DEA buffer. These methods give very different results from methods with AMP buffer and are still on the marketplace. Mentioned problems lead us to interim interruption of certificate process in external quality assessment program SEKK for ALP. Nevertheless standardization process for ALP slowly continues and our communication comments and documents this process. We dealed with calibration problems of routine methods for ALP based on the reference method 2011 [1]. We propose some tools for achievement of necessary level oh harmonization of ALP measurement results., P. Sedlák, B. Friedecký, J. Kratochvíla, M. Budina, and Literatura
Nejistota měření je důležitým konceptem laboratorní medicíny. Tento koncept je popsán v dokumentu ISO „Guide to the Expression of Uncertainty in Measurement”, všeobecně známém pod zkratkou GUM. Výpočet nejistoty má dva důležité aspekty – jeden statistický, založený na zákonu o šíření standardních odchylek, a druhý analytický, zabývající se použitelností výsledku v důsledku různých vlivů působících v procesech měření. Tento článek je stručným úvodem do problematiky stanovení nejistot podle GUM a poskytuje laboratořím orientaci k aplikaci nejistoty měření v praxi. Kromě některých základních postupů vycházejících z GUM jsou popsány i přístupy vycházející z dostupných dat uváděných v pracovních návodech výrobců. Sdělení se také zabývá důležitým dilematem, jak postupovat při měření nejistoty s hodnotami bias. Rovněž demonstruje použití hodnot vnitřní kontroly kvality k výpočtu nejistot., Measurement uncertainty is an important evolving concept in laboratory medicine. This concept is described in the ISO document “Guide to the Expression of Uncertainty in Measurement”, often referred to as “GUM”. GUM has two important aspects; a statistical one, which deals with the propagation of standard deviations; an analytical one, which counts on the expertise of the analytical chemist for addressing measurement uncertainty that extends beyond the obvious (sample related effects, stability of analytes, etc.). This paper gives a short introduction to the GUM concept and addresses the main challenges for its application in laboratory medicine (for example, the treatment of bias). Besides some basic GUM calculations, it describes a generic laboratory approach for calculating measurement uncertainty from available data (typically from manufacturers’ data sheets). The latter example shows the “spirit of GUM” which is equally important to the “statistics of GUM”. The dilemma connected to the treatment of bias (correct or not correct) is demonstrated by internal quality control data., Stöckl D., and Lit.:13