Protocol Oh Arm on Iza Do

7/22/2019 Protocol Oh Arm on Iza Do

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Protocolo Internacional Harmonizado paraensaios de proficincia de laboratrios

analticos (qumicos)

(Relatrio Tcnico IUPAC)

Resumo: As organizaes internacionais de normalizao AOAC International, ISO, e IUPAC cooperarampara produzir o Protocolo Internacional Harmonizado para Ensaios de Proficincia de LaboratriosAnalticos (Qumicos). O Grupo de Trabalho que produziu o protocolo acordou em revis-lo luz dosrecentes desenvolvimentos e com base na experincia obtida desde sua primeira publicao. Esta reviso foipreparada e acordada com base nos comentrios recebidos a partir de consulta aberta.

Palavras-chave: harmonizado; Diviso IUPAC de Qumica Analtica; incerteza; anlise; ensaio deproficincia; protocolo.

SUMRIO

PARTE 1: PREFCIO E INTRODUO 31.0 Prefcio 31.1 Os fundamentos do ensaio de proficincia 41.2 O ensaio de proficincia em relao a outros mtodos de garantia da qualidade 4

PARTE 2: O PROTOCOLO HARMONIZADO; ORGANIZAO DE PROGRAMAS DE ENSAIOSDE PROFICINCIA 5

2.1 Objetivo e campo de aplicao 5

2.2 Terminologia 5

2.3 Estrutura do ensaio de proficincia 52.4 Organizao 62.5. Responsabilidades do comit assessor 62.6 Anlise crtica do programa 62.7 Materiais de ensaio 72.8 Freqncia de distribuio 72.9 Valor designado 72.10 Escolha do mtodo analtico pelo participante 82.11 Avaliao de desempenho 82.12 Critrios de desempenho 82.13 Relatrio de resultados pelos participantes 8

2.14 Relatrios fornecidos pelo provedor do programa 82.15 Relao com os participantes 92.16 Coluso e falsificao de resultados 92.17 Repetitividade 102.18 Confidencialidade 10

PARTE 3: IMPLEMENTAO PRTICA 10

3.1 Converso dos resultados dos participantes em ndices (scores) 103.2 Mtodos para determinao do valor designado 123.3 Estimando o valor designado como o consenso dos resultados dos participantes 143.4 Incerteza do valor designado 16

3.5 Determinao do desvio-padro para avaliao da proficincia 173.6 Dados de participante relatados com incerteza 193.7 Atribuindo ndices (scores)a resultados prximos do limite de deteco 213.8 Cautela no uso de ndices-z (z-scores) 22


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Protocolo Harmonizado para Ensaios de ProficinciaM. THOMPSON et al.

2006 IUPAC, Pure and Applied Chemistry 78, 145-1962

3.9 Classificao, ordenao e outras avaliaes dos dados de proficincia 223.10 Freqncia das rodadas 233.11 Ensaios de homogeneidade e estabilidade suficientes 23

RECOMENDAES 27

REFERNCIAS 29

APNDICE 1: PROCEDIMENTO RECOMENDADO PARA ENSAIAR MATERIAL QUANTO HOMOGENEIDADE SUFICIENTE 31

APNDICE 2: EXEMPLO DE COMO CONDUZIR UM ENSAIO DE ESTABILIDADE 35

APNDICE 3: EXEMPLOS DA PRTICA NA DETERMINAO DE UM CONSENSO DEPARTICIPANTES PARA USO COMO VALOR DESIGNADO 36

APNDICE 4: AVALIANDO NDICES-Z (Z-SCORES) NO LONGO PRAZO: NDICES (SCORES)SUMRIOS E MTODOS GRFICOS 39

APNDICE 5: VALIDAO DE MTODOS ATRAVS DOS RESULTADOS DE ENSAIOS DEPROFICINCIA 42

APNDICE 6: COMO CONVM QUE OS PARTICIPANTES RESPONDAM AOS RESULTADOSDE ENSAIOS DE PROFICINCIA 44

APNDICE 7: GUIA DOS ENSAIOS DE PROFICINCIA PARA USURIOS FINAIS DE DADOS49


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PARTE 1: PREFCIO E INTRODUO

1.0 Prefcio

Nos 10 anos seguintes publicao da primeira verso deste protocolo [1], os ensaios de proficinciafloresceram. O mtodo tornou-se amplamente usado em vrios setores da anlise qumica, e vrios novosprogramas de ensaios de proficincia foram lanados mundialmente [2]. Foi implementado um estudo

detalhado dos ensaios de proficincia para laboratrios de anlise qumica [3]. A International Organizationfor Standardization(ISO) publicou um guia sobre ensaios de proficincia [4] e uma norma sobre mtodosestatsticos para ensaios de proficincia [5]. A International Laboratory Accreditation Co-operation(ILAC)publicou um documento sobre os requisitos da qualidade para ensaios de proficincia [6], e muitos programasde ensaios de proficincia j foram, atualmente, acreditados. Alm disso, o esclarecimento, ao longo daltima dcada, sobre a aplicao do conceito de incerteza medio qumica teve efeito sobre a maneiracomo so vistos os ensaios de proficincia. Este extraordinrio desenvolvimento dos ensaios de proficinciadeve-se tanto ao reconhecimento da sua incomparvel capacidade de expor problemas inesperados na anlise,quanto ao atual requisito de participao em programas de ensaios de proficincia como parte da acreditaode laboratrios analticos.

Como resultado desta atividade em diferentes setores analticos, mais o considervel nmero de pesquisasque foram conduzidas, a comunidade analtica acumulou um grande nmero de novas experincias com

ensaios de proficincia. , com satisfao, que se nota que no foram necessrias modificaes substanciaisnas idias e princpios fundamentais do Protocolo Harmonizado de 1993 [1] a fim de integrar esta novaexperincia. Entretanto, a experincia adicional mostrou a necessidade, e prov o fundamento, para umrefinamento da abordagem sobre vrios aspectos dos ensaios de proficincia, assim como de recomendaesdefinidas e mais especficas em algumas reas. Alm disso, o Protocolo Harmonizado original tratava, na suamaior parte, da organizao de programas de ensaios de proficincia e, portanto, era dirigido principalmenteaos provedores de programas. A crescente importncia dos dados de ensaios de proficincia gerou,entretanto, a necessidade de orientao adicional na interpretao dos resultados dos programas, tanto porparte dos participantes como dos usurios finais de dados analticos (tais como clientes de laboratrios,organismos regulamentadores, e outros interessados em qualidade laboratorial). Todos estes fatoresdemandaram uma atualizao do Protocolo Harmonizado de 1993.

A reviso tambm oferece uma oportunidade de mostrar que alguns aspectos importantes dos ensaios de

proficincia ainda no esto completamente documentados at o momento. Tambm se deve reconhecer quea variedade de possveis abordagens includa nos documentos ISO visa ser abrangente e englobar todos oscampos de medio. A experincia prtica em qumica analtica sugere enfaticamente que um subconjuntorestrito, extrado desta ampla variedade, oferece uma abordagem otimizada para o trabalho analtico rotineiro.Esta atualizao do Protocolo Harmonizado no , portanto, uma mera colagem de trechos de outrosdocumentos, mas um subconjunto otimizado de mtodos, baseado na experincia prtica detalhada deconduo de programas de ensaios de proficincia, interpretados especificamente para a qumica analtica, eincorporando novas idias.

Publicar um Protocolo atualizado permite enfatizar a importncia do julgamento profissional eexperincia tanto para a execuo dos programas de ensaios de proficincia quanto para a ao adequada dosparticipantes a partir dos resultados obtidos. A adeso a um protocolo obviamente implica que certas aesprecisam ser implementadas. Mas os meios pelos quais elas sero implementadas precisam ser em partepertinentes aplicao especfica, e o espectro de possveis aplicaes amplo e varivel ao longo do tempo.

Ademais, qualquer analista qumico experiente admitir prontamente que, na prtica, materiais e mtodos deensaios do campo de qumica analtica apresentaro invariavelmente um comportamento ocasionalmenteinesperado, o que requer considerao e ateno dos especialistas. Portanto, entende-se que seria arriscadoeliminar o julgamento profissional dos especialistas, substituindo-o por regras inflexveis. A estrutura dopresente documento reflete tal filosofia. O Protocolo em si apresentado primeiro, e compreende uma sriede sees relativamente curtas destacando as aes essenciais requeridas dos programas que afirmam aderirao mesmo. Este documento est estruturado por vrias sees e apndices mais longos que discutem asopes disponveis para implementar o Protocolo e as razes pelas quais so feitas recomendaesespecficas. Os apndices incluem sees independentes especficas para participantes e para usurios finaisde dados, a fim de auxili-los na interpretao dos dados dos programas de ensaios de proficincia.

Para encerrar, observe-se que embora este documento tenha o ttulo de Protocolo, no se est aquidefendendo a filosofia de que h apenas uma maneira correta de conduzir ensaios de proficincia. Este

documento simplesmente mostra o que se verificou serem procedimentos bons e efetivos para qumicosanalticos na maioria dos casos. Reconhece-se que as circunstncias podem impor que sejam necessriosprocedimentos alternativos, e as escolhas destes so responsabilidade do provedor do programa, auxiliadopelo respectivo comit assessor. Tambm se destaca que este protocolo restringe-se na sua maior parte aos


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aspectos cientficos e tcnicos dos ensaios de proficincia usados como uma ferramenta para melhorar odesempenho das medies. Portanto, ele no aborda assuntos como a qualificao ou desqualificao delaboratrios com relao a determinados fins, nem a acreditao de provedores de programas de ensaios deproficincia ou programas especficos.

1.1 Os fundamentos do ensaio de proficincia

Para que um laboratrio produza dados consistentemente confiveis, deve implementar um programaadequado de procedimentos de garantia da qualidade e de monitoramento do desempenho. O ensaio deproficincia um destes procedimentos. O formato usual dos programas de ensaios de proficincia emqumica analtica baseado na distribuio de amostras de um material de ensaio para os participantes.Laboratrios participantes (participantes) geralmente sabem que o material de ensaio foi enviado por umprovedor de programa de proficincia, mas eventualmente o material pode ser recebido s escuras (isto ,recebido de um cliente normal do laboratrio). Os participantes analisam o material sem o conhecimento doresultado correto e retornam o resultado da medio para o provedor do programa. O provedor converte osresultados em ndices (scores) que refletem o desempenho do laboratrio participante. Isto alerta oparticipante quanto a problemas inesperados que poderiam estar presentes, e induz a gerncia a implementara ao corretiva necessria.

A idia principal deste Protocolo Harmonizado que os ensaios de proficincia forneam informaes

sobre a adequao aos propsitos dos resultados analticos produzidos por seus participantes, de maneira aauxili-los a cumprir requisitos. Isto pode ser obtido quando: os critrios para avaliao de resultados levam em considerao a adequao aos propsitos, e

consequentemente os ndices (scores) informam aos participantes quando eles precisam melhorar seudesempenho para satisfazer as necessidades dos clientes (ou outros interessados);

as circunstncias em que foram executados os ensaios de proficincia so prximas quelas queprevalecem durante as anlises rotineiras, de forma que o resultado representa a vida real; e

o mtodo de classificao (escore) simples, e onde possvel, consistente ao longo de todo a faixa damedio analtica, assegurando sua pronta interpretao pelos participantes e clientes.Embora o primeiro objetivo dos ensaios de proficincia seja prover a base para que cada participante

ajude a si mesmo, seria falso ignorar o fato de que os resultados de ensaios de proficincia tambm sousados para outros fins. Os participantes normalmente usam os seus ndices (scores)para demonstrar sua

competncia para clientes em potencial e avaliadores de acreditao, e isto tem como efeito negativopressionar os analistas para obter excelncia nos ensaios de proficincia e no simplesmente avaliar seusprocedimentos de rotina. Os participantes devem se esforar ao mximo no sentido de evitar tal tendnciapois, normalmente, impossvel para os provedores de programa detectar ou eliminar isto. Os participantesdevem tambm ser cuidadosos no sentido de evitar a interpretao errnea dos ndices (scores)acumulados.

1.2 O ensaio de proficincia em relao a outros mtodos de garantia da qualidade

Um programa abrangente de garantia da qualidade (GQ) em laboratrios de qumica analtica inclui osseguintes elementos alm de ensaios de proficincia: a validao dos mtodos analticos [7]; o uso demateriais de referncia certificados (MRCs) quando disponveis [8]; e o emprego rotineiro de controle daqualidade (CQ) interno [9]. Tradicionalmente, a validao de um mtodo analtico implica que suascaractersticas de desempenho veracidade, preciso sob condies variadas, linearidade de calibrao, e

assim por dianteso suficientemente bem conhecidas. Em termos atuais, significa que a incerteza demedio do mtodo estimada numa operao nica sob condies normais de uso, verificando-se que ele potencialmente adequado para a finalidade. Idealmente, a validao de mtodos envolve, entre outras coisas,o uso de MRCs de matriz adequada, se disponveis, para calibrao ou para verificao de calibraesexistentes, caso efeitos matriz estejam presentes. Quando MRCs no so disponveis, outros expedientes tmque ser empregados.

Convm que o CQ interno seja conduzido como rotina e envolva a anlise de um ou mais materiais decontrole dentro de cada corrida da anlise. Este procedimento, combinado com o uso de grficos decontrole, assegura que os fatores determinantes da magnitude da incerteza no tenham se modificadosubstancialmente desde que a adequao aos propsitos foi originalmente demonstrada no processo devalidao. Em outras palavras, a incerteza estimada na validao demonstrada (dentro dos limites devariao estatstica) para aplicao em cada corrida individual executada subseqentemente. A preparao de

um material de controle tambm envolve idealmente o uso de MRCs, a fim de se estabelecer a rastreabilidadedos valores atribudos ao mensurando.Em princpio, a validao de mtodos e o CQ interno so suficientes para assegurar exatido. Na prtica,

no entanto, eles freqentemente no so perfeitos. O ensaio de proficincia , portanto, o meio de assegurar


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que estes dois procedimentos intralaboratoriais funcionem satisfatoriamente. Na validao de mtodos,influncias desconhecidas podem interferir no processo de medio e, em muitos setores, MRCs no estodisponveis. Sob tais condies, a rastreabilidade difcil de se estabelecer, e fontes de erro no identificadaspodem estar presentes no processo de medio. Laboratrios sem uma referncia externa podem operar porlongos perodos com variaes aleatrias ou tendncias de magnitude significativas. O ensaio de proficincia um meio de detectar e iniciar a correo de tais problemas (ver Apndice 6). Sua principal vantagemconsiste em prover um meio atravs do qual os participantes podem obter uma avaliao externa eindependente da exatido de seus resultados.

PARTE 2: O PROTOCOLO HARMONIZADO; ORGANIZAO DE PROGRAMAS DE ENSAIOSDE PROFICINCIA

2.1 Objetivo e campo de aplicao

Este protocolo aplicvel onde: o objetivo principal a avaliao do desempenho de um laboratrio atravs de critriosestabelecidos com base na adequao a um propsito comum; a conformidade a estes critrios pode ser julgada com base no desvio dos resultados de medio emrelao aos valores designados; e os resultados dos participantes so relatados num intervalo de escala ou de razo.

Nota: Estas condies so amplamente aplicveis na avaliao de execuo de ensaios de rotinapor laboratrios de anlise qumica, mas tambm em muitos outros campos de medio e ensaio.

Este protocolo no se destina avaliao de servios de calibrao e portanto no se destina ao uso, peloprovedor do programa, de dados sobre incerteza agregados aos resultados dos participantes. Tampoucoprov critrios para a avaliao, certificao ou acreditao de provedores de programas de ensaios deproficincia.

2.2 Terminologia

Neste documento, so utilizadas as definies da ISO , quando disponveis. As abreviaes obedecem aoCompndio de Nomenclatura Analtica IUPAC (1997). Os seguintes termos adicionais so utilizados comfreqncia neste documento:

Provedor de programa de ensaio proficincia (o provedor do programa ou provedor):Organizaoresponsvel pela coordenao de um programa de ensaio de proficincia especfico.

Material de ensaio (de proficincia):material que distribudo para ensaio pelos participantes numprograma de ensaios de proficincia.

Unidade de distribuio:poro embalada de material de ensaio que enviada ou est pronta para serenviada a um laboratrio participante.

Poro de ensaio:parte da unidade de distribuio que usada para anlise.Nota: Uma poro de ensaio pode consistir em toda uma unidade de distribuio ou uma poro damesma.

Srie:Parte de um programa de ensaio de proficincia, definida por uma srie de materiais de ensaio,analitos, mtodos analticos, ou outras caractersticas comuns.

Rodada:Um evento individual de distribuio dentro de uma srie.

2.3 Estrutura do ensaio de proficincia

2.3.1 Operao do programa

Os materiais de ensaio devem ser distribudos periodicamente aos participantes, os quais devem retornarresultados dentro de um prazo determinado.

Um valor designado para cada mensurando, antes ou depois da distribuio; este valor no informadoaos participantes at o final do prazo de entrega dos resultados.

Os resultados so submetidos anlise estatstica e/ou convertidos em ndices (scores)pelo provedor doprograma, e os participantes devem ser imediatamente informados sobre seus desempenhos.

Orientao deve ser disponibilizada para os participantes com desempenho fraco, e todos osparticipantes devem ser inteiramente informados sobre o andamento do programa.


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2.3.2 A estrutura de uma dada rodada

Convm que a estrutura do programa, para qualquer analito ou rodada dentro de uma srie, seja aseguinte:

o provedor do programa organiza a preparao e validao do material de ensaio; o provedor do programa distribui as unidades do material de ensaio de acordo com o cronograma; os participantes analisam os materiais de ensaio e relatam os resultados ao provedor; os resultados so submetidos anlise estatstica e/ou atribuio de ndices (scores); os participantes so informados sobre seus desempenhos; quando solicitado, o provedor do programa, disponibiliza orientao aos participantes com

desempenho fraco; e o provedor do programa deve efetuar analise critica do desempenho do programa durante umarodada particular, e implementa os ajustes necessrios.

Nota: Freqentemente, a preparao para uma rodada do programa ter que ser organizadaenquanto a rodada anterior est em andamento.

2.4 Organizao

A operao rotineira do programa responsabilidade do provedor do programa. O provedor do programa deve documentar todas prticas e procedimentos no seu prprio manual da

qualidade, e deve fornecer a todos os participantes um resumo dos procedimentos relevantes. Convm tambm que o provedor do programa mantenha todos os participantes informados sobre a

eficcia do programa como um todo, sobre quaisquer mudanas introduzidas, e sobre como tm sidotratados os problemas encontrados.

A operao do programa deve passar periodicamente por uma anlise crtica (ver abaixo). A conduo geral do programa deve ser monitorada por um comit assessor com representantes (deve

incluir entre eles qumicos analticos com experincia no campo especfico), por exemplo, do provedor doprograma, dos laboratrios contratados (se houver), dos rgos profissionais relacionados, dosparticipantes, e dos usurios finais dos dados analticos. O comit assessor deve tambm incluir umespecialista em estatstica.

2.5. Responsabilidades do comit assessor

O comit assessor considerar e oferecer orientao sobre os seguintes tpicos:

a escolha dos tipos de materiais de ensaio, analitos e as faixas de concentrao dos analitos a freqncia das rodadas o sistema de ndice(score)e os procedimentos estatsticos (incluindo aqueles usados em ensaios de

homogeneidade) a orientao que pode ser oferecida aos participantes problemas gerais e especficos que surjam durante a operao do programa as instrues enviadas aos participantes o formato dos relatrios de resultados preenchidos pelos participantes o contedo dos relatrios enviados aos participantes outros meios de comunicao com os participantes os comentrios dos participantes e usurios finais com relao operao do programa o nvel de confidencialidade adequado ao programa

2.6 Anlise crtica do programa

A operao do programa deve sofrer uma anlise crtica peridica. O provedor do programa dever analisar criticamente os resultados de cada rodada do programa,

observando, por exemplo, quaisquer pontos fortes e pontos fracos, problemas especficos, e oportunidadesde melhoria.

O provedor e o comit assessor devem considerar cada aspecto da operao do programa, incluindo os

pontos identificados pela anlise crtica do provedor do programa sobre cada rodada, normalmente emintervalos de um ano. Um resumo desta anlise crtica deve estar disponvel aos participantes e outros, conforme

adequado e acordado pelo comit assessor.


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2.7 Materiais de ensaio

O provedor do programa deve providenciar a preparao dos materiais de ensaio. A preparao dosmateriais de ensaio e outros aspectos do programa podem ser subcontratados, mas o provedor continuasendo o responsvel, devendo exercer o devido controle.

Convm que a organizao que preparar o material de ensaio tenha experincia demonstrvel na rea de

anlise que est sendo ensaiada. Os materiais de ensaio a serem distribudos no programa devem geralmente ser similares, quanto ao tipo,

aos materiais que so rotineiramente analisados (no que tange composio da matriz e a faixa deconcentrao, quantidade, ou nvel do analito).

O lote de material preparado para o ensaio de proficincia deve ser suficientemente homogneo e estvel,no que concerne a cada analito, de forma a assegurar que todos os laboratrios recebam unidades dedistribuio que no se diferenciem em qualquer grau relevante quanto concentrao de analito mdia(ver Seo 3.11).

O provedor do programa deve declarar claramente o procedimento usado para determinar ahomogeneidade do material de ensaio.

Nota: Se por um lado exigido que a homogeneidade entre as unidades seja suficiente, por outro lado no

convm que o participante suponha que a sua unidade de distribuio suficientemente homognea em simesma para o seu procedimento analtico especfico. responsabilidade dos participantes assegurar que aporo de ensaio usada para anlise seja representativa do material de ensaio como um todo, contido naunidade de distribuio.

A quantidade de material numa unidade de distribuio deve ser suficiente para a anlise requerida,incluindo qualquer reanlise, quando permitido pelo protocolo do programa.

Ao se avaliar analitos instveis, pode ser necessrio que o provedor do programa prescreva uma datalimite at a qual a anlise deva ser completada.

Os provedores de programas devem considerar quaisquer riscos que os materiais de ensaio possamoferecer e tomar as medidas adequadas para avisar toda e qualquer parte envolvida (exemplo:distribuidores de materiais de ensaio, laboratrios de ensaios, etc.) sobre o risco potencial inerente.

Nota: As medidas adequadas incluem, mas no se limitam, conformidade com a legislaoespecfica. Muitos pases tambm impem um dever de cuidar adicional, o qual pode se estender almdos requisitos mnimos legais.

Os participantes devem receber, juntamente com os materiais de ensaio, informao suficiente sobre osmateriais, e quaisquer critrios de adequao aos propsitos que sero aplicados, a fim de lhes permitirselecionar os mtodos adequados de anlise. Esta informao no deve incluir o valor designado.

2.8 Freqncia de distribuio

A freqncia de distribuio adequada para os materiais de ensaio dever ser decidida pelo provedor doprograma com auxlio do comit assessor (ver Seo 3.10). Normalmente de 2 a 10 rodadas por ano.

2.9 Valor designado

O valor designado uma estimativa do valor do mensurando que usada para fins de calcularndices (scores). O valor designado dever ser determinado por um dos seguintes mtodos:

- determinao por um laboratrio de referncia1- o(s) valor(es) certificado (s) de um MRC usado como material de ensaio- comparao direta do material de ensaio de proficincia com os valores de consenso de MRCs de

laboratrios especialistas- formulao (ou seja, designao de valor com base nas propores usadas numa soluo ou outra

mistura de ingredientes com contedo conhecido de analito)

1Um laboratrio de referncia, neste contexto, consiste num laboratrio consensualmente visto pelo provedor do programa e pelo

comit assessor como provedor de valores de referncia de suficiente confiabilidade para os fins do programa.


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- um valor de consenso (isto , um valor derivado diretamente dos resultados relatados)

O valor designado s ser informado aos participantes depois da data estabelecida para entrega dosresultados.

O provedor de programa deve relatar o valor designado e uma estimativa de sua incerteza aosparticipantes quando relatar os resultados e ndices (scores), dando detalhes suficientes sobre como ovalor designado e incerteza foram determinados. Mtodos para determinao do valor designado sodiscutidos abaixo (ver Seo 3.2).

Naqueles setores onde so empregados mtodos empricos de anlise, convm que o valor designadoseja normalmente calculado a partir dos resultados obtidos atravs do uso de um procedimentoanaltico claramente definido. Alternativamente, o valor designado pode ser calculado a partir dosresultados de dois ou mais mtodos empricos que demonstrem ser efetivamente equivalentes.

Pode ser eventualmente necessrio que o programa use valores designados diferentes para diferentesmtodos, mas convm que esse expediente seja usado apenas para cumprir uma necessidade especfica.

Quando o valor designado advm de mtodo emprico, os participantes devem ser notificadospreviamente qual procedimento emprico ser usado para a determinao do valor designado.

2.10 Escolha do mtodo analtico pelo participante

Os participantes normalmente devero usar o mtodo analtico de sua escolha. Em alguns casos,entretanto, por exemplo, quando a legislao assim o exigir, os participantes pode ser instrudos a usar ummtodo especificamente documentado.

Os mtodos devem ser aqueles usados pelo participante em trabalho de rotina no setor apropriado, e noverses do mtodo especialmente adaptadas para o ensaio de proficincia.

2.11 Avaliao de desempenho

Os laboratrios sero avaliados com base na diferena entre o seu resultado e o valor designado. Umndice(score)de desempenho ser calculado para cada laboratrio, usando o esquema estatstico detalhadona Seo 3.1.

Nota: O ndice-z (z-score) (z-score) baseado num critrio de adequao ao propsito o nico tipo dendice(score)recomendado neste protocolo.

2.12 Critrios de desempenho

Para cada analito numa rodada deve ser estabelecido um critrio de desempenho, contra o qual poder serjulgado o desempenho obtido pelo laboratrio. O critrio de desempenho ser estabelecido de maneira aassegurar que os dados analticos rotineiramente produzidos pelo laboratrio sejam de uma qualidade que adequada aos propsitos perseguidos. Ele no ser estabelecido para representar o melhor desempenho quemtodos tpicos so capazes de prover (ver Seo 3.5).

2.13 Relatrio de resultados pelos participantes

Os participantes devem relatar os resultados usando o mtodo e formato exigidos pelo programa. O provedor do programa deve estabelecer a data at a qual os resultados devem ser relatados.

Resultados apresentados depois do prazo devero ser rejeitados. Os resultados apresentados no podem ser corrigidos ou retirados.

Nota: O motivo para esta abordagem rigorosa que o ensaio de proficincia existe para ensaiar todosaspectos de obter e produzir um resultado analtico, incluindo calcular, verificar e relatar umresultado.

2.14 Relatrios fornecidos pelo provedor do programa

O provedor do programa deve fornecer um relatrio de desempenho para cada participante para cadarodada. Os relatrios emitidos para os participantes devem ser claros e abrangentes e mostrar a distribuio dos

resultados de todos os laboratrios, juntamente com o ndice(score)de desempenho do participante.


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Convm que os resultados de ensaios usados pelo provedor do programa tambm estejam disponveis,para permitir aos participantes verificar se os seus dados foram corretamente informados.

Os relatrios devem ser colocados disposio to rpido quanto possvel depois da entrega dosresultados ao laboratrio coordenador e, se possvel, antes da prxima distribuio de amostras.

Os participantes devem receber, pelo menos: (a) relatrios num formato simples e claro, e (b) resultadosde todos os laboratrios em formato grfico (ex: histograma, grfico de barras, ou outros grficos dedistribuio) com o apropriado sumrio estatstico.

Nota: Embora seja recomendvel que todos os resultados sejam relatados aos participantes, pode no serpossvel alcanar esse objetivo em alguns programas muito grandes (ex: onde h centenas departicipantes, cada um determinando 20 analitos em uma dada rodada).

2.15 Relao com os participantes

Ao aderir ao programa, os participantes devem receber informao detalhada descrevendo:

- a gama de ensaios disponveis e os ensaios que o participante escolheu para implementar;- o mtodo para se estabelecer os critrios de desempenho;- os critrios de desempenho aplicveis no momento da adeso, a no ser que sejam estabelecidos

critrios em separado para cada material de ensaio;- o mtodo de determinao dos valores designados, incluindo mtodos de medio onde pertinente;- um resumo dos procedimentos estatsticos usados para se obter os ndices (scores)dos participantes;- informao sobre a interpretao de ndices (scores);- os requisitos relativos participao (ex: pontualidade nos relatrios, como evitar a coluso com outrosparticipantes, etc);- a composio e o mtodo de seleo do comit assessor; e- os dados para contato com o provedor e qualquer outra organizao pertinente.

Nota: A comunicao com os participantes pode se dar atravs de qualquer meio apropriado, incluindo,por exemplo, os boletins peridicos, o relatrio habitual de anlise critica do programa, as reuniesabertas peridicas, ou comunicao eletrnica.

Os participantes devem ser avisados sobre quaisquer mudanas planejadas no projeto ou operao doprograma.

Deve haver orientao para participantes com desempenho insatisfatrio, embora isto possa acontecer naforma de uma lista de consultores especialistas no campo especfico.

Os participantes que considerem haver erro na avaliao do seu desempenho devem poder submeter aquesto ao provedor do programa.

Deve haver um mecanismo atravs do qual os participantes possam comentar aspectos da operao doprograma e problemas com materiais de ensaio especficos de forma a contribuir para o desenvolvimentodo programa e permitir aos participantes alertar o provedor do programa sobre qualquer dificuldade noprevista com materiais de ensaio.Nota: recomendvel que ofeedback dos participantes seja incentivado.

2.16 Coluso e falsificao de resultados

responsabilidade dos laboratrios participantes evitar coluso ou falsificao de resultados. Esta deveser uma condio escrita de participao num programa, includa nas instrues aos participantes doprograma.

O provedor do programa dever envidar os devidos esforos no sentido de desestimular a coluso, atravsda concepo adequada do programa. (Por exemplo, pode ser divulgado que mais de um material deensaio pode ser eventualmente distribudo durante uma rodada, de forma que os laboratrios no possamcomparar os resultados diretamente, sendo recomendvel que no haja reutilizao identificvel demateriais em rodadas consecutivas.)

Nota: A coluso, seja entre participantes ou entre participantes individuais e o provedor do programa,

contrria conduta cientifica profissional e serve apenas para anular os benefcios dos ensaios deproficincia para os clientes, organismos de acreditao, e analistas da mesma forma. A colusodeve, portanto, ser energicamente desestimulada.


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desvio-padro para o ensaio de proficincia em questo baseado na adequao ao propsito. Orientaes

sobre a estimativa de x a e p so dadas abaixo (ver Sees 3.2 3.5).

Nota 1: p foi definido como "valor alvo" no Protocolo Harmonizado de 1993 [1]. Considera-se

hoje que tal terminologia pode levar a enganos.

Nota 2:No ABNT ISO Guia 43 [4] e na ISO 13528 [5], o smbolo usado como o desvio-padropara um dado ensaio de proficincia. p usado aqui para enfatizar a importncia de atribuir uma

amplitude apropriada a um propsito especfico.

A idia principal do ndice-z (z-score) tornar todos os ndices (scores) dos ensaios de proficinciacomparveis, de forma que a significncia de um ndice (score) possa ser facilmente identificada, noimportando a concentrao ou identidade do analito, a natureza do material de ensaio, o princpio fsico quefundamenta a medio analtica, ou o provedor do programa. Idealmente, convm que um ndice(score)de,digamos z= -3,5 , independentemente de sua origem, tenha o mesmo efeito imediato para qualquer um:provedor, participante ou usurio final envolvido com ensaios de proficincia. Este requisito est

intimamente ligado idia de adequao ao propsito). Na equao que define z, o termo ( axx )

representa o erro na medio. O parmetro p descreve a incerteza-padro que mais apropriada para a

rea de aplicao dos resultados da anlise, ou em outras palavras, adequada ao propsito. Ela no necessariamente prxima da incerteza associada aos resultados relatados. Assim, embora se possa interpretaro ndice-z (z-score) com base na distribuio de Gauss reduzida, no se pode esperar que estejam de acordocom aquela distribuio.

A incerteza que adequada aos propsitos num resultado de medio depende da aplicao. Por exemplo,enquanto uma incerteza-padro relativa [isto , xxu /)( ] de 10% provavelmente adequada para muitasmedies ambientais, uma incerteza relativa muito menor requerida para ensaiar um carregamento desucata contendo ouro a fim de determinar o seu valor comercial. Porm, existe mais alm disso. Definir-se aincerteza adequada ao propsito uma escolha equilibrada entre os custos da anlise e os custos de tomardecises incorretas. A obteno de incertezas menores requer gastos desproporcionalmente maiores com

anlise. Mas empregar mtodos com incertezas maiores significa uma possibilidade maior de tomar umadeciso incorreta e dispendiosa com base nos dados. A adequao ao propsito definida como a incertezaque equilibra estes fatores, isto , que minimiza a perda total esperada [10]. Os analistas e seus clientesgeralmente no fazem uma anlise matemtica formal da situao, mas convm que pelo menos concordemsobre o que abrange a adequao ao propsito para cada aplicao especfica.

3.1.2 Como interpretar os ndices-z (z-scores)?

importante enfatizar que a interpretao dos ndices-z (z-scores) no , geralmente, baseada emresumos estatsticos que descrevem os resultados observados dos participantes. Ao invs disso, usa-se ummodelo adotado com base no critrio de adequao ao propsito definido pelo provedor do programa, o qual

representado pelo desvio-padro para avaliao da proficincia p . Mais especificamente, a interpretao

baseada na distribuio de Gauss (tambm conhecida como normal) ),(~ 2ptruexNx , onde truex ovalor verdadeiro para a grandeza que est sendo medida. A partir deste modelo, e assumindo que o valor

designado est bem prximo detruex de forma que os ndices-z (z-scores) seguem a distribuio de Gauss

padronizada:

Um ndice (score)de zero significa um resultado perfeito. Isto raramente acontecer, mesmo nos maiscompetentes laboratrios.

Aproximadamente 95 % dos ndices-z (z-scores) se situaro entre -2 e +2. O sinal (i.e., - ou +) do ndice (score)indica um erro negativo ou positivo respectivamente. ndices (scores)nesta faixa so comumentedesignados como aceitvel ou satisfatrio.

Um ndice(score)fora da faixa de -3 a 3 seria muito incomum, indicando que convm que a causa do

evento seja investigada e remediada. ndices (scores) nesta classe so comumente designados comoinaceitvel ou insatisfatrio, embora seja prefervel uma frase no pejorativa tal como requer ao.

ndices (scores)nas faixas de -2 a -3 e 2 a 3 seriam esperados 1 vez em 20, de forma que um evento


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isolado deste tipo no tem um grande significado. ndices (scores) nesta classe so comumentedesignados como questionvel.

Poucos laboratrios, talvez nenhum, enquadram-se exatamente no disposto acima. A maioria dosparticipantes operaro com uma mdia tendenciosa e com um desvio-padro a cada rodada que difere de

p . Alguns geraro resultados extremos devido a erros grosseiros. Entretanto, o modelo serve como um guia

adequado para aes baseadas nos ndices-z (z-scores) recebidos por todos os participantes, pelas seguintesrazes. Uma mdia tendenciosa ou um desvio-padro maior que p sempre produzir, ao longo da rodada,

uma proporo maior de resultados com |z| > 2 e |z| > 3 do que o modelo de Gauss padronizado (isto ,aproximadamente 0,05 e 0,003, respectivamente). Isto alertar corretamente o participante sobre o problema.

Inversamente, o participante com uma mdia no tendenciosa e desvio-padro igual ou menor que p

produzir uma pequena proporo de tais resultados, e receber corretamente menos relatrios adversos.

3.2 Mtodos para determinao do valor designado

H vrias abordagens possveis que o provedor dos ensaios de proficincia pode empregar paradeterminar o valor designado e sua incerteza. Todas apresentam pontos fortes e pontos fracos. A seleo do

mtodo adequado para sua determinao em programas diferentes, ou mesmo em rodadas diferentes dentrode um programa ou srie, depender, portanto, dos propsitos do programa. Ao selecionar os mtodos depara determinao destes valores, convm que os organizadores de programas e grupo consultivo consideremo seguinte:

os custos para o organizador e participantes custos altos podem desestimular a participao e assimreduzir a efetividade do programa.

quaisquer requisitos legais de consistncia em relao a laboratrios de referncia ou outrasorganizaes.

a necessidade de valores designados independentes, de forma a prover uma verificao de tendncia paraa populao como um todo.

quaisquer requisitos especficos de rastreabilidade de um dado valor de referncia .

Nota: Espera-se a implementao da rastreabilidade metrolgica pelos participantes como um elementoessencial de uma boa garantia da qualidade (GQ). Quando a rastreabilidade metrolgica e mtodosadequados de garantia da qualidade/controle da qualidade (GQ/CQ) particularmente a validaocom uso de MRCs de matriz apropriadaso devidamente implementados, um bom consenso euma baixa disperso dos resultados so esperados. A simples observao da disperso dosresultados (e, particularmente, a pequena frao de laboratrios alcanando ndices (scores)aceitveis) j representa um teste direto da rastreabilidade efetiva, independentemente do valordesignado. Entretanto, ensaiar contra um valor rastrevel designado independentemente podeprover uma verificao adicional til da rastreabilidade efetiva.

3.2.1 Medio por um laboratrio de referncia

Em princpio, um valor designado e uma incerteza podem ser obtidos por um laboratrio de mediesdevidamente qualificado, usando um mtodo com incerteza suficientemente pequena. Para a maioria dos finsprticos, isto equivale exatamente ao uso de um MRC (abaixo). Isto vantajoso no sentido de que o material efetivamente adaptado aos requisitos do programa. A principal desvantagem que isto pode requereresforo e custos desproporcionais se, por exemplo, investigaes substanciais so requeridas para validar ametodologia para o material em questo ou para eliminar a possibilidade de interferncias significativos.

3.2.2 Uso de um material de referncia certificado

Se um MRC est disponvel em quantidade suficiente para uso em um ensaio de proficincia, o(s)valor(es) certificado(s) e incerteza(s) associada(s) podem ser usados diretamente. Isto rpido e simples dese implementar, e (geralmente) fornece um valor independente dos resultados dos participantes. Arastreabilidade adequada para o valor de referncia tambm automaticamente fornecida (por definio).

Contudo, h desvantagens. Os MRCs de matriz natural no esto geralmente disponveis em quantidadesuficiente e/ou a custo adequado para serem usados regularmente em ensaios de proficincia. Eles podem serfacilmente identificados pelos participantes, os quais poderiam ento inferir o seu valor certificado.


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Finalmente, embora os ensaios de proficincia sejam geralmente de grande valia, so mais teis nos setoresanalticos onde os materiais de referncia so escassos ou indisponveis.

3.2.3 Comparao direta do material de ensaio de proficincia com materiais de refernciacertificados

Neste mtodo, o material de ensaio analisado vrias vezes em paralelo com MRCs apropriados, em

ordem aleatria sob condies de repetitividade (isto , numa rodada individual) por um mtodo comincerteza adequadamente pequena. Ficando assegurado que os MRCs so intimamente comparveis com omaterial prospectivo de ensaio de proficincia no que se refere matriz e concentrao, especiao eseparao do analito, o resultado para o material de ensaio de proficincia, determinado atravs de umafuno de calibrao baseada nos valores certificados dos MRCs, ser rastrevel aos valores do MRCs e,atravs deles, a padres superiores. A incerteza incorporar apenas termos devidos s incertezas dos MRCs eao erro da repetitividade da anlise.

Nota: Esta prtica est descrita na ISO 13528 [5]. Ela idntica a executar uma medio usandoMRCs similares como calibrantes, e poderia, portanto, ser razoavelmente descrita comomedio usando materiais de calibrao similares

Na prtica, difcil determinar se os MRCs so suficientemente similares em todos aspectos ao materialde ensaios de proficincia. Se eles no so similares, uma contribuio adicional deve ser includa no clculoda incerteza do valor designado. difcil determinar a magnitude desta contribuio adicional. Como acima,os ensaios de proficincia so mais teis em setores analticos onde os materiais de referncia no estodisponveis.

3.2.4 Consenso de laboratrios especialistas

O valor designado tomado como o consenso de um grupo de laboratrios especialistas que alcanam umentendimento quanto ao material de ensaio de proficincia, atravs da cuidadosa execuo de mtodos dereferncia reconhecidos. Este mtodo particularmente til onde parmetros definidos operacionalmente(empricos) so medidos, ou, por exemplo, onde se espera que resultados laboratoriais de rotina sejamconsistentes com os resultados de uma populao menor de laboratrios, identificados por lei para fins dearbitragem ou regulao. Isto tambm traz a vantagem de facilitar a verificao cruzada entre laboratriosespecialistas, o que ajuda a impedir erros grosseiros.

Na prtica, de qualquer maneira, o esforo requerido para chegar a um consenso e a uma pequenaincerteza utilizvel mais ou menos o mesmo requerido para certificar um material de referncia. Se oslaboratrios de referncia usassem um procedimento de rotina para analisar o material de ensaio deproficincia, seus resultados tenderiam a no ser melhores na mdia do que aqueles da maioria dosparticipantes do ensaio de proficincia propriamente dito. Alm disso, como o nmero de laboratrios dereferncia disponveis intrinsecamente pequeno, a incerteza e/ou variabilidade do consenso de umasubpopulao poderiam ser suficientemente grandes para prejudicar o ensaio de proficincia.

Onde se usa o consenso de laboratrios especialistas, o valor designado e a incerteza associada soavaliados usando-se uma estimativa apropriada da tendncia central (geralmente, a mdia ou uma estimativarobusta). A incerteza do valor designado ento baseada ou nas incertezas relatadas combinadas (caso

consistentes), ou na incerteza estatstica apropriada combinada com quaisquer termos adicionais requeridospara considerar as incertezas da cadeia de calibrao, efeitos matriz, e quaisquer outros efeitos.

3.2.5 Formulao

A formulao consiste na adio de uma quantidade conhecida ou uma concentrao conhecida de analito(ou material contendo o analito) a um material base que no o contm. As seguintes circunstncias devem serconsideradas.

O material base deve estar efetivamente livre de analito ou sua concentrao deve ser conhecida compreciso.

Pode ser difcil obter homogeneidade suficiente (ver Seo 3.11) quando um analito-trao

adicionado a um material base slido. Mesmo quando a especiao adequada, o analito adicionado pode se tornar menos ligado matrizque o analito nativo encontrado em ensaios tpicos de materiais, e portanto a recuperao do analitoadicionado pode se tornar consideravelmente irreal.


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Caso estes problemas possam ser superados, o valor designado determinado simplesmente pelaspropores dos materiais usados e as concentraes conhecidas (ou pureza, se um analito puro adicionado). Sua incerteza normalmente estimada a partir de incertezas relativas pureza ou `asconcentraes de analito dos materiais usados e incertezas gravimtricas e volumtricas, emboraaspectos como contedo de misturas e outras mudanas ocorridas durante a mistura tambm devam serlevadas em considerao, caso significativos. O mtodo relativamente fcil de executar quando omaterial do ensaio de proficincia um lquido homogneo e o analito est em soluo verdadeira.Contudo, pode ser inadequado para materiais naturais slidos onde o analito j est presente ("nativo" ou"adicionado).

3.2.6 Consenso de participantes

O consenso de participantes atualmente o mtodo mais amplamente usado para determinao do valordesignado: de fato, raramente h uma alternativa, em termos de custo/benefcio. A idia do consenso no ade que todos os participantes concordem dentro dos limites determinados pela preciso da repetitividade, masa de que os resultados produzidos pela maioria sejam no-tendenciosos (unbiased) e sua disperso tenha umperfil prontamente identificvel. Para se deduzir o valor mais provvel do mensurando (isto , o valordesignado) usa-se uma medida apropriada da representatividade (tendncia central) dos resultados e(geralmente) usa-se o seu desvio-padro da mdia como a estimativa de sua incerteza (ver Seo 3.3).

As vantagens do consenso de participantes incluem o baixo custo, porque o valor designado no requertrabalho analtico adicional. A aceitao de pares freqentemente boa entre os participantes porque anenhum membro ou grupo conferido um status diferenciado. O clculo do valor geralmente direto. Porltimo, uma vasta experincia demonstrou que os valores de consenso geralmente situam-se muito prximos,na prtica, de valores de referncia confiveis obtidos atravs de formulao, consenso de laboratriosespecialistas, e valores de referncia (sejam de MRCs ou laboratrios de referncia).

As principais desvantagens dos valores de consenso de participantes so, em primeiro lugar, que eles noso independentes dos resultados dos participantes e, em segundo lugar, que sua incerteza pode ser muitogrande quando o nmero de laboratrios muito pequeno. A falta de independncia tem dois efeitos empotencial: (i) uma tendncia (bias) da populao como um todo pode no ser prontamente identificada, namedida em que o valor designado ter o mesmo comportamento da populao; (ii) se a maioria dosresultados so tendenciosos (biased), os participantes cujos resultados no o sejam podem injustamente

receber ndices-z (z-scores) extremos. Na prtica, o primeiro caso raro, exceto quando se usa o mesmomtodo em populaes pequenas; a existncia de vrias subpopulaes distintas um problema mais comum. recomendvel que tanto os provedores de ensaios de proficincia quanto os participantes estejamdevidamente atentos para estas possibilidades (embora igualmente atentos para a possibilidade de erro emqualquer outro mtodo de designao de valor). A situao geralmente rapidamente corrigida uma vezidentificada. Um dos benefcios dos ensaios de proficincia que os participantes podem se tornarconscientes de problemas gerais no identificados, assim como daqueles que envolvam laboratriosespecficos.

As limitaes induzidas por tamanhos pequenos de grupos so freqentemente mais srias. Quando onmero de participantes menor do que 15, mesmo a incerteza estatstica associada ao consenso (identificadacomo sendo o desvio-padro da mdia) ser considerada indesejavelmente alta, e o contedo de informaodos ndices-z (z-scores) ser analogamente reduzido.

A despeito das aparentes desvantagens, entretanto, h uma vasta experincia demonstrando que os ensaiosde proficincia funcionam muito bem atravs do uso do consenso, contanto que os organizadores estejamconscientes da possibilidade de eventuais dificuldades e apliquem os mtodos adequados de clculo. Mtodoscorretos de estimativa do consenso a partir dos resultados dos participantes so devidamente discutidos emdetalhe abaixo.

3.3 Estimando o valor designado como o consenso dos resultados dos participantes

3.3.1 Estimativas da tendncia centralSe os resultados dos participantes numa rodada so unimodais e, dispersos parte, aproximadamente

simtricos, as vrias medidas da representatividade (de tendncia central) so praticamente coincidentes.Assim, pode-se com confiana ter uma delas, tal como a moda, a mediana ou a mdia robusta, como o valordesignado.

Precisa-se usar um mtodo de estimao que seja insensvel presena de dispersos e extremidades commuitos dados, a fim de evitar influncias indevidas de resultados insatisfatrios, e por isso que a medianaou uma mdia robusta til.


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A estatstica robusta parte da suposio de que os dados so uma amostra de uma distribuioessencialmente de Gauss modificada por extremidades com muitos dados e uma pequena proporo dedispersos. As estatsticas so calculadas atribuindo menor peso aos pontos de dados distantes da mdia eento compensando por este desconto. H muitos tipos de estatstica robusta [5,11]. A mediana um tiposimples de mdia robusta. A mdia robusta de Huber, obtida atravs do algoritmo recomendado pelo Comitde Mtodos Analticos (AMC) [11], e pelas ISO 5725 e ISO 13528 como o algoritmo A, faz mais uso dasinformaes contidas nos dados do que a mediana o faz, e, consequentemente, na maioria das circunstnciasapresenta um desvio-padro da mdia um pouco menor. A mediana, entretanto, mais robusta quando afreqncia de distribuio fortemente assimtrica. A mdia robusta , portanto, preferida quando adistribuio aproximadamente simtrica. A moda no definida com exatido para amostras dedistribuies contnuas, e mtodos especiais so necessrios para estim-la. Contudo, a moda pode serespecialmente til quando resultados bimodais ou multimodais so obtidos (ver Apndice 3).

Um esquema recomendado para estimar o consenso e sua incerteza esboado abaixo. Um elemento dediscernimento, baseado no conhecimento de especialistas em qumica analtica e estatstica, inserido dentrode tal esquema; isto um ponto forte mais do que um ponto fraco, e considerado essencial. Isto aconteceporque difcil ou impossvel vislumbrar um conjunto de regras que possam ser executadas automaticamentepara se obter um consenso adequado a partir de qualquer conjunto de dados arbitrariamente escolhido.

3.3.2 Esquema recomendado para obter o valor de consenso e sua incerteza

O esquema recomendado para se obter atravs de consenso um valor designado ax e sua incerteza

definido no procedimento descrito no quadro abaixo. Os fundamentos de certos detalhes so discutidos naSeo3.3.3. Exemplos de uso deste esquema encontram-se no Apndice I.

Recomendao 1

a. Excluir dos dados quaisquer resultados que so identificveis como invlidos (i.., se expressos nasunidades erradas ou obtidos por uso de um mtodo proscrito) ou que so dispersos extremos,porexemplo., fora da faixa de 50 % da mediana).

b. Examinar a disposio visual dos resultados restantes, por meio de grfico de pontos [para conjuntospequenos de dados (n < 50)], grficos de barras, ou histograma (para conjuntos maiores). Caso osdispersos tornem indevidamente comprimida a disposio da maioria dos resultados, fazer novo grficocom os dispersos eliminados. Se a distribuio , dispersos fora, aparentemente unimodal eaproximadamente simtrica, ir para (c), seno ir para (d).

c. Calcular a mdia robusta rob e o desvio-padro rob dos n resultados. Se rob menor que 1,2 p ,

ento usar rob como o valor designadox a e rob / n como sua incerteza-padro. Se rob > 1,2 p ,ir para (d).

d. Fazer uma estimativa do estimador de intensidade da distribuio dos resultados usando intensidades

(kernels) normais com uma amplitude hde 0,75p

. Se isto resultar em um estimador de intensidade

unimodal e aproximadamente simtrico, e a moda e mediana forem quase coincidentes, ento usar rob

como o valor designadoxa

e rob / n como sua incerteza-padro. Seno, ir para (e).

e. Se as modas secundrias puderem ser atribudas com segurana a resultados dispersos, e se contribuem

com menos de 5 % da rea total, ento usar rob como o valor designado x a e rob / n como suaincerteza-padro. Seno, ir para (f).

f. Se as modas secundrias contribuem consideravelmente para com a rea da intensidade, considerar apossibilidade de que duas ou mais populaes discrepantes estejam representadas nos resultados dosparticipantes. Caso seja possvel inferir a partir de informaes independentes (ex: detalhes dos mtodosanalticos dos participantes) que uma das modas correta e as outras incorretas, usar a moda selecionadacomo o valor designadox

ae seu desvio-padro da mdia como a sua incerteza-padro. Seno, ir para (g).

g. Se falharem os mtodos acima, abandonar as tentativas de determinar um valor de consenso e no relatarndices (scores) individuais de desempenho de laboratrios para a rodada. Poder ainda ser til,entretanto, fornecer aos participantes um sumrio estatstico do conjunto de dados como um todo.


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3.3.3 Notas sobre os fundamentos do esquema de determinao do valor designado

Os fundamentos do esquema acima so os que seguem:

O uso de rob / n como a incerteza-padro do valor designado est sujeita a objeo em bases tericas,

porque a influncia de alguns dos n resultados parcialmente descontada ao se calcular rob e suadistribuio amostral complexa. Ele , entretanto, um dos mtodos recomendados na ISO 13528. Na

prtica, u(xa

) = rob / n apenas usado como uma indicao grosseira da adequao do valor designado,e a objeo terica de pouco interesse.

Em (b) acima, espera-se rob p , j que os participantes estaro tentando obter adequao aos

propsitos. Se detectarmos que rob > 1,2 p , razovel supor que ou os laboratrios esto tendo

dificuldades para obter a preciso de reprodutibilidade requerida nos resultados de uma populao, ou queuma ou mais populaes dispersas podem estar representadas nos resultados. Uma densidade de kernelpodeajudar a decidir entre estas duas possibilidades. Se o ltimo caso resulta ou no em duas (ou mais) modasdepende da separao das mdias das populaes e do nmero de resultados em cada amostra.

Usar uma amplitude h de 0,75 p para interpretar densidades de kernel um meio-termo que inibe a

incidncia de modas artificiais sem aumentar indevidamente a varincia da densidade de kernelem relao a

rob .

3.4 Incerteza do valor designadoSe existe uma incerteza u(x

a) no valor designadox

a, e um participante cujo desempenho est de acordo

com o desvio-padro p que define adequao aos propsitos, a incerteza no desvio dex a pelo participante

seria2

)(2

paxu + , de maneira que se poderia esperar a incidncia de ndices-z (z-scores) com uma

distribuio outra do que N(0, 1). , portanto, adequado comparar u2

(xa) com 2p para se certificar que a

primeira no est tendo um efeito adverso sobre os ndices-z (z-scores). Por exemplo, se u2

(x a)=

2

p , osndices-z (z-scores) seriam ampliados cerca de 1,4 vezes, o que seria um resultado inaceitvel. Por outro lado,

se u2

(xa) > 2p , o fator de ampliao seria da ordem de 1,05, cujo efeito seria insignificante para fins

prticos. Assim, recomendado que os ndices-z (z-scores) no sejam apresentados aos participantes sem

observaes caso se descubra que u2

(xa)> 0,1 2p . (O fator 0,1 de magnitude adequada, mas seu valor

exato essencialmente arbitrrio e convm que seja considerado pelo provedor do programa). Se adesigualdade for apenas ligeiramente ultrapassada (mas no muito), o programa poderia divulgar os ndices-z(z-scores) s com uma observao de advertncia anexada a eles, por exemplo, rotulando-os como(provisrios), com uma explicao conveniente. Portanto, os provedores de ensaios de proficincia

precisariam indicar um valor adequado de l na expresso u2

(x a) = l2p , acima do qualnenhum ndice-z (z-

score)seria calculado.

A norma ISO 13528 [5] refere-se a um ndice z modificado que seria dado por2

)(2

,

paxu

axxz+

= que

poderia ser usado quando a incerteza do valor designado for significativo. Entretanto, z' no recomendadopara uso neste protocolo. Embora ele tendesse a fornecer valores similares a ndices-z (z-scores) emdisperso, o uso de z' iria mascarar o fato de que a incerteza do valor designado inadequadamente alta.Portanto, a recomendao atual a seguinte:


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Recomendao 2

Convm que o provedor de ensaios de proficincia indique um multiplicador 0,1 l, no divulgar ndices-z (z-scores).

Nota: Na desigualdade 0,1


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expressando-se o critrio de adequao aos propsitos

ap xmx 2,0/max += (2)

onde f uma constante adequada. Se ffosse considerado como 4, por exemplo,p nunca seria menor que

x max/4 .

Especificar uma expresso geral da adequao aos propsitos, tal como a funo deHorwitz[13], a saber,(usando notao atual):

8495,002,0 ap x= (3)

ondex a e p so expressos em frao mssica. Notar que a relao de Horwitzoriginal perde aplicabilidade

em concentraes aproximadamente menores que 10 ppb (ppb = 10 9 frao mssica), e uma formamodificada da funo tem sido recomendada [14].

3.5.2 Valor legalmente definido

Em alguns casos, um desvio-padro mximo da reprodutibilidade dos resultados analticos para um fimespecfico estabelecido por lei ou acordo internacional. Este valor pode ser usado como um valor

para p . Analogamente, se foi estabelecido um limite de erro permitido, este pode ser usado para se

estabelecer p , atravs, por exemplo, da diviso pelo adequado valor t de Student, caso um nvel de

confiana tambm seja disponvel. Entretanto, pode ser ainda prefervel usar um valor de p menor que o

limite legal. Isto uma questo a ser decidida pelo provedor e o comit assessor do programa de ensaios deproficincia.

3.5.3 Outras abordagens

Em alguns programas de ensaios de proficincia, o ndice (score) no baseado na adequao aospropsitos, o que diminui enormemente o seu valor de uso. Embora tais mtodos de ndice(score)sejamabordados pela norma ISO Guia 43 [4], (e discutidos na verso anterior deste Protocolo Harmonizado [1]),eles no so aqui recomendados para ensaios de proficincia qumica. Especificamente, existem duas verses

de tais sistemas de ndice (score). Numa delas, o valor de p determinado pelo discernimento de

especialistas quanto ao desempenho do laboratrio para o tipo de anlise que est sendo considerada. De fato,o desempenho dos laboratrios pode ser melhor ou pior que a adequao aos propsitos, de forma que osistema de ndice (score) nesse caso apenas nos informa quais laboratrios esto divergentes dos outrosparticipantes, mas no nos informa se alguns deles so bons o suficiente. Outra verso deste mtodo,

aparentemente mais reconhecida porque baseada em conceitos estatsticos padro, usar p como desvio-

padro robusto dos resultados dos participantes de uma determinada rodada. O resultado de tal estratgia que em cada caso, aproximadamente 95% dos participantes recebem um ndice-z (z-score) aparentementeaceitvel. Isto um resultado reconfortante tanto para os participantes quanto para os provedores deprogramas, mas, de novo, serve apenas para identificar resultados divergentes dos outros. H como

dificuldade adicional pelo fato de que o valor usado para p variar de rodada para rodada de forma que no

h uma base de comparao estvel de ndice (score) entre as rodadas. Embora o mtodo possa sermelhorado pelo uso de um valor fixo derivado da combinao dos resultados de vrias rodadas, ele ainda nofaz nenhum incentivo aos laboratrios que produzem resultados inadequados para os propsitos a melhorarseu desempenho.

Pode haver circunstncias onde justificvel que um programa de ensaios de proficincia no forneaorientao sobre a adequao aos propsitos. Este o caso quando os participantes conduzem a sua rotinadiria sobre uma variedade de propsitos diferentes, de forma que no pode existir uma adequao aos

propsitos aplicvel globalmente. Em tais condies, seria melhor para o provedor de ensaios deproficincia no fornecer nenhum ndice(score)mas apenas fornecer um valor designado (com sua incerteza)e, talvez, o erro do laboratrio. (Este ltimo s vezes fornecido em termos de erro relativo, o assim


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chamado ndice Q . recomendvel que qualquer ndice (score) fornecido seja claramente identificadocomo apenas para uso informal, a fim de minimizar a incidncia de julgamentos incorretos com base nosndices (scores), da parte de avaliadores de acreditao ou clientes em potencial. Participantes individuais detais programas tm ento que providenciar os seus prprios critrios de adequao aos propsitos, e umroteiro para implementar isto fornecido abaixo (ver Seo 3.6 e Apndice 6).

Recomendao 3

Convm que, sempre que possvel, o programa de ensaios de proficincia use para p o desvio-padro para

avaliao da proficincia, um valor que reflita a adequao aos propsitos para o setor. Se no existe umnvel nico que seja adequado de forma geral, convm que o provedor se abstenha de calcular ndices(scores), ou mostre claramente nos relatrios que os ndices (scores)so para uso descritivo informal apenase no para serem considerados um ndice de desempenho dos participantes.

3.5.4 ndice-z (z-score) modificado para requisitos individuais

Em alguns programas de ensaios de proficincia, o ndice (score) no baseado na adequao aospropsitos. O provedor do programa calcula um ndice (score) a partir dos resultados dos participantes

apenas (isto , sem referncia externa a requisitos reais). Alternativamente, um participante pode achar que ocritrio de adequao aos propsitos usado pelo provedor do programa inadequado para certas classes detrabalho desenvolvidas pelo laboratrio. De fato, no seria incomum para um laboratrio ter alguns clientesque desejam a determinao do mesmo analito no mesmo material, mas cada um deles tendo um valor deincerteza diferente.

Em programas de ensaios de proficincia que operam numa destas duas bases, os participantes podemcalcular ndices (scores)com base nos prprios requisitos de adequao aos propsitos. Isto pode ser obtidode maneira direta. recomendvel que o participante acorde com o cliente um critrio especfico de

adequao aos propsitos ffp para cada aplicao especfica, usando-o para calcular o ndice-z (z-score)

modificado correspondente, dado por:

ffp

aL xxz

)( = (4)

a fim de substituir o ndice-z (z-score) convencional [15]. O critrioffp pode ser expresso como uma

funo da concentrao, caso necessrio. Convm que seja usado como o valor sigma num ndice-z (z-score),isto , na forma de uma incerteza-padro que representa a adequao aos propsitos que foi acordada. Sehouver vrios clientes com diferentes requisitos de exatido, poder haver vrios ndices (scores) vlidosderivados de qualquer resultado individual. Os ndices-z (z-scores) modificados podem ser interpretadosexatamente da maneira recomendada para ndices-z (z-scores) (ver Apndice 6).

3.6 Dados de participante relatados com incerteza

Este Protocolo no recomenda o relato da incerteza de medio dos participantes junto com o osresultados. Esta recomendao consistente com o ISO Guia 43. De fato, relativamente poucos programas deensaios de proficincia para qumica analtica atualmente requerem que os resultados dos participantes sejamacompanhados da estimativa de incerteza. Isto acontece principalmente porque se assume, depois de

cuidadosa ponderao de especialistas, que os programas normalmente estabelecem um valor p que

representa a adequao aos propsitos de todo um setor de aplicao. Este requisito de incerteza tima ,portanto, implcito ao programa. Espera-se que os participantes tenham um desempenho consistente com essaespecificao e, portanto (neste contexto), no precisem relatar as incertezas de maneira explcita. Aquelescujo desempenho estiver conforme ao requerimento do programa geralmente recebero ndices-z (z-scores)na faixa de 2. Aqueles participantes que tiverem incertezas significativamente subestimadas muito maisprovavelmente recebero ndices-z (z-scores) qualificados como inaceitvel. Em outras palavras, espera-se

que as incertezas corretamente estimadas sejam na maioria similares ao valor p e que as subestimadas

tendero a resultar em ndices-z (z-scores) insatisfatrios.Em tais circunstncias, o relato da incerteza nadaadiciona ao valor do programa. necessrios para a melhora do desempenho analtico de rotina.


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Entretanto, as circunstncias esboadas acima podem no ser aplicveis universalmente. recomendvel,portanto, que laboratrios que buscam os seus prprios critrios de adequao sejam julgados por critrios

individuais ao invs do uso genrico do valor p para o programa. Ademais, dados sobre incerteza so cada

vez mais requeridos por clientes dos laboratrios, e convm que os laboratrios estejam verificando seusprocedimentos para tanto. As seguintes sees discutem trs aspectos importantes relativos ao uso dasincertezas do participante: a determinao dos valores de consenso, o uso dos ndices (scores)como uma

verificao da incerteza relatada e o uso de incerteza do participante ao avaliar a adequao individual aospropsitos.

3.6.1 Valores de consenso

Quando estimativas de incerteza esto disponveis, provedores de programas talvez precisem ponderarsobre a melhor maneira de identificar o consenso quando os participantes relatam dados sobre incertezas ecomo o consenso dessa incerteza melhor estimado. A verso ideal do problema estabelecer um consenso esuas incertezas a partir de um conjunto de estimativas no tendenciosas (unbiased estimates) de ummensurando, cada uma com uma diferente incerteza. A verdade que: (a) freqentemente h resultadosdiscordantes entre aqueles relatados (isto , os dados abrangem amostras de distribuies com mdiasdiferentes); e (b) as estimativas de incerteza so freqentemente incorretas e, em particular, aquelas

agregadas a resultados dispersos tendem a ser demasiadamente pequenas.Atualmente,no h mtodos solidamente estabelecidos para prover estimativas robustas de mdias ou

disperso para dados interlaboratoriais com incertezas variveis. Esta rea est, entretanto, em francodesenvolvimento, e vrias propostas interessantes tm sido discutidas [16,17]. Por exemplo, os mtodosbaseados na estimativa de densidade de kernel[12] atualmente aparentam ser produtivos.

Felizmente, a maioria dos participantes de um dado programa busca requisitos similares e espera-se queforneam incertezas tambm similares. Nestas circunstncias, as estimativas ponderadas e no ponderadas datendncia central so muito similares. Estimativas robustas no ponderadas devem, portanto, ser aplicadascom a vantagem de menor sensibilidade a subavaliaes substanciais da incerteza ou a dispersos distantes.

Dado que tais tpicos ainda esto em desenvolvimento e que as estimativas de incerteza so ligeiramenteno-confiveis, recomenda-se que mtodos robustos no ponderados sejam usados para o clculo do valordesignado.

Recomendao 4

Mesmo quando as estimativas de incerteza estodisponveis, convm usar mtodos robustos no ponderados(isto ., mtodos que no levam em considerao as incertezas individuais) para se obter o valor de consensoe suas incertezas, de acordo com os mtodos descritos nas sees 3.3 e 3.4.

3.6.2 O ndice zeta

A ISO 13528 define o ndice zeta () para se atribuir ndices (scores)a resultados e incertezas relatadas,conforme segue:

( )( ) ( )a

a

xuxuxx

22 += (5)

onde u(x) a incerteza-padro relatada no valor reportadoxeu(x a ) a incerteza-padro do valor designado.

O ndicezetafornece a indicao de que a estimativa de incerteza do participante consistente com o desvioobservado de um valor designado. A interpretao similar interpretao dos ndices-z (z-scores); recomendvel que valores absolutos acima de 3 sejam considerados como motivo para investigao maisaprofundada . O motivo poderia ser a subavaliao da incerteza )(xu , mas poderia tambm ser um erro

grosseiro fazendo com que o desvio axx seja muito grande. de se esperar que o ltimo caso acima

resulte num alto ndice-z (z-score), de forma que importante considerar os ndices ze zetaem conjunto.

Observe tambm que ndiceszetapersistentemente baixos por um perodo de tempo poderiam indicar superavaliao da incerteza.

Nota: A ISO 13528 define mtodos de ndice (score) adicionais que utilizam a incerteza expandida;


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referncia ISO 13528 recomendada caso isto seja considerado adequado pelo comit assessor doprograma.

3.6.3 Atribuindo ndices (scores) a resultados relatados com incerteza

fcil para um participante usar o ndice zetapara verificar suas prprias estimativas de incerteza. Nomomento, entretanto, estamos considerando medidas tomadas pelos organizadores de programas de ensaios

de proficincia.A questo em pauta se convm que o provedor do programa (ao invs de participantes individuais) tente

levar a incerteza em considerao na converso dos resultados brutos em ndices (scores). No h nenhumadificuldade especfica em fazer issotrata-se meramente de observar se o resultado final til ou no. Aavaliao dos benefcios depe contra os programas que calculam os ndices zeta. Todos os programas soincentivados a fornecer um diagrama mostrando os resultados e ndices (scores) dos participantes. Taldiagrama, baseado em ndices zeta, seria ambguo porque os resultados no poderiam ser representados demaneira til num grfico bi-dimensional. Um ndicezetaespecfico (digamos, -3,7) poderia se originar tantode um erro grande e uma grande incerteza, quanto de um pequeno erro e uma incerteza proporcionalmentepequena. Alm disso, o organizador do programa no tem meios para julgar se o valor de incerteza fornecidopor um participante adequado s suas necessidades, de forma que os ndiceszetaassim produzidos teriamuma utilidade desconhecida na avaliao dos resultados dos participantes.

Recomendao 5

recomendvel que programas no forneam ndices zeta a no ser que haja razes especiais para isso.Quando um participante apresenta requisitos inconsistentes com aqueles do programa, o participante podecalcular ndiceszetaou equivalentes.

3.7 Atribuindo ndices (scores)a resultados prximos do limite de deteco

Muitas tarefas analticas envolvem a medio de concentraes de analito que esto prximas ao limite dedeteco do mtodo, ou mesmo que esto exatamente em zero. Convm que o ensaio de tais mtodos quanto

proficincia espelhe a vida real; convm que os materiais de ensaio contenham concentraes de analitotipicamente baixas. Contudo, h dificuldades em aplicar o mtodo usual de ndices-z (z-scores) aos resultadosde tais ensaios. Estas dificuldades so parcialmente causadas pelas seguintes prticas de registro de dados:

Muitos analistas ao obterem um resultado de valor baixo, registraro um resultado como no

detectado ou menos que cL ", ondec L um limite arbitrariamente determinado. Tais resultados, embora

possivelmente adequados aos propsitos, no podem ser convertidos num ndice-z (z-score). ndices-z (z-scores) requerem que o resultado analtico se situe numa escala de intervalo ou numa escala de razo.Substituir o resultado assumido de forma arbitrria (por exemplo, por zero ou a metade do limite dedeteco) no recomendado. Alguns programas de ensaios de proficincia evitam tal dificuldade simplesmente no processandotais resultados como no detectado. Caso muitos participantes estejam trabalhando prximo aos seuslimites de deteco, independentemente de fornecerem um resultado no detectado, torna-se difcil estimarum consenso vlido para o valor designado. A distribuio dos resultados aparentemente vlidos tende aapresentar uma forte assimetria positiva, e a maioria dos tipos de valores mdios tende a apresentar umatendncia (bias) pronunciada.

Estas dificuldades podem ser contornadas trabalhando-se com concentraes ligeiramente maiores do queaquelas tipicamente encontradas nos materiais de interesse. Esta prtica no inteiramente satisfatria,porque as amostras so ento irreais. Se os participantes registraram o valor real obtido, mais a (correta)incerteza do resultado, seria possvel em princpio estimar um consenso vlido com uma incerteza. Emboraisto seja recomendado onde for possvel, outros fatores tais como prticas estabelecidas nos requisitos derelatrios de clientes a tornam uma prtica improvvel nas anlises de rotina. Portanto, parece que os ndices-z (z-scores) podem ser usados em baixas concentraes apenas quando todas as condies abaixo estoaplicadas:

Os participantes registram os reais resultados obtidos. O valor designado independente dos resultados. Isto poderia ser possvel caso se soubesse que ovalor designado zero ou muito baixo, ou ento caso ele possa ser determinado por formulao ou por umlaboratrio de referncia (ver seo 3.2).


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O desvio-padro para avaliao da proficincia um critrio de adequao aos propsitosindependente;seu valor poderia ento ser predeterminado, isto , independente dos resultados dos participantes. Isto seriarelativamente simples de fazer acontecer.

No presente, no existem sistemas de ndices (scores)bem estabelecidos para resultados de valor baixoem ensaios de proficincia, e o assunto ainda est em discusso. Caso os resultados sejam essencialmentebinomiais ( x ou >x), ento poderia se conceber um sistema de ndice (score) baseado na proporo deresultados corretos, mas ele tenderia a ser menos rico em informaes do que o sistema de ndices-z (z-scores). Um sistema misto, (capaz de lidar com uma mistura de resultados binomiais, ordinais equantitativos) ainda no disponvel.

3.8 Cautela no uso de ndices-z (z-scores)

Os usos adequados dos ndices-z (z-scores) pelos participantes e usurios finais so discutidos em detalhenos Apndices 6 e 7. As seguintes palavras de cautela so dirigidas aos provedores.

comum que diferentes anlises sejam requeridas em cada rodada de um ensaio de proficincia. Emboracada ensaio individual fornea informao til, tentador determinar uma nica nota de mrito que resumir

o desempenho geral do laboratrio em determinada rodada. Existe o perigo de que tal ndice (score)combinado seja mal interpretado ou usado indevidamente por no especialistas, particularmente fora docontexto de ndices (scores) individuais. Portanto, no se recomenda a determinao geral de usar ndices(scores)combinados em relatrios para participantes, mas reconhece-se que tais ndices (scores)podem teraplicaes especficas, caso sejam baseados em slidos princpios estatsticos e divulgados com uma notaadequada de advertncia. Os procedimentos que podem ser usados so descritos no Apndice 4.

Enfatiza-se em particular que existem limitaes e fraquezas em qualquer programa que utilize ndices(scores) combinados de anlises dissimilares. Se um ndice (score)especfico entre os vrios produzidos porum laboratrio for disperso, o ndice (score) combinado pode muito bem no ser disperso. Em algunsaspectos, isto um atributo til, no sentido de que um lapso em uma determinada anlise tem um peso menorno ndice (score)combinado. Entretanto, existe o perigo de que o laboratrio seja consistentemente falhoapenas em uma anlise em particular, e freqentemente relate um valor inaceitvel para aquela anlise emsucessivas rodadas do ensaio. Este fator pode muito bem ser mascarado pela combinao de ndices (scores).

3.9 Classificao, ordenao e outras avaliaes dos dados de proficincia

A classificao de laboratrios no o foco do ensaio de proficincia, devendo ser evitada pelosprovedores, pois causa mais confuso do que esclarecimento. A substituio de uma medio contnua talcomo o ndice z (z-score) por algumas poucas classes identificadas no tem recomendao do ponto de vistacientifico: a informao no aproveitada. Consequentemente, a classificao no recomendada em ensaiosde proficincia. Limites de deciso baseados em ndices z (z-scores) podem ser usados comoorientao ondenecessrio. Por exemplo, um ndice z (z-score) fora da faixa de 3 poderia ser visto como indicando anecessidade de uma investigao que levasse, quando necessrio, a modificaes nos procedimentos. Mesmoassim, tais limites so arbitrrios. Convm que um ndice(score)de 2,9 sempre preocupe tanto quanto umndice (score) de 3,1. Alm disso, estes so aspectos mais para participantes individuais do que para

provedores de programas.Ordenar os laboratrios com base nos seus ndices z (z-scores) absolutos obtidos numa rodada de um

programa, para organizar uma lista de iguais, ainda mais inadequado do que a classificao. A posiorelativa de um participante ainda mais varivel de rodada para rodada do que os ndices (scores)dos quaisela deriva, e muito improvvel que o laboratrio com o menor ndice (score)absoluto numa rodada sejarealmente o melhor".


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Recomendao 6

Convm que os provedores de programas de proficincia, participantes e usurios finais evitem aclassificao e ordenao de laboratrios com base em seus ndices z (z-scores).

3.10 Freqncia das rodadasA freqncia de distribuio adequada o resultado de uma srie de fatores entre os quais os mais

importantes so:

a dificuldade de executar um CQ analtico efetivo; a capacidade do laboratrio de processar as amostras de ensaio; a consistncia dos resultados no campo especfico de trabalho abrangido pelo programa; a relao custo/benefcio do programa; a disponibilidade de MRCs no setor analtico especfico; e o ritmo de mudana dos requisitos analticos, metodologia, instrumentao, e pessoal no setor

de interesse.

As evidncias da influncia da freqncia das rodadas na eficcia dos ensaios de proficincia so muitoesparsas. Apenas um estudo confivel sobre a freqncia foi relatado [18], e que demonstrou (num programaespecfico) que alterar a freqncia das rodadas de 3 para 6 ao ano no teve efeito significativo (benfico ouo contrrio) sobre o desempenho dos participantes.

Na prtica, a freqncia provavelmente ser entre uma vez a cada duas semanas a uma vez a cada quatromeses. Uma freqncia maior do que uma vez a cada duas semanas poderia causar problemas relacionadosao tempo de giro das amostras e dos resultados. Isto poderia tambm incentivar a crena de que o programade ensaios de proficincia pode ser usado como um substituto do Controle da Qualidade Interno (CQI) , umaidia que deve ser fortemente desencorajada. Se o perodo entre as distribuies se estender muito alm de 4meses, haver atrasos inaceitveis na identificao e correo dos problemas analticos, e o impacto doprograma sobre os participantes poder ser pequeno. H pouco valor prtico, no que concerne o trabalhoanaltico de rotina, em ensaios de proficincia implementados em freqncia menor do que duas vezes aoano.

3.11 Ensaios de homogeneidade e estabilidade suficientes

3.11.1 Ensaios de homogeneidade suficiente

Os materiais preparados para ensaios de proficincia e outros estudos interlaboratoriais so geralmenteheterogneos em algum grau, apesar dos melhores esforos para assegurar homogeneidade. Quando um lotede tal material dividido para distribuio entre vrios laboratrios, as unidades produzidas variamligeiramente entre si quanto composio. Este protocolo requer que esta variao seja suficientementepequena para o propsito. Um procedimento recomendado descrito no Apndice 1. Os fundamentos desteprocedimento so discutidos nos prximos pargrafos.

Quando se efetuam ensaios para a assim chamada homogeneidade suficiente em tais materiais, est-sebuscando demonstrar que esta variao entre a composio das unidades distribudas (caracterizada pelo

desvio-padro amostral sam ) insignificante em comparao variao introduzida pelas medies

conduzidas pelos participantes no ensaio de proficincia. Como se espera que o desvio-padro da variao

interlaboratorial em ensaios de proficincia seja estimada por p , o desvio-padro para avaliao da

proficincia, natural que se use o critrio como um valor de referncia. O Protocolo Harmonizado de 1993

[1] requeria que o desvio-padro amostral estimadossam fosse menor que 30% do desvio-padro alvo p ,

isto , ssam < all , onde o desvio-padro amostral permitido all = 0,3 p .

Esta condio, quando atendida, era chamada homogeneidade suficiente. Naquele limite, o desviopadro dos escores de ndices-z resultantes seria inflacionado pela heterogeneidade em algo ligeiramentemenor que 5% (por exemplo, de 2,0 para 2,1), o que era considerado aceitvel. Se a condio no fosseatendida, os escores de ndices-z refletiriam, num nvel inaceitvel, a variao no material assim como avariao no desempenho do laboratrio. Os participantes dos programas de ensaios de proficincia precisamse assegurar de que as unidades distribudas de material de ensaio so suficientemente similares, e este


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requisito geralmente demanda ensaios.O ensaio especificado demandava a seleo aleatria de dez ou mais unidades depois que o material

supostamente homogneo tinha sido dividido e embalado em amostras separadas para distribuio. Omaterial de cada amostra era ento analisado em duplicata, sob condies de repetitividade aleatrias (isto ,

todas em uma corrida) usando um mtodo com suficiente preciso analtica. O valor desam

ento

estimado a partir dos quadrados das mdias depois de anlise da varincia de uma via (ANOVA).

Ensaios de homogeneidade suficiente nunca so inteiramente satisfatrios na prtica. O principalproblema que, por causa dos altos custos da anlise, o nmero de amostras usadas para ensaios serpequeno. Isto torna a contribuio do ensaio estatstico (isto , a verificao da probabilidade de rejeio domaterial quando ele de fato heterogneo), relativamente pequena. Um problema adicional que aheterogeneidade inerentemente no uniforme, e unidades de distribuio discrepantes podem estar sub-representadas entre aquelas selecionadas para o ensaio. Os ensaios de homogeneidade devem serconsiderados essenciais, mas no garantidos ou imunes a erros.

Entretanto, uma vez que a homogeneidade suficiente uma suposio prvia razovel, (porque osprovedores de programas de ensaios de proficincia fazem de tudo para assegur-la), e uma vez que o custode fazer ensaios para verific-la alto, sensato enfatizar como principal medida que se procure evitarErros Tipo 1 (isto , falsa rejeio de material satisfatrio). Tal medida teria o efeito tornar um ensaiomodificado menos inclinado a rejeitar boas amostras.

Para fazer um ensaio de homogeneidade suficiente, tm-se que estimar sam a partir dos resultados deum experimento replicado aleatoriamente atravs do uso de ANOVA. No experimento, cada unidade dedistribuio selecionada separadamente homogeneizada e analisada em duplicata. Muito depende da

qualidade dos resultados analticos. Se o mtodo analtico suficientemente preciso, sam pode ser estimado

com confiabilidade, e qualquer falta de homogeneidade suficiente pode ser detectada com probabilidaderazoavelmente alta. De fato, o ensaio pode at ser muito sensvel. O material pode ser significativamente

heterogneo estatisticamente, mas a varincia amostral pode ser insignificante em relao ap . Entretanto,

se o desvio padro analticoan no pequeno, importantes variaes nas amostras podem ser mascaradas

pela variao analtica. Pode-se obter um resultado no significativo quando se ensaia para heterogeneidade,no porque no esteja presente, mas porque o ensaio no consegue detect-la.

O Protocolo Harmonizado de 1993, embora especificasse a necessidade de uma preciso analtica

suficientemente boa, no especificava nenhum limite numrico para an , mas a discusso acima indica que desejvel faz-lo. Ao se estabelecer este valor, tem que haver uma troca entre os custos de especificarmtodos analticos muito precisos e o risco de falhar em detectar variaes amostrais importantes.Recomenda-se assim que a preciso da repetitividade analtica do mtodo usado no ensaio de homogeneidadesatisfaa

an / p < 0,5

Entretanto, deve-se reconhecer que eventualmente pode ser impraticvel cumprir este requisito, e assim necessrio um procedimento estatstico que fornea um resultado significativo independentemente do valor

dean .

Recomendao 7

Convm que a preciso (da repetiti

Protocol Oh Arm on Iza Do

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