4 formas de calcular la incertidumbre en los laboratorios de microbiología

Introducción

El cálculo de la incertidumbre de la medición en los laboratorios de microbiología se ha convertido en todo un reto. Con la aplicación de la Ley de Modernización de la Seguridad de los Alimentos , se ha producido un aumento significativo del número de laboratorios de microbiología alimentaria que han solicitado la acreditación ISO/CEI 17025. Sin embargo, no se dispone de mucha información útil, guías y cursos para enseñar la incertidumbre de la medición a los laboratorios de microbiología.

Por lo tanto, he creado esta guía para ayudar a los laboratorios de microbiología alimentaria a aprender a calcular la incertidumbre de la medición.

Microbiología alimentaria y acreditación ISO/IEC 17025

En 2011 se promulgó la Ley de Modernización de la Inocuidad de los Alimentos para hacer cumplir los nuevos reglamentos que garantizan la inocuidad de los alimentos. Uno de los requisitos exigía que las pruebas de alimentos fueran realizadas por laboratorios acreditados por la ISO/IEC 17025 y ordenaba a la FDA que estableciera un programa de cumplimiento.

En 2015, la FDA autorizó el uso de organismos de certificación de terceros para realizar auditorías de seguridad alimentaria .

Como resultado de ello, ha aumentado considerablemente el número de laboratorios de microbiología alimentaria que han solicitado la acreditación ISO/CEI 17025.

Incertidumbre de la medición en la microbiología de los alimentos

Durante años, muchos laboratorios de microbiología alimentaria han realizado pruebas y publicado resultados sin estimaciones de la incertidumbre de la medición.

Según las encuestas y entrevistas a los clientes, el 88% de los laboratorios de microbiología participantes no estimaron la incertidumbre porque afirmaron que un auditor o consultor les había aconsejado que no era necesario.

Sorprendentemente, esta filosofía funcionó cuando sus laboratorios de microbiología recibieron su acreditación ISO/IEC 17025.

Sin embargo, cada laboratorio de microbiología encuestado había sido citado durante una evaluación (en los dos últimos años) por no estimar la incertidumbre.

Confundida y frustrada, la mayoría se pregunta por qué las reglas han cambiado. Además, quieren aprender a estimar la incertidumbre.

Entonces, ¿qué significa esto para ti?

Bueno, si usted es un laboratorio de microbiología de alimentos que busca la acreditación ISO/IEC 17025, tal vez quiera considerar la posibilidad de que tendrá que calcular la incertidumbre de los resultados de sus pruebas.

Para ayudarte a decidir, A2LA tiene una política para estimar la incertidumbre de la medición para los laboratorios de pruebas de ciencias de la vida . Es una gran referencia para decidir qué métodos de prueba requieren una estimación de la incertidumbre y cuáles no.

Además, A2LA ha publicado una excelente guía para estimar las mediciones para los laboratorios de microbiología . He usado esta guía para ayudar a varios laboratorios de microbiología de alimentos a calcular la incertidumbre de la medición.

¡De hecho, fue la inspiración para esta guía!

La incertidumbre en la microbiología

En esta guía, voy a enseñarles 4 formas de calcular la incertidumbre de la medición para los métodos microbiológicos.

Además de la guía A2LA, he añadido más detalles para ayudarte a entender realmente cómo calcular la incertidumbre. Además, he creado una calculadora de incertidumbre de Microsoft Excel basada en los 4 métodos que puedes descargar aquí.

Aquí hay una lista de métodos que aprenderás leyendo esta guía. Para adelantarse, simplemente haga clic en el enlace de abajo.

1. Reproducibilidad de las réplicas de las muestras de control de laboratorio

2. Replicas de recuperación para muestras de control de laboratorio

3. Muestras de control de laboratorio con los mismos valores objetivo

4. Datos de validación del método de laboratorio

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Método 1

Reproducciones de reproducibilidad para muestras de control de laboratorio

Este método estima la incertidumbre de la medición de los procesos de replicación o de las observaciones analizando el mismo tipo de matriz de muestra. El objetivo es utilizar las pruebas de reproducibilidad para evaluar cómo las diversas fuentes de incertidumbre afectan al muestreo de rutina en diferentes condiciones.

Algunas variables que se pueden cambiar para las pruebas de reproducibilidad;

  • Diferentes días
  • Diferentes analistas
  • Equipo diferente
  • Diferentes reactivos

Puede encontrarse más información sobre este método en ISO TS19036: Microbiología de los alimentos y piensos – Directrices para la estimación de la incertidumbre de la medición para determinaciones cuantitativas .

En la imagen de abajo, verás una captura de pantalla de la calculadora de incertidumbre que creé en Microsoft Excel para estimar la incertidumbre usando este método.

Para estimar la incertidumbre de la medición en la microbiología utilizando réplicas, siga los siguientes pasos que se indican a continuación.

1. Convertir los datos brutos en un valor de base 10

En el primer paso, tendrá que convertir sus datos en bruto a valores de base de registro 10. Esto se logra fácilmente usando la siguiente función de Excel;

=LOG10(Celda1)

Asegúrate de convertir tanto la primera como la segunda réplica.

2. Calcular la media global o promedio de los valores de la base 10 del registro

En este paso, tendrás que calcular la media (es decir, la media) de todos los valores de Log Base 10 que has calculado en el paso 1. Por lo tanto, asegúrate de incluir los valores de Log Base 10 tanto para tu primera como para tu segunda réplica.

Esto se puede realizar en Excel utilizando la siguiente función;

=POMEDIO(Celda1:Celda,Celda1:Celda)

3. Calcular la diferencia entre las réplicas convertidas

A continuación, calculará la diferencia entre los valores de Log base 10 para los conjuntos A y B. Para ello, sólo tiene que restar el valor de Log base 10 de A por el valor de Log base 10 de B.

=CeldaA-CeldaB

4. Calcular la Desviación Estándar Común

Ahora, tendrá que calcular la desviación estándar común. Este paso puede ser un poco complejo, así que lo desglosaré para usted.

1. Calcula la Suma de Cuadrados para los valores calculados en el paso 3.

2. Divida el resultado por 2n o 2 multiplicado por el número de muestras.

3. Calcula la raíz cuadrada del resultado.

Para facilitar esto, puedes usar la siguiente ecuación en excel;

=SQRT(SUMSQ(Cell1:Celln)/(2*COUNT(Cell1:Celln))

5. Calcular la Desviación Estándar Relativa

Ahora que ha calculado la media y la desviación estándar combinada, su siguiente paso será calcular la desviación estándar relativa. Esto se realiza dividiendo la desviación estándar por la media.

Su resultado calculado será un porcentaje.

6. Elija un factor de cobertura

Antes de calcular la incertidumbre expandida, debe elegir un factor de cobertura que le dé aproximadamente un 95% de confianza. Puedes elegir usar un factor de cobertura de 2 o usar la Tabla T del Estudiante para encontrar el factor de cobertura apropiado basado en tus grados de libertad.

CONSEJO PRO: Si tiene 20 o más muestras, generalmente es aceptable utilizar un factor de cobertura de 2. Si no, se recomienda utilizar la Tabla T del Estudiante para encontrar el factor de cobertura apropiado para el tamaño de su muestra.

7. Calcular la incertidumbre relativa ampliada

Por último, calcule la incertidumbre expandida multiplicando su factor de cobertura (k) y la desviación estándar relativa.

Método 2

Réplicas de recuperación para muestras de control de laboratorio

Este método estima la incertidumbre de la medición en las mediciones de microbiología evaluando la recuperación a lo largo del tiempo . El objetivo es utilizar las diferencias de recuperación a lo largo del tiempo para determinar cómo las diversas fuentes de incertidumbre afectan a los resultados de las pruebas.

Este método se recomienda cuando se supone que la recuperación es razonablemente constante para un organismo particular en una matriz dada.

Algunas fuentes de incertidumbre que deben ser analizadas usando este método;

  • Error aleatorio
  • Diferentes analistas
  • Equipo diferente
  • Condiciones ambientales diferentes

En la imagen de abajo, verás una captura de pantalla de la calculadora de incertidumbre que creé en Excel para estimar la incertidumbre usando este método.

Para estimar la incertidumbre de la medición en la microbiología utilizando las diferencias de recuperación, siga los siguientes pasos que se indican a continuación.

1. Convertir los valores de CFU en valores de la base de datos 10.

El primer paso para calcular la incertidumbre es convertir sus valores de CFU en valores de base 10 log. Esto debería realizarse tanto para los valores inoculados como para los recuperados.

2. Calcular el porcentaje de recuperación de los valores de la base 10 del registro

Una vez que haya convertido sus valores de UFC a la base de registro 10, tendrá que calcular el porcentaje de recuperación. Esto se logra dividiendo su valor recuperado por su valor inoculado.

3. Calcular la media de los valores porcentuales de recuperación

A continuación, calcula la media (es decir, el promedio) de tus valores porcentuales de recuperación.

4. Calcular la desviación estándar de los valores porcentuales de recuperación

Además, calculará la desviación estándar de sus valores porcentuales de recuperación.

5. Elija un factor de cobertura

Ahora, necesitas elegir un factor de cobertura que te dé aproximadamente un 95% de confianza. Puedes elegir usar un factor de cobertura de 2 o usar la Tabla T del Estudiante para encontrar el factor de cobertura apropiado basado en tus grados de libertad.

CONSEJO PROFESIONAL : Si tiene 20 o más muestras, generalmente es aceptable utilizar un factor de cobertura de 2. Si no, se recomienda utilizar la Tabla T del Estudiante para encontrar el factor de cobertura apropiado para el tamaño de su muestra.

6. Calcular la incertidumbre ampliada

Finalmente, calculará su incertidumbre expandida. Esto se logra multiplicando su factor de cobertura y la desviación estándar que calculó en el paso 4.

Método 3

Muestras de control de laboratorio con los mismos valores objetivo

Este método estima la incertidumbre de la medición en los resultados de los ensayos microbiológicos evaluando la desviación estándar combinada de las muestras de control de laboratorio. El objetivo es determinar la precisión intermedia de las muestras de control de laboratorio como método para estimar la incertidumbre en la medición.

Este método se recomienda cuando las muestras de control del laboratorio han pasado por todos los pasos del procedimiento del laboratorio.

De no ser así, deberá incorporar fuentes adicionales de incertidumbre en su cálculo y utilizar el método de la suma de cuadrados de la raíz para combinarlas con su desviación estándar combinada calculada.

Algunas fuentes de incertidumbre que puede considerar son;

  • Submuestreo
  • Alícuota
  • Preparación de la muestra

Puede encontrarse más información sobre este método en A2LA P103b Anexo: Política sobre la estimación de la incertidumbre de la medición para los laboratorios de ensayo de ciencias de la vida para los métodos de la categoría III .

En la imagen de abajo, verás una captura de pantalla de la calculadora de incertidumbre que creé en Excel para estimar la incertidumbre usando este método.

Para estimar la incertidumbre de la medición en la microbiología utilizando muestras de control de laboratorio, siga los siguientes pasos que se indican a continuación.

1. Convierte los valores de CFU en valores de base de registro 10.

El primer paso para calcular la incertidumbre es convertir sus valores de CFU en valores de base 10 log.

2. Calcular la desviación estándar de los valores de la base logarítmica 10.

A continuación, calculará la desviación estándar de los valores de la base logarítmica 10.

3. Elija un factor de cobertura

Ahora, necesitas elegir un factor de cobertura que te dé aproximadamente un 95% de confianza. Puedes elegir usar un factor de cobertura de 2 o usar la Tabla T del Estudiante para encontrar el factor de cobertura apropiado basado en tus grados de libertad.

CONSEJO PRO: Si tiene 20 o más muestras, generalmente es aceptable utilizar un factor de cobertura de 2. Si no, se recomienda utilizar la Tabla T del Estudiante para encontrar el factor de cobertura apropiado para el tamaño de su muestra.

4. Calcular la incertidumbre ampliada

Finalmente, calcula tu incertidumbre expandida multiplicando tu factor de cobertura del paso 3 y la desviación estándar que has calculado en el paso 2.

Método 4

Datos de validación del método de laboratorio

Este método estima la incertidumbre de la medición en los resultados de la microbiología utilizando datos de un estudio de validación del método entre laboratorios, pruebas de repetibilidad interna y una estimación del sesgo.

El objetivo de este método es estimar la incertidumbre que es adecuada para su uso en el laboratorio y determinar si se puede demostrar de manera competente el método de manera coherente con los laboratorios en el estudio de validación.

Este método se recomienda a los laboratorios que han completado u obtenido los resultados de un estudio de validación apropiado que incluya todas las partes del procedimiento de medición.

De no ser así, deberá incorporar fuentes adicionales de incertidumbre (por ejemplo, submuestreo, preparación de la muestra, etc.) en su cálculo y utilizar el método de la suma de cuadrados de la raíz para combinarlas con su reproducibilidad calculada.

Además, su laboratorio debe aceptar que la reproducibilidad del estudio de validación dará lugar a una sobreestimación de la incertidumbre.

Puede encontrarse más información sobre este método en ISO 21748: Guidance for the use of repeatability, reproducibility, and trueness estimates in measurement uncertainty estimation .

En la imagen de abajo, verás una captura de pantalla de la calculadora de incertidumbre que creé en Excel para estimar la incertidumbre usando este método.

Para estimar la incertidumbre de la medición en la microbiología utilizando los datos de validación del método, siga los siguientes pasos que se indican a continuación.

1. Determinar la repetibilidad de la validación del método

Determine la repetibilidad a partir del estudio de validación de su método y verifique que los resultados sean adecuados para su laboratorio.

2. Determinar la reproducibilidad de la validación del método

Determine la reproducibilidad a partir del estudio de validación del método y verifique que los resultados sean adecuados para su laboratorio.

3. Calcular la desviación estándar entre laboratorios

Una vez que se ha determinado la repetibilidad y la reproducibilidad del estudio de validación, es el momento de calcular la Desviación Estándar Entre Laboratorios.

Esto se logra utilizando el método de la Suma Raíz de Cuadrados para combinar su repetibilidad y reproducibilidad en cuadratura. Consulte la siguiente ecuación para obtener ayuda.

4. Estimación del sesgo del laboratorio

Ahora que sabes la desviación estándar entre laboratorios, es hora de estimar tu sesgo de laboratorio.

Esto se puede lograr de una de las siguientes maneras;

  • Medición repetida de materiales de referencia,
  • Comparación con un laboratorio de referencia, o
  • Pruebas de aptitud

Una vez que haya seleccionado un método y recogido sus datos, deberá utilizar la siguiente ecuación para calcular su sesgo de laboratorio. Es importante saber que su sesgo de laboratorio debe calcularse utilizando valores logarítmicos de base 10 convertidos.

5. Estimación de la repetibilidad en el laboratorio

A continuación, deberá estimar la repetibilidad del laboratorio (Si) mediante un estudio interno de los resultados de pruebas repetidas en condiciones similares.

Para ello, debe recoger 20 a 30 muestras repetidas y calcular la desviación estándar de los resultados de la prueba .

6. Calcular el Límite de Sesgo Aceptable

Calcule el límite de sesgo aceptable multiplicando la desviación estándar del laboratorio (del paso 3) por 2.

Si su sesgo de laboratorio es menor que el límite de sesgo , entonces use el sesgo de laboratorio.

Si el sesgo de su laboratorio es mayor que el límite de sesgo , entonces su procedimiento no es apto para su uso. Por lo tanto, necesitará evaluar su método para corregir la razón por la que sus resultados están excediendo los límites.

7. Calcular el Límite de Precisión de Aceptación

Calcule el límite de precisión multiplicando la repetibilidad de su método por 1,5.

Si la repetibilidad de su laboratorio es menor que su límite de precisión , entonces la repetibilidad es aceptable para su método.

Si la repetibilidad de su laboratorio es mayor que su límite de precisión , entonces tendrá que ampliar su incertidumbre provisional utilizando la siguiente ecuación;

Si la repetibilidad de su laboratorio es mucho menor que la repetibilidad del estudio de validación de su método, entonces tal vez desee reducir su incertidumbre provisional utilizando la ecuación anterior.

8. Añadir influencias adicionales de incertidumbre

En este paso, usted querrá agregar cualquier componente adicional que influya en la incertidumbre que no se haya incluido en el experimento de validación.

Algunas influencias a considerar;

  • Preparación de la muestra
  • Reactivos
  • Condiciones ambientales

Para añadir influencias de incertidumbre adicionales a la estimación de la incertidumbre provisional, utilice la siguiente ecuación para calcular su incertidumbre estándar combinada;

9. Elija un factor de cobertura

Ahora, necesitas elegir un factor de cobertura que te dé aproximadamente un 95% de confianza. Puedes elegir usar un factor de cobertura de 2 o usar la Tabla T del Estudiante para encontrar el factor de cobertura apropiado basado en tus grados de libertad.

CONSEJO PRO: Si tiene 20 o más muestras, generalmente es aceptable utilizar un factor de cobertura de 2. Si no, se recomienda utilizar la Tabla T del Estudiante para encontrar el factor de cobertura apropiado para el tamaño de su muestra.

10. Calcular la incertidumbre ampliada

Finalmente, calcula tu incertidumbre expandida multiplicando tu factor de cobertura del paso 9 y la incertidumbre combinada que has calculado en el paso 8.

Cálculo de la incertidumbre para los resultados de laboratorio posteriores

Ahora que ha calculado su incertidumbre expandida , lo más probable es que necesite usarla para estimar la incertidumbre para futuros resultados de pruebas.

Para ello, deberá realizar los siguientes pasos;

1. Convierte tus datos en bruto a un valor de Log Base 10

Convierta sus datos en bruto en valores de base de registro 10. Esto se logra fácilmente usando la siguiente función de Excel;

=LOG10(Celda1)

2. Multiplica el valor de Log base 10 por tu incertidumbre expandida

A continuación, multiplique el valor de la base logarítmica 10 calculado en el paso 1 por su incertidumbre expandida.

CONSEJO PRO: Convierte tu incertidumbre expandida en un porcentaje para facilitar este paso.

3. Sume y reste este valor a su valor de 10 de la base de bitácora.

Ahora, determine el rango de incertidumbre (es decir, los límites superior e inferior).

Primero, calcula el extremo superior del rango añadiendo el valor calculado en el paso 2 al valor de la base logarítmica 10 calculado en el paso 1.

En segundo lugar, calcula el extremo inferior del intervalo restando el valor calculado en el paso 2 al valor de la base logarítmica 10 calculado en el paso 1.

4. Calcular el antilogístico de cada valor calculado en el paso 3.

Ahora, convierta los valores calculados en el paso 3 de vuelta a la UFC usando la función antilog. Para lograr esto, use el número 10 y auméntelo por la potencia del valor calculado en el paso 3. Utilice la siguiente ecuación como guía.

5. Redondea el valor en el extremo inferior y redondea el valor en el extremo superior.

Finalmente, redondea cada valor a un número entero. Sin embargo, hay una trampa. Debes redondear el valor en el extremo inferior del rango hasta un número entero, y redondear el valor en el extremo superior del rango hasta un número entero.

Por ejemplo, si el valor en el extremo inferior del rango es 79,8, redondea a 79. Si el valor en el extremo superior del rango es 248,3, redondea a 249.

Para facilitar todo este proceso, he añadido esta función a mi calculadora de incertidumbre de Microsoft Excel para que los límites superior e inferior se calculen automáticamente. Aquí están las funciones que usé para calcular los valores superiores e inferiores en Microsoft Excel:

=ROUNDDOWN(10^(Valor Log10*(1-Incertidumbre Expandida)),0)

=ROUNDUP(10^(Valor Log10*(1+Incierto Expandido)),0)

Más guías de incertidumbre para laboratorios de microbiología

Durante mi investigación, pude encontrar varias guías de incertidumbre de medición centradas en la microbiología que me gustaría compartir con ustedes.

Utilice los siguientes enlaces para aprender más sobre el cálculo de la incertidumbre de la medición para los laboratorios de microbiología.

1. Estimación de la incertidumbre de la medición para el procedimiento de microbiología por el FASC

2. AS-TG5: Incertidumbre de la precisión de las mediciones y límites de detección en laboratorios de ensayos químicos y microbiológicos por acreditación internacional Nueva Zelandia

3. Incertidumbre en la medición en las pruebas microbiológicas de Mjikisile Vulindu

4. Estimación de la incertidumbre de medición en la microbiología alimentaria: Un enfoque normativo de Bertrand Lombard

5. P19 – Política de Incertidumbre de Medición de CALA

6. TC 005 – Interpretación y orientación sobre la estimación de la incertidumbre de la medición en las pruebas de la APLAC

Conclusión

El cálculo de la incertidumbre en la medición de los métodos microbiológicos ha sido un reto para muchos laboratorios que deseaban ser acreditados. No impida que su laboratorio obtenga la acreditación ISO/IEC 17025 porque no ha implementado un proceso para calcular la incertidumbre.

Dale a estos 4 métodos son tratar de incorporar los que mejor le funcionen en su sistema de gestión de calidad. Si necesita ayuda, pruebe mi calculadora de incertidumbre de medición para laboratorios de microbiología o siéntase libre de contactarme en rhogan@isobudgets.com .

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