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Décembre 2013

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Page 1/3

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Décembre 2013 ProBioQual propose des programmes de contrôle de qualité de biologie médicale depuis 1972 Page 2/3

L’analyse de la somme des carrés des écarts obtenus pour l’ensemble des échantillons de contrôle, de concentrations différentes, permet d’estimer les différents termes grâce aux équations données en annexe : erreur systématique constante et proportionnelle (LT Biais) et coefficient de variation de fidélité intermédiaire à long terme (LT CV).

Ainsi, cette méthode qui fournit les estimations des composantes systématique et aléatoire de l’erreur totale à l’aide des seules données d’EEQ, permet non seulement d’évaluer les performances à long terme des participants mais aussi de calculer leur incertitude de mesure.

A ProBioQual, nous avons mis en place ce calcul de votre incertitude de mesure en utilisant la régression de vos résultats d’EEQ par rapport aux valeurs de deux groupes de comparaison (toutes techniques et groupe de pairs) et vous pourrez en disposer dès cette année. Vous trouverez donc sur les graphiques de suivi des notes et des z scores les données suivantes :

Nombre N d’échantillons de contrôle utilisés, et entre parenthèses le nombre initial d'échantillons avant élimination des valeurs aberrantes

CV de fidélité intermédiaire à long terme (LT CV), Biais de justesse à long terme (LT Biais), Incertitude de mesure (Incert.) obtenue en faisant la somme quadratique des deux termes

LT CV et LT Biais, Incertitude élargie (Elargie) en multipliant l’incertitude de mesure précédente par le facteur

1,96 pour obtenir un intervalle de confiance à 95%,

Les calculs précédents sont effectués sur plusieurs périodes : l’année en cours n, l’année n - 1, l’année n – 2 et la période totale couvrant deux années plus l’année en cours.

Il est important de bien préciser les principales hypothèses sur lesquelles reposent ces estimations ainsi que leurs avantages et leurs limites :

Hypothèses o Relation linéaire entre les valeurs d’un laboratoire et les valeurs du groupe de

comparaison ; o Dispersion homogène dans le domaine de concentration exploré (égalité des

variances aux différentes concentrations) ; Avantages

o Simplicité des calculs ; o Prise en compte des variations du biais en fonction de la concentration

(contrairement à la méthode préconisée par le COFRAC dans le SH GTA 14) ce qui rend inutile le regroupement des échantillons de contrôle en fonction du niveau de concentration ;

Limites o Le calcul des paramètres de la droite de régression (pente b et ordonnée à l’origine

a) est très sensible à la présence de valeurs aberrantes surtout lorsque le nombre de valeurs est faible ; c’est pourquoi, nous ne faisons pas de calcul lorsque le nombre de valeurs est inférieur à 6 ; de plus, nous éliminons les valeurs pour lesquelles le z score par rapport au groupe de comparaison est tel que |z| > 3.

Décembre 2013 ProBioQual propose des programmes de contrôle de qualité de biologie médicale depuis 1972 Page 3/3

Annexe :

ET ∑ y x Avec n nombre de valeurs d’EEQ du laboratoire

LTBiais BP BCn 1n

∙ b 1 ∙ S y x

Avec b pente de la droite de régression de y en x

xety moyennes des valeurs cibles (x) et des valeurs du laboratoire (y)

S variance des valeurs cibles (x)

BPn 1n

∙ b 1 ∙ S

BC y x

EA ∙ S / Avec S / ∑ ∑

∑

écart type résiduel (dispersion autour de la droite de régression)

LTCV %Sy/x b⁄

∙ 100 Avec LT CV coefficient de variation (CV) de fidélité intermédiaire à

long terme

(1) MEIJER P, DE MAAT MPM, KLUFT C, HAVERKATE F, VAN HOUWELINGEN HC. Long-term analytical performance of hemostasis field methods as assessed by evaluation of the results of an external quality assessment program for antithrombin. Clinical Chemistry 48:7, 1011-1015, 2002.

EA

ET

Résultats EEQ labo (y) 

Droite de régression y = bx + a

ET : erreur totale EA : erreur aléatoire LT Biais : erreur systématique (biais) totale BP : erreur systématique (biais) proportionnelle BC : erreur systématique (biais) constante b : pente de la droite de régression a : ordonnée à l’origine de la droite de régression

Cibles = moyennes du groupe de pairs (x)

Droite d’identité y = x

BP

BC

LT Biais