Systém intralaboratorní kontroly kvality v klinické laboratoři (SIKK)



Podobné dokumenty
veličiny má stejný řád jako je řád poslední číslice nejistoty. Nejistotu píšeme obvykle jenom jednou

6 Intervalové odhady. spočteme aritmetický průměr, pak tyto průměry se budou chovat jako by pocházely z normálního. nekonečna.

2 STEJNORODOST BETONU KONSTRUKCE

VYSOCE PŘESNÉ METODY OBRÁBĚNÍ

ZÁKLADNÍ STATISTICKÉ VÝPOČTY (S VYUŽITÍM EXCELU)

Základní požadavky a pravidla měření

AMC/IEM J - HMOTNOST A VYVÁŽENÍ

Deskriptivní statistika 1

1 ROVNOMĚRNOST BETONU KONSTRUKCE

Příloha č. 7 Dodatku ke Smlouvě o službách Systém měření kvality Služeb

MOŽNOSTI STATISTICKÉHO POSOUZENÍ KVANTITATIVNÍCH VÝSLEDKŮ POŽÁRNÍCH ZKOUŠEK PRO POTŘEBY CERTIFIKACE A POSUZOVÁNÍ SHODY VÝROBKŮ

Pro statistické šetření si zvolte si statistický soubor např. všichni žáci třídy (několika tříd, školy apod.).

UPLATNĚNÍ ZKOUŠEK PŘI PROHLÍDKÁCH MOSTŮ

STATISTIKA. Statistika se těší pochybnému vyznamenání tím, že je nejvíce nepochopeným vědním oborem. H. Levinson

Výukový modul III.2 Inovace a zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT

TECHNICKÝ AUDIT VODÁRENSKÝCH DISTRIBUČNÍCH

1 POPISNÁ STATISTIKA V PROGRAMU MS EXCEL

Pravděpodobnostní modely

vají statistické metody v biomedicíně

Metodický postup pro určení úspor primární energie

12. N á h o d n ý v ý b ě r

vají statistické metody v biomedicíně Literatura Statistika v biomedicínsk nském výzkumu a ve zdravotnictví

523/2006 Sb. VYHLÁŠKA

P2: Statistické zpracování dat

Odhady parametrů 1. Odhady parametrů

Úloha II.S... odhadnutelná

Zhodnocení přesnosti měření

Odhady parametrů polohy a rozptýlení pro často se vyskytující rozdělení dat v laboratoři se vyčíslují podle následujících vztahů:

Intervalový odhad. nazveme levostranným intervalem pro odhad parametru Θ. Statistiku. , kde číslo α je blízké nule, nazveme horním

8. Základy statistiky. 8.1 Statistický soubor

2. Finanční rozhodování firmy (řízení investic a inovací)

MĚŘENÍ PARAMETRŮ OSVĚTLOVACÍCH SOUSTAV VEŘEJNÉHO OSVĚTLENÍ NAPÁJENÝCH Z REGULÁTORU E15

Závislost slovních znaků

Výukový modul III.2 Inovace a zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT

Odhad parametru p binomického rozdělení a test hypotézy o tomto parametru. Test hypotézy o parametru p binomického rozdělení

HODNOCENÍ PŘÍSTROJŮ PRO MĚŘENÍ JAKOSTI ZIMNÍCH KAPALIN DO OSTŘIKOVAČŮ V PROVOZU

Náhodný výběr 1. Náhodný výběr

Vzorový příklad na rozhodování BPH_ZMAN

Zobrazení čísel v počítači

Popisná statistika. Zdeněk Janák 9. prosince 2007

10.3 GEOMERTICKÝ PRŮMĚR

Pravděpodobnostní model doby setrvání ministra školství ve funkci

METODICKÝ NÁVOD PRO MĚŘENÍ A HODNOCENÍ HLUKU A VIBRACÍ NA PRACOVIŠTI A VIBRACÍ V CHRÁNĚNÝCH VNITŘNÍCH PROSTORECH STAVEB

Nejistoty měření. Aritmetický průměr. Odhad směrodatné odchylky výběrového průměru = nejistota typu A

9. Měření závislostí ve statistice Pevná a volná závislost

Vliv tváření za studena na pevnostní charakteristiky korozivzdorných ocelí Ing. Jan Mařík

8.2.1 Aritmetická posloupnost I

pro systémy POCT analytických dat a tedy jejich vzájemn jemné kompatibility rodním Osnova sdělení Zásadní důvody provádění EHK

Přednáška VI. Intervalové odhady. Motivace Směrodatná odchylka a směrodatná chyba Centrální limitní věta Intervaly spolehlivosti

Cvičení 6.: Bodové a intervalové odhady střední hodnoty, rozptylu a koeficientu korelace, test hypotézy o střední hodnotě při známém rozptylu

b c a P(A B) = c = 4% = 0,04 d

OPTIMALIZACE AKTIVIT SYSTÉMU PRO URČENÍ PODÍLU NA VYTÁPĚNÍ A SPOTŘEBĚ VODY.

Ing. Pavel Hánek, Ph.D. Náčrt

Iterační výpočty projekt č. 2

Parametr populace (populační charakteristika) je číselná charakteristika sledované vlastnosti

MATEMATICKÁ INDUKCE. 1. Princip matematické indukce

Národní informační středisko pro podporu kvality

PŘIJÍMACÍ ŘÍZENÍ PRO ŠKOLNÍ ROK 2012/2013

jako konstanta nula. Obsahem centrálních limitních vět je tvrzení, že distribuční funkce i=1 X i konvergují za určitých

Cvičení 6.: Výpočet střední hodnoty a rozptylu, bodové a intervalové odhady střední hodnoty a rozptylu

Intervalové odhady parametrů

Tento projekt je spolufinancován Evropským sociálním fondem a Státním rozpočtem ČR InoBio CZ.1.07/2.2.00/

3. Sekvenční obvody. b) Minimalizujte budící funkce pomocí Karnaughovy mapy

2 IDENTIFIKACE H-MATICE POPISUJÍCÍ VEDENÍ Z NAMĚŘENÝCH HODNOT

Tržní ceny odrážejí a zahrnují veškeré informace předpokládá se efektivní trh, pro cenu c t tedy platí c t = c t + ε t.

2. Znát definici kombinačního čísla a základní vlastnosti kombinačních čísel. Ovládat jednoduché operace s kombinačními čísly.

odhady parametrů. Jednostranné a oboustranné odhady. Intervalový odhad střední hodnoty, rozptylu, relativní četnosti.

Při sledování a studiu vlastností náhodných výsledků poznáme charakter. podmínek různé výsledky. Ty odpovídají hodnotám jednotlivých realizací

Národní informační středisko pro podporu jakosti

Principy zajištění spolehlivosti. Zdenek Kubíček

IAJCE Přednáška č. 12

17. Statistické hypotézy parametrické testy

1 PSE Definice základních pojmů. (ω je elementární jev: A ω (A ω) nebo (A );

8.2.1 Aritmetická posloupnost

Technologie přesné transformace normálních a elipsoidálních výšek

FUNKCÍ JEDNÉ REÁLNÉ PROMĚNNÉ PRVNÍ DIFERENCIÁL

České účetní standardy 006 Kurzové rozdíly

Statistika. Statistické funkce v tabulkových kalkulátorech MSO Excel a OO.o Calc

Téma: 11) Dynamika stavebních konstrukcí

U klasifikace podle minimální vzdálenosti je nutno zvolit:

Kvantily. Problems on statistics.nb 1

Vytápění BT01 TZB II - cvičení

Intervalové odhady parametrů některých rozdělení.

Chyby přímých měření. Úvod

UŽITÍ MATLABU V KOLORIMETRII. J.Novák, A.Mikš. Katedra fyziky, FSv ČVUT, Praha

NEPARAMETRICKÉ METODY

(varianta s odděleným hodnocením investičních nákladů vynaložených na jednotlivé privatizované objekty)

Lineární regrese ( ) 2

Mod(x) = 2, Med(x) = = 2

2. Náhodná veličina. je konečná nebo spočetná množina;

4 DOPADY ZPŮSOBŮ FINANCOVÁNÍ NA INVESTIČNÍ ROZHODOVÁNÍ

Metodický postup pro určení úspor primární energie

13 Popisná statistika

Teorie kompenzace jalového induktivního výkonu

Variabilita měření a statistická regulace procesu

P1: Úvod do experimentálních metod

OVMT Přesnost měření a teorie chyb

14. Testování statistických hypotéz Úvod statistické hypotézy Definice 14.1 Statistickou hypotézou parametrickou neparametrickou. nulovou testovanou

1. Definice elektrického pohonu 1.1 Specifikace pohonu podle typu poháněného pracovního stroje Rychlost pracovního mechanismu

1 Úvod { }.[ ] A= A A, (1.1)

Transkript:

Systém itralaboratorí kotroly kvality v kliické laboratoři (SIKK) Doporučeí výboru České společosti kliické biochemie ČLS JEP Obsah: 1. Volba systému... 2 2. Prováděí kotroly... 3 3. Dokumetace výsledků kotroly... 4 4. SIKK u imuochemických metod... 7 5. Literatura... 7 Přílohy... 8 Zpracovali: RNDr. Miloš Pollak, Laborex s.r.o., Ostrava RNDr. Bedřich Friedecký, ÚKBD FN Hradec Králové RNDr. Zdeěk Kubíček, OKB NsP Třiec Na vypracováí se dále podíleli: Ig. Pavel Jačar, OKB NsP Orlová RNDr. Marti Radia, P+R Lab s.r.o., Nový Jičí Ig. Fratišek Všiaský, OKBH emocice Ostrava-Jih Cílem itralaboratorí kotroly je zabezpečováí aalytické spolehlivosti výsledků moitorováím stability měřeí a získáí souboru dat, z ichž je možé odhadout ejistoty měřeí v kliické laboratoři. Doporučeý systém itralaboratorí kotroly spolehlivosti aalýz (dále SIKK) byl avrže tak, aby byl použitelý v každé kliické laboratoři, bez ohledu a šíři spektra prováděých metod a/ebo jejich frekveci. Doporučeí řeší pouze vlastí provedeí a posouzeí výsledků kotroly rutiího laboratorího provozu. Nezabývá se způsobem kotroly vyšetřeí STATIM a vyšetřeí prováděých v rámci pohotovostí služby, i když je samozřejmé, že i spolehlivost těchto výsledků musí být kotrolováa. Doporučeí předpokládá v kliických laboratořích používáí aalytických metod odpovídajících světovému stadardu, u kterých aalytická spolehlivost výsledků garatuje i jejich spolehlivost kliickou. Proto je SIKK zaměře a aalytickou spolehlivost. Kromě požadavku aplikovatelosti v každé laboratoři bylo při vypracováí systému dbáo a to, aby byl: jedoduchý ekoomický účiý (spolehlivý) v souladu s aktuálími odborými pozatky v souladu s požadavky SLP a meziárodích orem řízeí kvality v souladu s platou legislativou sado vyhodotitelý a kotrolovatelý

Pozámky: Aby byl SIKK co ejjedodušší a ejlevější při splěí všech ostatích požadavků, byl avrže jako miimálí. Zameá to, že každá laboratoř bude provádět pro každou metodu a pracoví de vitří kotrolu včetě příslušé dokumetace miimálě v rozsahu tohoto doporučeí. Podle aktuálích potřeb jedotlivých laboratoří a ivece aalytiků lze SIKK samozřejmě rozšířit kvatitativě (počet vzorků) i kvalitativě (způsob vyhodocováí dat) (apř.1,2). Předpokládá se, že výsledky kotrol budou zpracováváy a dokumetováy a počítačích, icméě lze všechy kalkulace provádět i mauálě a vést i papírovou dokumetaci. Podkladem pro to, aby byl systém účiý (spolehlivý) je jeho teoretický základ (3). Na citovaých iteretových strákách lze ajít převážou většiu iformací zdůvodňujících a objasňujících pricipy tohoto doporučeí a/ebo odkazy a příslušou literaturu. Plé účiosti systému lze však dosáhout je při systematické práci s výsledky kotrol. SIKK je edílou součástí systému řízeí kvality v kliické laboratoři.. Autorům eí zámo, že by stávající (platá) legislativa upravovala postup(y) vitří kotroly kvality výsledků aalytických metod. Je ale ezbyté mít soulad s legislativou a paměti apř. při vytvářeí ových legislativích orem apod. Sadá kotrolovatelost je požadováa z důvodů přípravy a realizace akreditací resp. certifikací laboratoří, případě prověrek kvality, auditů a ispekcí, prováděých pověřeými správími orgáy. 1. Volba systému Program SIKK lze podle tohoto ávrhu provádět dvěma způsoby, které jsou považováy za rovoceé a lze je podle potřeby kombiovat. a. Sofistikovaější způsob využívá požadavků programů exterího hodoceí kvality (SEKK, CLIA- Cliical Laboratory Improvemet Amedmets),resp. požadavků plyoucích z potřeb diagostických rozhodovacích procesů a z oficiálích směric-guidlies (tab.1). Požadavky těchto programů jsou vyjádřey hodotou maximálě přípusté celkové chyby, kterou lze oprávěě považovat za cílovou ejistotu měřeí, již musí být dosažeo, aby byla laboratoř považováa za přiměřeě výkoou a kompetetí. Teto způsob lze aplikovat je u metod se zámou a defiovaou hodotou TE a (celkovou chybou, cílovou ejistotou) s využitím počítačových programů VALIDATOR, geerujících grafy typu OPSpec (obr. 1,2). Teto postup vypočte a abíde po zadáí souboru vstupích dat ěkolik alterativích kriterií hodoceí mezi imiž může zodpovědý aalytik volit Základí výhodou je přímá souvislost s požadavky a výkoost laboratoře, evýhodou je poměrě malý počet aalytů pro které je teto způsob použitelý.

Tabulka 1: Požadavky programů exterího hodoceí kvality (4,5) Parametr Celková aalytická chyba (TEa) Parametr Celková aalytická chyba (TEa) Albumi ± 9 % Cholesterol, celk. ± 9,0 % ALP ± 30 % Cholesterol, HDL ± 30 % ALT ± 21 % K ± 8 % Amylasa ± 21 % Kreatii ±15 % AST ± 21 % Kyselia močová ±18 % Bilirubi, celk. ± 21 % LD ± 21 % Bílkovia, celková ± 9 % LD isoezymy ± 30 % Ca, celk. ± 10 % Mg ± 25 % CK ± 21 % Na ± 4 % Fe, celk. ± 21 % PO2 ± 3 SD Fosfor, aorg. ± 15 % PCO2 ± 8 % Glukosa ± 10 % PH ± 0.04 GMT ± 21 % Triglyceridy ± 15 % Chloridy ± 6 % Urea ± 1 b. Jedodušší způsob využívající Westgardova multipravidla (obr.3). Teto způsob je založe a použití průměru výsledků měřeí jako cetrálí (ulové) liii regulačího diagramu a a hodotách směrodaté odchylky a jejich ásobků. Způsob je použitelý uiversálě. Autoři ávrhu doporučují předostí používáí postupu a) aebo postupý přechod k tomu způsobu. 2. Prováděí kotroly Itralaboratorí kotrola kvality se provádí deí aalýzou dvou kotrolích vzorků o růzých kocetracích aalytů. Doporučuje se, aby jeda kocetrace byla uvitř referečího itervalu a druhá mimo referečí iterval ad jeho horí hraicí, aby byl postihut co ejširší rozsah platosti kalibračí závislosti. Miimálí frekvece je jedá měřicí série. Měřící (aalytickou) sérií se rozumí soubor výsledků získaých v určitém časovém itervalu, který podléhá rozhodutí o jejich přijetí ebo odmítutí. Příprava systému Program SIKK dovoluje použití kotrolích materiálů jak s uvedeými cílovými (referečími) hodotami, tak i bez ich. To zameá možost použití jedak cílových hodot výrobce, jedak aritmetických průměrů. Tato volba je plě v kompeteci odpovědého aalytika. Doporučuje se používat stejou šarži kotrolího materiálu miimálě po dobu 6 měsíců. Před použitím materiálu se všechy aalyty měří po dobu miimálě 20 dů (=20). Z aměřeých hodot, po případém vyloučeí odlehlých hodot Grubbsovým ebo Dea-Dixoovým testem (6), se vypočte pro každý parametr aritmetický průměr, směrodatá odchylka (s) a přesost (variačí koeficiet). V případě použití kotrolího materiálu s cílovými (referečími) hodotami se vypočte i bias - systematická odchylka měřeí viz vzorce v příloze. V případě použití kotrolího materiálu bez uvedeých cílových hodot ebo v případě volby multipravidlového postupu (postup b) je cílová hodota ustaovea jako aritmetický průměr výsledků. Potřebé kalkulace jsou velmi usaděy využitím možostí výpočetí techiky apř. tabulkových procesorů možosti jsou kromě příslušých mauálů a ápovědy velmi dobře i s příklady popsáy v literatuře (7). U parametrů se zámou TEa se vypočte avíc povoleá epřesost (směrodatá odchylka s jako proceto TEa) a povoleá esprávost (bias jako proceto TEa).

U metod se zámou TEa se a grafu OPSpec zjistí pro jedotlivé metody příslušá kotrolí pravidla (obr.1 a obr.2). Výpočty lze provést "mauálě" a ke zjištěí kotrolích pravidel pak použít ormalizovaý graf OPSpec (obr.2). V literatuře (8) je popsá program VALIDATOR, který po zadáí parametrů metody provede kostrukci grafu OPSpec a výběr kotrolích pravidel automaticky. Provedeí Oba kotrolí materiály se aalyzují deě miimálě v jedé měřicí sérii s rutiími vzorky. Z praktických důvodů se doporučuje provedeí kotroly a počátku pracovího de, resp. a počátku každé z měřicích sérií, je-li pracoví de do ich rozděle, aby v případě problémů ebylo uto opakovat zbytečě moho měřeí. Výsledky kotrol se zapíší do příslušých kotrolích listů a zaesou do grafů a vyhodotí se porováím s příslušými kritérii. Poté se přijme rozhodutí o přijetí ebo odmítutí výsledků. V případě odmítutí je uto sérii měřeí opakovat. 3. Dokumetace výsledků kotroly Pro každou kotrolovaou metodu a oba kotrolí materiály se připraví kotrolí listy, kde jsou uvedey charakteristiky kotrolích materiálů - typ, výrobce, číslo šarže,průměr, směrodatá odchylka, cílová hodota, přesost a podle typu kotrolího materiálu evetuálě bias. Dále se pro každou kotrolovaou metodu a oba kotrolí materiály kostruují regulačí diagramy Levey Jeigs (9). Pro metody se zámou TEa se do grafů vyzačí hraice zjištěých kotrolích pravidel, pro metody hodoceé multipravidly pak hraice ± 1s, 2s a 3s (pro jedu metodu lze použít jede graf pro oba kotrolí materiály). Z praktických důvodů se doporučuje vést a hodotit kotrolí listy a regulačí diagramy vždy za jede kaledáří měsíc. Výsledky kotrol se zapisují do kotrolích listů a regulačích diagramů chroologicky (po dech resp. podle pořadí sérií). V případě, že ěkterý z výsledků je mimo kotrolí hraice a jsou provedea ápravá opatřeí, zazameají se oba výsledky. K statistickému hodoceí se však použijí je opraveé výsledky. Praktická ukázka je uvedea v příloze. Jedou za kaledáří měsíc se vypočte pro každý parametr aritmetický průměr, směrodatá odchylka (s), přesost (variačí koeficiet) a je-li použito způsobu, vycházejícího z hodoty TEa též bias. Tyto hodoty se porovají s původě staoveými daty (viz odst.2 příprava kotrolího materiálu) ebo s daty předcházejících období a podle potřeby se aktualizují. Dokumetaci výsledků, včetě výpočtů a grafů, lze vést sado a PC pomocí ěkterého z tabulkových procesorů (Microsoft Excel, 602 Tab). Doporučuje se využíváí růzých komerčích programů, jejichž výběr je v kompeteci odpovědé osoby. Podmíkou je, aby byly sado a přehledě dostupé všechy iformace požadovaé tímto doporučeím. Uchováváí dokumetace výsledků musí být v souladu s platými předpisy. Dokumetace je součástí laboratorí příručky jakosti.

Obr. 1: Graf pro zjištěí kotrolích pravidel A předpoklad: TEa= 10 % AQA = 90 % (90% pravděpodobost detekce systematické chyby měřeí 90% pravděpodobost splěí požadavků EHK) B osa x-povoleá epřesost osa y-povoleá esprávost C Liie vymezující aplikaci určitých kotrolích pravidel Pozámka: Kotrolí pravidlo je určeo liií ad pracovím bodem (zjištěá epřesost a esprávost). Pracoví bod a uvedeém obrázku idikuje, že použitá metoda esplňuje požadavky a spolehlivost. D V prvím sloupci tabulky jsou kotrolí pravidla vymezeá jedotlivými liiemi Pfr - pravděpodobost falešého zamítutí N - počet měřeí v sérii R - počet sérií v ichž se provádí kotrola

Obr. 2 : Normalizovaý graf pro zjištěí kotrolích pravidel pro =2 a 90% AQA Graf ilustruje situaci měřeí o hodotě TEa = 10 %. Při použití kombiace Westgardových pravidel 1-3s/ 2-2s/R-4s je požadovaá přesost VK = 2,0%, bias 1% a pravděpodobost falešého odmítutí 1% (Pfr = 0,01) Obr. 3: Multipravidla a jejich aplikace Obrázek schematicky shruje Westgardova multipravidla tak, jak jsou íže slově vyjádřea. Pravidlo 12s je varové a jeho překročeí eí důvodem k odmítutí série, ostatích pět uvedeých pravidel je důvodem k odmítutí série a k zásadím korekcím v postupu měřeí. Pravidla 12s kotroluje se, jestli alespoň jede výsledek kotroly překročil ± 2s 13s kotroluje se, jestli alespoň jede výsledek kotroly překročil ± 3s 22s kotroluje se, jestli dva po sobě jdoucí výsledky kotroly překročily buď 2s ebo 2s R4s kotroluje se, jestli rozdíl (variačí rozpětí) mezi dvěma výsledky kotrolího vzorku > 4s 41s kotroluje se, jestli 4 po sobě jdoucí výsledky téhož kotrolího vzorku přesahují buď 4 x 1s ebo 4 x (-1s) 10x kotroluje se, zda 10 po sobě jdoucích výsledků staoveí téhož kotrolího vzorku je a jedé ebo druhé straě průměru

Pozámka Jelikož toto doporučeí avrhuje použití dvou vzorků, aplikují se čtyři posledí pravidla a kombiaci výsledků apř. 10x může být porušeo když je paralelě porušeo u 5 po sobě jdoucích vzorků jedoho i druhého kotrolího materiálu, ebo apř. u 7 vzorků jedoho a tří vzorků druhého kotrolího materiálu. 4. SIKK u imuochemických metod Doporučuje se používat 3 kotrolí vzorky o růzých kocetracích aalytů z ichž jeda je v blízkosti diagostického rozhodovacího limitu a další dvě v oblasti středí a vysoké kocetrace. Aplikují se pouze Westgardova multipravidla z důvodu ezalosti exaktích hodot TEa. Odpovědý aalytik má opět možost volby cílové (referečí hodoty). Volí mezi hodotou, udaou výrobcem a mezi aritmetickým průměrem výsledků měřeí. Používá se výhradě kotrolích materiálů, které jsou součástí aalytického měřícího systému (společý výrobce/dodavatel přístrojů reagecií i kalibračích a kotrolích materiálů). 5. Literatura 1. Neubauer A.S. : Cli.Chem. 1997; 43; 594-601 2. Neubauer A.S., Wolter C., Falker C., Neumaier D.: Cli.Chem. 1998; 44; 1014-1023 3. www.westgard.com 4. Federal Register (USA), 57(40):7002-186,28.2.1992 5. www.sekk.cz 6. (apř.) Eckschlager K., Horsák I., Kodejš Z.: Vyhodocováí aalytických výsledků a metod, SNTL Praha, 1980 str.50-55 7. Šťastý Zdeěk: Matematické a statistické výpočty v Microsoft Excelu, Computer Press, Bro, 1999 8. www.westgard.com/catalog.htm#gcv20 : QC Validator, Versio 2.0 with Automatic QC Selectio 9. (apř.) Tietz Textbook of Cliical Chemistry, Ed. by Burtis C.A.,Ashwood E.R., 2dEd., W.B.Sauders Comp.,1994

Přílohy Vzorce 1. Aritmetický průměr ( x ) x i= = 1 x i 2. Směrodatá odchylka (s) s = i= 1 x 2 i x i= 1 1 2 i 2 3. Přesost (variačí koeficiet) (VK) VK s = ( 100) x (po přeásobeí 100 je výsledek v %) 4. Bias (odchylka) bias = x CH CH ( 100) (po přeásobeí 100 je výsledek v %, kde x je aritmetický průměr příslušé metody a CH její cílová hodota atest) 5. Povoleá epřesost (sp) (s jako % z TE a ) s sp = CHxTE a ( 100) (po přeásobeí 100 je výsledek v %, kde CH je cílová hodota atest metody a TEa její povoleá celková aalytická chyba) 6. Povoleá esprávost (bp) (bias jako % z TE a ) bias bp = CHxTE a ( 100) (po přeásobeí 100 je výsledek v %)

Příklad přípravy systému urea CH CH 7,0 27,2 Hitachi 717 I Hitachi 717 II PU PP PU PP 1 7,0 27,5 7,1 26,4 2 7,0 27,0 6,9 25,7 3 6,9 27,4 7,0 26,1 4 7,1 27,2 7,1 27,0 5 6,9 26,7 6,9 26,8 6 7,1 26,4 7,1 26,7 7 7,0 27,1 7,1 26,0 8 7,0 26,7 7,0 26,3 9 7,1 27,0 7,0 26,7 10 6,9 26,7 6,9 26,3 11 7,0 26,4 7,0 26,6 12 7,1 26,5 7,1 26,5 13 7,1 26,7 14 7,0 26,6 7,2 26,0 15 7,0 26,4 7,1 26,7 16 7,0 26,6 6,9 26,0 17 6,9 26,7 6,9 26,6 18 6,9 26,0 7,1 26,6 19 7,0 26,3 7,0 26,5 20 7,0 25,8 7,0 25,8 21 6,9 26,6 7,0 26,8 7,00 26,68 7,02 26,41 s 0,064 0,401 0,079 0,350 vk 0,91 1,50 1,12 1,33 bias -0,03-1,92 0,27-2,92 TE a 9,0% sp 0,101 0,164 0,125 0,143 bp 0,003 0,213 0,030 0,324 a. Kotrolí materiály A a B byly 21 (20) dů aalyzováy a dvou aalyzátorech b. Po skočeí aalýz byly spočtey, s, VK, bias, sp a bp c. Pomocí programu VALIDATOR byla určea kotrolí pravidla d. Na základě výsledků uvedeých v tabulce byla zvolea ásledující kotrolí pravidla: pro Hitachi 717 I buď 13,5s pro kotrolí vzorek PU a 12,5s pro kotrolí vzorek PP ebo 12,5s pro oba vzorky pro Hitachi 717 II buď 13,5s pro kotrolí vzorek PU a 12 s pro kotrolí vzorek PP ebo 12 s pro oba vzorky Pozámka: Pro účely statistiky by bylo vhodější staovovat močoviu a 2 desetiá místa (viz příklad vedeí dokumetace).