Treatment of an observed bias

Význam tématu

Ke korigování pozorovaného systematického odchylky (biasu) v analytických metodách přistupuje každá laboratoř při zajišťování správnosti výsledků a sledovatelnosti měření. Rozhodnutí, zda bias korigovat, jak korekci aplikovat a jaký vliv bude mít na nejistotu měření, má přímý dopad na spolehlivost výsledků, soulady s předpisy a interpretaci výsledků v praxi (QA/QC, regulace, klinická rozhodnutí, forenzní analýzy atd.).

Cíle a přehled článku

Cílem letáku je poskytnout praktický postup pro rozhodování o zacházení s pozorovaným významným biasem: kdy jej eliminovat, kdy aplikovat korekci a kdy jej nechat nekorigovaný a zohlednit v odhadu nejistoty měření. Dokument také rozebírá podmínky, za kterých je korekce smysluplná, a upozorňuje na možné dopady na komponenty nejistoty.

Použitá metodika a instrumentace

Text je metodologickým přehledem zásad a doporučení; nejsou uvedeny žádné konkrétní instrumenty nebo analytické přístroje. Diskuse vychází z principů vyjádřených v GUM (JCGM 100:2008) a z harmonizovaných usměrnění k použití informací o recoverii a z odborné literatury.

Hlavní výsledky a diskuse

• Základní požadavek GUM: výsledky měření by měly být korigovány o všechny rozpoznané významné systematické vlivy. To implikuje, že známé biasy mají být při vývoji metody minimalizovány nebo eliminovány.
• Klíčová kritéria pro rozhodnutí o korekci: rozpoznání příčiny biasu a spolehlivost jeho určení (velikost a opakovatelnost). Dále je nutné posoudit, zda je bias konzistentní napříč vzorky v rámci rozsahu metody a zda korekce musí být aditivní či multiplikativní (záleží na tom, zda se bias mění s koncentrací).
• Možné přístupy: pokud je bias malý a zanedbatelný, jeho eliminace nebo korekce nemusí být efektivní z hlediska zdrojů. Pokud je nevýznamný, není vhodné vynakládat prostředky na korekci.
• Pokud bias není zanedbatelný, primární snaha má směřovat k jeho odstranění úpravou metody. Pokud to není možné, lze zvážit korekci za předpokladu, že její aplikace je oprávněná (např. regulatorně požadovaná), povolená nebo není zakázaná.
• Korekce je doporučitelná pouze tehdy, pokud: lze bias spolehlivě kvantifikovat; korekční postup je aplikovatelný na všechny testované vzorky v rámci rozsahu metody; a pokud aplikace korekce vede k užitečnému snížení celkové nejistoty měření. Pokud odhad korekce sám o sobě přidává větší nejistotu než ponechání nekorigovaného biasu, korekce není výhodná.
• U empirických metod, kde je měřeno operationalně definované veličiny, je systematický bias metody formálně nulový; přesto může existovat laboratorní bias, který je třeba posoudit samostatně.
• Pokud se rozhodne neošetřovat významný bias, existují doporučené postupy: neprovádět žádnou akci; zveřejnit informace o recoverii včetně nejistoty; začlenit bias do odhadu nejistoty výsledku. Tyto možnosti jsou příkladem, nikoli vyčerpávajícím seznamem.

Přínosy a praktické využití metody

• Poskytuje jasný rozhodovací rámec pro laboratoře při validaci a rutinním provozu metod: kdy investovat do odstraňování biasu, kdy korekce vede k lepším výsledkům a kdy je lepší bias zohlednit v nejistotě.
• Pomáhá zajistit konzistenci výsledků a transparentnost při reportování — zejména důležité při plnění regulačních požadavků a při komunikaci výsledků uživatelům.
• Podporuje správnou kvantifikaci nejistoty měření tím, že upozorňuje na situace, kdy korekce může paradoxně zvýšit celkovou nejistotu.

Budoucí trendy a možnosti využití

• Vylepšené statistické postupy a robustnější modely pro odhad biasu a šíření nejistoty umožní přesnější rozhodování o korekcích.
• Rostoucí dostupnost referenčních materiálů a mezi-laboratorních porovnání zlepší schopnost rozlišit laboratorní a metodický bias.
• Digitální nástroje a automatizace (software pro propagaci nejistoty, modelování korekcí) usnadní praktickou aplikaci korekcí a transparentní sledování přidané nejistoty.
• Aktualizace mezinárodních pokynů a harmonizace postupů sníží nejistotu při rozhodování (např. konkrétní doporučení pro aditivní vs. multiplikativní korekce).

Závěr

Rozeznání a řízení biasu je základní součástí validace a rutinního provozu analytických metod. Preferovaným postupem je nejprve minimalizovat a odstranit bias metodologicky; pokud to nelze, korekce je přijatelná pouze tehdy, kdy je její odhad spolehlivý, aplikovatelný v rozsahu metody a přináší snížení celkové nejistoty. Pokud korekci nelze nebo nesmí provést, musí laboratoř transparentně zohlednit bias v reportování nebo v odhadu nejistoty měření.

Reference

1. JCGM 100:2008. Evaluation of measurement data – Guide to the expression of uncertainty in measurement (GUM).
2. Harmonised guidelines for the use of recovery information in analytical measurement, Pure & Applied Chemistry, Vol. 71, No. 2, pp. 337–348, 1999.
3. B. Magnusson, S. L. R. Ellison. Anal Bioanal Chem 2008, 390, 201–213.