Rozrzut rocznych wyników badania glukozy z 21 laboratoriów

diagnostyka laboratoryjna Journal of Laboratory Diagnostics
2011 • Volume 47 • Number 1 • 77-83
Praca oryginalna • Original Article
Rozrzut rocznych wyników badania glukozy
z 21 laboratoriów polskich i wynikające z niego wnioski
dotyczące wdrożenia ogólnokrajowych norm glukozy
we krwi
Dispersion of the annual glucose results from 21 polish
laboratories and resulting of them suggestions concerning
initiation of allcountry serum glucose refference ranges
Jerzy Janecki
Instytut Biocybernetyki i Inżynierii Biomedycznej PAN, Warszawa
Streszczenie
Celem pracy było ustalenie, czy realne jest wprowadzenie na terenie całego kraju jednakowych zakresów referencyjnych.
Analizie statystycznej oryginalną metodą „JEG” poddano 21 wielkich, całorocznych zbiorów badań glukozy (średnio 27504
wyników) z różnych, oddalonych od siebie laboratoriów polskich, uzyskując po trzy zakresy „normy” każdego z tych zbiorów.
Wyniki górnego zakresu, GZRmax, poddano analizie testem Scheffe’go identyfikując trzy grupy laboratoriów, które wykazały
w parach brak istotności statystycznej różnic pomiędzy środkami rocznych rozkładów wartości GZRmax jednak pomiędzy
grupami różnica jest istotna. W tej sytuacji trzeba stwierdzić, że aktualnie brak podstaw do unifikacji zakresu referencyjnego
glukozy w badanej grupie laboratoriów, którą można uznać za reprezentację kraju. Wskazano jednak plan stopniowych dalszych działań, które by zbliżyły możliwość wprowadzenia wspólnych wartości referencyjnych badań glukozy w kraju.
Summary
The aim of this work is to state, if the use in a whole country common reference ranges is actually real. Big sets (27504 in
mean) of annual glucose results from 21 laboratories localized throughout Poland were analyzed with the original “JEG” method offering three statistical features from any set. The upper ranges, GRImax, analyzed with the Scheffe test, enabled the
identification of three groups, within which the difference between the mean values of GRImax in laboratories were statistical
not significant, but between the groups is the difference significant. In this situation it must be stated, that the unification of
glucose reference ranges in the group of analyzed laboratories, representing whole Poland, is actually not possible. A plane
of a step by step introduction of actions is proposed, making the unification of the glucose reference intervals still possible in
a whole country.
Słowa kluczowe:glukoza, badania zbioru rocznego, ogólnokrajowy zakres referencyjny
Key words:glucose, analysis of annual set, all-country reference intervals
Wprowadzenie
Celem niniejszej pracy było stwierdzenie, w jakim stopniu
grupa 21 laboratoriów polskich, którą uznać można za reprezentację całego kraju, przygotowana jest do wprowadzenia
wspólnego zakresu normy dla wyników oznaczania glukozy
w surowicy krwi.
Kilka powodów skłoniło do podjęcia tego tematu. Przede
wszystkim dysponowano pełnymi rocznymi zbiorami nie segregowanych wyników badania glukozy z tych laboratoriów,
przeważnie z 2007 roku. Centralny Ośrodek Badań Jakości
w Diagnostyce Laboratoryjnej (prof. A. Brzeziński) życzliwie
przekazał informację, że wszystkie te laboratoria wykazały
w 2007 roku bardzo dobry lub dobry poziom jakości przy
oznaczaniu glukozy, co urealniło wzajemne porównanie ich
wyników.
Jednocześnie w piśmiennictwie stwierdza się dwie przeciwstawne tendencje. Amerykańskie i europejskie gremia
autorytetów [2, 5, 6, 18, 22, 25] wręcz nakazują unifikację
77
Rozrzut rocznych wyników badania glukozy z 21 laboratoriów polskich i wynikające z niego wnioski ...
zakresu „normy”, zwłaszcza w zakresie glukozy. Z drugiej
strony od wielu lat utrzymuje się pogląd, że każde laboratorium powinno opierać się przede wszystkim na odpowiednio opracowanych własnych zakresach referencyjnych [1,
8, 10, 13, 19, 20, 21,24, 26] lepiej dostosowanych do lokalnych warunków. Dyskusji podlega dobór i kryteria oceny
zdrowia osób, których wyniki stanowiłyby podstawę zakresu
referencyjnego. Wątpliwości budzi także koszt oraz przesłanki etyczne oparcia tych „norm” na badaniu „zdrowych”
osób. Nowe światło na ten problem rzucają prace nad tym
tematem, oparte na wieloletnich badaniach metodą „JEG”
opracowaną w naszym Instytucie Biocybernetyki i Inżynierii
Biomedycznej PAN w Warszawie [9, 11-16].
Materiał i metody
Współpracujące laboratoria, przeważnie prywatne, rzadziej
regionalne lub specjalistyczne, reprezentowały, jak to wynika z ryc.1 i z tabeli I i II, rozsiane po Kraju regiony, różną wielkość ośrodka, posługiwały się standardowymi, ale
nie jednakowymi analizatorami i zestawami odczynników.
Laboratoria dostarczyły wszystkie, bez jakiejkolwiek selekcji, wyniki badań glukozy w surowicy, wykonane w 2007
roku. Średnio badań było 27504, ale z rozrzutem od 2329
do 111390. Każdy zbiór zawierał także daty badań, wiek
i płeć pacjentów, nie zawierał natomiast rozpoznań ani innych informacji klinicznych. Zbiory otrzymywano przesyłką
internetową w Pracowni Informatyki Klinicznej IBIB PAN
w Warszawie. Każdy zbiór, podzielony na dzienne, tygodniowe lub miesięczne porcje (zależnie od dostarczonej liczebności zbioru), podlegał opracowaniu zgodnie z opublikowaną wcześniej Kartą Metody [16]. Żaden ze zbiorów nie budził
wątpliwości jakościowej, chociaż procentowe współczynniki
zmienności odtwarzalności wartości górnej (GZRmax) wa-
Rycina 1.
Mapka Polski z lokalizacją 21 współpracujących laboratoriów.
78
hały się od 1,913 do 6,145 co jeszcze ciągle było korzystniejsze od pożądanego TEA% dla glukozy, równego 7,6 [ 7].
Analizę statystyczną wszystkich porcji wyników (najczęściej
tygodniowych) za zbioru rocznego przeprowadzono metodą „JEG” opracowaną przez Janeckiego [11-16] i Hosera [9]
w IBIB PAN w Warszawie i zweryfikowaną w latach 1997Tabela I.
Alfabetyczny spis współpracujących laboratoriów (gwiazdkami
oznaczono laboratoria objęte wspólną siecią).
Laboratorium
Typ lab.
Analizator
Odczynniki
Częstochowa*
pryw
Olympus AU400
Olympus
Darłowo
pryw
Cobas Integra
Roche
Gdynia *
pryw
Modular E170
Roche
Gorzów *
pryw
Olympus AU400
Olympus
Inowrocław
spec
Konelab 30i
Biomerieux
Jarosław
pryw
Konelab 60
Biomerieux
Katowice *
pryw
Olympus AU400
Olympus
Kielce *
pryw
Olympus AU400
Olympus
Łódź
spec
Olympus AU400
Olympus
Łomża
pryw
Cobas Integra400
Roche
Łuków
reg.
Cobas Integra400
Roche
Międzylesie
spec
Unicel DXC600
Beckman
Olsztyn
reg.
Cobas Integra800
Roche
Poznań *
pryw
Olympus AU640
Olympus
Suwałki
pryw
Cobas Integra800
Roche
Szczecin *
pryw
Biosystems
BioSystems
Wałbrzych
pryw
Olympus AU600
Olympus
Warszawa *
pryw
Cobas 6000
Roche
Wołomin
pryw
Konelab 20i
Biomerieux
Wrocław *
pryw
Olympus AU400
Olympus
Zielona Góra
spec.
Olympus
Olympus
J. Janecki
2011. Program klasyfikuje wszystkie dane według wartości
tworząc histogram, który można oglądnąć na ekranie monitora. W drugim kroku histogram zostaje wygładzony optymalnie przy użyciu jądrowej estymacji gęstości, przy czym
powstaje podobna do rozkładu normalnego Gaussa ale skośna (przy analizie glukozy – prawo-skośna) krzywa histograficzna.
Do tej krzywej aproksymowana jest odpowiednia krzywa
Gaussa, lokując najpierw jej szczyt na wartości modalnej
rozkładu [17] a następnie zbliżając jedno z ramion krzywej
Gaussa do bardziej stromego ramienia (zwanego „fizjologicznym” [1]) krzywej histograficznej (przy analizie glukozy
jest to ramię lewe). Dalszej analizie podlegają trzy cechy
statystyczne tak utworzonej krzywej Gaussa: jej wartość
średnia, MV, nazywana dalej GZRopt, zakres lewy, MV-2SD,
nazywany dalej GZRmin oraz zakres prawy, MV+2SD, nazywany GZRmax. Wszystkie trzy cechy stanowią Gaussowski
Zakres Referencyjny, GZR. Zasady metody zostały opisane w poprzednich publikacjach, najpierw w 1997r [11] oraz
2001r [12], obszernie w monografii z 2004r [13], a dokładniej
w 2008r [15].
Wszystkie trzy wartości GZR z wszystkich 52 tygodni nanoszono na wspólny grafik otrzymując roczny profil odtwa-
rzalności w każdym laboratorium, co przedstawia rycina 2.
Analizowane wartości GZR można opracować statystycznie, uzyskując dla każdej z trzech cech średnią, odchylenie
standardowe i współczynnik zmienności. Wyniki analizy odtwarzalności zakresu górnego, GZRmax każdego z współpracujących laboratoriów przedstawiono w kolumnach 7-9
tabeli II.
Wszystkie wartości GZRmax z tabeli II poddano analizie
testem Scheffe’go. Polega on na ocenie istotności statystycznej różnic wartości średnich we wszystkich 441 parach
zbioru. Szukano takiego obszaru, w którym nie stwierdza się
różnic między parami, co umożliwia założenie, że laboratoria
w tych parach pracują porównywalnie a ich wyniki mogą być
wykorzystywane wymiennie.
Wyniki
Odtwarzalność roczna w każdym laboratorium
Mierzona odtwarzalnością jakość pracy 21 laboratoriów
w ciągu 52 tygodni była bardzo dobra lub dobra. Średni
współczynnik zmienności wynosił 5,26% dla dolnego poziomu, GZRmin, 3,62% dla wartości średnich GZRopt oraz
4.27% dla zakresu górnego GZRmax. Tylko w dwóch laboratoriach CV% mało znaczącego GZRmin przekroczył nie-
Tabela II.
Wyniki analizy zbiorów z 21 współpracujących laboratoriów ułożone zgodnie z MV GZRmax odtwarzalności
Poprawność
GZRmax odtwarzalności
Laboratorium
Liczba danych
GZR
min
GZR
opt
GZR
max
MV
SD
CV%
1
2
3
4
5
7
8
9
Kielce *
16200
3,705
4,668
5,631
5,855
0,192
3,279
Poznań*
21057
3,711
4,806
5,902
5,878
0,185
3,152
Wołomin
13841
3,444
4,757
6,070
5,930
0,320
5,405
Warszawa*
111390
3,984
4,920
5,856
5,960
0,172
2,886
Jarosław
25543
3,793
4,766
5,738
6,004
0,140
2,329
Wrocław *
46216
3,768
4,847
5,926
6,020
0,183
3,038
Suwałki
4531
3,294
4,651
6,009
6,050
0,360
5,943
Gdynia *
101334
4,084
5,132
6,179
6,101
0,117
1,913
Gorzów *
10189
3,773
5,026
6,278
6,249
0,295
4,729
Katowice*
8847
3,572
4,936
6,301
6,254
0,335
5,358
Szczecin*
2329
3,788
5,009
6,232
6,335
0,321
5,073
Łuków
21673
3,871
5,009
6,149
6,371
0,235
3,695
Częstochowa*
17162
3,785
4,977
6,169
6,375
0,274
4,305
Olsztyn
28403
3,788
5,140
6,492
6,481
0,312
4,818
Łomża
38919
3,417
5,034
6,651
6,603
0,375
5,674
Łódź
13658
3,980
5,173
6,364
6,747
0,294
4,352
Darłowo
4768
4,423
5,408
6,393
6,784
0,323
4,762
Inowrocław
30745
3,925
5,238
6,550
6,797
0,263
3,864
Wałbrzych
11147
3,573
4,912
6,251
6,847
0,311
4,54
Międzylesie
28242
3,856
5,075
6,293
6,848
0,421
6,145
Zielona Góra
21387
3,888
5,213
6,538
6,873
0,308
4,48
MV
27504
3,782
4,986
6,189
6,350
0,273
4,27
SD
0,246
0,195
0,273
0,360
0,081
1,18
CV%
6,51
3,92
4,41
5,67
79
Rozrzut rocznych wyników badania glukozy z 21 laboratoriów polskich i wynikające z niego wnioski ...
testowi Scheffe’go, którego wyniki przedstawiono na rycinie
3. Można wyodrębnić trzy grupy laboratoriów charakteryzujące się brakiem istotności statystycznej różnic MV GZRmax
w parach. Pierwszy z nich obejmuje laboratoria 1–8, oddzielone w tabeli II pierwszą grubą linią, drugi zawiera laboratoria
9–14 oddzielone drugą grubszą linią a trzeci to laboratoria
15–21. W każdym z bloków wartości średnie zbioru wyników
GZRmax w parach nie różnią się od siebie statystycznie,
co umożliwia wymienne wykorzystywanie wyników badania
glukozy w tych laboratoriach do diagnozy stanu metabolicznego. Niestety, pomiędzy wartościami z grupy pierwszej
i trzeciej stwierdza się różnicę istotną statystycznie.
Rycina 2.
Porównanie rocznych profilów odtwarzalności porcji tygodniowych
wyników badania glukozy w trzech laboratoriach.
znacznie 9%, podczas gdy dopuszczalny minimalny błąd
całkowity TEA% dla glukozy wynosi 11.3% [7].
Poprawność
Średnia dolnego zakresu GZRmin wyniosła 3,782 mmol/l,
nieco mniej, niż średnia 13 doniesień z literatury [13, tab.
7.1.2] wynosząca 3,89 mmol/l. Środek GZR wyniósł 4,986
mmol/l, także mniej niż średnia literaturowa 5,08 mmol/l
a zakres górny GZR ─ 6.189 mmol/l w porównaniu z 6,24
mmol/l w literaturze. Widoczny w tabeli II rozrzut wyników
poprawności jest spory. Skrajna wartość GZRmax wynosząca 6,651 mmol/l powinna budzić niepokój diabetologów
z odpowiedniego regionu.
Odtwarzalność zakresu górnego GZRmax
Potencjalną wartością szczególną górnego poziomu „normalnego” zakresu glukozy jest jego znaczenie przy podejrzewaniu i rozpoznawaniu cukrzycy. Wartości GZRmax
podane w kolumnie 7 tabeli II poddano opisanemu wyżej
80
Dyskusja
Warunkiem poprawy jakości jest m.in. świadomość aktualnego poziomu tej jakości oraz realnego celu, do którego się
dąży. Zgodnie z oczekiwaniem przeprowadzone badania
porównawcze wykazały znaczne różnice zakresu rozkładów
wyników badania glukozy w różnych laboratoriach w kraju.
Tymczasem, niezależnie od trudności, uzasadnione jest dążenie do unifikacji wartości referencyjnych dla badań glukozy
[5, 6, 18, 23, 25], zwłaszcza poziomu górnego, tak ważnego
w rozpoznawaniu cukrzycy. Z drugiej strony powyżej opisane różnice lokalne potwierdzane są przez innych autorów
[8, 10, 19, 20, 26], którzy polecają ustalanie i stosowanie
w każdym laboratorium własnych norm dla wszystkich badanych analitów. Wyjściem, badaniu realności którego stanowi cel niniejszej pracy, było ustalenie, czy istnieje szansa
na pogodzenie tych pozornie sprzecznych wskazań. Byłoby
to możliwe, gdyby wszystkie laboratoria wykazały porównywalność wzajemną (brak statystycznej istotności różnic
pomiędzy średnimi) własnych norm, co zwłaszcza dotyczy
wyników badania glukozy. A cel ten nie jest zbyt odległy:
różnica pomiędzy średnimi rozkładów poprawności wynosi
dla skrajnych laboratoriów ok. 15%. Warto przypomnieć, że
minimalny poziom TEA% dla glukozy wynosi 11,3%.
Nie ulega wątpliwości szybki postęp standaryzacji i unifikacji zarówno aparatury (analizatorów) jak i odczynników we
wszystkich laboratoriach kraju. Sprawozdania Centralnego
Ośrodka Badania Jakości w Diagnostyce Laboratoryjnej
(prof. A. Brzeziński) [3, 4] wykazują postępujący wzrost jakości w naszych laboratoriach. Pytanie brzmiało, jak dalece poprawiająca się jakość wykazywana w zewnętrznych
kontrolach okresowych oraz trzymana w ryzach dzięki samokontroli wewnętrznej, znajduje odbicie w porównywalności codziennych, rutynowych wyników badań. Nie można
wykluczyć, że jest to problem nie tylko laboratoryjny, ale
także socjologiczny: jak bardzo są specyficzne i jak bardzo
się różnią między sobą populacje z różnych krańców Polski.
Nie my pierwsi wpadliśmy na pomysł dążenia do „unifikacji”
wyników we wszystkich laboratoriach. Prace na ten temat
były wykonywane w Europie już kilkanaście lat temu [2],
i są kontynuowane do ostatnich lat [20, 21, 26] natomiast nie
natrafiono na badania tego problemu w naszym kraju.
Jak ocenić uzyskane przez nas wyniki? Przede wszystkim
J. Janecki
Laboratorium
Nr
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
Kielce
1
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
Poznań
2
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
Wołomin
3
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
Warszawa
4
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
Jarosław
5
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
Wrocław
6
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
Suwałki
7
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
Gdynia
8
*
*
*
*
*
*
*
*
Gorzów
9
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
Katowice
10
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
Szczecin
11
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
Łuków
12
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
Częstoch.
13
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
Olsztyn
14
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
Łomża
15
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
Łódź
16
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
Darłowo
17
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
Inowrocław
18
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
Wałbrzych
19
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
Międzyles.
20
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
Zielona Góra
21
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
Rycina 3.
Test Scheffe dla zmiennej MV GZRmax glukozy. Różnice zaznaczone * są istotne z p < 0,05. Uwagę zwracają puste pola, oznaczające brak
istotności statystycznej różnic MV GZRmax w parach laboratoriów, zwłaszcza w grupach 1 – 8, 9 – 14 oraz 15 – 21.
badanie odtwarzalności porcji tygodniowych wykazało, że
większość laboratoriów wykazuje wartości glukozy na rozsądnym, odtwarzalnym poziomie przez cały rok. Ten fakt
urealnił prowadzenie dalszych badań. Zgodnie z oczekiwaniem niektóre pracownie odbiegają od reszty, ale stwierdzenie tego jest pierwszym krokiem do poprawienia sytuacji poprzez skoncentrowanie uwagi na tych pracowniach.
Bardzo ciekawe wyniki dało wykorzystanie w badaniach testu Scheffego, co –przyznać należy - zawdzięczamy p. mgr
Jadwidze Ciechowicz z Łodzi, z zespołu badawczego prof.
Andrzeja Brzezińskiego. Aż trudno sobie wyobrazić policzenie dotychczas stosowanymi metodami istotności statystycznej różnic między średnimi 441 par zbiorów (!). Zadanie
takie spełnia ten w systemach komputerowych standardowy test (n. p. STATISTICA). Jego zastosowanie wykazało
istnienie trzech bloków wyróżnionych w tabeli II. W każdym
z nich grupa laboratoriów demonstruje rozkłady górnego zakresu wyników badania glukozy (GZRmax), których średnie
nie różnią się statystycznie od siebie nawzajem. W praktyce
można powiedzieć, że uzyskiwane w tych laboratoriach wyniki są ze sobą całkowicie porównywalne, od Jarosławia po
Gdynię i od Poznania po Suwałki! Tak więc po zbadaniu się
n. p. w Gdyni można następne badanie spokojnie wykonać
w Suwałkach lub Jarosławiu! Sytuacja jakże różna do tej, na
którą często skarżą się pacjenci, że każde badanie w innej
pracowni daje inny wynik.
Aktualnie stwierdza się w ramach zbadanych 21 laboratoriów aż trzy odrębne bloki zgodności statystycznej GRImax
glukozy. Nie różnią się one od siebie zbyt wyraźnie, tylko
średnie bloków skrajnych wykazują różnicę statystycznie
istotną. Warto popracować, aby te wszystkie trzy bloki zlały
się ze sobą, a wtedy realne będzie wprowadzenie polskich
norm glukozy dla całego kraju. Mając na celu regułę szóstej
sigmy Westgarda [3], zgodnie z postępowaniem DMAIC,
warto zwrócić uwagę na fakt, że zastosowane w niniejszej
publikacji dwie metody statystyczne, JEG oraz Scheffe,
idealnie pasują do realizacji dwóch punktów postępowania
DMAIC, Measure i Analyze, dokładnie mierz i szczegółowo
oceniaj wyniki.
Dodatkową nutę optymizmu wprowadza fakt, że dziewięć
zaznaczonych w tabelach I i II laboratoriów, stanowiących
ogniwa wspólnie zarządzanej sieci, znalazło się w dwóch
pierwszych blokach Scheffe’go, a cztery z nich w najkorzystniejszym bloku centralnym. Wskazuje to na fakt, że wspólny,
intensywny wysiłek jakościowy daje pozytywne efekty [14].
Cel jest prosty, choć niełatwy: uzyskanie faktycznej porównywalności wyników badania glukozy w całym kraju. Drogę
wskazuje opracowanie statystyczne: „wlekące się w ogonie”
laboratoria można zidentyfikować a walkę o zwiększenie ich
jakości należy zintensyfikować. Przykład pierwszych osiągnięć dają właśnie laboratoria wspólnej sieci.
Propozycja planu działań zmierzających do unifikacji zakresów referencyjnych
Nasuwa się pomysł zaplanowania stopniowego dojścia do
unifikacji wyników pracy wszystkich laboratoriów. Pierwszym
krokiem powinna być w każdym laboratorium retrospektywna
ocena własnych, laboratoryjnych zakresów referencyjnych,
81
Rozrzut rocznych wyników badania glukozy z 21 laboratoriów polskich i wynikające z niego wnioski ...
LZR, glukozy, do czego doskonale nadaje się metoda JEG.
Uzyskane wyniki powinny być krytycznie zweryfikowane, zebrane w jednym miejscu oraz poddane porównaniu testem
Scheffe’go. Umożliwia to dwa dalsze kroki.
Powinno się ustalić grupę laboratoriów, które stanowić będą
centralny blok braku statystycznej istotności różnic MV GZRmax. Laboratoria te będą już mogły zastosować wspólne
wartości zakresu referencyjnego glukozy.
Pozostają laboratoria, w których ich ustalone, laboratoryjne
zakresy referencyjne LZR, różnią się statystycznie od bloku centralnego. Jeżeli górny zakres, GZRmax, ich LZR nie
przekracza wartości wskazanej przez gremia międzynarodowe, mogą one CZASOWO traktować swoje zakresy laboratoryjne LZR jako wiążące, podlegając jednocześnie intensywnym naciskom w kierunku poprawy jakości oznaczeń
glukozy.
Jeżeli GZRmax LZR przekracza wartości podawane międzynarodowo, laboratorium musi stosować te ostatnie wskazania, intensyfikując wysiłki nad poprawą jakości pracy. Jest to
wyjście niekorzystne, opierające się na obcych, w żadnym
stopniu nie dostosowanych do sytuacji lokalnej, prawdopodobnie niekiedy wirtualnych przepisach, ale nie można tolerować w laboratorium wartości niezgodnych z przepisami
i zwyczajami klinicznymi.
Wnioski
Przebadano 21 dużych (średnio 27504 wyników) nie segregowanych zbiorów badania glukozy z odległych od siebie
laboratoriach polskich.
Zastosowano własną metodę analizy statystycznej Gausso-podobnych rozkładów wyników badań laboratoryjnych
„JEG”. Stwierdzono znaczną rozbieżność wyników, zwłaszcza górnych zakresów części normalnej (Gaussowskiej)
tych rozkładów, GZRmax.
Analiza statystyczna, zwłaszcza test Scheffe’go, pozwala
wyróżnić pewne grupy laboratoriów których wyniki cechują
się brakiem istotności statystycznej różnic pomiędzy MV
GZRmax we wszystkich parach. Pozwala to żywić nadzieję na realność stopniowego doskonalenia jakości badań
do takiego stopnia, aby pole braku istotności różnic objęło
wszystkie współpracujące laboratoria.
Mając na uwadze intensywne dążenia do unifikacji „norm
laboratoryjnych” stwierdzić należy, że aktualnie, ze względu
na istotne rozbieżności lokalne, taka unifikacja nie jest jeszcze możliwa, co najmniej w skali grupy współpracujących
laboratoriów.
Zaproponowano proces stopniowego zbliżania się do sytuacji idealnej, w której można by posługiwać się wspólnymi wartościami zakresu referencyjnego a wszystkie wyniki
badania poziomu glukozy były by nawzajem porównywalne
w skali całego kraju.
Piśmiennictwo
1. Barnett RN. Statystyka w laboratorium klinicznym, PZWL 1977;
45 – 53.
2. Bäck S-E, Nilsson J-E, Fex G, et al. Towards common referen-
82
ce intervals in clinical chemistry. Clin Chem Lab Med 1999; 37:
573-92.
3. Brzeziński A, Wewnątrzlaboratoryjna kontrola analitycznej
wiarygodności wyników badań laboratoryjnych (IQC) - zalecane
standardy. Diagn Lab, 2003, 39, suppl 1: 1-119.
4. Brzeziński A, Testy chemiczne w Polsce w 2008r. Diagn Lab,
2009; 45: 7-25.
5. von Eckardstein A, Schulte H, Assmann G, Risk for diabetes
mellitus in middle-aged Caucasian male participants of the
PROCAM study: implications for the definition of impaired fasting glucose by the American Diabetes Association. Prospective
Cardiovascular Munster. J Clin Endocrinol Metab 2000; 85:
3101-8.
6. Emancipator K, Laboratory diagnosis and monitoring of diabetes mellitus. Am J Clin Pathol 1999; 112: 665-674
7. Gernand W. Podstawy kontroli jakości badań laboratoryjnych.
Centrum Promocji Nauk Medycznych, Lublin 2000, 1-206.
8. Henny J, Petitclerc C, Fuentes-Arderiu X, et al. Need for revisiting the concept of reference values. Clin Chem Lab Med. 2000,
38: 589-595.
9. Hoser P, Density estimation of probability distribution with
smoothing transformations. Proceedings of the VII. National
Conference on Application
�����������������������������������������������
of Mathematics in Biology and Medicine. Zawoja 2001: 55-61.
10. Ichihara K, Matsuda N. Derivation of latent reference intervals
from routine laboratory database: its principle, validity and methodological implications for laboratory informatics. Rinsho Byori
1996; 44: 245-59.
11. Janecki J.: Zastosowanie programu GAUSS I i II do badania
sezonowej zmienności poziomu niektórych składników biochemicznych surowicy. Mat. X.Konferencji Naukowej Biocybernetyka i Inżynieria Biomedyczna, Warszawa, 4-6.XII.1997; 565-573.
12. Janecki J.: A computerised graphic method for the extraction of
a gaussian part from the gaussian-like distribution and its application in a medical laboratory. Proc. VII. National Conference on
Appplication of Mathematics in Biology and Medicine. Zawoja,
25-28. Sept. 2001, 67-71.
13. Janecki J.: Analiza rozkładów wyników badań laboratoryjnych.
Wyznaczanie Gaussowskich Zakresów Referencyjnych. 2004,
IBIB PAN, 1-209 (monografia).
14. Janecki J, Wielkie, komercyjne laboratoria medyczne. Walka o
ich jakość przy pomocy systemu JEG. Laboratorium 2005; 2:
52-56.
15. Janecki J, Application of statistical features of the Gaussian distribution hidden in sets of unselected medical laboratory results.
Biocybernetics and Biomedical Engineering 2008; 28:71-81.
16. Janecki J. Karta Metody. Podstawowy wynik analizy okresu
przedlaboratoryjnego. Diagn Lab 2009; 45:143-148.
17. Pryce JD. Level of haemoglobin in whole blood and red bloodcells, and proposed convention for defining normality. Lancet
1960; 2: 333-6.
18. Report of a WHO Consultation. Definicja, rozpoznanie i klasyfikacja cukrzycy. Medycyna Praktyczna 2000; 85-106 (Polish
translation of WHO/NCD/NCS/99.2/ 1999)
19. Richardson RW, Handbook of nonpathologic variations in human blood constituents CRCPress 1994.
20. Rustad P, Felding P, Franzson L, et al, The Nordic reference
interval project 2000: recommended reference intervals for 25
common biochemical properties. Scand J Clin Lab Invest 2004;
64: 271-284.
21. Ruvuna F, Flores D, Mikrut B, DeLaGarza K, Fong S. Generalized lab norms for standardizing data from multiple laboratories.
Drug Information Journal, 2003; 37: 61-79.
22. 22. Sacks DB, Bruns DE, Goldstein DE, Maclaren NK, McDonald JM, Parrott M, Guidelines and recommendations for laboratory analysis in the diagnosis and management of diabetes
mellitus. Clin Chem 2002; 48: 436-472.
J. Janecki
23. Shaw JE, Zimmet PZ, Hodge AM, et al, Impaired fasting glucose: how low should it go? Diabetes Care 2000 Jan; 23: 34-9.
24. Solberg HE, Using a hospitalized population to establish reference intervals: pros and cons. Clin Chem 1994; 40: 2205-6.
25. Tchobroutsky G, Blood glucose levels in diabetic and non-diabetic subjects. Diabetologia, 1991; 34: 67-73.
26. Thienpont LM, Van Uytfanghe K, Cabaleiro DR. Metrological
traceability of calibration in the estimation and use of common
medical decision-making criteria. Clin Chem Lab Med 2004; 42:
842-850.
Adres do korespondencji:
Instytut Biocybernetyki i Inżynierii Biomedycznej PAN
02-109 Warszawa, ul.Trojdena 4
Tel. (22) 659 91 43 307
[email protected]
Zaakceptowano do publikacji: 03.03.2011
83