Este artículo valora las
diferencias en la medición entre laboratorios de siete biomarcadores de
un estudio poblacional de adultos mayores en Costa Rica, denominado
CRELES. Usa los datos de ensayos replicados en varios laboratorios para
la misma muestra biológica. Encuentra una alta estabilidad (medida por
el coeficiente de correlación) para casi todas las pruebas, sin embargo
se observan diferencias significativas en los promedios entre
laboratorios, es decir existen sesgos en la medición de los
biomarcadores. Los sesgos son especialmente grandes para creatinina y
hemoglobina glicosilada. Las diferencias observadas entre los distintos
laboratorios refuerzan el concepto de la variabilidad dependiente tanto
del analito como del paciente y del método de análisis. Dadas las
diferencias encontradas se definieron ecuaciones para ajustar los datos
emitidos por dos laboratorios con el fin de que sean comparables con un
tercer laboratorio usado como referencia. Las dicotomías en riesgo o no
derivadas de los resultados de laboratorio luego del ajuste, no
presentan diferencias entre laboratorios.
Palabras Clave: Análisis
de laboratorio, aseguramiento de la calidad, envejecimiento,
colesterol, triglicéridos, creatinina, hemoglobina glicosilada, índice
Kappa, correlación, análisis de regresión
Abstract
This article evaluates the
between-laboratory differences in seven biomarkers of a population
study of elderly Costa Ricans named CRELES. It uses data of repeated
assays for the same sample in different laboratories. It finds a high
stability among laboratories (as measured by the correlation
coefficient) for almost all assays. There are, however, significant
differences in the laboratory averages, an indication of biases in
laboratory results. Biases are particularly large for serum creatinine
and glicated hemoglobine. The differences found among labs reinforce
the concept of variability dependent on the test, the individual and
the analytical technique. Given the existence of differences, this
article defines adjustment equations for the data from two laboratories
to make them comparables to a third one used as reference. The
dichotomies in risk or not derived from the results after the
adjustment do not show differences between laboratories.
Ericka
Méndez Chacón
Centro Centroamericano de Población, Universidad de Costa Rica. COSTA
RICA
Luis Rosero-Bixby
Centro Centroamericano de Población, Universidad de Costa Rica. COSTA
RICA
Xinia Fernández Rojas
Centro Centroamericano de Población, Escuela de Nutrición e Instituto
de Investigaciones en Salud, Universidad de Costa Rica. COSTA RICA
Kenia Barrantes
Jiménez
Centro Centroamericano de Población e Instituto de Investigaciones en
Salud, Universidad de Costa Rica. COSTA RICA
