1. CENTRO UNIVERSITARIO INTERAMERICANO
PLANTEL GOLFO CENTRO
LIC. QUÍMICO FARMACOBIÓLOGO
MATERIA: ANÁLISIS CLÍNICOS I
“CONTROL DE CALIDAD”
ALUMNA: MARY CARMEN PORRAS DAZA.
GRUPO 3371
PUEBLA , PUE; 28 DE ABRIL DEL 2013

2. CONTROL DE CALIDAD
Control de calidad es un sistema diseñado para incrementar la probabilidad de los
resultados repetidos en un laboratorio clínico. Funcionan detectando el tipo de
errores analíticos, muchos procedimientos de control de calidad operan
introduciendo controles, los cuales son comparados con los rangos de cada
resultados derivados de los ensayos.
Principalmente el control de calidad se utiliza para cumplir normas legales, para
cumplir con estándares de precisión y exactitud aceptables y para dar una
confiabilidad al médico y/o paciente de los resultados. Cuyo objetivo es ayudar a
evaluar cambios o errores, ayudar a un mejor desempeño del laboratorio, asegurar
a la entrega de resultados de calidad de incrementa la confiabilidad de resultados.
Las estadísticas para el control de calidad son valores esperados para un control,
para ello es necesario medir:
La media es el procedimiento aritmético del conjunto de datos, se define como la
tendencia central y es el valor objetivo del conjunto de datos.
La desviación estándar: es usada para establecer límites aceptables que
determina la aceptabilidad de los controles.
El coeficientede variación es un método expresado en % y es una medida
variable, es útil para las comparaciones de precisión, es parte del sistema
interno de calidad.
El índicede variación estándar, es recomendada para el control de calidad
externo, es utilizado principalmente para una comparación análoga.
Los retos del desempeño consisten en varias reglas que definen límites
específicosde desempeño. Son comúnmente conocidas como las reglas de
Westgard estas reglas son principalmente para obtener el resultado de algún error
que más adelante los señalare. Si cualquiera de las reglas es violada, entonces la
corrida analítica debe
Invalidarse.
Algunas son diseñadas para detector error aleatorio; otras detectan error
sistemático que puede indicar un sesgo en el sistema.
Los laboratorios usan comúnmente seis reglas en varias combinaciones. Las
combinaciones de reglas son seleccionadas por los laboratorios y se basan en el
número de niveles de control corridos con cada corrida analítica. El objetivo
general es obtener una alta probabilidad de detectar el error y una baja frecuencia
de falso rechazo de las corridas.

3. FASES DEL CONTROL DE CALIDAD
Fase pre-analítica: Solicitud del análisis, preparación del paciente
recolección de la muestra, transporte de la muestra.
Fase analítica: Proceso técnico para la determinación de las magnitudes
biológicas.
Fase post-analítica: Validación de resultados Entrega de resultados.
CONTROL DE CALIDAD INTERNO:
Procedimiento que utiliza los resultados de un solo laboratorio con el propósito de
controlar la calidad.
CONTROL DE CALIDAD EXTERNO:
Procedimiento que utiliza los resultados de varios laboratorios que analizan la
misma muestra, con el propósito de controlar la calidad.

4. CARACTERÍSTICAS DEL CONTROL DE CALIDAD:
Es un material similar al del paciente elaborado idealmente a partir de suero
humano, orina o LCR. Se puede adquirir líquido o liofilizado.
CLASES DE CONTROLES DE CALIDAD:
Control normal: contiene niveles comprendidos entre los valores de
referencia del analito que se va a determinar.
Control anormal: contiene el analito a una concentración mayor o menor del
rango considerado como de referencia para ese analito.
COMPARACION DE RESULTADOS DECONTROL DE CALIDAD:
Los resultados obtenidos para un control de calidad deben compararse con
los límites estadísticos específicos para ese control. Si el resultados
obtenido de ese día para el control cae dentro de ese rango definido, indica
que el proceso analítico está “dentro del control.

5. EXACTITUD, PRECISION Y TRAZABILIDAD
Exactitudse refiere a acercación del valor real se encuentra el valor medido. En
términos estadísticos, la exactitud está relacionada con el sesgo de una
estimación. Cuanto menor es el sesgo más exacta es una estimación.
Cuando expresamos la exactitud de un resultado se expresa mediante el error
absoluto que es la diferencia entre el valor experimental y el valor verdadero.
Precisión se refiere a la dispersión del conjunto de valores obtenidos de
mediciones repetidas de una magnitud. Cuanto menor es la dispersión mayor la
precisión. Una medida común de la variabilidad es la desviación estándar de las
mediciones y la precisión se puede estimar como una función de ella.

6. Trazabilidades unamedición o el valor de un estándarque consiste en que se
puedaestablecer el resultado previsible desu comparación directa con lospatrones
apropiados, generalmentenacionales o internacionales,mediante una cadena
ininterrumpidade comparaciones reales, todas conincertidumbres conocida.
Existen otros aspectos que son necesarios para el control de calidad como:
Sensibilidad: Depende e3l método para detectar las concentraciones
minimas de un analito.
Especificidad: Es la capacidad del método de detectar y cuantificar el
analito sin dar falsos positivos.
Incertidumbre: Rango de la dispersión de alores los cuales nos aplican
duda sobre la validez de una medida.
TIPOS DE ERRORES
ERROR SISTEMATICO:Se repiten constantemente a lo largo del
experimento. Afectan el resultado siempre de la misma forma, si se cumple
las mismas condiciones de experimentación. Ejemplos: error de calibración
del instrumento, condiciones experimentales no apropiadas, técnicas
imperfectas, formulas incorrectas, paralaje, etc. Este error en el sentido de
una equivocación, no de una incerteza. La teoría de error trata
esencialmente de las incertezas en las medidas, pero un buen trabajo de
medición requiere investigar también la presencia de errores sistemáticos,
para corregir los resultados de una medición.
EROROR ALEATORIO:Se produce como consecuencia de realizar el
estudio con una muestra en lugar de estudiar a toda la población y
generalizar los resultados que hemos obtenido en nuestra muestra a la
población. Es un error que se puede cuantificar mediante el cálculo del
intervalo de confianza y el nivel de seguridad con el que se da ese
intervalo. Este tipo de error será de mayor si conforme la muestra sea más
pequeña y disminuirá al aumentar el tamaño muestral , llegando a
desaparecer si estudiamos a toda la población.