Gamme di riferimento

Gamme di riferimento per gli stessi metodi o strumenti possono differire tra laboratori e aree geografiche per i seguenti motivi:

1. Le condizioni operative sono diverse.
2. I criteri di selezione dei soggetti sani sono diversi.
3. Le popolazioni di pazienti sono diverse.
4. Le aree geografiche hanno diverse temperature, altitudini, pressioni barometriche, umidità e fusi orari.
5. La preparazione dei soggetti e la raccolta dei campioni possono differire.

A causa di queste differenze, gli intervalli di riferimento dovrebbero essere stabiliti localmente ogni volta che viene introdotto un nuovo test o viene cambiato un metodo esistente. NCCLS raccomanda di testare almeno 120 campioni di pazienti per stabilire un intervallo di riferimento statisticamente significativo. Altri esperti raccomandano un minimo di 200 campioni per garantire limiti di riferimento inferiori e superiori stabili.

Può essere necessario suddividere gli intervalli di riferimento in gruppi di partizione. Per esempio, gli intervalli di riferimento dell’emoglobina dovrebbero essere stabiliti per sesso ed età, mentre gli intervalli di cortisolo dovrebbero essere suddivisi in base all’ora del giorno. Ogni gruppo di partizione dovrebbe contenere 120 campioni.

I fattori preanalitici possono anche aver bisogno di essere controllati per assicurare che vengano derivati intervalli di riferimento accurati. Alcuni fattori da considerare sono: l’orario della raccolta; il consumo di cibo, acqua e alcol nelle ultime 24 ore; il sito della venipuntura; il tempo del laccio emostatico e il tipo di tubo di raccolta. I campioni da utilizzare per la determinazione dell’intervallo di riferimento dovrebbero essere raccolti e trattati come nel lavoro di laboratorio di routine.

Si possono adottare due approcci, parametrico e non parametrico, quando si analizzano i dati dell’intervallo di riferimento. L’approccio parametrico comporta il calcolo della media e della deviazione standard per determinare l’intervallo di valori che rientrano nell’intervallo di confidenza del 95%. Prima che questo metodo possa essere utilizzato, la distribuzione della popolazione deve essere esaminata per garantire che sia presente una distribuzione gaussiana (a campana). Se la distribuzione della popolazione è obliqua, le statistiche parametriche non sono valide. La distribuzione della popolazione può essere visualizzata tracciando un istogramma di frequenza in un foglio di calcolo, come Excel. Poiché questo esercizio richiede molto tempo, viene spesso scelto l’approccio non parametrico.

L’approccio non parametrico consiste nello stabilire i valori che cadono al 2,5 e 97,5 percentili della popolazione come limiti di riferimento inferiore e superiore. Il primo passo è quello di inserire i valori degli analiti in un foglio di calcolo e ordinarli in ordine crescente di grandezza. Il numero di valori nel set di dati viene poi moltiplicato per 0,025 e 0,975 per ottenere i percentili dei limiti di riferimento superiore e inferiore, rispettivamente. Per esempio, se l’insieme di dati consisteva di 120 esemplari, i ranghi percentili 2,5 e 97,5 verrebbero calcolati moltiplicando;

120 x 0,025 = 3

120 x 0,975 = 117

Il limite di riferimento inferiore sarebbe il terzo numero dall’inizio (cima) della lista ordinata e il limite di riferimento superiore sarebbe il terzo numero dal fondo (fine). L’intervallo di riferimento sarebbe il 95% centrale dei dati, che cade tra il 3° e il 117° valore.

I valori anomali possono avere un effetto sostanziale sul calcolo degli intervalli di riferimento con questo metodo e dovrebbero essere rimossi. Gli outlier sono punti di dati che si trovano al di fuori della maggior parte della popolazione. Anche se esistono programmi per computer e formule per identificare i valori anomali, nessuno è più efficace dell’esame visivo dei dati. I valori anomali sono risultati che differiscono dalla media di più di 3 SD o differiscono da altri risultati di più del 30%.

Intervalli di riferimento di consenso

Gli intervalli di riferimento per alcuni analiti sono determinati dal consenso di esperti medici sulla base dei risultati di studi clinici. Per esempio, l’American Diabetes Association ha sviluppato valori di consenso per il glucosio e l’emoglobina A1c. Altri esempi di intervalli di riferimento consensuali sono riassunti nella tabella seguente.

Quando sono disponibili intervalli di riferimento di consenso, i laboratori clinici riportano questi valori invece di determinare il proprio intervallo di riferimento.

Verifica di un intervallo di riferimento

Verificare un intervallo di riferimento è diverso dallo stabilire un intervallo di riferimento. Per un metodo di test approvato dalla FDA, il laboratorio clinico può adottare l’intervallo di riferimento dichiarato dal produttore se la sua popolazione di pazienti dà risultati simili a quelli pubblicati nel foglietto illustrativo del produttore.

Un totale di 40 campioni, 20 da uomini sani e 20 da donne sane, dovrebbe essere testato e i risultati confrontati con l’intervallo di riferimento pubblicato. I risultati dovrebbero essere distribuiti uniformemente nell’intervallo di riferimento pubblicato e non raggruppati ad un’estremità. Se il 95% dei risultati rientra nell’intervallo di riferimento pubblicato, questo può essere accettato per l’uso. Se l’intervallo di riferimento del produttore non può essere convalidato, il laboratorio deve stabilire il proprio intervallo di riferimento.

La verifica dell’intervallo di riferimento è utile anche quando è troppo difficile raccogliere un gran numero di campioni per stabilire un nuovo intervallo di riferimento. In questa situazione è lecito determinare se è applicabile l’intervallo di riferimento dichiarato dal produttore, il proprio intervallo di riferimento esistente o un intervallo di riferimento stabilito da un altro laboratorio vicino che utilizza lo stesso strumento e gli stessi reagenti.