Incerteza não é sinônimo de erro

O erro é a diferença em relação a um valor de referência. A incerteza descreve a dispersão dos valores que podem ser atribuídos ao mensurando segundo o modelo de medição. O CV descreve uma parcela do desempenho e não substitui, sozinho, uma avaliação completa da incerteza.

Que informações organizar?

  • Mensurando, matriz, unidade e faixa de medição.
  • Dados de precisão representativos da rotina e dos níveis relevantes.
  • Informações de calibração e rastreabilidade metrológica.
  • Avaliação do viés e de sua contribuição, quando aplicável.
  • Modelo utilizado, hipóteses e fontes incluídas ou excluídas.

Como tornar a estimativa útil

Registre o método de cálculo e as condições em que a estimativa é válida. Verifique se mudanças importantes no sistema analítico exigem reavaliação. A comunicação do resultado deve indicar a grandeza, unidade e as informações necessárias para sua interpretação.

Os dados de controle de longo prazo ajudam a observar a variabilidade da rotina, mas a cobertura das fontes relevantes precisa ser examinada. Evite apresentar “CV × 2” como uma regra universal de incerteza expandida.

Leve o tema à análise crítica

Discuta quais decisões utilizam o resultado, quais fontes dominam a variabilidade e que ações podem melhorar o processo. Compare a estimativa com especificações adequadas, sem confundir incerteza com TEa.

Referências: Requisitos mínimos para estimativa da incerteza de medição e material técnico da EFLM sobre incerteza. Veja também erro total admissível.

O que a ISO 15189 tem a ver com esta avaliação?

A ISO 15189:2022 trata da qualidade e competência dos laboratórios médicos. A avaliação da incerteza deve ser coerente com o procedimento de medição e seu uso pretendido. Consulte a edição adotada no programa de acreditação; o ano da tradução nacional pode ser diferente do ano da edição internacional.

Um CV do controle, isoladamente, descreve uma parcela da variabilidade observada. Ele não documenta automaticamente todas as contribuições relevantes à incerteza de um resultado. O laboratório precisa explicitar o modelo, as fontes incluídas, possíveis correlações e as limitações dos dados.

Exemplo numérico de combinação de contribuições

Suponha, apenas para ilustrar a propagação, uma contribuição relativa de imprecisão de 2,0% e uma contribuição padrão independente da calibração de 1,0%. Se ambas forem expressas como incertezas padrão e não houver dupla contagem, a combinação quadrática será: uc,rel = √(2,0² + 1,0²) ≈ 2,24%.

Adotando fator de abrangência k = 2 neste exemplo, Urel ≈ 4,47%. Para um resultado hipotético de 100 unidades, isso corresponde a uma incerteza expandida de aproximadamente 4,5 unidades. O fator de abrangência precisa ser justificado; k = 2 não produz a mesma probabilidade de abrangência em qualquer distribuição ou tamanho de amostra.

Se o certificado do calibrador informar uma incerteza expandida, converta-a para incerteza padrão usando o fator declarado antes de combinar. Se o estudo de precisão já incluir parte da variação da calibração, somar a mesma contribuição outra vez superestima a combinação.

Roteiro para documentar o cálculo

  1. Defina o mensurando, a matriz e a faixa de concentração.
  2. Descreva quais dados de desempenho representam as condições usuais do laboratório.
  3. Liste as contribuições e registre unidade, distribuição, fator de abrangência e origem.
  4. Avalie dependência entre componentes e possíveis contribuições já incluídas nos dados.
  5. Apresente a combinação, a regra de arredondamento e as condições em que o resultado se aplica.
  6. Revise o modelo após mudanças relevantes e documente a aprovação técnica.

Uma estimativa não deve ser copiada de outro método apenas por se referir ao mesmo analito. Compare as condições com sua verificação de método e mantenha os dados de imprecisão rastreáveis. Para organizar as evidências no sistema, conheça os recursos do QualiChart.