Le contrôle de qualité interne est défini comme suit :
Procédé utilisant à des fins de contrôle de qualité, les résultats d'un seul laboratoire.
Il existe plusieurs façons de contrôler statistiquement un procédé. Pour des raisons de temps et de simplification, nous ne décrirons qu'un seul procédé. Le choix que nous avons fait repose sur plusieurs critères dont celui important, de minimiser au maximum les calculs complexes.
Bien que le contrôle interne puisse être utilisé de manière rétrospective sur un grand nombre de valeurs, il est admis que son utilisation est avant tout faite sur quelques valeurs. Il va permettre au laboratoire de valider techniquement une série de mesures.
Il permettra à l'opérateur d'assurer que sa série possède les mêmes spécifications que d'habitude.
Le contrôle de qualité n'élimine pas les erreurs ! Il permet d'assurer qu'elles ne sont pas plus importantes que d'habitude !
A cet effet il est nécessaire de connaître les caractéristiques de la méthode utilisée pour chaque paramètre contrôlé ! Il est donc indispensable de déterminer d'abord pour chaque paramêtre la valeur cible et l'inexactitude, que l'on utilise des sérums titrés ou non ! Ce n'est qu'à ce prix que l'on peut exploiter un contrôle de qualité interne pour valider des résultats.
La valeur cible est déterminée en calculant la moyenne des mesures et l'inexactitude en calculant la déviation standard pour les mêmes valeurs.
La moyenne représente la valeur la plus probable d'une population possédant une distribution gaussienne. Elle est calculée à l'aide de la formule suivante :
Afin de pouvoir calculer la moyenne au fur et à mesure, il est possible de calculer la moyenne en utilisant la formule itérative suivante :
Mesure de l'inexactitude pour les valeurs d'une population gaussienne, la déviation standard est calculée selon la formule suivante :
De même qu'il est possible de calculer la moyenne au fur et à mesure (équation), il est possible de calculer la déviation standard (ou plus précisément la variance) selon une formule itérative :
Les formules itératives permettent de plus d'éliminer les erreurs d'arrondis inhérentes à l'utilisation de l'informatique ou des machines à calculer.
Figure 1 Moyenne et écart-type
Pour interpréter les résultats des contrôles de qualité, il faut maintenant définir des critères objectifs de décision, à l'aide desquels on pourra valider une série.
Comme la déviation standard est l'image de la précision d'une méthode (pour une population gaussienne la mesure de son imprécision), il est dès lors légitime de comparer la valeur d'une mesure ponctuelle à la valeur cible (pour une population gaussienne la moyenne) et d'exprimer l'écart en fonction d'un multiple de la déviation standard.
Une telle représentation est appelée représentation de Levey-Jennings.
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Dernières modifications : 13.06.2002 par G.Vuille