KVALITEEDISÜSTEEM LABORIS

1. KVALITEEDISÜSTEEM LABORIS Kevad 2012

2. ÜLDISED PŎHIMŎTTED Analüütilise keemia eesmärgiks on uurida ainete koostis ja omadusi ja sellest lähtuvalt ka erinevate materialide ja toodete kvaliteeti, kontrollida tootmisprotsesse, hinnata keskkonna mŏju toodetele ja protsessidele, viia edasi teadust ja arendamisprotsesse Kvaliteet ja eesmärgid analüütilises keemias

3. Analüütilisel keemial on väga suur tähtsus nii meditsiini- kui keskkonnakeemias • Analüüside ebaotstarbekas vŏi ebaŏige käsitlemine vŏib pŏhjustada otsest vŏi kaudset kahju inimeste tervisele • toiduainete ja ravimite ebakorrektne analüüs • süüdlase ŏigeks vŏi süütu süüdi mŏistmise • kohtuga seotud keemilised analüüsid

4. Ebakorrektsed analüüsid võivad põhjustada otsest vŏi kaudset majanduslikku kahju • 2006 aastal raporteeris USA Meditsiiniinstituut, et meditsiinilised vead kahjustavad igal aastal u. 1.5 miljonit inimest. • tehaste sulgemine • töökohtade vähenemine • tööstuslike probleemide tagajärjel toimuva populatsiooni muutumise mŏju inimestele • produktide äraviskamine • heitmete töötlus

5. Klient peab jääma rahule Kliendina vŏib esineda: • kontroll-labori töötaja, • kolleeg teadus-laboratooriumist • arst, kes soovib biomeditsiinilist analüüsi • vŏimud • kohtusüsteem • toll

6. Kvaliteedi kontroll • Kŏik aktsioonid,mis mahuvad analüütilise ülesande korrektse läbiviimise planeerimise alla, on kokkuvŏetavad mŏistega kvaliteedi kontroll

7. Olulised definitsioonid I • Kvaliteet (Quality) - produkti vŏi teenuse nende omaduste ja joonte kogum, mis tagavad selle toote vŏi teenuse vastavuse kehtestatud nŏuetele. Usaldusväärsus peab olema tagatud. • Kvaliteedi kindlustamine (Quality Assurance) - kŏik planeeritud ja süstemaatilised tegevused, mis on vajalikud, et piisava usaldusväärsusega tagada, et produkt, protsess vŏi teenus vastab kvaliteedi nŏuetele.

8. Olulised definitsioonid II • Juhuslik viga - mŏŏtmisvea osa, mis ühe ja sama aine mitmekordsel mŏŏtmisel varieerub etteavamatul viisil. • Süstemaatiline viga - mŏŏtmisvea osa, mis ühe ja sama aine mitmekordsel mŏŏtmisel jääb konstantseks vŏi varieerub ennustataval viisil.

9. Olulised definitsioonid III • Kordustäpsus (precision) - sama eksperimentaalse protseduuri mitmekordsel rakendamisel saadud tulemuste läheduse mŏŏt. • Tŏesus (trueness) - “tŏelise väärtuse” ja mŏŏdetud väärtuse läheduse mŏŏt. Tõesuse kvantitatiivne iseloomustaja on viga (error). • Täpsus (accuracy) hõlmab nii tõesust kui kordustäpsust. Tŏene väärtus on selline tulemus, mis saadaks kui ainehulk oleks täielikult defineeritud ning kŏik ebatäpsuste allikad oleks analüüsiprotseduuridest kŏrvaldatud.

10. Olulised definitsioonid IV • Ametlik meetod - seadusega nŏutud vŏi ametliku institutsiooni regulatsiooniga välja antud meetod • Vŏrdlusmeetod - laboritevahelisi uuringuid kasutavate institutsioonide poolt nende laborite valideerimiseks arendatud meetodid • Modifitseeritud meetod - vŏrdlus - vŏi standardmeetod, mida on modifitseeritud, et eelnimetatut lihtsustada vŏi kohandada konkreetsete analüüsitingimustega vŏi analüüsitavate objektidega.

11. Olulised definitsioonid V • Kalibratsioon - operatsioonide kogum, mis spetsifitseeritud tingimustel läbiviimise korral annab sŏltuvuse uuritava aine mingi teadaoleva parameetri (kontsentratsioon) ja instrumendi vŏi mŏŏtmissüsteemi vahel. • Etalonaine - material või aine mille ühe või mitme omaduse väärtused on piisavalt homogeensed ja hästi väljenduvad, et kasutada seda ainet või materiali meetodi hindamiseks, instrumendi kalibreerimiseks või mingi kindla komponendi määramiseks ainest. • Sertifitseeritud etalonaine - võrdlusmaterial, mille üks või mitu omadust on tõestatud vastava protseduuri abil ja mille puhul see tõestus on dokumenteeritud. Peab olema võimalik läbi viia kŏigi mŏŏtmiste jälgimist. • Mŏŏtmise jälgitavus – kogu protsessi aste-astmelise jälgimise vŏimalus

12. Analüütiliste andmete kvaliteet I • Mida klient ŏigupoolest tahab? • Kui suure täpsusega (jaa/ei vastus; kontsentratsioonide vahemik, konkreetne kontsentratsiooni väärtus) • Kuidas proov on vŏetud? Kas see ikka esindab kogu proovi? Millistes tingimustes on proov transporditud? • Kas kŏik kasutatud instrumendid on kalibreeritud? Millal? • Kas kŏik kasutatud lahused on üle kontrollitud?

13. Analüütiliste andmete kvaliteet II • Kas kasutatud meetod on valideeritud antud analüüsi tegemiseks? Kas see on majanduslikust seisukohalt kŏige otstarbekam? • Kas analüüsi läbiviiv isik on piisavalt hoolikas ja kompetentne? • Kas tulemusi on kontrollitud vŏrdlusaine abil? Kuidas veenda klienti tulemuste usaldusväärsuses temale arusaadaval viisil? • Kas kogu töö käik on kirja pandud selliselt, et seda on vŏimalik teiste inimeste poolt korrata? • Kas labor kui tervik on usaldusväärne? – Laboritevahelised uuringud.

14. Statistika osa kvaliteedi saavutamisel ja hindamisel

15. z-i arvutamine I • z-i väärtust kasutatakse sageli labori taseme hindamiseks. Sisuliselt näitab z kui palju antud labori tulemus hälbib “tŏelisest” väärtusest. z defineeritakse järgmiselt: • kus xi on analüüdi kontsentratsiooni mŏŏdetud väärtus • A on analüüdi kontsentratsiooni tŏeline väärtus, ja • s on valitud standardhälve. • Institutsioon, kes laborite hindamise läbi viib peab otsustama/leidma parameetrid A ja s.

16. z-i arvutamine II • Kui me tahame oma tulemustes 95% tŏenäosusega kindlad olla, siis peaks z langema vahemikku +2 kuni –2. • Z väärtusi klassifitseeritakse järgmiselt: • |z| ≤ 2 rahuldav • 2 ≤ |z| < 3 küsitav • |z| > 3 mitterahuldav • |z| - z-i absoluutväärtus

17. Tŏelise väärtuse, A, leidmine • Siin on pŏhimŏtteliselt 3 vŏimalust: • Maatriksile lisatakse huvipakkuvat analüüti teadaolevas kontsentratsioonis (maatriksis algselt huvipakkuvat analüüti ei sisaldu). Paljudel juhtudel on selline lähenemine piisav. • Konsensuse keskmise (consensus mean) leidmine kasutades ekspertlaboreid ja parimaid vŏimalikke meetodeid. Usaldusväärne, aga kallis. • Konsensuse keskmise leidmine, kasutades laboritevaheliste uuringute tulemusi. Kŏige odavam, aga tulemused vŏivad olla ekslikud.

18. Tulemuste keskmise leidmine • Keskmine väärtus võib iseloomustada kogu populatsiooni – kogu maailma naiste keskmine pikkus. • Keskmine väärtus võib iseloomustada näiteks paralleelseid eksperimente. • Keskmise väärtuse leidmiseks liidetakse kokku kõik tulemused ja jagatakse isendite/katsete arvuga. • Seda kui hästi keskmine väärtus esindab kogu populatsiooni, iseloomustab standardhälve

19. Standardhälve • n – katsete arv • X – üksikkatse • X (kaetud) – üksikkatsete keskmine

20. Standardhälbe tähendus I • Kasulik on esmalt mõista, mis on normaaljaotus. • Normaaljaotust võib lihtsustatult kirjeldada kui andmete kogumit, kus suurem osa andmetest on üksteisele lähedased ja ainult vähesed kalduvad äärmustesse. • Näide inimeste pikkustest, toitumisest, keskmisest palgast jne.

21. Standardhälbe tähendus II • Standardhälve on statistiline näitaja, mis iseloomustab kui tihedalt on mõõdetud tulemused koondunud tulemuste keskmise ümber. • Kui tulemused on üksteisele lähedased, siis saame me järsu tõusuga jaotuskõvera ning väikese standardhälbe. • Ja vastupidi

22. Standardhälbe, , hindamine • Kasutada standardhälvet, mis antud analüüti antud kontsentratsiooni väärtuse juures iseloomustab. • Arvutada standardhälve kŏigi laboritevahelise uuringu projektist osavŏtnute analüüsiandmetest. • Visata välja keskmisest tugevasti hälbivad andmed ja arvutada standardhälve. • Kasutada mitme erineva grupi sama meetodiga teostatud analüüside tulemusi standardhälbe arvutamiseks.

23. Varieerumine (variability) • Iseloomustab andmete erinevuse määra keskmise suhtes. • Mõõdetakse kasutades variatsiooni (variance) ja standardhälvet. • Variatsioon on standardhälbe ruut

24. Variatsiooni arvutamine Näide: võrdleme varieerumist kahel andmegrupil, millede keskmised on võrdsed. Andmete grupp 1 : 12, 6, 15, 3, 12, 6, 21, 15, 12, 18 Andmete grupp 2: 12, 10, 12, 14, 13, 12, 11, 14, 12, 10 Keskmine onmõlema grupi puhul 12

25. Korrelatsioonikoefitsient • Korrelatsioonikoefitsient R (või r) mõõdab kahe muutuja vahelist lähedust. • Näiteks lähedust (korrelatsiooni) taimede kasvutiheduse ja kõrguse vahel. • Korrelatsioonikoefitsiendi väärtus saab olla piirides -1 kuni +1-ni. • Negatiivne väärtus näitab negatiivset ja positiivne väärtus positiivset korrelatsiooni. Nullilähedus näitab korrelatsiooni puudumist. Olgu taimede kõrgused näiteks 4, 6, 8, 10, 10, 12, 15, 18 cm ja tihedused 1, 5, 10, 15, 20, 25, 30 ja 35 taime pinnaühiku kohta.

26. Usalduspiirid • Usalduspiirid on arvud, mis näitavad väärtuse statistilist tõenäosust. Näiteks kui teatud teoliigi keskmise massi (3.2 g) 95 % usalduspiirid on ±0.13 g, siis see tähendab, et 5% tõenäosusega võib leida seda liiki tigusid, millede mass jääks väljapoole neid piire (väiksem kui 3.07 või suurem kui 3.33 g. • Kui uuritava tunnuse dispersioon ei ole teada (ja nii see tavaliselt on), on kasutatav protseduuri valik Exelis Confidence Level for Mean. • Usaldusnivooks on vaikimisi 95%. • Usalduspiirid leitakse liites saadud arvu pluss- ja miinusmärgiga tunnuse aritmeetilisele keskmisele:   ülemine usalduspiir     alumine usalduspiir  

27. Väljakukkujad (outliers) • “Väljakukkuja” on tulemus, mis erineb palju ülejäänud tulemustest. • “Väljakukkujate” esinemise põhjuseid on palju: inimlik viga, geneetiline kõrvalekalle, tundmatu segav faktor, jne. • Mida teha “väljakukkujaga”? See sõltub erinevuse suurusest ja põhjusest (kui viimane on teada). Suure erinevuse korral võib “väljakukkuja” mõjutada märkimisväärselt tulemuste keskmist ja iga statistilist analüüsi. • Mõnikord tehakse “väljakukkuja” esinemise korral andmetele 2 analüüsi ja esitatakse mõlemad protokollis.

28. Proovid

29. PROOVI VÕTMINE • Proovi vŏtmine on kogu materialist osa eraldamine. • Eraldatud materiali osa (proov) peab esindama kogu materiali. • Proovi kogus peab olema analüüsitav (seega mitte liiga suur ega liiga väike).

30. Proovi võtmise tähtsus • Analüüsi tulemus vŏib sŏltuda kasutatud meetodist, aga see sŏltub alati sellest kuidas proov on vŏetud. • Tavaliselt on proovi vŏtmine väljaspool keemik-analüütiku kontrolli. • Tuleb uurida kuidas proov on vŏetud ja hinnata selle operatsiooni panust üldisesse katsetulemuse määramatusse. • Proovi valesti vŏtmine vŏib pŏhjustada halva kauba vastuvŏtmise ja hea kauba tagasilükkamise.

31. tahke vedel gaasiline või homogeenne heterogeenne või representatiivne selektiivne juhuslik Proov võib olla

32. Representatiivne proov • Peab esindama kogu emamateriali. Siin tuleb täiendavalt vŏtta arvesse, kas proov on: • Homogeenne (taimeŏli) • Heterogeenne (müsli) • Staatiline (omadused ei muutu ajas – tünnis olev ŏli) • Dünaamiline (omadused muutuvad ajas – valmimisprotsessis olevad puuviljad)

33. Selektiivne proov • Tegemist on olukorraga, kus tahetakse lokaliseerida mingi saastusallikas, vŏi riknenud portsion muidu hea kauba hulgas. • Maavarade “soone” otsimine

34. Juhuslik proov • Siin on tegemist väga suurte materialikogustega. Et saada kogu materiali ŏiglaselt hinnata valitakse proov juhuslikult. • N: müügilolevas jahus niiskuseprotsendi leidmine.

35. Proovi vŏtmise konkreetne plaan • paljude ainete puhul eksisteerivad ametlikud regulatsioonid • Alati peab küsima: “Mille jaoks neid tulemusi kasutatakse?” Kas esitatud nŏue käib iga üksiku toote kohta vŏi toodete keskmise kohta, kas analüüsides apelsini peab koore ja seemned arvesse vŏtma vŏi mitte, jne.

36. Proovi kvaliteet • proovi teekond laborisse: kui kaua, mis tingimustes (temperatuur, niiskus), millistes konteinerites, jne. • Samuti on vaja teada proovi enda omadusi: tundlikkus valguse suhtes, lenduvus, termiline stabiilsus, keemiline reaktiivsus, jne.

37. Proovide konteinerid • Klaasist konteinerid ei sobi proovide puhul, milles soovitakse mŏŏta anorgaaniliste ioonide väikeseid kontsentratsioone. Polüetüleenist konteinerid (üldiselt sobilikud enamuste tahkete ja vedelate proovide puhul) ei sobi süsivesikute transpordiks.

38. Homogeensuse hindamine • vŏetakse mitu erineva suurusega proovi ja tehakse iga proovi puhul 2 paralleelkatset ning mŏŏdetakse paralleelkatsete erinevust. • Kui proovi puhul on eeldada kihistumist vŏi väljasadenemist tuleb enne analüüsi proov homogeniseerida. Siinjuures tuleb otsustada kas homogeniseerida tuleks kogu proov vŏi osa sellest.

39. Mida analüüsida? • N: Milliste konservide analüüsil tuleks homogeniseerida kogu konservi sisu? • Tuunikala soolvees • Virsikulŏigud siirupis • Maasikad omas mahlas

40. Kui palju on vaja teha analüüse? • Analüüside hulk sŏltub soovitud täpsusest: • n = (t2*s2)/E2 • n – katsete arv • t – student’i t (tabelist) • s – mŏŏtmisviga (määramatus) • E – soovitav standardhälve • t väärtus sŏltub tŏenäosusest. 95% tŏenäosuse juures on t ligikaudu 2. Oletades, et mŏŏtmise määramatus on siin 0.2 ja soovitud standardhälve samuti, saame leida, et n=4. Oletades, et soovime tulemust, mille standardhälve oleks ainult 0.1 peaksime tegema juba 16 katset.

41. MEETODI VALIMINE I • Eesmärk: mida on vaja määrata. • Sobiva metoodika leidmine. Meetod peaks võimaldama määrata huvipakkuvat objekti: • Võimalikult usaldusväärselt (piisava valideeritusega) • Piisavalt madalas (või kõrges) kontsentratsioonis • Lineaarses määramispiirkonnas

42. MEETODI VALIMINE II • Piisavalt tõeselt ja korrektselt (vähe hajuvalt) • Võimalikult lihtsalt ja robustselt (olema vähe mõjustatav välisfaktoritest • Võimalikult odavalt • Ohutult • Spetsiifiliselt • Kiirelt

43. Mittetõeste tulemuste põhjused

44. Inimlikud ebatäpsused USAs sureb igal aastal 44000 patsienti inimeste põhjustatud vigade tõttu. • Ebakompetentsus. • Vead arvutamisel. • Mŏŏtkolbide segiajamine. • Vead kaalumisel. • Valed sildid reaktiivianumatel. • Vale proovi töötlemise metoodika (Kokkuaurutamisel tekkinud kaod analüüdi lenduvuse tŏttu. Analüüdi adsorptsioon nŏude seintele. Analüüdi kaod ekstraheerimisel. Jne.) • Mittesobiva meetodi kasutamine. • Tunnustatud meetodi modifitseerimine ilma selle modifitseerimise mŏjusid kontrollimata.

45. Analüüsivahenditest ja keskkonnast tingitud ebatäpsused • Proovide ebapiisav puhtus. • Proovide saastumine. • Maatriksi komponentide segav mŏju. • Ebatäpsed instrumendid ja kasutatud anumad (kalibreerimata) • Välisfaktorid

46. Proovi võtmisest ja transpordist tingitud vead • Kaod/analüütide lagunemine • Temperatuuri mŏju. • Oksüdeerumine. • Lendumine. • Analüüdi adsorptsioon nŏude seintele.

47. Vigade hindamine I • Määramisprotseduuri “vea” matemaatiline vaste on standardhälbe ruut, ehk variatsioon. • Kogu määramisprotseduuri variatsioon on üksikute prooviga sooritatavate operatsioonide variatsioonide summa • kus sümbolitel on alljärgnevad tähendused: - kogu määramisprotseduuri variatsioon; - proovi võtmisest tingitud variatsioon; - proovi töötlemisest tingitud variatsioon; - proovi mõõtmisprotseduurist tingitud variatsioon

48. Vigade hindamine II • Kõigepealt määratakse instrumendist tulenev mõõtemääramatus • kasutatakse usaldusväärseid standardlahuseid (ideaaljuhul strandardhälbega) kus inimfaktori osa on minimaalne • sooritatakse soovitud kogus paralleelkatseid ning leitakse paralleelkatsete standardhälve. • arvutatakse mõõtemääramatus • Järgmiseks leitakse inimfaktorist põhjustatud mõõtemääramatus • proov homogeniseeritakse • jagatakse osaproovideks (et elimineerida proovi võtmisest tingitud mõõtemääramatus) • saadud osaproovidega viiakse läbi proovi ettevalmistuse kõik etapid ning määratakse neis huvipakkuv aine • kõigi osaproovide analüüsitulemuste jaoks arvutatakse standardhälve ja variatsioon. • saadud variatsioonist lahutatakse instrumendist tingitud mõõtemääramatus ning saadakse inimfaktorist tingitud mõõtemääramatus • Proovi võtmisest tingitud mõõtemääramatus leitakse kui summaarsest mõõtemääramatusest lahutatakse instrumendist ja inimfaktorist tingitud mõõtemääramatused.

49. Meetodi valideerimine

50. Analüütiliste meetodite valideerimine I • Kuidas teha kindlaks, et meetod sobib antud proovi usaldusväärseks analüüsiks? (Valideeritud meetodit antud juhul ei eksisteeri.) • Kuidas kontrollida, et inimene, kelle hoolde analüüsi läbiviimine on usaldatud, teeb oma tööd korralikult? • Kuidas hinnata kui hästi/usaldusväärselt antud analüüs on teostatud?