Su uso e importancia

Por Thomas J. Bzik, Michael J. Brisson y John Carson

¿Qué son los límites de detección y por qué son importantes?

Los límites de detección son de vital importancia en contextos industriales y reglamentarios. Un DL (límite de detección) para un Sistema de Medición Analítica (AMS) es una estimación de la concentración más baja de una sustancia que puede detectarse de manera confiable. A medida que la concentración de una sustancia se aproxima a cero, se hace mucho más difícil de medir de forma confiable. En algún nivel suficientemente cercano a cero, el sistema de medición puede proporcionar una estimación poco confiable o no proporcionar un resultado en absoluto. Los DL representan una metodología estadísticamente consistente para estimar un factor de calidad o capacidad de un AMS.

Este factor de calidad se usa con frecuencia como un requisito comercial o reglamentario. Por lo general, se requiere que cualquier método usado para medir una especificación de traza de producto tenga un DL que sea igual o menor que la especificación en cuestión. Por ejemplo, si un producto no debe contener más de 1 ppb de cromo, el DL de su método de medición debe ser de 1 ppb o menos. La FDA tiene requisitos de DL para validar un AMS en aplicaciones farmacéuticas. Para las empresas, laboratorios independientes y laboratorios oficiales, esto tiene una importancia crítica para poder cumplir con especificaciones comerciales o requisitos reglamentarios. Además, los requisitos de especificación y los límites reglamentarios a veces desafían el estado actual de la capacidad de los sistemas de medición. Por ejemplo, algunos productos químicos en aguas residuales industriales están regulados por la Agencia de Protección Ambiental de Estados Unidos en niveles por debajo del DL.¹ En estos casos, la detección en una corriente de descarga es una violación y puede provocar sanciones económicas para la entidad regulada. Esto crea un incentivo perverso para que la entidad regulada justifique el DL más alto que aceptará el regulador.

Hay una cantidad muy grande de conceptos, metodologías y acrónimos relacionados con los DL que han sido creados por diferentes organizaciones, a nivel nacional e internacional, que incluso llegan a diferir radicalmente entre oficinas de la misma agencia federal. Esta diversidad se debe en parte a objetivos e intereses divergentes. La siguiente lista de términos, aunque larga, no es exhaustiva. Algunos acrónimos son casi sinónimos, pero muchos no lo son. Con frecuencia hay metodologías estadísticas alternativas y conjuntos de reglas diferentes para cada acrónimo.

IDE: Estimación de detección entre laboratorios

IDL: Límite de detección de instrumento

LCMRL: Mínimo nivel para informe de la concentración más baja

LDL: Límite inferior detectable

LLOD: Límite inferior de detección

LOD: Límite de detección

LOGD: Límite de detección garantizado

LOQ: Límite de cuantificación

MDL: Límite de detección del método

MRL: Mínimo nivel para informe

PQL: Límite de cuantificación práctico

RL: Nivel de informe o Límite de informe

Vamos a examinar un concepto de límite de detección de nivel bajo relativamente simple, el de un IDL. Aquí están dos de las definiciones disponibles: 1) Concentración que produce una señal equivalente a por lo menos 3 veces la desviación estándar del "blanco". 2) Concentración que equivale a 5 veces el ruido en la relación señal-ruido. Cada uno tiene un enunciado que describe un multiplicador estadístico (3, 5, respectivamente) que convierte una medida del ruido en el proceso de medir una señal de instrumento en una concentración, a través de una relación de calibración. Para convertir el concepto en una práctica estándar, uno tendría que elegir una definición y también definir rigurosamente cómo reaccionar a cada problema y excepción que se encuentre en la práctica habitual.

Por ejemplo, con la primera definición se podría requerir que la desviación estándar se base en un mínimo de 20 o 25 mediciones independientes de "blancos" para justificar el uso de 3. Otros podrían decir que menos de 20 está bien, pero que debe usarse un multiplicador de la t de Student en lugar de 3. Otros, incluso, pueden requerir un mínimo absoluto de 7 "blancos" sin importar cuál sea el multiplicador. En ciertos AMS, los "blancos" son no representativos o no siquiera medibles; ¿qué conjuntos de reglas se necesitan para calcular aún así un IDL razonable?

Por ejemplo, con la segunda definición las versiones alternativas usan multiplicadores diferentes de 5, como 2, 3 y 10. ¿Cuál debe usarse? Hay varias definiciones de la relación señal/ruido que proporcionan límites de detección diferentes. ¿Cuál debe usarse?

Algunas preguntas para ambos enfoques son cuestiones tales como: ¿Qué requiere la estimación del límite de detección con respecto a la calibración? ¿Se requeriría una sola estimación del límite de detección o deben usarse varias estimaciones? ¿Deben promediarse estas estimaciones o debe usarse un determinado percentil estimado?

La Sociedad Estadounidense de Química proporciona la siguiente cita: "Los límites de detección son polémicos debido principalmente a definiciones inadecuadas y confusión de términos." ² Los DL son aún más polémicos debido a sus contextos comerciales y reglamentarios críticos. La mezcla compleja y volátil de estadísticas con requisitos comerciales y reglamentarios puede hacer que la estandarización de una metodología sea una tarea de grandes proporciones, porque no todos los probables participantes comparten intereses totalmente comunes. A pesar de esto, un estándar sólido y aceptado para un concepto clave de DL, el MDL, sería de gran valor para todas las partes interesadas.

En este contexto, el Comité D22 sobre Calidad del aire, con la participación activa del Comité E11 sobre Calidad y estadísticas, organizó una conferencia sobre Límites de detección en agosto de 2016. El objetivo de la conferencia fue reunir tantas partes interesadas y puntos de vista como fuera posible y sentar las bases para una mayor consistencia en la terminología y metodología, remontándose a los principios propugnados por Lloyd Currie y otros a finales de la década de 1960.³ Algunas de las principales conclusiones de la conferencia fueron:

• La terminología debe estandarizarse y simplificarse.
• Los requisitos de ambas comunidades, analítica y estadística, deben considerarse de una manera que equilibre la necesidad de rigor estadístico con la necesidad de una metodología comprensible que pueda aplicarse de forma práctica y consistente en el campo.
• La metodología debe evaluar los parámetros que contribuyen a las fuentes importantes de distribuciones de error, varianza y sesgo. Para mediciones de bajo nivel en especial, debe considerarse la variación con el tiempo.
• La conferencia también identificó la confección de informes de datos como un problema, en especial cuando el resultado está por encima de cero pero por debajo del DL.

Como resultado, ya está en marcha un esfuerzo permanente que involucra a los Comités D22 y E11 para desarrollar una guía de ASTM que proporcione un enfoque más consistente basado en el proceso de consenso de ASTM y también para desarrollar estándares adicionales sobre detección de laboratorio y cuantificación. El esfuerzo del Comité D22 se enfocará en la calidad del aire y los métodos relacionados, pero el esfuerzo debe conducir a beneficios en otras áreas. Se está planeando una segunda conferencia para octubre de 2018.

Referencias
1. U.S. Environmental Protection Agency, “Memorandum: Guidance on Water Quality Based Effluent Limits Set Below Analytical Detection/Quantitation Limits,” April 25, 2005.
2. American Chemical Society Committee on Analytical Reagents, Paul A. Bouis, Chair, Reagent Chemicals: Specifications and Procedures, 10th edition, Oxford University Press, 2006.
3. Currie, L.A., “Limits for Qualitative Detection and Quantitative Determination,” Analytical Chemistry, Vol. 40, No. 3, 1968, pp. 586-593.

Thomas J. Bzik, Consultor estadístico, Macungie, Pensilvania, se desempeña como vicepresidente del Comité E11 sobre Calidad y estadística y como presidente del Subcomité E11.10 sobre Muestreo/Estadística.

Michael J. Brisson, M.S., PMP, es un asesor técnico en el Savannah River National Laboratory, Aiken, Carolina del Sur. Es presidente del Comité D22 sobre Calidad del aire, presidente de los subcomités sobre Ciclo de combustible nuclear C26.05 y C26.91 y miembro del Comité de estándares, Comité E11 sobre Calidad y estadísticas, y otros seis comités de ASTM.

John Carson, Ph.D., de P&J Carson Consulting LLC, es el coordinador de la columna Data Points. También es vicepresidente del subcomité E11.30 sobre Control de Calidad Estadístico, parte del Comité E11 sobre Calidad y Estadística, y miembro del Comité E50 sobre Evaluación Ambiental, Gestión de Riesgos y Acción Correctiva.