Calculando el resultado reportable de los datos del reanálisis

Si no se identifica ningún error del laboratorio o de cálculo en la primera prueba, no hay bases científicas para invalidar los resultados OOS iniciales a favor de pasar los resultados del reanálisis. Todos los resultados del análisis, tanto los que pasan como los sospechosos, deben ser reportados y considerados en las decisiones de liberación del lote (2).

La palabra clave es considerados. ¿Cómo podemos tomar en cuenta todos los resultados del análisis de manera racional y científica según lo requiere el 21 CFR §211.160 (b)? Existen dos maneras bien establecidas de tomar en consideración un resultado OOS para llegar a un resultado reportable.

Enfoque del intervalo de confianza estándar
Primeramente, buscaremos el aislamiento del resultado OOS utilizando un enfoque de intervalo de confianza estándar. Tomemos como ejemplo que la especificación registrada para un ensayo es 95.0 a 105.0% del etiquetado y que se obtuvo un resultado OOS de 94.7% en el laboratorio. La investigación que se realizó no pudo identificar una causa raíz. La unidad de calidad autorizó un protocolo de reanálisis para seis reanálisis y los resultados en % obtenidos fueron 98.0, 97.0, 96.1, 96.5, 97.4 y 96.2. En este ejemplo, se tomó la decisión de que seis resultados de reanálisis que pasaran de siete llevarían al aislamiento del resultado OOS en lugar del ejemplo del caso de Barr que era de siete resultados de ocho.

Sin embargo, la cuestión que permanece es cómo demostrar que el resultado OOS ha sido aislado con éxito y como calcular el resultado reportable. Una cosa que no podemos hacer para llegar a un resultado reportable es tomar el promedio de todos los resultados porque:

En el contexto del análisis adicional realizado durante una investigación OOS, promediar el(los) resultado(s) del análisis original que ocasionó la investigación y los resultados del reanálisis adicional o del remuestreo obtenidos durante la investigación del OOS no es apropiado ya que oculta la variabilidad entre los resultados individuales (2).

Existe también una buena razón estadística para no calcular este promedio, la cual es porque la media aritmética (el promedio) es sensible a resultados aberrantes y una inclusión del OOS causará que el resultado reportable esté sesgado. Un mejor enfoque sería utilizar un método estadístico para calcular la media robusta y la desviación estándar robusta.

La idea detrás del método de aislamiento utilizando un intervalo de confianza, es que si el intervalo de confianza de la media aritmética, calculado con una confianza de 95% de todos los resultados, cae por arriba del límite de especificación más bajo (LSL), excluirlo del cálculo del resultado reportable está justificado, aunque el resultado OOS será registrado en el registro del laboratorio según está requerido por la regulación.

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