aspectos practicos de la validaciion incertidumbre en mediciones quimicas

7/28/2019 Aspectos Practicos de La Validaciion Incertidumbre en Mediciones Quimicas

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Aspectos prcticos de la validacin eincertidumbre en medidas qumicas


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Aspectos prcticos de la validacin eincertidumbre en medidas qumicas

Ricardo Crubellati - Cecilia D. Di Risio (Editores)

COMIT EDITORIAL

Validacin de Mtodos Analticos:

- Mara Luisa Castro de Esparza (Per)

- Claudia Campos (Colombia)- Sal Pearanda (Colombia)- Susana Casas (Chile)- Yamileth Astorga (Costa Rica)- Ada lvarez Alonso (Cuba)- Francesc Ventura Amat (Espaa)- Patricia Simone (Uruguay)

Clculo de Incertidumbre:- Ricardo Crubellati (Argentina)

- Cecilia Di Risio (Argentina)- Wilson Beita (Costa Rica)- Norma Ramrez (Mxico)- Claudia Cordero (Guatemala)- Dalys Rovira (Panam)

- Rita Rodrguez Medina (Paraguay)

Area de Desarrollo Sostenible

2009


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Aspectos prcticos de la validacin e incertidumbre en mdidas qumicas /Ricardo Crubellati ...

[et.al.]. - 1a ed. - Buenos Aires : Ciencia y Tecnologa para el Desarrollo -

CYTED, 2009.150 p. ; 21x14 cm.

ISBN 978-987-96413-8-5

1. Agua. 2. Sstemas de Redes. 3. Calidad del Agua. I. Crubellati, RicardoCDD 333.9

Diseo y compaginacin:

Editores: Ricardo Crubellati y Cecilia D. Di RisioImprenta: CCC EducandoAv. Warnes 2361/5 (1417)Capital FederalCon una tirada de 200 ejemplaresImpreso en Argentina

Queda hecho el depsito que previene la ley 11.723ISBN 978-987-96413-8-5

No se permite la reproduccin total o parcial, de este libro, ni su almacenamiento enun sistema informtico, ni su transmisin en cualquier forma o por cualquier medio,electrnico, mecnico, fotocopia u otros mtodos, sin el permiso previo del editor.


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Prefacio

En el mes de enero de 2005 inici sus actividades la Red

Iberoamericana de Laboratorios de Calidad de Aguas, dentro delrea de Desarrollo Sostenible del Programa CYTED.

Esta publicacin cierra un ciclo, ya que la Red estfinalizando sus actividades, y representa un esfuerzo que intentaconjugar una parte de las mltiples actividades realizadas, y una delas ms provechosas de todas ellas.

En la ltima actividad de la Red realizada en la ciudad deCusco, Per, se ha realizado un Taller que ha logrado resumir lasexperiencias de toda esta fructfera etapa de trabajo, y en l sepropuso la realizacin de esta Gua, sobre la base del materialpresentado y el aportado posteriormente por los distintosintegrantes del Comit Editorial.

A lo largo de estos fructferos cuatro aos de trabajo, y atravs de las reuniones de coordinacin, cursos, talleres, jornadas,la temtica relacionada con la validacin y el clculo deincertidumbre en las mediciones ha sido objeto de discusiones yaportes diversos. Incluso en la actualidad, es un tema no del todoresuelto, ya que son muchas las acepciones y las formas deenfrentarlos en los laboratorios de la Regin.

Se ha querido cerrar las actividades de la Red tratando derealizar un aporte sobre esta problemtica a la que nos vemosexpuestos como usuarios. Es por ello que esta publicacin nointenta ser una gran enciclopedia, sino una gua prctica deaplicacin, para que pueda ser til y aplicable en el trabajocotidiano de los laboratorios de anlisis de aguas, tanto como enotros laboratorios de anlisis. Es tambin intencin del presentetrabajo realizar un aporte en el campo de la docencia prctica eneste tema, a nivel universitario.

No se pretende que su contenido sea excluyente, y es dedestacar que representa el fruto de cuatro aos de discusiones y deexperiencia volcados en estas pginas, que los autores consideran


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un aporte valioso para todos los potenciales usuarios, y que seespera pueda aplicarse con provecho.

Como uno de los editores de esta obra, y comoCoordinador de la Red, quiero agradecer todas las contribucionespara este libro, y espero que el material presentado sea un aportepara mejorar este aspecto metodolgico tan importante en eltrabajo de los laboratorios qumicos de anlisis.

Ricardo CrubellatiCoordinador Internacional - RILCA

Red Iberoamericana de Laboratorios de Calidad de Aguas

rea Desarrollo Sostenible - Programa CYTED


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Prlogo

En este libro se abordan dos temas relacionados con uno de

los ms importantes aspectos en lo relativo a la calidad de lainformacin generada por un laboratorio de anlisis qumico: la

validacin de los mtodos utilizados, y la forma expresin de losresultados, esto es, el clculo de incertidumbre en las medidasrealizadas.

En el Taller Iberoamericano sobre Validacin y Clculo deIncertidumbres, realizado del 14 al 17 de octubre de 2008 en la

Universidad San Antonio Abad en Cusco, Per, este tema fuediscutido por representantes de laboratorios de diferentes pasesde Iberoamrica, y surgi la inquietud de producir una guaprctica para uniformar los criterios en cuanto a losprocedimientos de validacin y en cuanto a la expresin deresultados y clculo de incertidumbres.

Si bien se dispone de profusa informacin bibliogrfica, la

realidad demuestra (por ejemplo, en las participaciones en ensayosinterlaboratorio), que distintos laboratorios suelen utilizar criteriosno uniformes para abordar estos temas. Tambin hay otros,especialmente los no dedicados nicamente al anlisis de muestrascomo actividad principal (por ejemplo, los que desarrollan sustareas en las Universidades), que se enfrentan a la necesidad cada

vez ms creciente de demostrar que su informacin es de lacalidad adecuada para el uso previsto.

Uno de los objetivos bsicos del material presentado eneste libro es ofrecer guas tendientes a la homogeneizacin de lasmetodologas de clculo entre los laboratorios que han participadoen el Proyecto de la Red Iberoamericana de Laboratorios deCalidad de Aguas (RILCA-CYTED), y tratar de promover su usoen otros laboratorios de la regin, a fin de lograr que lainformacin producida por diferentes laboratorios qumicos sea de

calidad y comparable.Este libro est organizado en dos grandes secciones, una

relacionada con la validacin y la otra con el clculo deincertidumbres. En ambas, se ha dado nfasis a los casos prcticos,considerando el da a da del quehacer en el laboratorio, en el cual


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debe estar claro para el analista o el responsable de calidad, quparmetros debe estudiar de un mtodo a fin de proceder a su

validacin, qu mediciones debe realizar para asegurar el clculo de

su incertidumbre, y qu documentacin bsica debe generar yposeer registrada a fin de trabajar en condiciones que garanticen lacalidad de sus resultados.

Todas las referencias bibliogrficas bsicas y de consultahan sido mencionadas en la seccin correspondiente, ya que, salvoalgunos casos especficos, no se desarrollan exhaustivamente losprincipios de las metodologas de clculo, sino que se hace nfasis

en los procedimientos prcticos a aplicar. En ese sentido, se hapreferido explicar detenidamente qu se debe hacer ante un casoparticular (un clculo de lmites de deteccin para unadeterminacin en particular, el desarrollo de un procedimientonormalizado de operacin, una expresin para la incertidumbre enun dado mtodo de anlisis qumico), y, ms que referirse a losdocumentos generales, se ha optado por ejemplificar consituaciones cotidianas en el trabajo del laboratorio.

Como marco general, se ha desarrollado brevemente elconcepto de validacin de los mtodos de anlisis, y cules se haconsiderado que son las caractersticas bsicas a evaluar cuando seprocede a la validacin de un mtodo. En el caso del clculo deincertidumbres, se presentan los dos tipos de metodologasactualmente utilizadas, la del criterio Eurachem, y la que promueveel clculo de incertidumbres basndose en los datos obtenidos en

la validacin previa del mtodo; en ambos casos, se presentantambin ejemplos prcticos de aplicacin, con datos realesobtenidos en diferentes laboratorios.

Esperamos que este material sea til para el trabajo en loslaboratorios de anlisis, y pueda contribuir, ofreciendo unametodologa sencilla y explicada con ejemplos concretos, a quems y ms laboratorios en los cuales se producen datos analticos,

puedan aumentar su propia confianza en los resultados queobtienen, y ofrecer as informacin cada vez de mayor calidad.

Ricardo O. Crubellati Cecilia D. Di Risio


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ndicePg.

1 INTRODUCCIN 11

2 LA VALIDACIN DE LOS MTODOS

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2.1Aspectos Generales 152.2 Caractersticas a Evaluar 202.3 Ejemplo 1: Procedimiento Normalizado de Operacin 332.4 Ejemplo 2: Clculo del Lmite de Deteccin para la

determinacin volumtrica de cloruro 412.5 Ejemplo 3: Validacin de un Mtodo Cromatogrfico 512.6 Ejemplo 4: Clculo de Lmites de Deteccin para la

determinacin de plomo y otros metales por tcnicas deespectrometra atmica 58

2.7 Ejemplo 5: Estimacin del Lmite de Deteccin paraMtodos Cuantitativos Microbiolgicos 63

3INCERTIDUMBRE EN MEDICIONES QUMICAS

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3.1Aspectos Generales 753.2 Clculo de Incertidumbre mediante el criterio Eurachem 773.3 Ejemplo 6: Clculo de incertidumbre para mtodos

gravimtricos (Eurachem) 833.4 Ejemplo 7: Clculo de incertidumbre para mtodos

volumtricos (Eurachem) 92

3.5 Clculo de Incertidumbre en base a la informacinobtenida en la Validacin 1133.6 Ejemplo 8: Clculo de incertidumbre asociada a la

determinacin de cromo utilizando un material dereferencia certificado 122

3.7 Ejemplo 9: Clculo de la incertidumbre asociada a ladeterminacin de plomo por comparacin con unmtodo de referencia 131

4 BIBLIOGRAFA Y FUENTES DE INFORMACIN 139


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1.- INTRODUCCIN

Actualmente, en todo el mundo se realizan millones dedeterminaciones analticas, donde se obtienen datos acerca dediferentes matrices y materiales: alimentos, textiles, materiales deconstruccin, etc. Los valores obtenidos son muy importantespara el comercio y tambin se relacionan con la vida y salud de lahumanidad (calidad del agua, del aire y del suelo, procesos decontaminacin, proteccin general del medio ambiente,investigaciones criminales en anlisis forenses y otros muchos

ejemplos).

Bsicamente, estamos hablando de determinacionescostosas, no slo por ellas en s, sino por las decisiones que setoman a partir de sus resultados. As, es bien sabido que unpequeo error en el contenido de una sustancia en un dadoproducto puede traer cuantiosas prdidas si el error es por defecto,o grandes reclamos si el mismo es por exceso. Y en lo relacionadoa la proteccin de la salud y el medio ambiente, los errores puedenser tan graves como para comprometer la vida de las personas.

Es por eso que, en todo el mundo, hay una crecienteinquietud acerca de la forma de realizar las determinacionesanalticas, lo que implica cada vez mayores esfuerzos a fin no slode llevarlas a cabo correctamente, sino de que se pueda demostrar

que los resultados obtenidos son confiables.Cuando una muestra llega a un laboratorio, se supone que

ha sido enviada porque el laboratorio posee la experiencia yexperticia necesaria para entregar un resultado real, o sea,apropiado para el uso previsto. Por esa razn, cualquierlaboratorio debe ser capaz de presentar sus resultados de forma talque la persona que va a utilizarlos los pueda comprender y obtener

de ellos las conclusiones correctas para elucidar el problema queha llevado a que la muestra sea analizada. Normalmente, losclientes no conocen las caractersticas de los mtodos de anlisis, ypor qu son aplicables a la resolucin del problema presentado.Los procedimientos de validacin son los que permiten a los


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laboratorios demostrar que sus mtodos de anlisis son losadecuados para cada situacin concreta.

Todo lo anterior est basado en el supuesto de que lamuestra empleada es apropiada para evaluar el problema que sedesea resolver. Una de las propiedades analticas supremas es larepresentatividad de la muestra, y sta tiene su soporte en elmuestreo adecuado. Es una tarea difcil que requiere muchaexperiencia, y una clara compresin del problema y de su conexincon la qumica; por ejemplo, en el caso de los anlisis de aguas,muchos laboratorios ofrecen el servicio de toma de muestras, en elconocimiento de que ese paso es fundamental para garantizar quelos datos analticos entregados (que pueden ser muy buenos desdela ptica interna del laboratorio) puedan ser tiles y legalmenteaceptables para evaluar la situacin real que da origen a la llegadade la muestra al laboratorio.

Para que un mtodo se considere adecuado para brindar

informacin til acerca de cualquier problema analtico, debendeterminarse las caractersticas de ese procedimiento, y debeadems estimarse la incertidumbre del resultado brindado.

Actualmente, es cada vez ms importante que los resultados deuna medicin analtica se expresen con su respectivaincertidumbre, como lo establece la norma ISO 17025.

Segn la Gua ISO 3534-1 la incertidumbre es una

estimacin unida al resultado de un ensayo que caracteriza elintervalo de valores dentro de los cuales se afirma que est el valor

verdadero. Esta definicin presenta la dificultad filosfica de queel valor verdadero no puede conocerse, ante lo cual resulta tilla definicin planteada por el Vocabulario Internacional deMetrologa (VIM): la incertidumbre es un parmetro asociado alresultado de una medida, que caracteriza la dispersin de valoresque pueda ser razonablemente atribuido al mensurando (elmensurando es la magnitud sujeta a medida, lo que en anlisisqumicos corresponde a la concentracin del analito o a lapropiedad que se est determinando). La incertidumbreproporciona entonces una idea de la calidad del resultado, ya que


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indica cunto puede alejarse un resultado del valor consideradocomo valor verdadero.

En algunos sectores de la qumica analtica existe ademsun requisito formal, generalmente legislativo, para que loslaboratorios introduzcan el aseguramiento de calidad de lasmediciones, de manera de asegurar que ellos son capaces deproporcionar los datos con la calidad requerida. El aseguramientode la calidad incluye el uso de mtodos de anlisis validados, el usode procedimientos internos definidos de control de calidad, la

participacin en ensayos de aptitud, la acreditacin segn ISO17025.2005, y el establecimiento de la trazabilidad de losresultados de las mediciones.

Histricamente en el trabajo en Qumica Analtica, haexistido gran nfasis en la precisin de los resultados obtenidosusando un mtodo especificado, ms que en su trazabilidad apatrones obtenidos. Esto ha llevado al uso de mtodos

recomendados (oficiales, estandarizados, etc.), para cumplir conlos requisitos legislativos y comerciales. Sin embargo, como existeun requisito formal para establecer la confianza de los resultados,es esencial que el resultado de la medicin sea trazable a un patrndefinido, tal como una unidad SI, un material de referencia o,cuando es aplicable, a un mtodo definido o emprico.

El concepto de trazabilidad complementa el concepto de

exactitud (CITAC/EURACHEM 2000). La trazabilidad se defineformalmente como "la propiedad del resultado de una medicinque consiste en que se pueda establecer el resultado previsible desu comparacin directa con los patrones apropiados, por logeneral, nacionales o internacionales, por medio de una cadenaininterrumpida de comparaciones reales". Bsicamente, estosignifica que es posible, dado un resultado obtenido, conectarlo

con una referencia acreditada. Aqu surge la cuestin de la distintaconcepcin de la trazabilidad, segn se haga referencia amediciones fsicas o qumicas, ya que se debe demostrar que esposible hacer anlisis qumicos trazables, debido a quenormalmente una medicin qumica en cualquier laboratorioimplica la realizacin de ms de una etapa independiente, y eso lo


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diferencia de, por ejemplo, un proceso de medida donde slointervienen magnitudes fsicas. La forma prctica de comprobar latrazabilidad es comparar los resultados entre laboratorios, y para

ello, la comparacin debe realizarse utilizando mtodosnormalizados. Aqu se recurre a lo que en el caso de magnitudesfsicas sera la comparacin con un patrn, trabajando conmateriales de referencia certificados.

En esta breve sntesis inicial, se han abordado y definidolos tres grandes conceptos que hacen, hoy en da, a la calidad de lainformacin generada por un laboratorio qumico: la validacin delos mtodos, la incertidumbre de las mediciones, y la trazabilidadde los resultados obtenidos.Estos sern explicados con ms detalle en las siguientes secciones,haciendo nfasis en la aplicacin prctica para diferentes casosparticulares. Es importante remarcar, como conclusin final, quepara obtener trazabilidad es necesario proceder a la validacin delos mtodos de medida que se desarrollan en los laboratorios. El

proceso de validacin de los mtodos implica el conocimientoprofundo de una determinada serie de caractersticas operativas delos mismos, que debe ser estudiada en detalle en cada laboratorio,a fin de garantizar la calidad de los resultados.

Los ms prestigiosos autores remarcan que, paragarantizar condiciones adecuadas de calidad, el primer cuidadodel analista qumico es cerciorarse de que sus resultados se

encuentran bajo control estadstico. Esto implica conocer ymanejar adecuadamente los conceptos bsicos de la estadsticadescriptiva. A lo largo de los diferentes ejemplos desarrollados eneste libro, los mismos se irn definiendo y utilizando en formaprctica.


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2.- LA VALIDACIN DE LOS MTODOS

2.1- ASPECTOS GENERALES

Segn la literatura especializada la validacin puededefinirse como:

Un proceso para establecer las caractersticas ylimitaciones de un mtodo analtico y para identificar lasinfluencias que pueden modificar esas caractersticas y en

qu medida. Un proceso para verificar que un mtodo es apropiado

para un propsito, es decir para ser utilizado para resolverun problema analtico particular.

El proceso de validacin debe poder contestar estaspreguntas: Qu analitos pueden ser determinados, en qu

matrices y en presencia de qu interferentes? Dentro de estascondiciones, qu niveles de exactitud y precisin pueden seralcanzados?

La Validacin es la confirmacin mediante examen yentrega de evidencia objetiva de que se cumplen los requisitosparticulares para un uso previsto especfico. La Validacin de unmtodo de ensayo es la demostracin de que un mtodo de ensayo

es apto para un uso previsto.

En la prctica, que un mtodo analtico sea adecuado paraun determinado propsito se determina mediante estudios de

validacin, y stos proporcionan informacin sobre elprocedimiento completo y sobre la influencia de factoresindividuales, de tal forma que pueden ser aplicados adems a laestimacin de la incertidumbre asociada con los resultados de los

mtodos en uso.

Los mtodos de validacin de los procedimientosanalticos estn muy estrechamente vinculados a los mtodos dedesarrollo de dichos procedimientos y a veces no es posible


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determinar exactamente dnde termina el desarrollo del mtodo ydnde comienza la validacin. La mayora de las caractersticas delos mtodos asociados a los procesos de validacin han sido de

hecho evaluadas, al menos aproximadamente, en el desarrollo delmtodo.

Un procedimiento debe ser validado en mayor o menorextensin cuando:

9 se desarrolla un mtodo nuevo para resolver un problemaparticular;

9 un mtodo establecido se modifica para incorporar mejoras oextenderlo a un nuevo problema;

9 el control de calidad indica que un mtodo establecido estcambiando con el tiempo;

9 un mtodo establecido se usa en un laboratorio diferente, ocon diferentes analistas o instrumentacin;

9 se pretende demostrar la equivalencia entre dos mtodos, uno

nuevo y uno estndar.

Es preciso aclarar que an cuando el procedimientoanaltico haya sido aceptado sin cambios de una fuente reconocida(como sucede tpicamente, por ejemplo, con los procedimientosestandarizados para los laboratorios de calidad de agua), y poseauna documentacin de validacin apropiada, no resultarecomendable asumir que la misma se ajusta a las condiciones del

Laboratorio sin antes comprobar y garantizar, con todas lasacciones necesarias, que el laboratorio es capaz de alcanzar losniveles de aptitud declarados en el procedimiento.

Diseo de la validacin

Para que los resultados de la validacin sean confiablesante cualquier cliente, incluidos los rganos Internacionales,Regionales y Nacionales de Acreditacin, los diseos empleadosdeben ajustarse a alguna de las guas y/o documentos tcnicosemitidos por Instituciones, Comits y/o publicaciones reconocidasinternacionalmente. En este sentido se han redactado guas,metodologas y otros documentos tcnicos en el campo del anlisis


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de los alimentos y de productos farmacuticos, que abordan losaspectos vinculados al proceso de medicin en su conjunto demanera amplia y rigurosa. En el campo del anlisis de agua

(industrial, de consumo humano y aguas residuales) las referenciasdocumentales ms utilizadas tratan el tema de una manera msgeneral, sin profundizar en el mismo.

Es de sealar que, sin estar vinculadas a un campo deanlisis en especfico, las guas de EURACHEM y de IUPACconsideran las situaciones que en general pueden presentarse en

un laboratorio de ensayo.Lo cierto es que independientemente de la rama con la

que estn vinculadas las entidades que han emitido cualquiera delos documentos anteriormente mencionados, stos son aplicablesen cualquier campo del anlisis, haciendo las consideraciones yajustes necesarios.

Es importante tener en cuenta adems, que antes deemprender un proceso de validacin es preciso asegurar que elequipamiento a emplear posee la calibracin requerida, losinsumos (reactivos, materiales consumibles, etc.) se correspondencon las especificaciones establecidas, y que el personal que llevara cabo tanto la parte experimental como la interpretacin de losdatos, posee la experiencia adecuada.

Alcance de la validacin

El alcance de la validacin de un procedimientointroducido en rutina depender de cun completo fue el procesode desarrollo del procedimiento, de la naturaleza de los cambiosrealizados una vez aplicado ste y de la confiabilidad de la fuentede la que fue tomado. Algunas recomendaciones generales al

respecto se dan en la literatura especializada.El alcance de la validacin debe ser establecido sobre la

base de un adecuado compromiso entre costo y rigor: o sea,tratando de minimizar la cantidad de trabajo experimental


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requerido para obtener la informacin necesaria con unaconfiabilidad aceptable.

Existe profusa literatura sobre los mtodos de validacinmediante estudios interlaboratorios. Estn adems disponibles ungran nmero de protocolos y otras publicaciones relacionados coneste tipo de validacin. Estos resultan los mtodos de validacinms completos y proporcionan la mayor cantidad de informacinsobre los procedimientos analticos. Por eso, cuando un mtodo esdesarrollado para un amplio uso, como ocurre con losprocedimientos estndar, es imprescindible este tipo de validacin.No obstante, en la vida normal de un Laboratorio esto no siemprees posible. Los mtodos que aplica el Laboratorio pueden no teneruna amplia aplicacin en otros Laboratorios: esto pasafrecuentemente en los laboratorios industriales, que se enfrentan ala realidad de que no existen otros laboratorios interesados enparticipar en este tipo de ensayos. En esos casos pueden serempleados los mtodos de validacin en un slo Laboratorio, los

comnmente denominados mtodos de validacin in house.Que la validacin en un nico laboratorio pueda ser

aceptada para fines oficiales depende de las disposiciones de cadarea con respecto a las mediciones especficas de que se trate. Estopuede ser establecido por los organismos reguladores mediante suspolticas. Un ejemplo de este hecho son las disposiciones de losreguladores de las aguas potables en Inglaterra donde tales

validaciones estn permitidas, bajo ciertas restricciones.Basndonos en esto, se puede recomendar, para los Laboratoriosde Calidad del Agua, una validacin en diferentes etapas:

un diseo de validacin dentro del laboratorio (inhouse).

un diseo gradual de validacin en tres etapas: dentro dellaboratorio; con uno o dos laboratorios externos y

finalmente un estudio interlaboratorio.

En general, el reconocimiento oficial de un mtodorequiere una caracterizacin basada en estudios interlaboratoriosapropiados.


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El alcance de la validacin implica definir:

Caractersticas de las muestras (matriz). En el ejemplo

de la matriz agua, deber especificarse por ejemplo:potable, uso industrial, efluentes de desecho, etc. Tipo de informacin: cuantitativa y/o cualitativa. Requerimientos del cliente sobre la calidad de los

resultados (en el ejemplo, estas son usualmente lasNormas de Calidad de Agua de aplicacin local).

Condiciones del laboratorio (hay que definir si se vana emitir resultados aplicando el procedimiento en uno

o varios equipos, en un mismo laboratorio o enlaboratorios diferentes, y entonces es obvio que eldiseo deber tener en cuenta tales circunstancias).

Los parmetros a evaluar y sus valores crticos deacuerdo a los requerimientos establecidos.

Suele suceder que el cliente establece requerimientos encosto y tiempo y no en trminos de confiabilidad de los resultados;esto queda entonces a criterio del Laboratorio, en cuyo caso stedeber establecerlos sobre la base de las posibilidades de losprocedimientos disponibles.

Los mtodos estndar que estn disponibles fuerondesarrollados y validados, sin embargo algunas veces no incluyentodas las caractersticas del mtodo, por ejemplo la calibracin.

Por eso, estos mtodos deben ser considerados como mtodosrecomendados de base, y partir de all cada mtodo debe adaptarsey validarse a las condiciones de cada laboratorio.

Esta Gua se ha fundamentado en presentar losrequerimientos necesarios para evaluar y validar en un Laboratorioaquellos procedimientos analticos que estn basados en mtodosrecomendados, ya sean normalizados, estandarizados o publicados

por organismos de reconocido prestigio internacional (EPA,ASTM; TAPPI, AOAC, etc.).


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2.2- CARACTERSTICAS A EVALUAR

En esta gua se ha acordado que para validar un mtodo,se deben evaluar las siguientes caractersticas:

Selectividad/Especificidad

An cuando los trminos se han empleadoindistintamente, la selectividad suele ser el trmino ms apropiadopara definir el grado en que un procedimiento puede determinarcon exactitud un analito en presencia de dos o tres componentesen una matriz dada. La selectividad se evala de forma prcticaestudiando las interferencias de mayor potencialidad a partir delconocimiento de la composicin promedio de la matriz de lasmuestras a analizar, las referencias al respecto y la propiaexperiencia del analista.

La selectividad de un mtodo se investiga usualmenteestudiando su habilidad de medir el analito de inters en unamuestra a la que se han aadido posibles interferentesdeliberadamente. Cuando no es posible definir claramente quinterferentes estn presentes, la selectividad del mtodo puede serinvestigada comparando los resultados del mtodo que se evalacon los obtenidos por otro mtodo o tcnica independiente.

Tambin debe considerarse otro tipo de selectividadcuando un analito puede existir en la muestra en ms de unaforma: inorgnico u organometlico, con diferentes grados deoxidacin, etc., lo que comnmente se conoce como especiacindel analito en cuestin.

Salvo una situacin imprevista, los estudios de selectividadpara una matriz especfica se realizan en la fase de desarrollo delprocedimiento. Ejemplos de prdida de selectividad pueden darseen HPLC CI con la presencia de picos impuros con seales dems de un compuesto, sin que puedan ser discriminados por elsistema de deteccin. Para mencionar otro ejemplo, tambin


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deben estudiarse las interferencias espectrales que pueden ocurriren ICP para un ancho de banda dado siempre que las relaciones deconcentracin interferente/analito sean lo suficientemente

significativas, de otro modo no es posible garantizar la selectividaddel mtodo.

Esta es una caracterstica muy importante, que esnecesario evaluar an cuando se trabaje con un mtodorecomendado y de amplia difusin, ya que puede haber ligerasdiferencias en las matrices a utilizar que provoquen interferencias y

lleven a resultados poco confiables.

Robustez

La robustez de un procedimiento analtico es una medidade su capacidad de permanecer inalterado ante pequeas perodeliberadas variaciones en los parmetros del mtodo (cambios en

una o ms de las condiciones de trabajo); se dice que un mtodo esrobusto cuando se puede demostrar su invariabilidad durante eluso normal. Cuando se estudia esta caracterstica de un mtodoanaltico, pueden ser determinadas las variables con efectos mssignificantes sobre el mtodo y adems definir las formas decontrolarlas durante su uso.

La robustez suele ser estudiada por los Laboratorios que

elaboran un mtodo antes de entrar en estudios con otrosLaboratorios, y es necesario evaluarla cuando no se ha consideradovalidar un mtodo recomendado.

Linealidad

Se define como la relacin lineal entre la seal y laconcentracin del analito. Para los mtodos cuantitativos es

necesario conocer el rango de concentraciones del analito ovalores de la propiedad en que se basa el mtodo sobre el cual elmtodo puede ser aplicado. Generalmente se habla del rango en lasolucin de trabajo ms que en la muestra original, aunque muchas

veces resulta cmodo tambin referirlo a la muestra de origen para


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poder saber si en verdad se han cumplido los objetivos deseados.En el extremo inferior del rango de concentraciones, los factoreslimitantes son los lmites de deteccin o cuantificacin, de los que

hablaremos ms adelante. En el extremo superior las limitacionesestn dadas por las caractersticas de la respuesta del instrumento.

Dentro del mbito de trabajo generalmente existe unrango de respuesta lineal, dentro del cual habr una relacin linealentre la seal y la concentracin del analito o el valor de lapropiedad que se mida. Los clculos de la regresin (como loscoeficientes de correlacin R2) suelen ser insuficientes parademostrar la linealidad del grfico de calibracin, y en general decualquier tipo de ajuste. Para ello es preferible un anlisis visual oel anlisis de los residuos. En general para comprobar la linealidadse requiere de al menos 10 puntos.

La evaluacin del rango de trabajo y el rango lineal sontambin importantes a la hora de planificar el grado de calibracin

requerido para los mtodos de rutina. Es aconsejable tambininvestigar la varianza a travs del rango de trabajo. Dentro delmbito lineal, un punto de calibracin puede ser suficiente paraestablecer la pendiente del grfico de calibracin. Para establecer elrango de trabajo se requiere en cambio de varios puntos,preferiblemente 6 ms. La relacin entre la respuesta delinstrumento y la concentracin no tiene que ser necesariamentelineal para que el mtodo sea efectivo, pero la curva debe ser

repetible de un da a otro.

El equipamiento moderno permite tener una visualizacinrpida del proceso de calibracin, lo que facilita la determinacindel rango de trabajo y el rango lineal. La figura muestra el grficode calibracin obtenido en un ICP-OES.


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Lmite de deteccin (LD)

La posibilidad de detectar un cierto parmetro en unamuestra depende del mtodo recomendado, la calibracin delmtodo y del equipo verificado. Cuando las mediciones se realizana niveles bajos del analito o propiedad que se mida, en el anlisisde trazas, es importante conocer cul es el lmite inferior delanalito o propiedad que puede ser detectado con certeza por el

mtodo. Aunque se trata de un trmino muy polmico y existendiversas denominaciones para el mismo: ISO mnimaconcentracin neta detectable, IUPAC mnimo detectable valor

verdadero, para los fines de la validacin es suficiente unaindicacin del nivel a partir del cual la deteccin se vuelveproblemtica, para ello el valor del blanco + 3,3 s es unamedida apropiada.

Para calcularlo se toman no menos de 10 rplicas (a) delblanco o (b) del blanco fortificado con los elementos a determinaren su menor concentracin aceptable y se evala la desviacinestndar del blanco o del blanco fortificado expresndose el LDcomo el valor de la seal del blanco + 3,3 sB o como 0 + 3,3 sBF.


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Entonces:

Cuando el mtodo detecta la seal del blanco, el LD se

calcula como el valor de la seal del blanco ms sudesviacin estndar multiplicada por el factor 3,3.

LD= B + 3,3 sB

Cuando no hay seal, se utiliza un blanco fortificado (enbaja concentracin). El LD se calcula como tres veces ladesviacin estndar del blanco fortificado.

LD = 0 + 3,3 sBF

Lmite de cuantificacin (LQ)

El lmite de cuantificacin es estrictamente la menorconcentracin de analito que puede ser determinada con un

aceptable nivel de repetibilidad y exactitud. Se obtiene almultiplicar por tres el lmite de deteccin, en casos especiales porcinco.

Otras convenciones lo definen como la concentracin deanalito correspondiente a un valor del blanco + 5, 6 10desviaciones estndar de la media del blanco. Se denomina a veces

tambin lmite de determinacin.El LQ no debe ser usado para la toma de decisin. Ni el

LD ni el LQ representan niveles en los cuales la cuantificacin esimposible. Su significado prctico est asociado a que,simplemente, en la regin del LD la magnitud de la incertidumbreasociada es comparable al resultado real.


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Sensibilidad

Es la propiedad del mtodo que demuestra la variacin de

respuesta en funcin de la concentracin del analito. Puede serexpresada por la pendiente de la recta de regresin de calibracin.

Precisin

La precisin es la medida de cun cerca o dispersos estn

los resultados unos de otros, y se expresa normalmente como ladesviacin estndar o desviacin estndar relativa, ya que se aceptala varianza como el mejor indicador de la dispersin: a menor

varianza, mayor precisin. Las medidas ms comunes de laprecisin son repetibilidad y reproducibilidad.

Repetibilidad (de resultados de mediciones): grado deconcordancia entre los resultados de mediciones sucesivas del

mismo mensurando bajo las mismas condiciones de medicin; esla medida de la variabilidad de los resultados cuando el mtodo esaplicado por un solo analista, con un mismo equipo, en un cortoperiodo de tiempo, etc.

Reproducibilidad: grado de concordancia entre losresultados de mediciones del mismo mensurando efectuadas bajocondiciones de medicin modificadas. Es el caso al realizar

diversas rplicas en diversos das cambiando instrumento, analistae incluso el laboratorio.

Cuando se calcula la precisin en condiciones derepetibilidad, se obtienen valores distintos que al calcular laprecisin en condiciones de reproducibilidad. Las condiciones derepetibilidad dan lugar a los mnimos valores de precisin y las

condiciones de reproducibilidad dan lugar a los mximos valoresde precisin. Entre estas dos podemos encontrar condicionesintermedias (por ejemplo, diversas rplicas en diversos dascambiando instrumento y analista pero dentro de un mismolaboratorio); estas condiciones suelen considerarse


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tradicionalmente como reproducibilidad, aunque lo ms correctoen esos casos es hablar de la precisin intermedia.

Para estimar la precisin se pueden considerarse distintasopciones:

Utilizar replicados de una misma muestra; se recomiendaun nmero de alrededor de 20 para calcular la desviacinestndar.

Cuando se usa en el tiempo una muestra de control, serecomienda obtener como mnimo 30 datos paradeterminar su promedio y la desviacin estndar.

A travs de un diseo experimental realizado a tal efecto,como se desarrollar ms adelante en un ejemploespecfico para el clculo de incertidumbre.

Tanto la repetibilidad como la reproducibilidad suelendepender de la concentracin del analito y cuando esto ocurre,esta dependencia debe ser determinada si es significativa. Ladesviacin estndar relativa es ms til en estos casos ya que en suclculo est incluida la concentracin.

Veracidad (Sesgo)

La veracidad del mtodo es una expresin de cun cercaest la media de un conjunto de resultados (producidos por elmtodo) del valor verdadero. La veracidad se expresanormalmente en trminos del sesgo. El clculo del sesgo puedehacerse de diferentes maneras:

Utilizando materiales de referencia certificados Validando por comparacin con otro mtodo ya validado Participando en estudios colaborativos En el caso de no disponer de las alternativas anteriores, se

recomienda usar para comparacin las muestras utilizadas


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en pruebas de desempeo, de las cuales se disponga de losresultados del ejercicio interlaboratorio

En la prctica para establecer la veracidad se efecta lacomparacin de la media de los resultados del mtodo con valoresconocidos, o sea sta se establece contra un valor de referencia.Hay dos formas para hacerlo: comparando con Materiales deReferencia Certificados (MRC) o con los resultados obtenidos porun mtodo estndar. Los Materiales de Referencia Certificados ylos valores de referencia obtenidos por mtodos estndar deben

ser absolutos (trazables al SI).Un Material de Referencia Certificado es una matriz

natural certificada lo ms similar posible a las muestras de inters.Como la disponibilidad de tales materiales es limitada se puedenobtener Materiales de Referencia para la validacin:

9 Adicionando a un material tpico materiales de referencia

certificados puros u otros materiales de pureza yestabilidad adecuadas.9 Reteniendo materiales caracterizados y chequeados in-

house para garantizar su estabilidad durante el Control deCalidad.

Para fines regulatorios deben ser utilizados Materiales deReferencia Certificados reconocidos internacionalmente, mientrasque para trabajos de menor alcance o no crticos suele sersuficiente el uso de estndares preparados en el Laboratorio o poradicin.

Para verificar contra un mtodo alternativo, se comparanlos resultados de ambos mtodos en las mismas muestras. Lasmuestras deben ser preferentemente MRC, estndares in-

house, o muestras tpicas. Es mejor el empleo de los MRC porsu probada estabilidad y homogeneidad y pueden mostrar lapresencia de sesgo respecto al SI, pero estos son caros y a veces nose encuentran con las caractersticas exactas de las muestras.


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La tabla que se presenta a continuacin muestra unejemplo de comparacin de un mtodo nuevo desarrollado porICP-OES, con otro ya establecido y utilizado por largo tiempo en

un Laboratorio en el que se emplea la tcnica de AbsorcinAtmica para el anlisis de aguas residuales. En este ejemplo sehan empleando las herramientas estadsticas adecuadas para lacomparacin.

Elemento Valor deEAA

Valor deICP

tcalculado

Signif.

As (mg/L) 0.432 0.414 0.826 NoCd (mg/L) 0.048 0.048 0.000 NoCr (mg/L) 1.044 1.014 1.759 NoCu (mg/L) 0.493 0.473 1.844 NoFe (mg/L) 0.203 0.216 1.040 NoMg (mg/L) 3.127 3.049 1.876 NoMn (mg/L) 0.058 0.060 0.787 No

Ni (mg/L) 0.535 0.537 0.287 NoPb (mg/L) 1.055 1.081 1.408 NoSb (mg/L) 0.413 0.419 0.999 NoZn (mg/L) 0.213 0.206 0.932 No

En la tabla siguiente se muestra otro ejemplo para la

evaluacin del sesgo en una prueba de recuperacin en unamuestra fortificada, ya que en este caso no fue posible compararcon otros mtodos ni se dispona de MCR.

Elemento Contenido en la muestra % de RecuperacinAg (g/mL) 0.142 97.3

Ba (g/mL) 2.57 100.3

Hg (g/L) 8.96 97.8Se (g/L) 17.34 100.4


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La fortificacin es la accin de aadir un analito, sustancia,matriz qumica o un material de referencia certificado (MRC) a unamuestra en cualquier etapa de un anlisis qumico, para verificar la

respuesta del sistema de medicin con un objetivo determinado.El porcentaje de recuperacin es solo un componente de

la veracidad. Es til para decidir la carta de control que se empleaen el monitoreo de la calidad en muestras con matrices complejasque presentan grandes interferencias, casos en los cuales no sueleser fcil disponer de MRC.

Las metas de recuperacin deben estar claras y dependen

del mtodo aplicado. Los lmites en general son de 95-105%, perohabra que establecer las metas por grupos de parmetros. Porejemplo, para el anlisis de compuestos orgnicos se recomienda lautilizacin de compuestos marcados con 13C o 2H.

Incertidumbre

La Incertidumbre es un parmetro asociado con elresultado de una medicin, que caracteriza la dispersin de losvalores que razonablemente podran ser atribuidos almensurando.

Es necesario aclarar que la incertidumbre es un sloparmetro (usualmente la desviacin estndar o el intervalo deconfianza) que expresa el rango de valores posibles en base al

resultado de las mediciones. La estimacin de la incertidumbre tomaen cuenta todos los efectos que actan sobre el resultado; lasincertidumbres asociadas con cada efecto deben ser combinadas deacuerdo a procedimientos bien establecidos, como se ver msadelante.

La estimacin de la incertidumbre debe tomar en cuenta:

9 variaciones en el tiempo,9 el sesgo y su incertidumbre,9 la incertidumbre de la calibracin,9 cualquier otro efecto significativo.


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Exactitud (Veracidad + Precisin)

La exactitud (de acuerdo a la definicin de ISO 3534-1)

expresa la proximidad de un resultado al valor verdadero. Lavalidacin busca cuantificar la exactitud de los resultados teniendoen cuenta tanto los efectos sistemticos como los aleatorios quepuedan afectarlos. La exactitud tiene en cuenta dos componentes:veracidad y precisin. Existe adems otra expresin de laexactitud que es la incertidumbre de las mediciones.

Es ms simple no utilizar el trmino exactitud, ya quepuede confundirse con otras definiciones, es mejor en su lugarhablar de sus componentes: veracidad y precisin, asociados alerror total, el mximo sesgo que puede tener un dato.

Exactitud = Incertidumbre = Veracidad + Precisin

Conclusiones Los mtodos de validacin nos dan informacin sobre las

caractersticas del mtodo, sus posibilidades y limitaciones.

Deben ser empleados en rutina bajo un control de calidad. Estecontrol es necesario para verificar que el mtodo conserva suspropiedades, es decir que trabaja en la forma esperada.

Entre los elementos para el control de calidad, deben incluirse:

Determinacin de blancos, asociado al clculo de laprecisin.

Muestras de control interno, asociado al seguimiento de lacalidad de los datos. Se puede usar un estndar primario o

una muestra de concentracin conocida estabilizada. Ellaboratorio debe establecer con qu frecuencia se va ausar.

Muestras de referencia certificadas, asociado con latrazabilidad. El laboratorio debe establecer la frecuenciacon que deben ser utilizadas, dependiendo del mtodo.


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Muestras de desempeo o ensayos de aptitud, asociado alcontrol externo y en casos especiales a la trazabilidad. Serecomienda realizarlos al menos una vez al ao.

Durante la validacin el mtodo se aplica comnmente amuestras de concentracin conocida, mientras que en larutina se aplicar a muestras de diversa concentracin. ElLaboratorio puede decidir as si el mtodo requiere algunaoptimizacin o es adecuado para el objetivo propuesto.

Es una prctica acertada dentro del control de calidadreanalizar muestras conocidas cada cierto tiempo, paramantener la confianza en los resultados.

A continuacin, se presenta una Tabla Resumen con lascaractersticas anteriormente mencionadas, donde se explicita, paradiferentes parmetros que suelen determinarse en muestras de

agua, cules de ellas deben ser investigadas en el proceso devalidacin y cules son los elementos bsicos del control decalidad que deben ser tenidos en cuenta para cada mtodo.


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Parmetros

Linealidad

Rangode

trabajo

Lmitede

deteccin

Lmitede

cuantificacin

Veracidad

Precisin

Incertidumbre

Porcentajede

Recuperacin

Duplicadosde

blanco

Duplicados

demuestras

M

uestrasde

co

ntrolinterno

Muestraperidica

dereferencia

certificada

Pruebade

desempeo

Verificacin

deequipos

pH

Conductividad

Potencialredox

Oxgenodisuelto

Ionesselectivos

Turbidez

Sulfato

Calcio

Magnesio

Cloruros

Slidostotales

Slidossuspendidostotales

Nitratos

Nitritos

Amonio

Indicedefenol

DQO

Detergentes

Silicatos

Fsforo

metales

si

si

si

si

si

si

si

Trihalometanos

Bencenoysusderivados

Plaguicidas

Bifenilospoliclorados

Aromticospolicclicos

Compuestosorgnicos

persistentes

Dioxinas

Carbonoorgnicototal

NitrgenoKjendhal

DBO

si

si

si

si

si

si

si

si

Si,Mnimo

1/ao

Si,mnimo3al

ao,

dependiendo

dequenohaya

cambiodel

materialde

referencia

si

nos

isi

si

si

si

si

Si,mnimo4al

ao

si

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S

i,concada

lotede

muestras

asociadoa

cartade

control,

definidopor

cada

laboratorio.

si

si

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ao

si

si

si

Si,porcada

lote(ellote

lodecideel

laboratorio

si

si

si

si

si

si

si

si

si,considerarlos

3nivelesalto,

medioybajo.

Cuandose

implementael

mtodomedir

por7das

sipara

concentraciones

bajasyunopara

concentraciones

altas,rutinario

si

si

si

si

Contoldecalidad

no

si

no

dadoporelmanual

si

no

si

si,

d

ependiendo

delacartade

control

Si,dependiendo

delavariabilidad

delmtodoydelo

queserequier


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2.3- EJEMPLO 1: PROCEDIMIENTO NORMALIZADODE OPERACIN

A continuacin, se detalla y comenta un procedimientonormalizado de operacin (PNO).

Un procedimiento normalizado de operacin presenta lospasos sucesivos a llevar a cabo cuando se desea determinar algnparmetro en particular en alguna muestra. Detalla las distintasetapas que sirven al analista para analizar una muestra, y

generalmente est basado en alguna normativa (ISO; ASTM, EPA,etc.); debe presentar adems informacin sobre el alcance delmtodo y sobre el control de calidad interno propuesto.

PROCEDIMIENTO NORMALIZADO DE OPERACIN

PARA (la determinacin del parmetro, por ej alcalinidad

total) POR EL MTODO DE (citar el mtodo de anlisis, por ejtitulacin potenciomtrica)

Deben incluirse al pie de la primera pgina los datos relativos alpersonal que prepar, revis y aprob el procedimiento:

Fecha: Firma:Preparado por: (Analista

Instrumental)(Analista Qumico)

Revisado por: (Supervisor deCalidad)

Aprobado por:

Se incluyen adems los datos del documento:

Fecha de emisin: Revisin: No. de pginas:

Se prohbe la reproduccin total o parcial de este documento sin previaautorizacin del Supervisor del Laboratorio.


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El PNO debe contener tanto del detalle del procedimientocomo la forma de realizar el control de calidad del mtodoanaltico.

SECCION DEL PROCEDIMIENTO

1. Aplicacin

1.1 Este mtodo es aplicable a la determinacin de ... enmuestras de (especificar la matriz en la que se puede aplicar el mtodo,

por ejemplo aguas residuales)

1.2 El lmite de deteccin de este mtodo es ... mg/L

El alcance del mtodo debe ser especificado claramente::1.3 Mediante este mtodo se puede determinar..en un rango

de a .mg/L, y por dilucin, concentracionesmximas de .

2. Resumen del mtodo

Es necesario presentar una breve descripcin de la metodologa analtica,y los principios bsicos del mtodo.

3. Precauciones de seguridad

Deben figurar las condiciones relativas a la Higiene y Seguridad en eltrabajo, considerando los reactivos y el equipamiento utilizado, yespecificando el destino de los residuos generados en el procedimientoanaltico.

4. Precauciones

Se refiere a los cuidados especiales que deben tenerse en cada uno de los

pasos del procedimiento.


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5. Interferencias

Deben detallarse todas las fuentes posibles, en tems separados. Por

ejemplo, en un mtodo espectromtrico, deberan figurar las interferenciasfsicas, las qumicas y las espectrales.

6. Instrumental/materiales

Deben detallarse todos los instrumentos y material de laboratorio, entems separados; en el ejemplo citado anteriormente debera comenzarse

por el tipo de equipo espectromtrico; y siguiendo por las pipetas,matraces, vasos, filtros si son necesarios en el pretratamiento de lasmuestras, etc.

7. Reactivos

Deben figurar tanto los reactivos puros como la forma de preparacindetallada de las soluciones necesarias.

8. Calibracin del equipo

Indicar todos los pasos previos para garantizar que el equipo estfuncionando correctamente (por ejemplo., para un mtodo espectromtricoatmico, ajuste de longitud de onda, ancho de ranura, flujo gaseoso, etc.)

9. Calibracin del mtodo

Esto se refiere a la calibracin qumica de la metodologa. Se debenindicar los diferentes pasos, y cmo preparar las soluciones que se van autilizar para construir la curva de calibrado. Tambin debe incluirse eltiempo de vencimiento de cada solucin.

10.

Muestreo y preservacinSe definen las caractersticas necesarias para garantizar que la muestra aanalizar sea representativa del problema analtico en cuestin.

Asimismo, debe garantizarse que la muestra una vez extrada llegue allaboratorio sin que se altere el parmetro a determinar. Tambin debe


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informarse la forma de preservacin en el laboratorio y el tiempo mximopermisible antes del anlisis.

11. Procedimiento de anlisis

Se debe detallar en pasos sucesivos cada una de las etapas, desde elvolumen de muestra tomado hasta la lectura final. Es la gua prctica

para el trabajo del analista.

12. Anlisis de datos

Se debe detallar el procedimiento de clculo, teniendo en cuenta cmotransformar el dato ledo por el analista en el resultado final que se debeentregar en el informe.

El contenido de en la muestra se calcula de la siguientemanera:

Vm

WC

As

=donde:

C = concentracin de en la muestra.WAs = cantidad de obtenida de la curva de calibracinen g.

Vm = volumen de la muestra en mL.El resultado se debe reportar en mg/L I, donde I es la

incertidumbre calculada.13. Registro

Se detallan todos los registros que deben realizarse y preservarse, paragarantizar la trazabilidad del resultado.

Se generan los siguientes registros, los cuales se encuentran enla sala de instrumental:

Cuaderno de Toma de Muestras, es un registro de las muestraspara anlisis de , donde se consigna el nombre del analista,


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fecha de anlisis, el mtodo que se aplica, la identificacin de lamuestra, acompaado de su control de calidad, alcuota tomadasea en peso o volumen y volumen final a la que se lleva.

Formulario de preparacin de reactivos, donde se registra lafecha de preparacin, reactivo preparado, volumen de la solucinpreparada, marca y lote del reactivo, tiempo de duracin mxima,nombre del analista que prepar.

Formulario de preparacin de Estndares de Calibracin yControl, donde se registra fecha de preparacin, volumenpreparado, nombre del analista que prepar, marca y lote del

estndar; igualmente el frasco de almacenamiento tiene unaetiqueta donde se indica estndar preparado o estndar control,fecha de preparacin, iniciales del analista, la concentracin decada analito, preservacin, tiempo de duracin mxima.

Cuaderno de Mantenimiento de los Equipos, donde se sealanlos problemas en el equipo, para el mantenimiento preventivo ycorrectivo del mismo.

Cuaderno de Disposicin de Muestras y extractos, donde seregistra fecha de ingreso, lote, fecha de eliminacin, nombre delresponsable de las muestras y extractos en custodia.

Cuaderno de No Conformidades, donde se registran la fecha ynombre del responsable, la identificacin del problema, causas delproblema y las acciones correctivas o preventivas del mismo.

Resultados Analticos

Resultados de losAnlisis, donde se archivan los resultadosfinales.

Cartas de control, donde se archivan las cartas de controlmensuales.

SECCION DE CONTROL DE CALIDAD

1.

Lmite de deteccin

El lmite de deteccin del mtodo (LDM) es mg /L y secalcula de acuerdo al procedimiento descrito en el Manual deControl de Calidad.


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2. Control de la veracidad (sesgo)

Para comprobar la veracidad del anlisis se puede usar unamuestra de control de o una muestra de control preparadaen u otro material de referencia. Se analiza como sedescribe en la Seccin de procedimiento. Se compara el resultadocon su valor de referencia y lmites de aceptacin. Losresultados obtenidos deben estar dentro de los lmites decontrol establecidos. Cuando el resultado no se encuentredentro del rango de los lmites, se debe revisar el

procedimiento y repetir el anlisis. Los lmites de control severifican anualmente o si se realizan modificaciones en elmtodo. La muestra de control se analiza cada das, odentro del mismo da, cada . muestras.

3. Control de la precisin

En el caso del anlisis de una serie de muestras, se deberealizar un (especificar el nmero de replicados) despus de cada(especificar cada cuntas muestras). La desviacin promediorelativa (RPD) no debe ser mayor del (especificar el %aceptable, que provendr de los estudios de repetibilidad y precisinintermedia realizados en la etapa de validacin). Slo para losduplicados cuyas concentraciones se encuentren en el ordende 1 y 5 veces el lmite de deteccin del mtodo (LDM), laRPD puede ser menor o igual a (especificar el % aceptable, deacuerdo a los datos de la validacin).

100*2/11

11

)C(C

CCRPD

d

d

+

=

Donde:

RPD: desviacin promedio relativa porcentualC1: concentracin de la muestraC1-d: concentracin de la muestra duplicada

De no cumplirse esta regla se debe repetir el anlisis de lamuestra y su duplicado. Si los datos de precisin siguen


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manteniendo una diferencia significativa con respecto a losdatos obtenidos en la validacin, todo el lote medido debeconsiderarse fallido y proceder nuevamente a su anlisis.

4. Fortificacin y ensayo de recuperacin

En cada lote de muestras se analiza una muestra porduplicado, al duplicado se le agrega mL de solucinestndar de mg/L. El porcentaje de recuperacin delestndar debe estar entre el % y % (variable

dependiendo de la tcnica utilizada, por lo general 90-110 %).De no cumplirse esta regla se debe repetir el anlisis de lamuestra y su duplicado con la adicin. En caso de que no selogre la recuperacin esperada repetir el lote de muestrasanalizadas.

5. Control de blancos

En cada lote de muestras se analiza un blanco de trabajo, losblancos analticos deben estar preparados con agua ultra puraen cada lote de muestra y tratados de la misma forma que lasmuestras para identificar posibles fuentes de contaminacin(blanco de reactivos del mtodo). El resultado obtenido debeser menor que el lmite de deteccin del mtodo (LDM). Si esnecesario realizar acciones correctivas, stas deben estardocumentadas.

6. Estndares de verificacin

La curva de calibracin se verifica con . (especificar el nmero)estndares de y mg /L con cada lote de muestras.

Los estndares de verificacin se preparan a partir de unasolucin madre diferente a la utilizada para la preparacin dela curva de calibracin. El valor obtenido no debe diferir de % del valor del estndar. En caso contrario preparar unanueva curva de calibracin. Si es necesario realizar accionescorrectivas, stas deben estar documentadas.


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7. Cartas de control

Se debe mantener al da las cartas de control para los blancos,las muestras duplicadas y los estndares de verificacin.Calcular los lmites de control y advertencia, construir la cartade control como se indica en el Manual de Control de Calidad

Analtico. Inmediatamente despus de analizar las muestrascontrol, ingresar el valor en la carta de control. Se debe tomaruna accin correctiva en los siguientes casos:

-Si el valor determinado est fuera de los lmites de control,se debe revisar el procedimiento y repetir el anlisis.

-Si 2 de 3 valores determinados sucesivamente estn fuera delos lmites de advertencia, se debe revisar el procedimiento yrepetir el anlisis.

-Si 7 de 8 valores determinados sucesivamente se encuentranal mismo lado de la lnea promedio, se debe revisar el proce-

dimiento.

8. Incertidumbre

Se debe especificar la metodologa utilizada para el clculo de laincertidumbre.

Informar la concentracin de la muestra como CI

9. Referencias

Citar las normas que se utilizaron como base para lapreparacin del procedimiento (por ejemplo, ISO, ASTM,

AOAC, etc.). Si se trata de un mtodo desarrollado in

house, se debe aclararlo.


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2.4- EJEMPLO 2: CLCULO DEL LMITE DEDETECCIN PARA LA DETERMINACINVOLUMTRICA DE CLORURO

En este ejemplo se presenta el clculo de una de lascaractersticas que, como se especific en la seccin 2.2, esnecesario evaluar en un mtodo analtico. Se detallarn losprincipios bsicos del anlisis estadstico y los aplicar a unejemplo concreto, mostrando la metodologa utilizada para el

clculo haciendo uso de las herramientas estadsticas einformticas de una planilla de clculo.

Una vez obtenidos los resultados, en el laboratorio sedeber evaluar si el lmite de deteccin es o no es aceptable deacuerdo a la norma en la que se bas el procedimiento (por ej, unanorma ISO tiene como informacin el LD estimado) y adems,debe compararse con la legislacin regulatoria vigente (si la hubiere)

para la cual fue solicitado el ensayo analtico.

A continuacin, se resume el mtodo utilizado:

Materiales y Reactivos

- Agua destilada

- Solucin estndar de cloruro 1125 mg Cl-/L

- Solucin de nitrato de mercurio 0,0141 N. Disolver 2,54 g deHg(NO3)2.H2O en 50 mL agua, adicionar 0,5 mL de HNO3concentrado y diluir a 1 litro. Normalizar la solucin con unasolucin estndar de cloruro.

- Solucin indicadora de difenilcarbazona. Pesar 0,5 g dedifenilcarbazona, agregar 0,05 g de azul de bromofenol y llevar a100 mL con alcohol etlico. Guardar en frasco oscuro.

- Material de vidrio comn de laboratorio


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- Bureta manual o titulador automtico

- Formularios para el informe y tratamiento de resultados - tcnicavolumtrica

- Erlenmeyers o vasos de 250 mL

Procedimiento de la Medicin

- Medir 100 mL de agua destilada (por duplicado) y adicionar a cadauno de los erlenmeyers o vaso.

- Adicionar 1 mL del indicador difenilcarbazona a cada erlenmeyer ovaso. Se obtiene una solucin de coloracin azul-violeta.

- Adicionar luego, gota a gota, una solucin de cido ntrico 0,1 N

hasta coloracin amarilla, adicionando luego 3 gotas en exceso.- Titular las muestras blanco (de agua destilada) con nitrato de

mercurio 0,0141 N. El punto final de la titulacin se visualiza por elcambio de color de la solucin a azul-violeta.

- Anotar todos los datos y resultados en mL de volumen de titulanteen el formulario apropiado. Multiplicar dicho volumen por 5 para

obtener la concentracin en mg Cl-/L.

Clculo - Para 100 mL de muestra:

)(mLmercriconitratodeconsumidoVolumen=G

G5=100

1000x0.5xG=mg/Cl

NOTA: Esta operacin ser repetida en 6 das diferentesconsecutivos.


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Bases estadsticas para el clculo del LD segn el diseoexperimental seleccionado

El anlisis de varianza, "ANOVA", es una tcnica estadsticaempleada para aislar y estimar las varianzas que contribuyen para elerror total de un experimento, para analizar si hay o no diferencia entrelos lotes.

Dada una serie de datos:

Rplicas Lotes

1 2 3 4 5 6

1 x11 x12 x13 x14 x15 x16

2 x21 x22 x23 x24 x25 X26

Se acepta que cualquier valor xij es la combinacin de trescomponentes:

= valor real (desconocido)

Li = efecto de las condiciones propias del lote, L(desconocido)

ei j = error experimental (desconocido)

= se estima por la media general de todos los datos,=

x

Li = se estima por la diferencia entre la media del lote xi

y la media general x

)x-x=L( ii

e+L+=x ijiij


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ei j = se estima por la diferencia entre el valor xij, y la media del

lote, xi

)x-x(e iijij

)()()( xxxxxx iijiij +=

),x-x(+)x-x(+x=x iijii j

Las desviaciones individuales se cancelaran en las sumas,

debido a los valores positivos y negativos de igualmagnitud; esto se evita elevndolos al cuadrado:

SQt SQ1 SQ0

Grados de libertad:a) total, Nt = m.n 1 m = n de lotes (6)

b) lotes, N1 = m 1 n = n de repeticin de anlisis (2)

c) residual, N0 = m (n - 1)

)x-x( 2ij

= i2

in)x-x(

+ )x-x(

2

iij =

suma de loscuadrados

totales

suma de loscuadrados

lotes

suma de loscuadrados residual

=

=k

iii

nSSQo1

2)1(


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Interpretacin de una tabla de ANOVA:

Fuente de variacinSuma de

cuadradosGrados de

libertadCuadrados

medios

Entre lotes, SQ1 i2

in)x-x( 1-m=N1 N

SQ=M

1

11

Dentro del lote SQo(residual) )x-x(2ii j 1)-(nm=N0 N

SQ=M 00

0

Total

)x-x( 2ij N+N=N 01t

La comparacin entre M1 y M0, que son los cuadradosmedios entre lotes y dentro del lote se efecta por la prueba "F".

M

M=calculadoF

o

1

Los cuadrados medios M1 y Mo se deben comparar paradeterminar si M1 es significativamente mayor que Mo, por ejemplo, paraver si hay una fuente de error estadsticamente significativa entre los lotes.

Lo normal es que M1 sea mayor que M0, ya que de lo contrario elmtodo y la tcnica deben ser examinados rigurosamente para detectarcualquier fuente anormal de error. El valor de F debe ser siempre mayorque 1, por definicin, o sea que si M1 fuera menor que M0, debe invertirse

el orden en la frmula anterior.

El test F es indicativo de si hay o no evidencia dediferencias significativas entre lotes y dentro de los lotes. Si

=

=k

i

ii nSSQo1

2 )1(


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Fcalculado es mayor que Fterico todo este procedimiento de clculono es aplicable.

Procedimiento para el Clculo del Lmite de Deteccin

- Se realizan anlisis repetitivos para condiciones diferentes(mtodos, analistas, lotes, equipamientos, etc.).

- Se anotan en el cuadro de la hoja de clculo los resultados de la

titulacin de las muestras de agua destilada duplicadas da a da,durante los 6 das.

- Se trata de hallar la variabilidad en el mismo da y la variabilidaden diferentes das. Se obtienen los promedios diarios y el GranPromedio de la Concentracin obtenida (GMC). El programa dela planilla de clculo evala automticamente el anlisis de

varianzas, estudiando los efectos debido a los errores analticos(variacin dentro de los anlisis) y a las condiciones diferentes(variacin entre anlisis).

- Se estiman las dispersiones (a travs de las medidas de lasdesviaciones estndar) para los errores analticos (Sd = dentro dellote), en diferentes condiciones (Se = entre lotes) y el total (St).

- El Lmite de deteccin se calcula en base a la estimacin delCriterio de Deteccin a partir de la variabilidad obtenida en losblancos y previendo un error de tipo alfa y de tipo beta nosuperior ninguno de ellos al 5 %.


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Aplicacin asociada a la planilla de clculo

Cada procedimiento de medicin es susceptible de seresquematizado (modelado) mediante algn tipo de formula o

algoritmo (plantilla Excel) en el que el resultado final est ligado aun conjunto de mediciones concretas. Esta plantilla puede variar sise trata de otros mtodos de anlisis cuantitativos.

Lo normal es que el LD que interesa calcular sea elresultado final de diversas operaciones y clculos. Las muestrasblanco testigo deben estar sujetas a todas las fuentes deerror en las diversas fases del proceso, no solamente en laspropiamente analticas sino tambin en las pre-analticas.

Tabulacin de las lecturas:

En la planilla Excel se anotan los resultados de forma tal quequeden como en la tabla siguiente:

Lmite de deteccin

Bd 2=

== 00..0055 == 00..0055

11-- == 00..9955 11-- == 00..9955

0 L

RReessuullttaaddoo

C

DDiiffeerreenncciiaa eennttrreebbllaannccooss

DDiiffeerreenncciiaa eennttrree uunnaammuueessttrraa yyuunn bbllaannccoo

tteessttiiggoo


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MuestraNo.

Lote 1 Lote 2 Lote 3 Lote 4 Lote 5 Lote 6

Result.No. Result.No. Result.No. Result.No. Result.No. Result.No.

Blanco1

Blanco2

En la siguiente figura se muestra el resultado de la entrada de losdatos:

Prueba Resultados en unidades de mg/LSOLUCION 1 2 3 4 5 6

1 0,75 0,80 0,82 0,83 0,78 0,75Blanco 2 0,77 0,81 0,80 0,81 0,75 0,76

Tratamiento de los datos:La planilla Excel dispone de una Herramienta que es el

Anlisis de Varianza. Para ello, en Herramientas y Anlisis de Datos,debe buscarse Anlisis de Varianza de un Factor. En rango deentrada se debe seleccionar la matriz de datos correspondiente a lasdos filas y a las seis columnas de la Tabla Anterior. Se debeseleccionar agrupamiento por columnas, un valor de alfa de 0,01

(requisito para el test F) y en opciones de salida, que la presentacinde los resultados sea en una hoja de clculo nueva.

En la tabla siguiente se presentan los resultados delanlisis de varianza para los datos del ejemplo. En la primeracolumna figura el origen de las variaciones (entre grupos, dentrode grupos y total), en la segunda columna la suma de cuadrados(SQ1, SQ0 y SQtotal), en la tercera columna los grados de libertad

respectivos, en la cuarta columna los cuadrados medios o elpromedio de los cuadrados, en la quinta columna el valor de Fcalculado, en la sexta columna el valor de probabilidad del test F yen la sptima el valor crtico para el test F. Debe recordarse que


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este valor crtico no debe ser mayor que el valor de F calculado,que en el ejemplo es 8,7043.

Estimacin del lmite de deteccin

Normalmente y considerando el error de tipo alfa y el errorde tipo beta, el lmite de deteccin se calcula de la siguiente manera:

L.D. = 3,3 Sd (del blanco testigo)

El factor 3,3 es el valor del parmetro estadstico z para unnivel de confianza del 95 % multiplicado por 2. El valor de Sdes el valor de desviacin estndar dentro del grupo obtenido


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por raz cuadrada del valor del cuadrado medio dentro. Seutiliza el valor de desviacin estndar dentro del grupo, ya quese ha probado mediante el test F que no hay diferencias

significativas entre lotes y dentro de lotes.En nuestro ejemplo, el valor de Sd es la raz cuadrada de0,00019167, o sea 0,01384, con lo cual resulta:

L.D. = 3,3 Sd (del blanco testigo) = 0,0457 mg/L


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2.5- EJEMPLO 3: VALIDACIN DE UN MTODOCROMATOGRFICO

El objetivo de este ejemplo es mostrar la validacin de lametodologa de determinacin de contaminantes orgnicos enmatrices acuosas, mediante mtodos cromatogrficos, para laevaluacin de diferentes caractersticas del mtodo. Se presentanresultados reales obtenidos en un laboratorio de control de calidadde aguas.

Con los resultados obtenidos:

Se acota el mbito y el rango de aplicacin para cadacompuesto en cada tipo de matriz.

Se obtiene la caracterizacin de cada compuesto en cadamatriz: LD, LQ, exactitud.

Se procede al estudio de las incertidumbres para cada

compuesto. Se acota el rango de aceptacin de los materiales de

control y de los interlaboratorios.

mbito de aplicacin

Conviene presentar una breve descripcin de la metodologa.En el caso amplio, se podra utilizar las siguientes, si bien elejemplo se restringe a slo una de ellas.

Extraccin: SPE ( on-line o off-line), SPME, CLSA, P&TSeparacin: HPLC, UPLC, CGDeteccin: FLD, PDA, UV, MS, MS/MS, ECD, FID, NPD,MS, MS/MS

Debe adems hacerse una descripcin de los compuestos adeterminar.

Es necesario especificar el tipo de matriz, que en este caso podraser: Agua residual, Agua natural, Agua tratada.


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Calibracin, rango de linealidad, lmites de deteccin ycuantificacin

Es recomendable realizar un estudio a tres niveles deconcentracin distintos:

nivel alto: concentracin cercana a la mxima usada en lacalibracin.

nivel medio: concentracin cercana a la media usada en lacalibracin o bien cercana a los valores legislados.

nivel bajo: concentracin cercana a la menor usada en lacalibracin o bien cercana al lmite de cuantificacin (LQ).

Con la calibracin de la metodologa se obtiene:

El rango de aplicacin: Concentracin mxima y mnima ala que se puede aplicar la metodologa analtica en cadamatriz.

El lmite de deteccin de cada compuesto (LD), en cadamatriz. El lmite de cuantificacin de cada compuesto (LQ), en

cada matriz.

Exactitud (Veracidad y Precisin)

Estudios de Repetibilidad y Reproducibilidad:

Es recomendable realizar una fortificacin de cada una de lasmatrices a los tres niveles de concentracin, durante unos sietedas distintos, y disponer de los resultados como se muestra en latabla:


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Agua residualnivel alto

x 7 das distintos

%RSDCV

nivel medio % recuperacinnivel bajo Exactitud

Agua natural

nivel alto

x 7 das distintos

%RSDnivel medio CV

nivel bajo% recuperacinExactitud

Agua tratada

nivel alto

x 7 das distintos

%RSDnivel medio CV

nivel bajo% recuperacinExactitud

En ejemplo siguiente se muestra la validacin del mtodopara la determinacin de hidrocarburos aromticos policclicos(PAHs)

1. mbito de aplicacin

1.1 Objetivos:

Validar la metodologa descrita en el procedimiento PNTMA/QO-01, evaluando los valores de los lmites dedeteccin y cuantificacin, y exactitud, a tres niveles deconcentracin.

Determinar si los resultados obtenidos permiten cumplir

con los requisitos reglamentarios.

1.2 Breve descripcin de la metodologa:

Determinacin de PAHs por SPE y HPLC-FLD. Extraccin de 500 mL de agua con cartuchos para SPE

(ODS-18), elucin con cloruro de metileno yconcentracin a 500 L con acetonitrilo.

Anlisis cromatogrfico por HPLC, con columna RP-18,inyeccin de 20 L y deteccin por fluorescencia.


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1.3 Descripcin de los compuestos a determinar:

Analitos legislados: Fluoranteno, Benzo (b) fluoranteno,

Benzo (k) fluoranteno, Benzo(a)pireno, Benzo(g,h,i)perileno, Indeno(1,2,3,c,d).

Analitos no legislados: Benzo(a) antraceno, Criseno,Dibenzo (a,h) antraceno.

1.4 Tipo de matriz: Aguas continentales naturales, tratadas y deconsumo.

2. Calibracin

Patrn de calibracin: solucin certificada de 16 PAHs(Supelco), con el cual se procede al estudio de calibracin(recta, LD, LQ, rango de aplicacin).

Los resultados obtenidos para los analitos legislados, apartir de la calibracin del mtodo son:

Analito Rango de aplicacin Conc. Inferior

(LQ) g/LConc. Superior

g/LLQ

g/LFluoranteno 0,007 0,7 0,007Benzo(b)fluoranteno 0,007 0,3 0,007Benzo(k)fluoranteno 0,003 0,3 0,003Benzo(a)pireno 0,007 0,3 0,007Benzo(g,h,i)perileno 0,030 1,2 0,030Indeno(1,2,3,c,d)pireno 0,030 0,9 0,030

3. Estudios de Repetibilidad

Se realiza una fortificacin de cada una de las matrices a tresniveles de concentracin, analizando siete replicados en un mismoda.


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Analito g/L Nivel

bajoNivel

medioNivel alto

Fluoranteno 0,005 0,010 0,100Benzo(b)fluoranteno 0,002 0,004 0,040Benzo(k)fluoranteno 0,002 0,004 0,040Benzo(a)pireno 0,005 0,010 0,099Benzo(g,h,i)perileno 0,008 0,016 0,160Indeno(1,2,3,c,d)pireno 0,005 0,010 0,100

Los resultados deben ser presentados informando los parmetrosestadsticos correspondientes:


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4. Estudios de Reproducibilidad

Se presentan los resultados obtenidos procediendo a la

fortificacin de cada una de las matrices a tres niveles deconcentracin, durante siete das distintos.

Analito g/L Nivel

bajoNivelmedio

Nivel alto

Fluoranteno 0,005 0,010 0,100Benzo(b)fluoranteno 0,002 0,004 0,040Benzo(k)fluoranteno 0,002 0,004 0,040Benzo(a)pireno 0,005 0,010 0,099Benzo(g,h,i)perileno 0,008 0,016 0,160Indeno(1,2,3,c,d)pireno 0,005 0,010 0,100


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5. Estudios adicionales

Para cumplimentar todos los requerimientos de la validacin, es

necesario tener en cuenta los siguientes aspectos:

Determinar los criterios de aceptacin de materiales de controldistintos de los utilizados en la validacin, pero con los mismosanalitos y semejante nivel de concentracin.

Estudio de la variacin del tiempo de retencin de lospicos cromatogrficos en el tiempo, caracterstica

instrumental que siempre debe ser corroborada. Estudio de seguimiento en las recuperaciones al variar loslotes de cartuchos SPE utilizados en la etapa previa a lacorrida cromatogrfica, caracterstica de los insumosutilizados en el procedimiento analtico.

Clculo de incertidumbres.


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2.6- EJEMPLO 4: CLCULO DE LMITES DEDETECCIN PARA LA DETERMINACIN DE PLOMO

Y OTROS METALES

En forma similar a lo detallado para el caso de ladeterminacin de cloruro, se muestra otro ejemplo, donde seprocede al clculo del lmite de deteccin para la determinacin deplomo en muestras de agua por la tcnica de espectrometra deabsorcin atmica por horno de grafito.

Para realizar el clculo del LD, se miden dos solucionesblanco, durante 6 das consecutivos, y se registran los datosobtenidos a partir de la curva de calibracin. La planilla de clculoa utilizar es similar al caso ya detallado y la tabla de introduccinde datos es la siguiente:

Prueba Resultados en unidades de mg/lSOLUCION 1 2 3 4 5 6

1 0,006 0,007 0,005 0,006 0,008 0,007Blanco 2 0,009 0,006 0,006 0,008 0,007 0,009

Tratamiento de los datos:

Se aplica la misma herramienta que es el anlisis devarianza. Para ello en Herramientas y Anlisis de Datos debebuscarse Anlisis de Varianza de un Factor. En rango de entrada se

debe seleccionar la matriz de datos correspondiente a las dos filas y alas dos columnas de la tabla Anterior. Se debe seleccionaragrupamiento por columnas, un valor de alfa de 0,01 y en opcionesde salida que la presentacin de los resultados sea una hoja nueva.

Los resultados del anlisis estadstico se reflejan en latabla siguiente, donde en el anlisis de varianza, figura en la primeracolumna el origen de las variaciones (entre grupos, dentro de grupos

y total), en la segunda columna la suma de cuadrados (SQ1, SQ0 ySQtotal), en la tercera columna los grados de libertad respectivos, en lacuarta columna los cuadrados medios o el promedio de loscuadrados, en la quinta columna el valor de F calculado, en la sextacolumna el valor de probabilidad del test F y en la sptima el valor


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crtico para el test F. Debe recordarse que este valor crtico no debeser mayor que el valor de F calculado, que en el ejemplo es 0,96.

Estimacin del lmite de deteccin

Utilizando para el clculo del lmite de deteccin la expresin

LD = 3,3 Sd (del blanco testigo),

y considerando que en el ejemplo, el valor de Sd es la raz cuadradade 1,6667 x 10-6, o sea 0,00129, se obtiene:

LD = 0,0043 mg/L


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Como en todos los casos, se deber especificar si el lmite dedeteccin es o no es aceptable de acuerdo a la norma analtica que

se sigui para aplicar este procedimiento y adems, debe compararsecon la regulacin vigente y para la cual fue solicitado el ensayoanaltico. El plomo corresponde al grupo de metales que esnecesario controlar en cuestiones ambientales, por lo tanto debercompararse con lo permitido en la legislacin ambiental vigente, deacuerdo a la calidad del agua deseada (normalmente, esto se defineen las legislaciones de acuerdo a su uso: potable, de fuentes deprovisin, residual, etc.)

Otra forma de proceder cuando se est utilizando unatcnica instrumental donde necesariamente debe emplearse unacurva de calibrado, es la siguiente:

Se construye la curva de calibrado como se realiza

habitualmente con seis puntos aproximadamente tratando decubrir todo el mbito de trabajo lineal.

Esta curva tendr una ordenada al origen y una pendiente,y a su vez un coeficiente de correlacin que deber ser muyprximo al valor de 1, lo que asegurar la bondad del ajuste de lacurva.

Se procede a leer varias veces, aproximadamente 20, unblanco de reactivos o un estndar muy bajo en concentracin yprximo a lo que se espera sea el lmite de deteccin.Generalmente, y a travs de la bibliografa, este valor se puedeestimar.

El valor de desvo estndar obtenido, multiplicado por el

factor 3,3 corresponder a la lectura en donde se puede diferenciarun blanco de una muestra.

Aplicando la ordenada al origen y la pendiente a este valor,se obtiene el LD de cada caso en particular.


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En la tabla siguiente se muestra un ejemplo de clculo paratres diferentes metales

BK No. Cu BK No. Fe BK No. Zn

1 0,0014 1 0,0006 1 0,00662 0,0010 2 0,0016 2 0,00543 0,0018 3 0,0003 3 0,00544 0,0010 4 0,0011 4 0,00565 0,0024 5 0,0015 5 0,00476 0,0014 6 0,0014 6 0,0046

7 0,0012 7 0,0005 7 0,00548 0,0010 8 0,0009 8 0,00449 0,0017 9 0,0014 9 0,0050

10 0,0010 10 0,0010 10 0,004311 0,0022 11 0,0018 11 0,006912 0,0016 12 0,0011 12 0,005913 0,0021 13 0,0012 13 0,006014 0,0019 14 0,0016 14 0,005815 0,0021 15 0,0014 15 0,0058

16 0,0017 16 0,0005 16 0,006317 0,0025 17 0,0014 17 0,006418 0,0023 18 0,0017 18 0,006719 0,0022 19 0,0011 19 0,006020 0,0023 20 0,0008 20 0,0066

SUM 0,0348 SUM 0,0229 SUM 0,1138Media 0,0017 Media 0,0011 Media 0,0057

S 0,00051748 S 0,00043465 S 0,0007873343,3 * S 0,001708 3,3 * S 0,001434 3,3 * S 0,002598

Y= A + BX = 0,001708 Y= A + BX 0,001434 Y= A + BX = 0,002598

A= 0,0004152 A= 0,0003469 A= 0,00043412B= 0,153996 B= 0,070351 B= 0,348602LD= 0,00839305 LD= 0,015457444 LD= 0,006207888

0,0084 mg/L 0,0155 mg/L 0,0062 mg/L

Anlisis de metales totales en aguas por Abs. Atmica (Caso A)


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En la tabla siguiente se presentan resultados utilizandootra tcnica, en este caso ICP-OES, con valores obtenidos en un

laboratorio de anlisis de muestras ambientales.

Bk No. Cu (ICP) BK No. Fe (ICP) BK No. Zn (ICP)

1 33,97 1 1,516 1 4,7072 35,55 2 1,621 2 3,7683 37,78 3 1,626 3 3,76504 37,89 4 2,392 4 4,7670

5 35,54 5 1,591 5 3,8426 36,03 6 1,577 6 3,8217 36,38 7 1,625 7 4,7998 32,41 8 1,546 8 3,81909 35,84 9 1,590 9 3,823

10 35,76 10 1,564 10 3,86611 32,81 11 1,608 11 3,87512 36,76 12 1,604 12 3,82913 37,19 13 1,582 13 3,9000

14 34,65 14 1,616 14 4,89615 31,65 15 1,677 15 3,8816 35,35 16 1,590 16 3,88717 36,43 17 1,720 17 5,01618 36,26 18 1,605 18 3,9919 35,42 19 1,612 19 4,91320 36,56 20 1,576 20 3,965

SUM 710,23

aspectos practicos de la validaciion incertidumbre en mediciones quimicas

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