Contact

Daria Pašalić
Editor-in-Chief
Department of Medical Chemistry, Biochemistry and Clinical Chemistry
Zagreb University School of Medicine
Šalata ul 2.
10 000 Zagreb, Croatia
Phone +385 (1) 4590 205; +385 (1) 4566 940
E-mail: dariapasalic [at] gmail [dot] com

Useful links

Kratki pregledni članak:

Carmen Ricós1,2*, Carmen Perich1,3, Joana Minchinela1,4, Virtudes Álvarez1,5, Margarita Simón1,6, Carmen Biosca1,7, Mariví Doménech1,8, Pilar Fernández1,9, Carlos-Víctor Jiménez1,4, José Vicente Garcia-Lario1,10, Fernando Cava1,11. Primjena biološke varijacije – pregledni članak. Biochemia Medica 2009;19(3):250-9.
 
1 Odbor za analitičku kvalitetu, Španjolsko društvo za kliničku biokemiju i molekularnu patologiju (SEQC), Španjolska
2 Zavod za laboratorijsku dijagnostiku, Klinička bolnica Vall d’Hebron, Barcelona, Španjolska
3 Zavod za laboratorijsku dijagnostiku, Opća bolnica Bon Pastor, Barcelona, Španjolska
4 Zavod za laboratorijsku dijagnostiku, Opća bolnica Barcelonès Nord, Badalona, Španjolska
5 Zavod za laboratorijsku dijagnostiku, Opća bolnica Hospitalet, Hospitalet, Španjolska
6 Zavod za laboratorijsku dijagnostiku, Opća bolnica Anoia, Vilafranca del Penedès, Španjolska
7 Zavod za laboratorijsku dijagnostiku, Opća bolnica Germans Trías i Pujol, Badalona, Španjolska
8 Zavod za laboratorijsku dijagnostiku, Opća bolnica Manso, Barcelona, Španjolska
9 Zavod za biokemiju, Opća bolnica La Paz, Madrid, Španjolska
10 Zavod za laboratorijsku dijagnostiku, Klinička bolnica Virgen de las Nieves, Granada, Španjolska
11 Zavod za laboratorijsku dijagnostiku, Opća bolnica Alcorcón Foundation, Madrid, Španjolska
 
Corresponding author*: cricos [at] vhebron [dot] net
 
Sažetak
 
Ovaj rad sadrži opsežan pregled sastavnica biološke varijacije (BV), tj. intraindividualne (nasumična fluktuacija analita oko osnovne vrijednosti svakog pojedinca) i interindividualne (ukupna varijacija od osnovnih vrijednosti različitih osoba) varijacije, zatim ukratko objašnjava procjenu veličine intraindividualne i interindividualne BV u zdravih i oboljelih ispitanika, podrobno obrađuje osam složenijih primjena procjena BV, te govori o zanimljivim detaljima koji izazivaju najviše rasprava.
Cilj rada je raspraviti kako pomoću današnje tehnologije doći do specifikacija kvalitete dobivenih na temelju BV u zdravih pojedinaca te u kojim se slučajevima koristiti podacima od oboljelih ispitanika.
Konačno, u radu se promiče daljnji razvoj primjene BV, poput upozoravanja liječnika o promjenama u bolesnikovu stanju.
Ključne riječi: biološka varijacija; specifikacije kvalitete; referentna vrijednost promjene; delta provjera; laboratorijski nalaz
 
Pristiglo: 27. srpnja 2009.                                                                                                                                    
Prih
vaćeno: 3. rujna 2009.                                                                                                                                            
 
Uvod
 
Život nije statičko stanje, već stalna fluktuacija sastavnica bioloških tekućina. Biološka varijacija (BV) sastavnica ljudskog tijela koje se ispituju u laboratorijskoj medicini (analita) može se opisati kroz tri različite vrste: varijacija kroz životni vijek, predvidljiva ciklička varijacija koja po prirodi može biti dnevna, mjesečna ili sezonska, te nasumična varijacija. Biološka varijacija koja se zbiva tijekom života osobe povezana je s fiziološkim promjenama koje se odnose na rast, starenje, trudnoću, menopauzu, te druge normalne okolnosti. Pojava predvidljivih cikličkih varijacija uključuje sastavnice na koje utječu vanjski utjecaji kao što su svjetlost - mrak ili godišnje doba, te one čije otpuštanje u krvotok određuju redoviti vremenski razmaci, primjerice otpuštanje različitih hormona podrijetlom iz stanica u krvotok (1). Osim tih vrsti varijacija postoji jedva zamjetljiva varijacija koja utječe na sve analite, sastoji se od nasumične fluktuacije oko osnovne vrijednosti svakog pojedinca, a poznata je kao intraindividualna biološka varijacija. Osnovna vrijednost može se kod svake osobe razlikovati od takvih vrijednosti drugih osoba, a ukupna varijacija koja nastaje iz te razlike poznata je kao interindividualna biološka varijacija (2).
U laboratorijskoj medicini, znanosti koja mjeri sastavnice živih organizama, od presudne je važnosti za pružanje pouzdanih rezultata uzeti u obzir pojam biološke varijacije. Svaki čin mjerenja u sebi sadrži određeni stupanj varijabilnosti. Kod laboratorijskih mjerenja postoji potencijalna varijabilnost u prikupljanju uzoraka, prenošenju i pohrani uzoraka, pripremi reagencija, održavanju instrumenata, vrsti metode i sl., a u medicinskim laboratorijima postoji dodatna i neizbježna varijacija sadržana u biološkom uzorku. Radi dobivanja pouzdanih rezultata sve je izvore varijacije potrebno svesti na najmanju moguću mjeru, a to je moguće kod svih srodnih laboratorijskih procesa osim karakteristične varijacije uzorka. Zato se postavlja pitanje što možemo učiniti? Nužno je savršeno procijeniti sastavnice biološke varijacije (inter- i intraindividualne) te ih adekvatno obraditi tijekom čitavog procesa koji vodi do laboratorijskog nalaza.
Ukratko, procjena veličine intra- i interinvidualne BV iziskuje sljedeći postupak (3):
1. Nekoliko se uzoraka dobiva od nekoliko pojedinaca s poznatim zdravstvenim stanjem.
2. Uzorci se pohranjuju u stabilnim uvjetima do analize.
3. Uzorci se analiziraju i istodobno se određuje analitički CV pomoću kontrolnih materijala ili dvostrukim testiranjem uzorka.
4. Sastavnice varijabilnosti (analitičke, intra- i interindividualne) određuju se primjenom analize varijabilnosti (ANOVA) na dobivenim rezultatima.
Radi osiguranja pouzdanosti procjena BV kod nekoliko je predanalitičkih čimbenika potrebna pomna kontrola. Ako su ispitanici zdravi pojedinci, tada trebaju zadržati normalan način življenja tijekom prikupljanja uzoraka. Uvjeti za uzimanje krvi strogo su definirani te se primjenjuju kod svih ispitanika. Prikupljanje uzoraka treba provoditi zdravstveno-laboratorijski tehničar u isto doba dana te uz isto vrijeme podveze žile i to nakon što se ispitanik odmorio nekoliko minuta. Isti se uvjeti primjenjuju kod procjene BV u osoba koje nisu zdrave (npr. osoba s nekom bolešću, primatelja presatka) uz dodatni zahtjev da te osobe budu u stabilnom stanju u okviru svog oboljenja (4,5).
Kad su ti uvjeti ispunjeni, rezultati procjena BV u odraslih osoba su slični bez obzira na razlike među drugim uključenim čimbenicima. S tehničkog stajališta, vremenski razmak za uzorkovanje ne smije biti kraći od jednog dana međutim, osim ovog ograničenja, duljina tog intervala je irelevantna (dnevni, tjedni, mjesečni itd.) (6). Broj ispitanika i uzoraka nisu od izrazitog značenja, no može se preporučiti uključivanje barem 10 ispitanika i 5 uzoraka. Analitička metoda, instrument i reagensi koji se koriste u studiji nemaju nikakav učinak na procjene BV. Čimbenici povezani s ispitanikom poput spola, dobi, rase i mjesta boravka nisu uzrokom promjena u rezultatima (2,7). Sva ova navedena razmatranja dokazana su u nekoliko studija u kojima se BV određivala za brojne analite (8-10). Sve dosad dostupne procjene BV (za oko 320 analita) prikupljene su u bazu podataka koja se obnavlja svake dvije godine (11,12). Takve su informacije već na raspolaganju za laboratorijsku uporabu za mnoge uobičajene pretrage. Unatoč tome, u tom području ima još dosta posla, jer postoji na stotine analita za koje BV još nije određena te buduće aktivnosti treba usredotočiti na te pretrage.
U svakodnevnoj laboratorijskoj praksi BV nalazi osam glavnih primjena uz svoju iskoristivost u epidemiološkim studijama:
1. Postavljanje specifikacija kvalitete za analitički rad.
2. Vrednovanje kliničke važnosti promjena u uzastopnim rezultatima pojedinca.
3. Procjena korisnosti populacijski utemeljenih referentnih vrijednosti.
4. Određivanje optimalnog uzorka (npr. plazma, serum, 24-satna mokraća, prva jutarnja mokraća) za analizu specifičnog analita.
5. Odabir najbolje pretrage među nekoliko testova za specifičnu kliničku svrhu (npr. dijagnoza, praćenje).
6. Odabir najinformativnijih jedinica za svaki analit kod izvještavanja o rezultatima.
7. Određivanje broja analiza potrebnih za homeostatske osnovne vrijednosti pojedinca.
8. Validacija novih postupaka u laboratoriju.
Postavljanje specifikacija kvalitete za analitički rad
Određivanje specifikacija kvalitete utemeljenih na intra- i interindividualnoj BV potvrđeno je širom svijeta kao druga hijerarhijska strategija koja je dogovorena na konferenciji u Stockholmu jer udovoljava općim potrebama dijagnosticiranja i praćenja (13). Jednostavno rečeno, za pojedinca se u svrhu dijagnoze traži jedna pretraga te se rezultat uspoređuje s populacijski utemeljenim referentnim intervalom ili graničnom vrijednošću; u tom je slučaju za laboratorije ključno održati razdiobu rezultata unutar prosjeka te stoga treba na najmanju mjeru svesti analitičko odstupanje (engl. bias). U svrhu praćenja izdaju se uzastopni zahtjevi za pretragom, a glavni izvor laboratorijske varijacije koju treba svesti na najmanju moguću mjeru je analitička nepreciznost. Stoga specifikacije kvalitete, korištene kao granice koje se mogu tolerirati za nepreciznost i analitičko odstupanje, imaju jasno praktično opravdanje i iskoristivost.
Usto, dokazano je da ako se odstupanje (također nazvano sustavnom pogreškom) u laboratorijima koji rade s istom populacijom održi ispod 1/4 zbroja intra- i interindividualne BV, onda se mogu koristiti zajednički referentni intervali (14); vrijednost tog zbroja smatra se poželjnim analitičkim odstupanjem. Kod praćenja bolesnika na rezultat može utjecati slučajna pogreška (engl. hazard error) sa najviše 11% (15,16); rezultirajuća vrijednost smatra se poželjnom nepreciznošću. Kod analita s izrazitom homeostatskom regulacijom i vrlo niskim vrijednostima BV (poput natrija, klorida, albumina) opće prihvaćeno je da se može primjenjivati minimum specifikacija kvalitete koje su utemeljene na većoj frakciji BV; s druge strane, kod slabo reguliranih analita s visokom biološkom varijabilnosti (poput analita u mokraći, triglicerida, nekoliko enzima itd.) mogu se koristiti optimalne specifikacije kvalitete dobivene iz frakcija koje su manje od spomenutih (17).
Vrednovanje kliničke važnosti promjena u uzastopnim rezultatima pojedinca
Vrednovanje kliničke važnosti promjena u dva uzastopna rezultata iste osobe podrazumijeva uzimanje u obzir i analitičkih i fizioloških izvora varijacije (uz pretpostavku da su predanalitički izvori varijacije minimalizirani). Brojčana vrijednost koja označava medicinski značajne promjene između dva rezultata, klasično nazvana „presudna razlika“ (3) čiji je današnji naziv Referentna vrijednost promjene (engl. Reference change value, RCV) (18), potječe iz formule:
,
s time da je k = 1,65 za jednosmjerni test i rizik vjerojatnosti a od 95%, dok CVA predstavlja analitički, a CVI intraindividualni koeficijent varijacije.
Neki se autori koriste neznatno drugačijom formulom u kojoj je dio sa zagradama zamijenjen s CVI+A (19); unatoč tome, rezultati dobiveni pomoću obje formule gotovo su istovjetni.
Za laboratorije koji žele postići poželjnu specifikaciju kvalitete, formula ovisi isključivo o CVI, s time da je vrijednost RCV ista za sve laboratorije (iako je određena za svaki analit) (20). Time se podrazumijeva shvaćanje transverzalne RCV za otkrivanje promjena u zdravstvenom stanju, što predstavlja bolji pristup od populacijski utemeljenog referentnog intervala s obzirom da se kod većine analita zapaža izrazita karakterističnost, odnosno individualnost (intraindividualna BV niža od interindividualne BV) (11,12).
Procjena korisnosti populacijski utemeljenih referentnih vrijednosti
Procjena korisnosti populacijski utemeljenih referentnih vrijednostividljiva je kroz omjer intraindividualne i interindividualne BV, što se naziva „pokazateljem individualnosti“. Kad je taj pokazatelj niži od 1, što je uobičajeno za većinu do danas prikupljenih analita, dva uzastopna rezultata istog ispitanika mogu biti izvan RCV, no prilično unutar populacijski utemeljenog referentnog intervala. U tom je slučaju tumačenje rezultata pretrage sigurnije ako je pretraga zatražena barem dvaput te je razlika dvaju rezultata za istu pretragu viša od odgovarajuće RCV. Posljedica toga jest da usporedba rezultata jedne pretrage s populacijski utemeljenim referentnim intervalom predstavlja zadovoljavajuću praksu samo za analite s pokazateljem individualnosti većim od 1. Najvišu osjetljivost u te svrhe imaju pokazatelji individualnosti koji su jednaki ili niži od 0,6 te jednaki ili veći od 1,4 (3).
Određivanje optimalnog uzorka za analizu specifičnog analita
Zaključak o tome koja je vrsta uzorka (plazma, serum, 24-satna mokraća, prva jutarnja mokraća) optimalna za analizu specifičnog analita može se dobiti na temelju procjena intraindividualne biološke varijacije. Uzorak s nižim CVW je najbolji, jer je izvor varijabilnosti svojstven tjelesnoj tekućini sveden na najmanju moguću mjeru. Primjerice, CVI kreatinina u serumu je 5,3%, a u 24-satnoj mokraći 16% te se za praćenje bubrežnog poremećaja radije odabire kreatinin u serumu. Kod većine su analita serum ili plazma bolji nego uzorci mokraće zbog jače fiziološke regulacije sastojaka krvi u usporedbi s homeostazom mokraće.
Odabir najbolje pretrage za specifičnu kliničku svrhu
O odabiru najbolje pretrage između nekoliko njih za specifičnu kliničku svrhu (npr. dijagnoza, praćenje) također je moguće odlučiti korištenjem procjena BV. Za dijagnozu je bolje upotrijebiti jednu pretragu i usporediti rezultat s populacijski utemeljenim referentnim intervalom ili graničnom vrijednošću, nego koristiti serijske pretrage za isti analit. Za otkrivanje, primjerice, bubrežnog poremećaja teorijski se mogu zatražiti različite pretrage. U tablici 1 su prikazani CVI, CVG, pokazatelj individualnosti (II) i RCV za različite analite (tablica 1).
 
Tablica 1. Podaci o BV analita u dijagnostici i praćenju bubrežnih poremećaja
 
 
Pretraga s visokom osjetljivošću za dijagnozu je ureja u serumu i to zbog najvišeg II. U slučaju praćenja bolesnika s bubrežnim poremećajem cistatin C zbog niže RCV ima najveću osjetljivost za otkrivanje promjene u zdravstvenom stanju.
Odabir najinformativnijih jedinica kod izvještavanja o rezultatima
O odabiru najinformativnije jediniceza izražavanje rezultata može se također zaključiti na temelju procjena BV kod analita izraženih u različitim jedinicama. Kod većine sastojaka mokraće rezultati se mogu izraziti kao koncentracija, količina i omjer u odnosu na kreatinin; dodatno se mogu koristiti četiri vrste uzorka mokraće: 24-satna, prva jutarnja, slučajni uzorak te 2-satni uzorak. Primjeri za kalcij i kreatinin pokazuju da 24-satna mokraća predstavlja uzorak s najnižom intraindividualnom varijacijom i to još nižom ako je analit izražen kao izlučena količina. To važi za sve analite u mokraći prikupljene u našoj bazi podataka (tablica 2).
 
Tablica 2. Procjene BV za analite u mokraći
 
Određivanje broja analiza potrebnih za homeostatske osnovne vrijednosti pojedinca
Određivanje broja analiza potrebnih za utvrđivanje biološke osnovne vrijednosti pojedinca vrlo je dobro objašnjeno u radovima Frasera (3,21), gdje je najvažniji zaključak da za većinu sastavnica ljudskog tijela nije dovoljno jedno određivanje da bi se ustanovila homeostatska osnovna vrijednost. Ta je činjenica obično zaboravljena u već postojećim smjernicama za dijagnozu, gdje se općenito zagovara samo jedna pretraga. Stoga je u buduće prepravke tih smjernica potrebno uključiti laboratorijske stručnjake kako bi se osigurala zadovoljavajuća razina laboratorijske zdravstvene skrbi.
Validacija novih postupaka u laboratoriju
Validacija novih postupaka u laboratoriju predstavlja uobičajenu praksu, kao i specifičan zahtjev kod provedbe sustava upravljanja kvalitetom prema ISO 15189 (22) ili ISO 9001 (23). U toj je aktivnosti za svaki postupak potrebna specifikacija kvalitete za koju se već mnogo godina ističe da bi trebala biti dobivena na temelju biološke varijacije (12,24-26).
Cilj
Usredotočiti se na glavne točke rasprave naznačene u mnogim prezentacijama podataka o BV od skupine autora ovog članka tijekom posljednjih 10 godina (na koji se način mogu pomoću današnje tehnologije postići specifikacije kvalitete dobivene temeljem BV u zdravih osoba, te u kojim se slučajevima treba koristiti podacima od ispitanika koji nisu zdravi).
Pitanja za raspravu
Specifikacije kvalitete dobivene su na temelju podataka o biološkoj varijaciji u zdravih ispitanika te na temelju najboljeg uzorka (24-satna mokraća, ukupna izlučena količina). Premda tu praksu nekoliko autora smatra prilično idealističkom za analite s vrlo niskim CVI kao što su natrij, albumin ili kloridi, Slika 1. prikazuje da oko 10% laboratorija koji sudjeluju u vanjskom programu osiguranja kvalitete Španjolskog društva za kliničku biokemiju i molekularnu patologiju (SEQC) postižu specifikaciju za ukupnu pogrešku na temelju BV za albumin, 20% za HDL-kolesterol, 50% za natrij i klorid i 70% za kalcij. Ta činjenica dokazuje da su specifikacije zasnovane na biologiji realistične i mogu se danas postići u rutinskim laboratorijima.
Drugo se pitanje bavi analitima koji se gotovo isključivo testiraju kod ispitanika koji nisu zdravi, kao što je HbA1C koji se koristi za praćenje bolesnika sa šećernom bolesti. Ranije smo u ovom tekstu spomenuli da bi u svrhu praćenja bolesnika laboratorij trebao smanjiti svoju analitičku nepreciznost ispod polovine intraindividualne BV. To je teško kod HbA1C s CVI koji iznosi 1,9% i poželjnim CVA od 1,0% (12).
U takvoj specifičnoj situaciji od velikog je interesa osvrnuti se na BV u bolesnika sa šećernom bolesti kod kojih je procijenjeno da CVI iznosi 4,3% za HbA1C, a posljedično poželjan CVA 2,1% (27,28) koji se može lako postići rutinskim HPLC metodama. Štoviše, primjenom najviše razine kvalitete prema Stockholmskoj konferenciji o konsenzusu, međunarodna anketa upućena na ime 2538 kliničara koji prate dijabetičke bolesnike u 7 zemalja dokazala je da je traženi medicinski raspon za CVA od 2,2 do 9,1% (ovisno o zemlji) za niske vrijednosti HbA1C (29).
 
 
Slika 1. Laboratoriji postižu specifikacije kvalitete za ukupnu pogrešku
 
Budućnost (Zaključci)
 
Prema našem mišljenju najvažniji napredak u ulozi medicinskog laboratorija jest informiranje liječnika o promjenama u bolesnikovu stanju. Tu bi praksu trebalo u skoroj budućnosti primijeniti u svim laboratorijima, jer su svi neophodni elementi za to danas već dobro poznati. Ta se aktivnost temelji na vrijednostima RCV koje su jasno definirane u uvjetima zdravlja te mnogim situacijama kad je riječ o bolesti (18,25,26,30), kao i na statističkoj vjerojatnosti za definiranje značajne promjene koju je odlično objasnio Fraser (13,30). Laboratorijski bi informacijski sustav trebao moći:
prepoznati vjerojatnu dijagnozu svakog bolesnika;
identificirati ciljani analit za dijagnosticiranu patologiju;
primijeniti RCV za ciljani analit na svaki par uzastopnih rezultata istog bolesnika;
označiti drugi nalaz unaprijed dogovorenim znakom nakon brojčanog rezultata ciljanog analita.
Ta će praksa biti korisnija, nego širom svijeta korištene oznake za usporedbu svakog rezultata pretrage s odgovarajućim populacijski utemeljenim referentnim intervalom zato što, kao što je u ovom tekstu već spomenuto, većina analita ima izrazitu individualnost i usporedba rezultata pretrage bolesnika s prethodnom vrijednošću treba u budućnosti zamijeniti klasičan referentni interval.
Autori se nadaju da će ovaj kratak pregled biti koristan za poboljšanje kvalitete zdravstvene skrbi.
 
Literatura
 
1.     Ricós C, Arbós MA. Quality goals for hormone testing. Ann Clin Biochem 1990:1-21.
2.     Fraser FG. The nature of BV. In: Fraser CG. Biological variation: from principles to practice. Washington: AACC Press Washington, 2001:1-28.
3.     Fraser CG, Harris EK. Generation and application of data on biological variation in clinical chemistry. Crit Rev Clin Lab Sci 1989;27,5:409-37.
4.     Biosca C, Ricós C, Jiménez CV, Lauzurica R, Galimany R. Model for establishing biological variation in non-healthy: renal posttransplantation. Clin Chem 1997;43:2206-8.
5.     Biosca C, Ricós C, Jiménez CV, Lauzurica R, Galimany R. Are equally spaced collections necessary to assess biological variation? Evidence from renal transplant recipients. Clin Chim Acta 2000;301:79-85.
6.     Ricós C, Álvarez V, Garía-Lario JV, Hernández A, Jimenez CV, Minchinela J, et al. Current databases on BV: pros, cons and progress. In: Hyltoft Petersen P, Fraser CG, Kallner A, Kenny D. Scan J Clin Lab Invest 1999; 59,7:491-500.
7.     Fraser CG, Cummings ST, Wilkinson SP, Neville RG. Biological variation of 26 clinical chemistry analytes in elderly people. Clin Chem 1989;35:783-6.
8.     Fraser CG. The application of theoretical goals based on BV data in proficiency testing. Arch Pathol Lab Med 1988;112:404-15.
9.     Fraser CG. BV in clinical chemistry. An update: collated data 1988-1991. Arch Pathol Lab Med 1992;116:916-23.
10.   Sebastián MA, Lirón FJ, Fuentes X. Intra and inter-individual biological variability data bank. Eur J Clin Chem Clin Biochem 1997;35:845-52.
11.   Ricós C, García-Lario JV, Álvarez V, Cava F, Jimenez CV, Minchinela J, et al. BV database and quality specifications for imprecision, bias and total error. The 2008 update. http://westgard.com/guest36.htm.
12.   Comité de Garantía de la Calidad y Acreditación de Laboratorios. Comisión de Calidad Analítica. Base de datos de variación biológica. http://www.seqc.es/es/Sociedad/51/102. September 2008.
13.   Kenny D, Fraser CG, Hyltoft Petersen P, Kallner A. Consensus agreement. In: Hyltoft Petersen P, Fraser CG, Kallner A, Kenny D. Strategies to set global analytical quality specifications in laboratory medicine. Scan J Clin Lab Invest 1999;59,7:585.
14.   Gowans EMS, Hyltoft Petersen P, Blaabjerg O, Horder M. Analytical goals for the acceptance of common reference intervals for laboratories throughout a geographical area. Scan J Clin Lab Invest 1988;48:757-64.
15.   Cotlove E, Harri EK, Wiliams GZ. Biological and analytical components of variation in long term studies of serum constituents in normal subjects. III. Physiological and medical implications. Clin Chem 197;16:1028-32.
16.   Harris EK. Statistical principles underlying analytic goal-setting in clinical chemistry. Am J Clin Pathol 1979;72:374-82.
17.   Fraser CG, Hyltoft Petersen P, Libeer JC, Ricós C. Proposals for setting generally applicable quality goals solely based on biology. Ann Clin Biochem 1997;34:8-12.
18.   Fraser CG. Changes in serial results. In: Biological variation: from principles to practice. Washington: AACC Press, 2001:67-90.
19.   Biosca C, Ricós C, Lauzurica R, Galimany R, Hyltoft Petersen P. Reference change value concept combining two delta values to predict crises in renal post-transplantation. Clin Chem 2001;47:2146-8.
20.   Ricós C, Cava F, García-Lario JV, Hernández A, Iglesias N, Jimenez CV, et al. The reference change value: a proposal to interpret laboratory reports in serial testing based on biological variation. Scand J Clin Lab Invest 2004;64:175-84.
21.   Fraser CG. Other uses of data on biological variation. In: Fraser FG. The nature of BV. In: Fraser CG. Biological variation: from principles to practice. Washington: AACC Press, 2001:117-22.
22.   EN ISO 15189:2007. Medical laboratories. Particular requirements for quality and competence. ISO, Geneva 2007.
23.   ISO 9001:2008. Quality management systems. Requirements. ISO, Geneva 2008.
24.   Fraser CG, Hyltoft Petersen P, Ricós C, Haeckel R. Quality specifications. In: R Haeckel. Evaluation methods in laboratory medicine. VCH, Weinheim, 1993.
25.   Fraser CG. Data on biological variation: essential prerequisites for introducing new procedures. Clin Chem 1994;40:1671-3.
26.   Hyltoft Petersen P, Ricós C, Stöckl D, Libeer JC, Baadenhuijsen H, Fraser CG, Thienpont L. Proposed guidelines for the internal quality control of analytical results in the medical laboratory. Eur J Clin Chem Clin Biochem 1996;34:983-99.
27.   Ricós C, Iglesias N, García-Lario JV, Simón M, Cava F, Hernández A, et al. Within-subject biological variation in disease: collated data and clinical consequences. Ann Clin Biochem 2007:44:343-52.
28.   Ricós C, Iglesias N, García-Lario JV, Simón M, Perich C, Minchinela J, et al. Within-subject biological variation in disease. http://www.westgard.com/biodatabasedisease.html. June 2009.
29.   Skeie S, Perich C, Ricós C, Araczki A, Horwath AR, Osterhuis WP, et al. Postanalytical external quality assessment of blood glucose and HbA1C: an international survey. Clin Chem 2005;51.1145-f53.
30. Fraser CG, Stevenson HP, Kennedy IMG. Biological variation data are necessary prerequisites for objective auto verification of clinical laboratory data. Acred Qual Assur 2002;11:455-60.