Quy tắc 0,5 log₁₀ không nên áp dụng cho các kết quả MPN do tính biến thiên của phương pháp.

Đối với phương pháp MPN, cũng có thể kiểm tra xem các tổ hợp ống và dung dịch pha loãng được báo cáo có phù hợp với giá trị MPN có được bằng cách tra bảng [xem TCVN 6404 (ISO 7218)].

Nếu chương trình PT hoặc văn bản pháp quy yêu cầu các giá trị MPN phải được xác định song hành, các kết quả có thể được so sánh và nếu các tổ hợp ống đáng tin cậy thì chênh lệch giữa hai kết quả này không được sai khác hơn 2,58 x  x 0,24 = 0,88 đối với phương pháp 3 x 5 ống và 2,58 x  x 0,32 = 1,17 đối với phương pháp 3 x 3 ống, tính theo đơn vị logarit thập phân.

Nếu so sánh hai phân bố với hai kết quả lặp lại cho mỗi phân bố thì trung bình của hai giá trị không được sai khác hơn 2,58 x 0,24 = 0,62 đối với phương pháp 3 x 5 ống và 2,58 x 0,32 = 0,83 đối với phương pháp 3 ống x 3 nồng độ, tính theo đơn vị logarit thập phân.

8.3.8. Đánh giá kỹ năng dài hạn

8.3.8.1. Yêu cầu chung

Đánh giá kỹ năng trong các chương trình thử nghiệm thành thạo thường bó gọn trong khuôn khổ đánh giá kết quả từ các đợt thử đơn lẻ, nhưng khi mở rộng phạm vi, việc đánh giá trong một khoảng thời gian dài hơn có thể có ích. Có một số hướng dẫn khi áp dụng kiểu đánh giá này cho các chương trình đánh giá chất lượng từ bên ngoài để hoàn thiện phương pháp.

Bất kể phương pháp nào đánh giá kỹ năng lâu dài phải đảm bảo rằng các phòng thử nghiệm thực hiện phép thử định lượng không bị nhận dạng ngẫu nhiên là có “kỹ năng kém” do số lượng vi sinh vật trong mẫu mà họ nhận được.

Các số đếm “thấp“ và “cao” cần được định rõ theo những quy tắc khách quan (ví dụ: sử dụng mô hình Poisson đối với số đếm thấp, phương pháp phân vị hoặc các phương pháp khác đối với số đếm cao), sau đó được dùng để xác định các phòng thử nghiệm có báo cáo kết quả thường xuyên hơn dự kiến hay không.

...

...

...

8.3.8.2. Đánh giá số đếm thấp

Nếu ngẫu nhiên là yếu tố duy nhất có liên quan thì các số đếm vùng biên cần được phân bố ngẫu nhiên. Các kết quả này có thể được xem xét kỹ lưỡng để xác định độ phân tán của các kết quả vùng biên, giữa các phòng thử nghiệm qua một loạt mẫu (ví dụ: sử dụng phép thử Q theo Cochran).

Nếu chúng không phân bố ngẫu nhiên thì có thể tiến hành phân tích giai đoạn 2 để xác định phân bố dự kiến của các số đếm vùng biên trong số các phòng thử nghiệm có báo cáo số liệu này, nếu các kết quả đơn giản chỉ là do sự thay đổi tự nhiên giữa các mẫu và không do ảnh hưởng từ kỹ năng phân tích của phòng thử nghiệm. Từ đó, sự trái ngược giữa số kỳ vọng của các phòng thử nghiệm và số thực tế quan sát được đã chỉ ra các phòng thử nghiệm có thể có vấn đề về kinh nghiệm. Ví dụ về đánh giá kỹ năng phân tích đối với mẫu có số lượng vi sinh thấp được nêu trong Bảng 2.

Bảng 2 - Các số kỳ vọng và quan sát được của tập hợp các kết quả giả định phân bố ngẫu nhiên của các kết quả thấp (từ một phân bố của mức mật độ thấp Clostridium perfringens trong các mẫu nước uống, khi mà biến thiên về số lượng giữa các mẫu thử có thể vượt quá sự biến đổi trong kỹ năng phân tích của phòng thử nghiệm)

Số thấp

Quan sát được

Kỳ vọng

0

58

...

...

...

1

32

48,56

2

18

16,94

3

14

3,15

...

...

...

3

0,33

5

2

0,02

Tổng số

127

127

Một hoặc hai kết quả có thể do ngẫu nhiên; ba có thể không do ngẫu nhiên; bốn hoặc hơn không thể là do ngẫu nhiên và quy trình cần được kiểm tra lại.

...

...

...

Đánh giá các số đếm cao dựa vào các nguyên tắc tương tự, nhưng kết quả của các bên tham gia ít biến động hơn do sự khác nhau trong thành phần mẫu được dự kiến.

Có thể đánh giá kỹ năng trong thời gian dài với trên 12 mẫu, ví dụ bằng phương pháp phân vị, cho phép tính tối đa là 24 điểm. Các đơn vị tham gia được giao một đích kỹ năng ít nhất là 70 %. Nếu bỏ qua quy tắc 0,5 log₁₀ và giả định rằng tất cả các bên tham gia có khả năng đạt đến kỹ năng tương đương thì bằng cách sử dụng lý thuyết đa thức, có thể thấy rằng xác suất để một phòng thử nghiệm nhận được một điểm số tích lũy ít hơn 70 % của điểm tối đa có thể là 5,2 %. Điều này có nghĩa rằng trong các điều kiện như trên thì xấp xỉ 1 trong 20 đơn vị tham gia có thể được nhận dạng không chính xác là “kỹ năng kém”. Trong thực tế, kỹ năng của các đơn vị không tương đương và một vài phòng thử nghiệm thiếu kinh nghiệm đối với các phép thử mà họ thực hiện, do đó xác suất về một kỹ năng đạt yêu cầu bị nhận định nhầm là “kém” thì thấp hơn nhiều so với giá trị trên. Hơn nữa, việc sử dụng quy tắc 0,5 log₁₀ làm giảm xác suất này đến ít hơn 0,1 %.

Ví dụ thực tế về đánh giá kỹ năng trong thời gian dài qua cách sử dụng các bảng thống kê được nêu trong Phụ lục C.

8.4. Đánh giá các phương pháp định tính

8.4.1. Yêu cầu chung

Đối với các nghiên cứu so sánh liên phòng thử nghiệm trong đó sử dụng một hoặc nhiều phương pháp định tính thì kết quả là rõ ràng, có hoặc không, phát hiện hoặc không phát hiện.

Các phương pháp phân tích thống kê đối với dạng kết quả này bị hạn chế, nhưng nhiều tùy chọn khác nhau đã được đề cập chẳng hạn như LOD₅₀, các đánh giá về mức phù hợp, tương hợp và tỷ lệ chính xác, và cách tiếp cận tối ưu vẫn đang được xem xét.

8.4.2. Kỹ năng của từng phòng thử nghiệm đơn lẻ

Một phương pháp đơn giản để các phòng thử nghiệm tham gia tự đánh giá là ghi lại số các kết quả dương tính và âm tính họ thu được cùng với số kết quả dương tính và âm tính được kỳ vọng. Thông tin này cần được kết nối với các ghi chép về mật độ vi sinh đích trong các mẫu để đánh giá kỹ năng phân tích và đồng thời cung cấp số liệu hiện hành về giới hạn phát hiện của phương pháp tại mỗi phòng thử nghiệm.

...

...

...

Diễn giải dữ liệu theo cách đơn giản:

a) đối với mức âm tính: tất cả các mẫu cần phải là âm tính;

b) đối với mức cao: tất cả các mẫu cần phải dương tính;

c) đối với mức thấp: có thể tính toán (xem Bảng 3) bằng cách sử dụng phân bố nhị thức và tỷ lệ phần trăm mẫu được tìm thấy dương tính (có thể nhận một giá trị tham chiếu từ nhà tổ chức hoặc một số ước tính tốt nhất từ kết quả của tất cả các bên tham gia) với mức tin cậy 95 %.

Bảng 3 - Xác suất tìm thấy một số nhất định dương tính trong số 6 mẫu được thử, tính theo phần trăm trung bình từ các mẫu dương tính (phân bổ nhị thức)

Số dương tính từ sáu mẫu

Phần trăm trung bình dương tính

10%

20%

...

...

...

40%

50%

60%

70%

80%

90%

0

53,1 %

26,2 %

...

...

...

4,7 %

1,6 %

0,4 %

0,1 %

0,0 %

0,0 %

1

35,4 %

39,3 %

...

...

...

18,7 %

9,4 %

3,7 %

1,0 %

0,2 %

0,0 %

2

9,8 %

24,6 %

...

...

...

31,1 %

23,4 %

13,8 %

6,0 %

1,5 %

0,1 %

3

1,5 %

8,2 %

...

...

...

27,6 %

31,3 %

27,6 %

18,5 %

8,2 %

1,5 %

4

0,1 %

1,5 %

...

...

...

13,8 %

23,4 %

31,1 %

32,4 %

24,6 %

9,8 %

5

0,0 %

0,2 %

...

...

...

3,7 %

9,4 %

18,7 %

30,3 %

39,3 %

35,4 %

6

0,0 %

0,0 %

...

...

...

0,4 %

1,6 %

4,7 %

11,8 %

26,2 %

53,1 %

Ví dụ: Để sử dụng Bảng 3, trước hết cần biết tỷ lệ dương tính trung bình. Ở đây, giả định tỷ lệ này là 30 %, có nghĩa là khoảng một trong ba mẫu có chứa vi sinh vật đích. Vì chỉ có 30 % các mẫu có vi sinh vật đích, nên dường như có một số mẫu có thể không chứa vi sinh vật đích trong khi có 6 mẫu được thử chẳng hạn.

Bảng 3 cho thấy rằng xác suất để có được một tập hợp sáu mẫu bao gồm bốn mẫu dương tính và hai mẫu âm tính là 6 % Điều này không chắc xảy ra nhưng vẫn có thể chấp nhận được khi giả định mức tin cậy là 95 %. Tổng xác suất tìm thấy 0, 1, 2, 3 hoặc 4 mẫu dương tính là 99,0 % (11,8 + 30,3 + 32,4 + 18,5 + 6,0). Trong trường hợp này, 99 % là giá trị nhỏ nhất ở trên 95 % (là giới hạn độ tin cậy). Bỏ đi 4 kết quả dương tính thành 93 %, tỷ lệ này thấp hơn mức tin cậy 95 %.

Theo cách lập luận khác thì xác suất để tìm thấy cả 6 trong 6 mẫu đều dương tính chỉ là 0,1 %. Điều này chắc chắn không xảy ra chỉ do ngẫu nhiên. Khi độ không đảm bảo được đặt ra ở mức tối đa là 5 %, (100 % - 95 % độ tin cậy), tỷ lệ trên sẽ nằm trong phạm vi giới hạn này. Cũng tương tự như vậy là tình huống có 5 hoặc 6 mẫu trong tổng số 6 mẫu thử được tìm thấy dương tính. Tổng các xác suất trên là 1,1 %, vẫn thấp hơn giới hạn 5 %. Chỉ khi tình huống trên có thêm 4 mẫu nữa trong 6 mẫu được tìm thấy dương tính thì sẽ làm cho độ không đảm bảo vượt quá giới hạn 5 %. Khi mức tối đa được thiết lập ở 5 %, tình huống có 5 hoặc 6 mẫu dương tính trong tổng 6 mẫu được thử sẽ được xem như một kết quả không mong đợi.

...

...

...

8.4.3. Chương trình so sánh kỹ năng của các phòng thử nghiệm

Để so sánh kỹ năng phân tích của một phòng thử nghiệm so với các phòng thử nghiệm khác thì nhà tổ chức có thể tính toán số lượng (hoặc tỉ lệ phần trăm) dương tính đối với các mức độ nhiễm vi sinh vật đích được tìm thấy cho mỗi mẫu thử bởi mỗi phòng thử nghiệm (được báo cáo theo mã của phòng thử nghiệm). Ví dụ cụ thể được nêu trong Hình 2. Trong nghiên cứu này, 28 phòng thử nghiệm tham gia (được chỉ thị theo mã phòng thử nghiệm trong trục N_L của Hình 2). Mỗi phòng thử nghiệm phân tích 22 mẫu phân gà. đã được gây nhiễm nhân tạo với vật liệu chuẩn chứa hai typ vi khuẩn Salmonella khác nhau ở 4 mức nhiễm khác nhau (dao động từ 10 đến 500 cfu/mẫu). Trong Hình 2, các kết quả được tổng hợp đối với mẫu có mức nhiễm thấp (n = 14). Số mẫu dương tính mà các phòng thử nghiệm tham gia thu được dao động từ 0 đến 11 mẫu (trục n₊ trong Hình 2).

Ngoài cách mô tả rõ ràng các kết quả như trên, có thể tính toán các tỉ lệ đặc hiệu, tỉ lệ chọn lọc và tỉ lệ chính xác cho mỗi mức độ nhiễm của các mẫu (theo ISO 16140^[4]). Các tỉ lệ này có thể được tính toán cho từng phòng thử nghiệm và cho kết quả từ tất cả các phòng thử nghiệm tham gia.

CHÚ DẪN:

N_L mã phòng thử nghiệm

n₊ số phát hiện dương tính

Hình 2 - Số lượng dương tính phân lập bởi mỗi phòng thử nghiệm đối với tất cả các mẫu có mức vi sinh thấp được thử nghiệm (n = 14)

Độ đặc hiệu, r_SP, được tính theo công thức:

...

...

...

trong đó:

n_ là số kết quả âm tính được tìm thấy;

E(n_-tot) là tổng số mẫu âm tính kỳ vọng.

Độ chọn lọc, r_SE, được tính theo công thức:

trong đó:

n₊ là số kết quả dương tính được tìm thấy;

E(n_+tot) là tổng số mẫu dương tính kỳ vọng.

Độ chính xác, r_AC, được tính theo công thức:

...

...

...

trong đó: n_tot là tổng số mẫu.

Việc đánh giá như trên chỉ có ý nghĩa nếu được liên kết với số lượng vi sinh vật đích có mặt trong mẫu.

PHỤ LỤC A

(Tham khảo)

VÍ DỤ VỀ CÁC CHI TIẾT ĐƯỢC ĐƯA VÀO KẾ HOẠCH CỦA CHƯƠNG TRÌNH PT

Kế hoạch chương trình PT - Tóm tắt chương trình

Tên chương trình:

Chương trình kiểm tra thực phẩm

...

...

...

Dạng chương trình:

Vi sinh thực phẩm

Mục đích:

Cung cấp mẫu đánh giá chất lượng từ bên ngoài đối với các phép thử thông thường trong các phòng thử nghiệm vi sinh thực phẩm

Tiêu chí lựa chọn đơn vị tham gia:

Phòng thử nghiệm vi sinh thực phẩm có trang thiết bị phù hợp để thao tác với các vi sinh vật gây bệnh thuộc cấp nguy hiểm 1 và 2

Các phòng thử nghiệm mục tiêu:

Các phòng thử nghiệm vi sinh thuộc tư nhân và khu vực công

...

...

...

Quy định của EU số 882/2004 liên quan đến kiểm soát pháp quyền về thực phẩm

Dạng mẫu:

Vi sinh vật được đông khô, đóng trong các lọ thủy tinh nhỏ

Các phép thử:

Phát hiện/không phát hiện:

Campylobacteria spp.

Escherichia coli O157

Salmonella spp.

Định lượng:

...

...

...

Bacillus cerius

Clostridium perfringens

Coliforms

Enterobacteriaceae

Escherichia coli

Listeria monocytogenes

Staphylococci dương tính với coagulase

Các tiêu chí về thành phần mẫu:

Có mặt hệ vi sinh vật nền giống như tồn tại trong các mẫu thực phẩm thật và đưa đến thách thức thực sự cho các quy trình thử vi sinh thực phẩm thông dụng

...

...

...

Lớn hơn 200

Số đợt phân phối hàng năm:

Sáu (6)

Số mẫu phân phối mỗi đợt:

Hai (2)

Nhà thầu phụ bên ngoài:

Không

Chuyên gia kỹ thuật:

Tên từng người

...

...

...

Tên phòng thử nghiệm và các phương pháp tiêu chuẩn được dùng. 25 mẫu từ mỗi mẻ được kiểm tra về tất cả các chỉ tiêu đã định

Phương pháp thống kê:

Trung vị đồng thuận (phương pháp đếm)

Phân vị để xác định giá trị bất thường

Tính điểm:

Có

Tiêu chí chấm điểm:

Ba điểm được tính cho mỗi mẫu: i) kiểm tra vi sinh gây bệnh; ii) đếm khuẩn lạc hiếu khí; iii) các vi sinh vật chỉ thị

Đánh giá kỹ năng liên tục:

...

...

...

Tiêu chí xác định “kết quả kém”:

ít hơn 70 % điểm tối đa có thể qua 6 đợt phân phối mẫu

Tiếp cận hỗ trợ tích cực bởi nhà tổ chức đối với “nơi có kết quả kém":

Có

Phương pháp đánh giá:

Có - chỉ có tính chất chỉ thị

Điều phối viên chương trình hoặc người được ủy quyền ký/ngày

Phê chuẩn bởi ban lãnh đạo:

Ngày

...

...

...

Ngày

Trị giá được duyệt:

Ngày

Ngày công nhận:

Ngày

Các nhận xét khác:

Xem xét tại cuộc họp ban lãnh đạo

PHỤ LỤC B

...

...

...

CÁC PHƯƠNG PHÁP KIỂM TRA MỨC SAI KHÁC GIỮA CÁC PHẦN MẪU CỦA VẬT LIỆU CẦN THỬ

B.1. Phép thử T₁-T₂

Phép thử này nên được sử dụng cho các trường hợp có ít vi sinh vật hiện diện trong các phần chia từ vật liệu thử (TM), ở mức từ 35 đến 40 cfu/đĩa, hoặc trường hợp không thể ấn định được “độ lệch chuẩn mục tiêu” để đánh giá độ đồng nhất đạt được.

Độ biến thiên giữa các phần mẫu phân tích của một đơn vị (hoàn nguyên) từ TM, T₁ và giữa các phần mẫu phân tích từ các đơn vị khác (đã hoàn nguyên) của mỗi mẻ TM, T₂, được kiểm tra theo các cách khác nhau. Các chi tiết được đề cập trong Tài liệu tham khảo [12], nhưng một nội dung tóm tắt được nêu dưới đây.

Áp dụng phép thử thống kê T₁ để xác định độ biến thiên giữa các phần mẫu phân tích từ một đơn vị (hoàn nguyên) của một TM (kiểm tra lặp lại):

              (B.1)

trong đó:

z_ij là số cfu trong một phần mẫu phân tích j của đơn vị thứ i;

z_i+ là tổng số cfu trong tất cả các phần mẫu phân tích của đơn vị i

...

...

...

J là số các phần mẫu phân tích từ mỗi đơn vị mẫu.

Áp dụng phép thử thống kê T₂ để xác định độ biến thiên giữa các phần mẫu phân tích từ những đơn vị khác nhau (hoàn nguyên) của một mẻ TM:

                            (B.3)

trong đó:

z₊₊ tổng số (cfu) trong tất cả các phần mẫu phân tích từ các đơn vị được kiểm tra của một mẻ TM

I là số các đơn vị mẫu được kiểm tra.

Nếu áp dụng phân bố Poisson thì T₁ và T₂ tuân theo một phân bố  với các bậc tự do lần lượt là I(J - 1) và I - 1. Trong trường hợp này, các giá trị kỳ vọng của T₁ và T₂ bằng số bậc tự do. Vì vậy,  và được kì vọng bằng 1.

Đối với độ biến thiên giữa các đơn vị trong một mẻ TM, theo phân bố Poisson là độ biến thiên nhỏ nhất theo lý thuyết có thể đạt được. Tuy nhiên, người ta dự kiến có sự phân tán mạnh và  thì hầu như là lớn hơn 1 (Tài liệu tham khảo [12]). Một mức biến thiên chấp nhận được giữa các đơn vị trong một mẻ TM là  ≤ 2.

...

...

...

Các dữ liệu được cho dưới đây:

Đơn vị:

số đếm (kép)

1

z₁₁ = 45        z₁₂ = 49

2

z₂₁ = 33        z₂₂ = 42

3

z₃₁ = 40        z₃₂ = 42

...

...

...

J = 2 (lặp lại hai lần)

z_1j/J = (45+49)/2 = 94/2 = 47

z_2j/J = (33+42)/2 = 75/2 = 37,5

z_3j/J = (40+42)/2 = 82/2 = 41

...

...

...

Kiểm tra hai phía ở mức tin cậy 95 %, giới hạn dưới và giới hạn trên đối với phân bố này, với 3 bậc tự do, lần lượt là 0,22 và 9,3. Giá trị T₁ đã tính (1,298) tuân theo các tiêu chí này.

Mức biến thiên có thể chấp nhận cho một mẻ mẫu là: T₂ /(I - 1) ≤ 2.

Ở đây, T₂ /(I - 1) = 2,206/(3 - 1) = 1,103 và như vậy, tuân thủ tiêu chí chấp nhận một mẻ mẫu.

B.2. Kiểm tra mức độ đồng nhất

Kiểm tra độ đồng nhất được khuyến nghị đối với các trường hợp mà trong các phần mẫu thử có chứa một lượng lớn vi sinh vật (nhiều hơn 35 đến 40 cfu/đĩa) và đã có sẵn một độ lệch chuẩn đích s_p, thể hiện mức hiệu suất dự kiến của các đơn vị tham gia PT. Phép kiểm tra này dựa trên phép thử “độ đủ đồng nhất” trong Tài liệu tham khảo [11].

Với một tập hợp các phần mẫu thử được phân tích kép và các kết quả được thể hiện dưới dạng đơn vị log, thì kết quả kiểm tra sẽ đạt nếu mức sai khác giữa các phần mẫu, S²_sam, thỏa mãn điều kiện (B.5):

trong đó, S²_an là độ biến thiên phân tích. Phép kiểm tra này không chắc chắn bằng phép thử T₁ - T₂ dẫn đến quyết định loại bỏ một vật liệu không đồng nhất hoàn toàn (các kết quả phân tích tuân theo phân bố Possion), nhưng vật liệu này lại đủ độ đồng nhất để có thể sử dụng cho một đợt thử nghiệm thành thạo với một độ lệch chuẩn đích là s_p. Điều này là do các mẫu được chấp nhận trừ khi có biểu hiện với mức tin cậy cao (95 %) rằng, sự phù hợp với mục đích sử dụng tiêu chuẩn s_sam > 0,3 s_p, trong đó s_sam là độ lệch chuẩn từ đó S_sam được ước tính.

...

...

...

Các kết quả định lượng thu được từ phân tích kép 10 phần mẫu thử, tính độ chênh lệch D, tổng S và D² ở dạng logarit thập phân, cho mỗi nhóm kết quả (Bảng 1).

Phần mẫu

Phân tích 1

Phân tích 2

Log - phân tích 1

Log - phân tích 2

D

S

D²

...

...

...

35

51

1,5441

1,7076

-0,1635

3,2516

0,026733

2

52

...

...

...

1,7160

1,6628

0,0532

3,3788

0,002835

3

35

33

1,5441

...

...

...

0,0256

3,0626

0,000653

4

53

38

1,7243

1,5798

0,1445

...

...

...

0,020878

5

30

40

1,4771

1,6021

-0,1249

3,0792

0,015610

...

...

...

33

30

1,5185

1,4771

0,0414

2,9956

0,001713

7

41

...

...

...

1,6128

1,7782

-0,1654

3,3909

0,027346

8

35

55

1,5441

...

...

...

-0,1963

3,2844

0,038532

9

68

67

1,8325

1,8261

0,0064

...

...

...

0,000041

10

52

60

1,7160

1,7782

-0,0621

3,4942

0,003362

...

...

...

Trong trường hợp này,   = 0,1382/20 = 0,00691.

Tính phương sai của  và chia kết quả cho 2. Giá trị này là .

Trong trường hợp này,  = 0,04224/2 = 0,02112

Tiếp đó, S²_an =  và S²_sam = ( -)/2

Trong trường hợp này, S²_an = 0,00691 và S²_sam = (0,02112 - 0,00691)/2 = 0,007104

Giá trị của F₁ và F₂ phụ thuộc vào số phần mẫu được kiểm tra trong phép thử này. Khi phân tích 10 phần mẫu thì F₁ = 1,88 và F₂ = 1,01 (giá trị cho số phần mẫu khác có thể tham khảo thêm trong Tài liệu tham khảo [11]).

Nếu độ lệch chuẩn mục tiêu được áp dụng cho các kết quả của phép thử thành thạo này, s_p, bằng 0,25 log₁₀, đơn vị, thì

Giá trị này lớn hơn S²_sam (0,007104). Do đó, Điều kiện (8.5) được thỏa mãn và vật liệu thử này đủ độ đồng nhất.

...

...

...

PHỤ LỤC C

(Tham khảo)

PHƯƠNG PHÁP THỰC HÀNH ĐÁNH GIÁ DÀI HẠN KỸ NĂNG CỦA CÁC ĐƠN VỊ THAM GIA CHƯƠNG TRÌNH PT SỬ DỤNG CÁC PHƯƠNG PHÁP ĐỊNH LƯỢNG

C.1. Chuẩn bị dữ liệu phân tích

Bốn cột trong một bảng trình bày được dùng để phân tích các kết quả định lượng:

a) số đếm được báo cáo bởi đơn vị tham gia (số đếm n_R);

b) số đếm được sử dụng vẽ đồ thị và biểu đồ, và/hoặc để tính điểm (số đếm n_s);

c) số đếm để phân tích (số đếm n_A);

d) một cột để nhận xét (nội dung được điền) (số đếm n_c) để ghi lại bất kỳ lưu ý nào về kết quả của các đơn vị tham gia.

...

...

...

Số đếm n_R cũng có thể được điền với nội dung khác, như NE (không thử/không kiểm tra), ND (không phát hiện) và UA (không thể đánh giá). Cần thực hiện nhập giá trị cho tất cả các trường trong cột.

Nếu số đếm n_R không thể phân tích được, (ví dụ: điền vào là NE) thì sẽ không phân tích sâu hơn hoặc không tính điểm.

Nếu số đếm n_R không thể đưa vào phân tích thống kê, ví dụ: kết quả được báo cáo ở dạng một giá trị bị chặn, nhưng vẫn được tính một điểm số, và/hoặc kết quả này được gắn lên đồ thị, sau đó sẽ ấn định một giá trị số học cho số đếm n_s này.

Giá trị này sẽ đảm bảo rằng điểm số chính xác được tính và kết quả này được vẽ chính xác lên đồ thị. Ví dụ: điểm số có thể không được tính cho các kết quả báo cáo là “không phát hiện” nhưng có thể hữu ích khi đưa các kết quả này lên một biểu đồ. Trong trường hợp này, số đếm n_s có thể được điền vào như là -99 và cột số đếm n_A cần để trống.

Nếu một kết quả báo cáo được tính điểm, một điểm số sẽ được đưa vào tính toán thống kê; khi đó số đếm n_A = số đếm n_s.

C.2. Xử lý các số liệu bị giới hạn

Tất cả các kết quả bị chặn dưới được phân tích theo một trong các cách sau:

a) Tất cả các kết quả này được ấn định một giá trị số đếm n_s là 0,2, nhưng không được đưa vào phân tích (số đếm n_A = 0). Điều này phát sinh khi việc báo cáo một giá trị bị chặn dưới, hoặc báo cáo là “zero” (0), hoặc “không phát hiện” rõ ràng là do lỗi của phòng thử nghiệm vì mức vi sinh vật hoặc nhóm vi sinh đích có trong mẫu là tương đối khá cao.

b) Tất cả các giá trị bị chặn dưới và các kết quả bằng 0 hoặc “không phát hiện” sẽ được ấn định một số đếm n_s là 0,2 ¹⁾ và được đưa vào phân tích vì mật độ vi sinh vật hoặc nhóm vi sinh vật đích là tương đối thấp và các kết quả này có thể phát sinh ngẫu nhiên (số đếm n_s = số đếm n_A = 0,2). Có một số ngoại lệ, chẳng hạn khi giá trị bị chặn dưới được báo cáo (<x) cho thấy một mức phát hiện không thích hợp và giá trị của x thực tế cao hơn trung vị (trong tính toán ban đầu). Trong các trường hợp ngoại lệ này thì cột số đếm n_A cần để trống.

...

...

...

Các giá trị bị chặn trên được điền vào là 1,0 log₁₀, trên số điểm tối đa được báo cáo. Nếu vì bất cứ lý do gì, kết quả này bị loại ra khỏi các biểu đồ và phân tích, và không được tính điểm nào, thì trường số đếm n_s và số đếm n_A nên để trống. Nếu một kết quả được báo cáo là >x, trong đó giá trị của x thấp hơn giá trị trung vị thì trường số đếm n_A nên để trống.

C.3. Dựng biểu đồ của các kết quả

Biểu đồ được xây dựng dựa trên các giá trị số đếm n_S. Có hai dạng biểu đồ được sử dụng cho các kết quả của chương trình PT: biểu đồ tần suất (hoặc biểu đồ cột) và biểu đồ phân tán. Các điểm sẽ được xem xét khi lựa chọn kiểu biểu đồ để sử dụng, kể cả kiểu định lượng (MPN hoặc đếm khuẩn lạc...) và số đơn vị tham gia áp dụng cách định lượng này.

Biểu đồ cột được tạo ra từ giá trị log thập phân của số đếm n_R, được nhóm lại như sau:

< 0, (0 đến 0,05), (0,05 đến 0,1), (0,1 đến 0,15), [giá trị log₁₀(số đếm n_R) lớn nhất], [giá trị log₁₀ (số đếm n_R) lớn nhất + 0,05].

Mọi trường hợp đặc biệt hoặc không số hóa được đưa lên biểu đồ (ví dụ: - 99) cần đưa chúng vào một thang riêng.

Cách khác, có thể tạo dựng biểu đồ cột dựa trên giá trị logarit thập phân của số đếm n_R được làm tròn đến 0,05 gần nhất. Trong trường hợp này, tạo nhóm giá trị như sau:

0, 0,05, 0,1, 0,15,... giá trị log₁₀ (số đếm n_R) lớn nhất.

Trong trường hợp này, thang 0,1 bao gồm mọi kết quả từ 0,075 đến 0,124.

...

...

...

Cách nhóm theo 0,05 log₁₀ thường được sử dụng cho biểu đồ cột, do đó dãy tính điểm cũng được làm tròn đến 0,05 log₁₀.

C.4. Tính điểm

Khi các kết quả của chương trình PT được đánh giá bằng điểm số, thì các chuẩn mực tính điểm cần được liệt kê trong kế hoạch chương trình PT hoặc trong các báo cáo. Điểm số tính cho các kết quả định lượng được điền vào một trường (cột) điểm (n_c-score); điều này có thể bổ sung thủ công, khi cần.

Lưu ý rằng điểm số cuối cùng đối với một kết quả có thể đạt được từ n_c-score, nhưng các yếu tố khác có thể cũng cần được xem xét đến.

PHỤ LỤC D

(Tham khảo)

VÍ DỤ VỀ MỘT BẢNG DỮ LIỆU AN TOÀN

Bảng dữ liệu an toàn đối với các mẫu của chương trình PT thực phẩm - dạng đông khô

...

...

...

Ngày soát xét:              ngày-tháng-năm

Ban hành đến:               tất cả các đơn vị tham gia chương trình

Nhận dạng sản phẩm và nơi thiết lập

Sản phẩm:                    Các mẫu thực phẩm được tạo ra cho các phép thử vi sinh thông thường

Nơi thiết lập:                 Địa chỉ đầy đủ và các chi tiết liên hệ với nhà tổ chức chương trình

Cấu tạo hoặc thông tin về thành phần

Các lọ thủy tinh nhỏ (vial) với nguyên liệu được làm đông khô, có chứa một hỗn hợp vi khuẩn thuộc nguy cơ nhóm 2 theo quy định bởi luật quốc gia và quốc tế. Vi sinh vật thuộc nhóm nguy cơ 2 có thể gây bệnh cho người và có thể là mối nguy cho cán bộ phòng thử nghiệm, nhưng không chắc phát tán ra cộng đồng.

Nhận dạng mối nguy

Mối nguy hóa lý:           Không áp dụng

...

...

...

Mối nguy về môi trường: Không áp dụng

Các phương tiện sơ cứu

Nếu xảy ra tai nạn khi tiếp xúc với vật liệu thử thì nhân viên phòng thử nghiệm phải tuân thủ quy trình sơ cứu nội bộ như vẫn thường được áp dụng khi phơi nhiễm với một mẫu thực phẩm tương tự (có chứa mối nguy vi sinh). Tiếp theo, cần có chỉ dẫn của thầy thuốc đối với sự phơi nhiễm này.

Các phương tiện chống cháy

Không áp dụng

Các phương tiện làm giảm bớt tai nạn

Phủ lên khu vực thao tác bằng một vật liệu hút-thấm và tưới đẫm lên nó một chất sát trùng thích hợp. Khu vực này cần để yên trong 30 min trước khi lau dọn lớp dung dịch sát trùng trên bằng một lớp vật liệu hút-thấm nữa. Cần mang trang bị bảo vệ cá nhân thích hợp.

Quản lý và lưu giữ

Bảo quản ở nhiệt độ phòng, trong chỗ tối. Các mẫu cần được xử lý trong môi trường phòng thử nghiệm, như trong hướng dẫn hoặc quy chuẩn quốc gia, thích hợp với phân tích vi sinh. Cán bộ thao tác với vật liệu thử cần được đào tạo về cách thao tác với các mẫu sinh vật lây nhiễm. Vật liệu này cần được xử lý với mức thận trọng giống như khi làm việc với các với mẫu thực phẩm tương tự. Cần tránh tiếp xúc tay và miệng trong quá trình thao tác với mẫu thử và quy trình chuẩn về rửa tay liên quan đến thao tác với các mẫu thường ngay cũng cần áp dụng với các mẫu PT.

...

...

...

Sử dụng GLP và mặc đồ bảo hộ phòng thử nghiệm thích hợp, mang găng tay và kính bảo vệ mắt. Việc lấy các lọ mẫu ra khỏi bao bì và hoàn nguyên cần được thực hiện trong một tủ hút bảo vệ.

Đặc tính hóa học và vật lý

Vật liệu khô, trơ, không mùi.

Độ ổn định và tính phản ứng

Quá trình bảo quản dường như không làm tăng hoặc giảm nguy cơ lây nhiễm gắn với việc xử lý mẫu.

Thông tin về độc tính

Không áp dụng

Thông tin vệ sinh thái

Không áp dụng

...

...

...

Các vật liệu đã sử dụng cần phải khử nhiễm bằng nồi hấp tiệt trùng, giống như đối với các thực phẩm có chứa các vi sinh vật lây nhiễm và phù hợp với các quy định quốc gia và nội bộ.

Thông tin vận chuyển

Tham khảo các quy định quốc gia và quốc tế về vận chuyển vi khuẩn thuộc nhóm nguy hiểm cấp độ 2 (chất sinh học, cấp hạng B, UN3373).

Thông tin quy định

EC Tác nhân sinh học, cấp độ nguy hiểm/nhóm nguy cơ 2

CẢNH BÁO - Bảng dữ liệu an toàn này không hàm chứa các đánh giá mối nguy về không gian thao tác riêng của người sử dụng theo yêu cầu của luật an toàn và sức khỏe.

Thông tin khác

Khi xảy ra sự cố liên quan đến nhân viên thử nghiệm bị phơi nhiễm với vật liệu chứa trong mẫu, cần liên hệ với nhà tổ chức chương trình PT.

Để có thêm thông tin an toàn liên quan đến mẫu, các bên tham gia nên đọc kỹ bản hướng dẫn gửi kèm theo mẫu này.

...

...

...

THƯ MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO

[1] TCVN 6910-2 (ISO 5725-2) Độ chính xác (độ đúng và độ chụm) của phương pháp đo và kết quả đo - Phần 2: Phương pháp cơ bản xác định độ lặp lại và độ tái lập của phương pháp đo tiêu chuẩn.

[2] TCVN 6910-4 (ISO 5725-4) Độ chính xác (độ đúng và độ chụm) của phương pháp đo và kết quả đo - Phần 4: Các phương pháp cơ bản xác định độ đúng của phương pháp đo tiêu chuẩn.

[3] TCVN 8128-1:2009 (ISO/TS 11133-1:2009) Vi sinh vật trong thực phẩm và thức ăn chăn nuôi - Hướng dẫn chuẩn bị và sản xuất môi trường nuôi cấy - Phần 1: Hướng dẫn chung về đảm bảo chất lượng đối với việc chuẩn bị môi trường nuôi cấy trong phòng thử nghiệm

[4] ISO 16140 Microbiology of food and animal feeding stuffs - Protocol for the validation of alternative methods

[5] TCVN ISO/IEC 17025 Yêu cầu chung về năng lực của phòng thử nghiệm và hiệu chuẩn

[6] ISO/TS 19036 Microbiology of food and animal feeding stuffs - Guidelines for the estimation of measurement uncertainty for quantitative determinations

[7] ISO/IEC Guide 99 International vocabulary of metrology - Basic and general concepts and associated terms (VIM)

[8] ILAC-G13, ILAC Guidelines for the requirements for the competence of providers of proficience schemes. Available (2010-02-10) at: http://www.ilac.org/documents/ILAC G13 08 2007.pdf

...

...

...

[10] AUGUSTIN, J.C., CARLIER, V. Lessons from the organization of a proficiency testing program in food microbiology by interlaboratory comparison: analytical methods in use, impact of methods on bacterial counts and measurement uncertainty of bacterial counts. Food Microbiol. 2006, 23, pp. 1-138

[11] FEARN, T., THOMPSON, M. A new test for “sufficient homogeneity”. Analyst 2001, 126, pp, 1414-1417

[12] HEISTERKAMP, S.H., HOEKSTRA, J.A., VAN STRIJP-LOCKEFEER, N.G.W.M,. VAVELAAR, A.H,. MOOIJMAN, K.A, IN’T VELD, P.H., S.H.W., MAIER, E.A.; GRIEPINK.B. Statistical analysis of certification trials for microbioligcal reference materials. Luxembourg: commission of the European communities, 1993. 41 p. (Report EUR 15008 EN.)

[13] JARVIS, B. Sampling for microbiological analysis. In: LUND, B.M., BAIR-PACKER, A C., GOULD, G.W., editors. The microbiological safety and quality of food, Vol. 2, pp.1691-1734. Gaithersburg, MD: Aspen, 2000

[14] JARVIS. B. Statistical aspects of the microbiological examination of foods, 2^nd edition. Amsterdam: Academic Press, 2008. 306 p.

[15] JARVIS, B., HEDDGES.A.J., CORRY, J.E.L. Assessment of measurement uncertainty for quantitative methods of analysis: comparative assessment of the precision (uncertainty) of bacterial colony counts. Int. J. Food Microbiol. 2007, 116, pp. 44-51

[16] JARVIS.B., CORRY, J.E.R., HEDGES, A.J. Estimates of measurement uncertainty from proficiency testing schemes, internal laboratory quality monitoring and during routine enforcement examination fo foods. J. Appl. Microbiol. 2007, 103, pp. 462-467

[17] TILLETT, H.E., LIGHTFOOT, N.F. EATON, S. PLACE, B.M. External quality assessment of microbial counts from water: To score or not to score for proficiency. J. Chart. Inst. Water Environ. Manage. 2000, 14, pp. 304-308