ISO/TS 27878:2023

SPÉCIFICATION ISO/TS
TECHNIQUE 27878
Première édition
2023-01
Reproductibilité du niveau de
détection (LOD) des méthodes
binaires pour des études de validation
collaboratives et internes
Reproducibility of the level of detection (LOD) of binary methods in
collaborative and in-house validation studies
Numéro de référence
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Publié en Suisse
ii
Sommaire Page
Avant-propos .iv
Introduction .v
1 Domaine d’application . 1
2 Références normatives .1
3 Termes et définitions . 1
4 Symboles . 2
5 Principes généraux . 3
5.1 Considérations générales . 3
5.2 Considérations relatives à l’approche conventionnelle . 3
5.3 Considérations relatives à l’approche factorielle . 3
6 Approche conventionnelle . 4
6.1 Plan d’expérience . 4
6.2 Modèle statistique pour les méthodes applicables aux mesurandes continus . 4
6.3 Modèle statistique pour les méthodes applicables aux mesurandes discrets . 7
6.4 Fiabilité des estimations de la fidélité . 10
7 Approche factorielle.10
8 Validation interne .13
9 Logiciel.14
Bibliographie .15
iii
Avant-propos
L’ISO (Organisation internationale de normalisation) est une fédération mondiale d’organismes
nationaux de normalisation (comités membres de l’ISO). L’élaboration des Normes internationales est
en général confiée aux comités techniques de l’ISO. Chaque comité membre intéressé par une étude
a le droit de faire partie du comité technique créé à cet effet. Les organisations internationales,
gouvernementales et non gouvernementales, en liaison avec l’ISO participent également aux travaux.
L’ISO collabore étroitement avec la Commission électrotechnique internationale (IEC) en ce qui
concerne la normalisation électrotechnique.
Les procédures utilisées pour élaborer le présent document et celles destinées à sa mise à jour sont
décrites dans les Directives ISO/IEC, Partie 1. Il convient, en particulier de prendre note des différents
critères d’approbation requis pour les différents types de documents ISO. Le présent document
a été rédigé conformément aux règles de rédaction données dans les Directives ISO/IEC, Partie 2
(voir www.iso.org/directives).
L’attention est attirée sur le fait que certains des éléments du présent document peuvent faire l’objet de
droits de propriété intellectuelle ou de droits analogues. L’ISO ne saurait être tenu pour responsable
de ne pas avoir identifié de tels droits de brevets. Les détails concernant les références aux droits
de propriété intellectuelle ou autres droits analogues identifiés lors de l’élaboration du document
sont indiqués dans l’Introduction et/ou dans la liste des déclarations de brevets reçues par l’ISO
(voir www.iso.org/brevets).
Les appellations commerciales éventuellement mentionnées dans le présent document sont données
pour information, par souci de commodité, à l’intention des utilisateurs et ne sauraient constituer un
engagement.
Pour une explication de la nature volontaire des normes, la signification des termes et expressions
spécifiques de l’ISO liés à l’évaluation de la conformité, ou pour toute information au sujet de l’adhésion
de l’ISO aux principes de l’Organisation mondiale du commerce (OMC) concernant les obstacles
techniques au commerce (OTC), voir le lien suivant: www.iso.org/iso/fr/avant-propos.
Le présent document a été élaboré par le comité technique ISO/TC 69, Application des méthodes
statistiques, sous-comité SC 6, Méthodes et résultats de mesure.
Il convient que l’utilisateur adresse tout retour d’information ou toute question concernant le présent
document à l’organisme national de normalisation de son pays. Une liste exhaustive desdits organismes
se trouve à l’adresse www.iso.org/fr/members.html.
iv
Introduction
En général, une approche adéquate pour la validation des méthodes binaires diffère considérablement
de celle adéquate pour les méthodes quantitatives. Les concepts essentiels de la validation des méthodes
quantitatives peuvent néanmoins être transposés aux méthodes binaires avec succès. Il est notamment
possible de déterminer la fidélité d’une méthode (une caractéristique de performance généralement
associée aux méthodes quantitatives) pour le niveau de détection (LOD) des méthodes binaires.
En chimie analytique, l’un des indicateurs fondamentaux de performance d’une méthode est la
reproductibilité des résultats d’essai quantitatifs, comme décrit dans l’ISO 5725 (toutes les parties).
[1]
. Cet aspect de la performance n’est habituellement pas pris en considération dans la validation des
méthodes binaires. Cependant, ces dernières années ont vu se développer de nouvelles approches de
validation dans lesquelles la reproductibilité d’une méthode binaire peut être déterminée et interprétée
de manière pertinente.
Pourquoi est-il important de déterminer la reproductibilité d’une méthode ? Un exemple dans le domaine
de la microbiologie peut aider à répondre à cette question. Dans une étude de validation, la valeur de LOD
d’une méthode est déterminée comme étant égale à 3 UFC/ml (UFC = unité formant colonie), mais cette
valeur est parfois nettement plus élevée selon le laboratoire ou les conditions d’essai. Ne pas détecter
le manque de fiabilité occasionnel de la méthode peut mener à des erreurs dans les déterminations
de routine en laboratoire. De même, si une valeur de LOD de 300 UFC/ml est obtenue dans l’étude de
validation, la méthode n’est pas validée même si cette valeur excessive n’est pas représentative de la
performance moyenne. La valeur de LOD moyenne et le paramètre de reproductibilité (décrivant
la variabilité de LOD entre les laboratoires ou les conditions d’essai) fournissent donc tous deux des
informations importantes sur la performance de la méthode et il convient de les déterminer au cours du
processus de validation.
Pour cela, il convient d’identifier une approche appropriée permettant de convertir les résultats
binaires en résultats quantitatifs. Dans la présente norme, deux modèles paramétriques pour le calcul
de LOD sont utilisés: un modèle pour les méthodes applicables aux mesurandes discrets, telles que les
méthodes de microbiologie et de réaction de polymérisation en chaîne (PCR), et un modèle pour les
méthodes applicables aux mesurandes continus, telles les méthodes chimiques.
Les études sont planifiées selon deux approches différentes. Dans l’approche conventionnelle, les
conditions d’essai varient de manière aléatoire d’un laboratoire à l’autre, tandis que dans l’approche
factorielle, les conditions d’essai sont, au moins dans une certaine mesure, contrôlées. L’approche
factorielle permet d’évaluer diverses sources d’erreur telles que la variabilité due aux différents
analystes, différents instruments, différents lots de réactifs, différentes durées d’essai, différentes
températures d’essai, etc. Ce type d’approche permet également de réduire la charge de travail ainsi
que le nombre de laboratoires participants.
v
SPÉCIFICATION TECHNIQUE ISO/TS 27878:2023(F)
Reproductibilité du niveau de détection (LOD) des
méthodes binaires pour des études de validation
collaboratives et internes
1 Domaine d’application
Le présent document fournit des techniques statistiques pour la détermination de la reproductibilité du
niveau de détection pour:
a) les méthodes d’essai binaires (qualitatives) pour les mesurandes continus, par exemple dans le
contenu d’une substance chimique;
b) les méthodes d’essai binaires (qualitatives) pour les mesurandes discrets, par exemple dans le
nombre de copies d’ARN dans un échantillon.
La fidélité de la reproductibilité est déterminée conformément à l’ISO 5725 (toutes les parties).
Les estimations de la fidélité sont sujettes à une variabilité aléatoire. Par conséquent, il est important
de déterminer l’incertitude associée à chaque estimation et de comprendre la relation entre cette
incertitude, le nombre de participants et le plan d’expérience. À cet effet, le présent document décrit les
outils statistiques non seulement pour le calcul de la fidélité de la reproductibilité de LOD, mais aussi
pour l’erreur-type des estimations.
2 Références normatives
Les documents suivants sont cités dans le texte de sorte qu’ils constituent, pour tout ou partie de leur
contenu, des exigences du présent document. Pour les références datées, seule l’édition citée s’applique.
Pour les références non datées, la dernière édition du document de référence s’applique (y compris les
éventuels amendements).
ISO 3534-1, Statistique — Vocabulaire et symboles — Partie 1: Termes statistiques généraux et termes
utilisés en calcul des probabilités
ISO 5725-1, Exactitude (justesse et fidélité) des résultats et méthodes de mesure — Partie 1: Principes
généraux et définitions
3 Termes et définitions
Pour les besoins du présent document, les termes et définitions donnés dans l’ISO 3534-1 et l’ISO 5725-1
ainsi que les suivants s’appliquent.
L’ISO et l’IEC tiennent à jour des bases de données terminologiques destinées à être utilisées en
normalisation, consultables aux adresses suivantes:
— ISO Online browsing platform: disponible à l’adresse https:// www .iso .org/ obp
— IEC Electropedia: disponible à l’adresse https:// www .electropedia .org/
3.1
facteur
paramètre binaire ou quantitatif de la méthode, qui peut être modifié à deux niveaux ou plus dans les
limites de la méthode spécifiée
EXEMPLE Technicien.
3.2
niveau de facteur
valeur des facteurs (3.1) du plan d’expérience
EXEMPLE Technicien 1, Technicien 2, etc.
3.3
niveau de détection
LOD
concentration pour laquelle la probabilité de détection (POD) (3.4) ne dépasse pas une limite spécifiée,
par exemple 0,5 ou 0,95 (LOD ou LOD )
50 % 95 %
Note 1 à l'article: La présente définition est mathématiquement équivalente aux définitions du «niveau de
[3] [4] [5]
détection» de l’ISO 16140-1 , l’ISO 16140-2 et l’ISO 16140-4 . Elle diffère de la définition utilisée pour les
méthodes chimiques et physiques, pour lesquelles une «limite de détection» est définie comme la quantité
minimale d’un analyte qui peut être distinguée de l’absence de cet analyte avec un niveau de confiance déclaré.
Note 2 à l'article: Dans le présent document, le terme «concentration» (ou «niveau de concentration») est utilisé
comme terme générique pour indiquer non seulement la concentration réelle dans le cas d’un mesurande pouvant
être quantifié sur une échelle continue, mais également le nombre d’unités formant colonie ou de copies d’ADN
par aliquote dans le cas de mesurandes quantifiés sur une échelle discrète.
3.4
probabilité de détection
POD
probabilité d’obtenir un résultat d’analyse positif à partir d’une méthode d’essai qualitative à une
concentration donnée pour un type d’échantillon spécifique
Note 1 à l'article: La présente définition s’appuie sur les deux définitions légèrement différentes de la «probabilité
[6]
de détection» de l’ISO/TS 16393 , l’ISO 16140-1, l’ISO 16140-2 et l’ISO 16140-4.
Note 2 à l'article: La POD est une mesure de la probabilité d’un résultat d’analyse positif et représente donc une
valeur théorique qui peut être approximée par un modèle mathématique.
3.5
taux de détection
ROD
proportion de résultats d’analyse positifs dans une série d’essais, lorsqu’une méthode qualitative est
appliquée plusieurs fois avec un échantillon spécifique
Note 1 à l'article: Le ROD n’est pas une valeur théorique basée sur un modèle mathématique [comme la POD (3.4)],
mais le résultat d’une série d’essais répétés réalisés sur un échantillon donné.
4 Symboles
p nombre de laboratoires participants
variance interlaboratoires
σ
L
POD = P probabilité de détection
ROD taux de détection, x
LOD = L 50 % du niveau de détection
50 % 50
LOD = L 95 % du niveau de détection
95 % 95
L, H, B, C paramètres du modèle général pour la courbe sigmoïde à quatre paramètres
a correction spécifique du laboratoire i
i
C point d’inflexion global C
distribution normale avec moyenne μ et variance σ
N μσ,
()
5 Principes généraux
5.1 Considérations générales
Afin de s’assurer que les essais sont réalisés de la même manière dans tous les laboratoires participants,
il convient de normaliser la méthode d’essai. Tous les essais faisant partie d’une expérience au sein d’un
laboratoire individuel ou d’une expérience interlaboratoires doivent être réalisés conformément au
protocole normalisé correspondant.
Les méthodes statistiques décrites dans le présent document sont applicables aux méthodes d’essai
binaires qui donnent un résultat de type oui/non (par exemple la substance étudiée est présente ou
absente). Pour de telles méthodes d’essai, l’un des principaux critères d’aptitude à l’emploi de la méthode
est le niveau de détection (par exemple LOD ou LOD ), c’est-à-dire le niveau (de concentration)
50 % 95 %
requis pour garantir une POD de 50 % ou 95 %. L’objectif est donc de déterminer les valeurs de LOD
pour chacun des laboratoires ainsi qu’une valeur de LOD globale entre les laboratoires. La fidélité de la
méthode peut ensuite être évaluée en ce qui concerne la variabilité des valeurs de LOD spécifiques des
laboratoires.
Les valeurs de LOD spécifiques des laboratoires et la valeur de LOD moyenne entre les laboratoires
peuvent être calculées à partir d’un modèle mathématique de la relation entre le niveau x et la
probabilité de détection POD ()xP= ()x pour le laboratoire i: la valeur LOD du laboratoire i est
95 %
ii
alors le niveau le plus bas, x, pour lequel POD ()xP=≥()x 09, 5 .
ii
5.2 Considérations relatives à l’approche conventionnelle
L’approche conventionnelle repose sur l’hypothèse selon laquelle, conformément au plan utilisé
dans l’ISO 5725-2, tous les essais sont réalisés dans des conditions de répétabilité dans chacun des
laboratoires impliqués. En particulier, tous les essais en laboratoire sont réalisés par le même technicien,
avec le même équipement, dans les mêmes conditions et directement l’un après l’autre. Les résultats
d’essai sont considérés comme ayant été obtenus auprès de différents laboratoires dans des conditions
de reproductibilité, ce qui signifie que de nombreux facteurs contribuent à la variabilité observée,
par exemple les différences d’équipement, de conditions environnementales, de lots de réactifs ou de
techniciens.
NOTE Des protocoles de validation conformes à l’approche conventionnelle basée sur le LOD et la POD sont
[7]
disponibles dans l’ISO 16140-2, l’ISO 16140-4 et l’ISO/TS 16393 ainsi que dans les lignes directrices de l’AOAC .
Des exemples et d’autres protocoles sont donnés dans les Références [8][9][10][11][12] et [13].
5.3 Considérations relatives à l’approche factorielle
Comparée à l’approche conventionnelle dans laquelle les essais sont réalisés dans des conditions de
répétabilité au sein de chacun des laboratoires, l’approche factorielle implique la variation systématique
d’un ou de plusieurs facteurs. Par exemple, la moitié des essais est réalisée avec des réactifs du lot A et
l’autre moitié avec les réactifs du lot B. Par conséquent, l’approche factorielle permet de s’assurer que
l’ensemble des conditions d’essai est couvert dans l’étude de validation et d’évaluer les contributions à
la variabilité provenant de sources d’erreur distinctes. Cette approche se traduit par une estimation
plus efficace et plus fiable de la variabilité totale.
NOTE Des protocoles de validation basés sur le LOD pour les méthodes microbiologiques conformes à
[5] [14]
l’approche factorielle sont données dans l’ISO 16140-4 et l’ISO 16140-5 .
6 Approche conventionnelle
6.1 Plan d’expérience
Les résultats d’au moins 8 participants, 4 niveaux de concentration et 8 répétitions par niveau et par
laboratoire sont requis pour obtenir une courbe de POD statistiquement fiable. Cependant, avec un tel
plan, la fiabilité des résultats peut ne pas être suffisante et devra être vérifiée. Pour une estimation
plus fiable de LOD et de la variabilité correspondante, il est recommandé que les résultats d’au moins
8 participants, 5 niveaux de concentration et 12 répétitions par niveau et par laboratoire soient
disponibles. Si le nombre de participants est augmenté, le nombre de répétitions peut être réduit.
Il convient de choisir le niveau de concentration le plus bas de telle sorte qu’aucune réduction
supplémentaire de la POD ne soit attendue, même si le niveau de concentration est encore réduit. Il
convient de choisir le niveau de concentration le plus élevé de telle sorte qu’aucune augmentation
supplémentaire de la POD ne soit attendue, même si le niveau de concentration est encore augmenté. Il
convient que les proportions attendues de résultats d’essai positifs entre laboratoires soient comprises
entre 20 % et 80 % pour au moins deux niveaux de concentration.
La proportion de résultats d’essai positifs attendus au début de l’essai interlaboratoires diffère
habituellement de la POD finale. Cela peut signifier que la proportion de résultats d’essai positifs
réellement déterminés lors de l’essai interlaboratoires ne satisfait pas aux exigences ci-dessus. Dans
ce cas, les résultats de l’évaluation et, en particulier, la reproductibilité calculée de la valeur de LOD ne
peuvent être considérés que comme une estimation.
NOTE Ces recommandations pour la conception expérimentale s’appuient sur des études de simulation dans
lesquelles l’erreur-type de l’estimation de l’écart-type du laboratoire a été évaluée.
6.2 Modèle statistique pour les méthodes applicables aux mesurandes continus
Le calcul de LOD est basé sur un modèle linéaire généralisé à effets mixtes (GLMM) avec une courbe
sigmoïde à quatre paramètres, donné par la Formule (1):
LH−
POD =P +H (1)
ii
B
 x 
1+
 
aC
 
i
où
i désigne le laboratoire (i = 1, 2,…, p);
POD = P désigne la probabilité de détection pour le laboratoire i;
i i
x désigne un niveau de concentration donné;
L, H, B, C sont des paramètres du modèle général (c’est-à-dire qu’ils sont valides dans tous les
laboratoires);
a désigne la correction spécifique du laboratoire i;
i
C désigne le point d’inflexion global C.
Les paramètres L (probabilité de détection la plus faible), H (probabilité de détection la plus élevée) et
B (pente) sont réputés être les mêmes pour tous les laboratoires. Le produit a C décrit l’emplacement
i
du point d’inflexion de la courbe pour le laboratoire i; pour L = 0 % et H = 100 %, il correspond à la
concentration à laquelle une POD de 50 % est atteinte. La valeur de ce produit est donc une mesure
directe de la performance du laboratoire concerné. Le paramètre C correspond à la performance d’un
laboratoire moyen. Les valeurs a sont modélisées comme des réalisations d’une variable aléatoire: les
i
valeurs ln a sont réputées suivre une distribution normale avec
i
lna ∼N 0,σ
()
i L
Les paramètres L, H, B, C et σ sont fournis par une estimation du maximum de vraisemblance, par
L
exemple dans un progiciel de statistiques mathématiques. La variance σ caractérise la variabilité de
L
la sensibilité entre les laboratoires.
NOTE 1 Bien qu’il n’y ait aucune garantie que la distribution des valeurs ln a suive réellement une distribution
i
normale, la transformation logarithmique conduit généralement à une meilleure approximation de la distribution
normale. Si la méthode présente une faible fidélité, alors la plage de prédiction des valeurs de LOD sans
transformation logarithmique peut inclure des valeurs négatives irréalisables.
NOTE 2 Les paramètres L, H, C et B sont réputés être les mêmes pour tous les laboratoires, c’est-à-dire que
la forme de la courbe est sigmoïde et la même dans l’ensemble des laboratoires. Il convient de vérifier si cette
hypothèse est justifiée, par exemple par un contrôle graphique des courbes de POD spécifiques des laboratoires.
L’interprétation des paramètres sera expliquée au moyen d’un exemple issu de la Référence [13]. Une
étude interlaboratoires portant sur une méthode d’analyse binaire du gluten dans les produits à base de
maïs a été réalisée afin de démontrer que la méthode d’essai binaire peut détecter des contaminations
par le gluten en dessous du seuil de 20 mg/kg de gluten. Un total de quatre lots d’échantillons de maïs
ayant différentes concentrations de gluten a été soumis à 18 laboratoires afin d’évaluer la sensibilité et
la reproductibilité de la méthode d’essai. Chacun des 18 laboratoires a réalisé 10 essais pour chacun des
quatre niveaux de concentration. Le Tableau 1 indique les nombres correspondants de résultats positifs
par laboratoire et par niveau de concentration.
Tableau 1 — Nombre de résultats d’essai positifs par niveau de concentration et par laboratoire
(10 répétitions)
o
Niveau de concentration
N de labo-
ratoire
0,88 mg/kg 2,42 mg/kg 5,48 mg/kg 9,38 mg/kg
01 0 10 10 10
02 0 10 10 10
03 0 10 10 10
04 0 10 10 10
05 0 10 10 10
06 0 10 10 10
07 0 10 10 10
08 0 9 10 10
09 0 10 10 10
10 0 9 8 10
11 0 10 10 10
12 0 10 10 10
13 0 10 10 10
14 0 10 10 10
15 0 9 10 10
16 0 10 10 10
17 0 10 10 10
18 2 10 10 10
La Figure 1 représente la courbe de POD d’un laboratoire avec les performances moyennes (ligne
pleine), ainsi que la plage de prédiction à 95 % de la POD spécifique d’un laboratoire (zone gris foncé)
et une plage de prédiction à 95 % des ROD spécifiques d’un laboratoire (fonctions en escalier gris
clair). Les chiffres adjacents aux losanges indiquent le nombre de laboratoires ayant obtenu le ROD
correspondant. Ainsi, au niveau de concentration 0,88 mg/kg, un laboratoire a une valeur de ROD de
0,2 et 17 laboratoires ont une valeur de ROD de 0. La comparaison avec le Tableau 1 montre que le
laboratoire associé à un ROD de 0,2 est le laboratoire 18. Les fonctions en escalier gris clair indiquent
la plage de prédiction à 95 % pour les valeurs de ROD, obtenue à partir de simulations effectuées sur la
base des estimations des paramètres (simulation de Monte-Carlo). La Figure 1 peut être lue comme suit:
une POD de 80 % est atteinte par un laboratoire ayant une performance moyenne à une concentration
d’environ 1,7 mg/kg (ligne pleine), tandis qu’un laboratoire performant atteindra cette POD à 1,3 mg/
kg (zone gris foncé supérieure) et un laboratoire peu performant aura besoin d’une concentration
d’environ 2,2 mg/kg (zone gris foncé inférieure).
NOTE 3 Aucun des niveaux de concentration sélectionnés ne se situe dans la plage de 20 % à 80 %;
par conséquent, les données de reproductibilité calculées ne peuvent être considérées que comme une estimation
imprécise.
Légende
X concentration, en mg/kg Y POD et ROD
Figure 1 — Courbe de POD moyenne, valeurs de ROD spécifiques des laboratoires et plages de
prédiction
Un cas particulier du modèle en 6.2 avec L = 0, H = 1 et une valeur a constante est équivalent au modèle
i
logit pour x > 0. En d’autres termes, le modèle logit est déjà inclus dans le modèle de 6.2. En termes
pratiques, cette déclaration s’applique également au modèle probit, car il est très similaire au modèle
logit; voir par exemple la Référence [15].
Si des résultats d’essai
...