9.1 Umum
Karakteristik kinerja berdasar pada frekuensi dari jenis kategori kualitatif disebut secara katagoris pada pembahasan berikut ini.
Dalam hubungannya dengan metode selektif, karakteristik kinerja ditentukan dengan verifikasi presumptif baik pada kultur yang positif maupun yang negatif.
9.2 Karakteristik Kategori yang berhubungan dengan kekhususan dan selektivitas
9.2.1 Umum
Tinjauan kualitatif yang paling komprehensif dari kinerja metode didapat dengan mempelajari contoh uji alami. Contoh uji tersebut sebaiknya mencakup ruang lingkup yang lengkap dari metode, termasuk contoh uji yang berbeda, keadaan terkontaminasi dan musim yang berbeda.
Suatu koloni atau suatu plak setara dengan satu uji A/T atau satu tabung dalam satu seri APM.
Di dalam validasi primer kedua, kultur presumptif baik yang positif maupun yang negatif harus diverifikasi.
Cara yang paling hemat biaya dan yang menarik secara biologis dari pengujian metode kultur cair (keduanya baik A/T dan APM) adalah menggunakan desain APM. Tabung-tabung dalam pengenceran yang memberikan hasil positif maupun negatif diseleksi untuk proses verifikasi. Tabung-tabung tersebut adalah pengenceran dimana tabung positif dihasilkan dari pertumbuhan satu sel atau sel yang sangat sedikit.
Karakteristik kinerja yang berhubungan dengan selektivitas dan kekhususan bisa didefinisikan secara numerik (17). Karakteristik kinerja berhubungan dengan proporsi relatif dari koloni atau tabung yang diasumsikan positif atau negatif atas dasar pengaruh pertama (presumptif) yang kemudian dibandingkan dengan 'kebenaran" setelah verifikasi. Setelah uji verifikasi n dibuat, hasilnya dibagi ke dalam empat kategori:
a) Jumlah positif presumptif ditemukan positif (positif sebenarnya); b) Jumlah negatif presumptif ditemukan positif (negatif palsu); c) Jumlah positif presumptif ditemukan negatif (positif palsu);
“Hak Cip
ta Badan Standardisasi Nasional, Co
py standar ini dibuat untuk penayangan di
website dan tidak untuk di komersialkan”
Frekuensi ini dapat dinyatakan dalam tabel 2 x 2:
Penghitungan Presumptif + -+ a b a + b Perhitungan yang dikonfirmasi - c d c + d a + c b + d n
Karakteristik kinerja yang dihitung dari pengamatan ini ditetapkan sebagai berikut:
1. Sensitivitas = a/(a + b), bagian dari total positif yang ditetapkan dengan benar pada penghitungan presumptif;
2. Kekhususan = d/(c + b), bagian dari total negatif yang ditetapkan dengan benar pada penghitungan presumptif;
3. Tingkat positif yang salah = c/(a + c), bagian dari positif yang diamati yang ditetapkan dengan salah;
4. Tingkat negatif yang salah = b/(b + d), bagian dari negatif yang diamati yang ditetapkan dengan salah;
Jumlah total uji adalah a + b + c + d = n.
5. Efisiensi E adalah suatu parameter tunggal umum, yang memberikan bagian dari koloni atau tabung yang ditetapkan dengan benar:
E = (a + d)/n.
Koloni tersebut harus diambil secara acak dari semua koloni (target dan non-target) yang dianggap sebagai suatu keseluruhan. Dengan kultur cair, semua positif dan negatif mungkin diuji pada proporsi aktualnya.
Sehubungan dengan pengaruh yang kuat dari operator dan populasi mikroorganisme, tidak suatu pun dari karakteristik kinerja yang dirinci di atas dapat mempunyai suatu nilai tetap metode-spesifik.
Validasi kedua hanya perlu memperhatikan hasil positif yang salah (false positif), kecuali jika tingkat sensitivitaslebih rendah dibandingkan dengan yang dispesifikasikan dan terjadi berulang.
9.2.2 Selektivitas
Selektivitas dari suatu metode mikrobiologi ditetapkan dalam Laporan Teknis ini sebagai logaritma dari bagian koloni target presumptif (positif presumptif) terhadap total:
( )
[
a c n]
F =lg + /
Selektivitas dapat menjadi rendah dalam beberapa jenis contoh uji atau selama musim tertentu sehingga suatu penghitungan target y ang dapat dipercaya tidak dapat diperoleh. Selektivitas sangat mempengaruhi rentang kerja atas.
29 dari 56 © BSN 2010
“Hak Cip
ta Badan Standardisasi Nasional, Co
py standar ini dibuat untuk penayangan di
website dan tidak untuk di komersialkan”
Selektivitas "presumptif" yang ditentukan di atas merupakan suatu alat yang diseleksi demi kenyamanan. Jika sumber-sumber daya tersedia, selektivitas riil yang didasarkan pada penghitungan yang diverifikasi dari positif yang benar, secara ilmiah lebih baik. Batasan ekonomis mungkin membatasi penggunaannya untuk perbandingan akhir diantara metode. Selektivitas yang nyata bervariasi sekali karena pengaruh musiman dan penyebab lain yang merubah kelimpahan relatif dari target dan latar belakang populasi . Ini bukan suatu konstan metode-spesifik. Meskipun demikian, selektivitas memberikan informasi tentang kinerja metode dan mungkin membantu memilih diantara alternatif. Berbagai macam kasus sebaiknya dipelajari. Karena tidak tersedia kriteria keputusan, tidak ada dasar untuk memutuskan jumlah spesifik yang cukup. Sebaiknya dikumpulkan cukup data untuk menyakinkannya.
9.3 Batas kerja
9.3.1 Batas bawah untuk pendeteksian dan penentuan
Batas kerja bawah merupakan suatu persoalan definisi dalam semua metode (lihat ketentuan 6). Nilainya, batas harus dinyatakan sebagai jumlah cukup untuk koloni atau partikel yang paling rendah pada setiap rangkaian pendeteksian atau cawan paralel.
9.3.2 Batas atas
Setiap metode, sebenarnya setiap individual analisis/penentuan, mempunyai suatu batas atas yang dapat dipercaya. Ini bukan angka tetap yang jelas, tetapi agak berada di daerah kabur dari jumlah koloni ketika jumlah penghitungan per cawan menjadi terlalu tidak meyakinkan untuk suatu penentuan yang valid.
Batas kerja atas dari suatu detektor koloni disyaratkan sebagai berikut.
a) Penyebaran berlebihan dari jumlah koloni paralel mungkin menjadi lebih nyata dan lebih sering. Situasi itu dapat dikenal dengan pertolongan dari indeks penyebaran Poisson (Contoh B.3).
b) Jumlah koloni dari pengenceran yang berbeda (volume) tidak cocok. Proporsionalitas (linearitas) hilang. Proporsionalitas dapat diuji dengan metode yang didasarkan pada indeks G2 (lampiran A, dan contoh B.4).
Uji proporsionalitas (linearitas) lebih efektif dari keduanya. Kedua fitur dapat diselidiki dengan penggunaan suatu uji proporsionalitas tunggal yang dirancang secara khusus (lampiran C) [27, 33] atau dengan mengumpulkan data pada elemen-elemen di atas dari uji terpisah.
9.4 Rentang Kerja dari Prosedur APM
Batas praktis atas dan bawah dari prosedur APM merupakan kasus ekstrem ketika hanya satu tabung dalam set pendeteksian yang positif atau negatif.
Oleh karena itu rentang aplikasi yang nyata dari suatu set pendeteksian 3 x 5 adalah 0,2 sampai 160 partikel per volume unit (bagian analitis) dari seri pertama (paling sedikit diencerkan), tanpa tergantung dengan media nutrien atau populasi target.
“Hak Cip
ta Badan Standardisasi Nasional, Co
py standar ini dibuat untuk penayangan di
website dan tidak untuk di komersialkan”
9.5 Presisi
9.5.1 Umum
Setiap pengukuran analitis sebaiknya disertai dengan suatu perkiraan presisi, meskipun tidak mungkin untuk menentukan secara eksperimen presisi dari setiap penentuan individual. Oleh karena itu, ada kepentingan yang sungguh-sungguh dalam mendapatkan pernyataan presisi valid yang umum untuk metode yang berbeda.
Idealnya, validasi primer sebaiknya memberikan suatu perkiraan umum dimana presisi dari pengukuran dapat didasarkan. Hal ini hanya mungkin dalam mikrobiologi dengan dua cara. Orang harus mengasumsikan keacakan total, dan sebagai akibatnya validitas dari distribusi Poisson, atau menentukan suatu tetapan umum dari penyebaran berlebihan dengan eksperimen.
Perkiraan presisi dapat diperoleh dengan dua cara yang berbeda yang dinamai Tipe A dan Tipe B (lihat ketentuan 2) [5, 6].
9.5.2 Perkiraan presisi Tipe A
Perkiraan Tipe A berasal dari kalkulasi statistik berdasarkan pada penentuan paralel. Tipe ini dinyatakan sebagai simpangan baku (ketidakpastian standar) atau simpangan baku relatif. Perkiraan Tipe A yang paling umum diperoleh dari uji kinerja metode kolaboratif sesuai dengan prinsip-prinsip yang terutama yang dikembangkan oleh AOAC [18]. Perkiraan Tipe A dari pengukuran mikrobiologi sejauh ini telah dihitung dan dinyatakan sebagai simpangan baku pada skala logaritmik.
Perkiraan seperti itu belum menunjukkan kegunaannya pada standar mikrobiologi.
Seperti diskusi pada ketentuan 6, presisi dari penentuan mikrobiologi tidak tetap bahkan dalam skala logaritmik, tetapi tergantung pada jumlah koloni. Itu merupakan satu alasan mengapa perkiraanumum Tipe A selalu mendekati dan cenderung untuk menjadi besar. 9.5.3 Perkiraan presisi Tipe B
Perkiraan Tipe B didasarkan pada distribusi probabilitas yang diasumsikan atau informasi lain.
Distribusi Poisson telah dianggap suatu model statistik yang sesuai pada suspensi acak dengan sempurna dalam mikrobiologi. Pernyataan presisi yang didasarkan pada distribusi Poisson cukup umum dalam standar mikrobiologi.
CONTOH Metode Standar Amerika meliputi pernyataan ketidakpastian Tipe B berikut ini: "Untuk hasil dengan hitungan, c, lebih besar dari 20 organisme, hitung kira-kira 95% batas kepercayaan menggunakan persamaan distribusi normal berikut:
Batas atas = c +2
c
Batas bawah = c - 2
c
Simpangan baku dalam hal ini jelas didasarkan pada asumsi dari persamaan dari varian dan rata-rata (Poisson).
31 dari 56 © BSN 2010
“Hak Cip
ta Badan Standardisasi Nasional, Co
py standar ini dibuat untuk penayangan di
website dan tidak untuk di komersialkan”
Untuk alasan yang didiskusikan dalam ketentuan 6, model Poisson sangat diidealkan dan menghasilkan perkiraan ketidakpastian minimal. Hal itu mempunyai keuntungan yang berbeda sehingga suatu perkiraan individual dapat dihubungkan ke setiap penentuan.
9.5.4 Model campuran
Suatu model penyebaran berlebihan yang didasarkan pada distribusi binomial negatif menggabungkan elemen Poisson teoritis dengan suatu konstan penyebaran berlebihan empiris (lihat 6.2.3).
Penentuan dari faktor penyebaran berlebihan merupakan suatu tujuan realistis untuk validasi primer. Metode untuk menentukannya dibicarakan pada (6.2.3).
Nilai ketidakpastian sebaiknya diberikan untuk aplikasi yang berbeda dari suatu metode jika itu bervariasi dari situasi ke situasi. Hal itu mungkin tergantung pada matriks yang akan dipelajari dan dinyatakan sebagai simpangan baku relatif.
9.5.5 Presisi dari APM
Perkiraan APM mengandalkan pada asumsi dari keacakan lengkap dari distribusi partikel dalam set pendeteksian. Dengan jumlah partikel rendah yang terlibat, kepercayaan ini tidak dengan mudah ditantang dengan pengujian eksperimental.
Presisi dari perkiraan APM ditentukan dengan jumlah dari tabung paralel per pengenceran dan dengan koefisien pengenceran. Suatu pendekatan rumus, mengasumsikan suatu ketidakpastian tetap lebih dari rentang jangkauan, diberikan pada [12]. Batas kepercayaan 95 % untuk kombinasi standar dari tabung dipublikasikan pada tabel APM (lihat juga 6.1).