Setting Target Measurement Uncertainty

Význam tématu

Správné nastavení cílové měřicí nejistoty (MU) je klíčové pro to, aby výsledky měření byly „fit for purpose“ — tedy použitelně rozhodovaly o souladu, kvalitě výrobků nebo ochraně veřejného zdraví. Cílová MU představuje maximální přípustnou úroveň nejistoty pro konkrétní rozhodovací cíl. Pokud je nejistota příliš velká, nelze spolehlivě rozlišit shodu od neshody; pokud je naopak zbytečně malá, laboratorní postupy mohou být nadměrně drahé bez praktického přínosu.

Cíle a přehled studie / článku

Text vysvětluje principy nastavování cílové MU podle doporučení průvodce Eurachem/CITAC (Setting and Using Target Uncertainty in Chemical Measurement). Hlavním cílem je nabídnout kritéria a hierarchii přístupů, jak určit horní mez přijatelné nejistoty v závislosti na účelu měření a dostupných informacích. Ilustrativně je popsán fiktivní případ obchodního sporu mezi pěstitelkou/pěstitel a producentem džusu, který zdůrazňuje dopad různě nastavené MU na rozhodnutí a ekonomické důsledky.

Použitá metodika

Průvodce Eurachem/CITAC doporučuje použít různé indikátory požadavku na kvalitu měření pro stanovení cílové MU. Indikátory jsou uspořádány podle vhodnosti a spolehlivosti použitých dat — od jasně definovaných regulačních limitů a analytických rozhodovacích úrovní až po méně přímé metody založené na obchodních nebo ekonomických kritériích. Text uvádí hierarchii přístupů očíslovanou od #1 do #9 (od nejvhodnějších k méně vhodným), bez reprodukce grafiky; principem je postupovat od nejpřesnějších a nejrelevantnějších zdrojů informací k těm méně přímo použitelným.

Hlavní výsledky a diskuse

Ilustrativní scénář: pěstitel pan Reis nechá prověřit své pomeranče na obsah rezidua pesticidu thiabendazole a na stupeň Brix. Na základě limitů od výrobce džusu (thiabendazole < 1 mg/kg, Brix > 55 °Bx; prémiová cena pokud Brix > 65 °Bx) dojde k rozdílným ekonomickým důsledkům v závislosti na tom, jaká MU byla laboratorně vykázána.
Konkrétní výsledky:

• Laboratoř C: thiabendazole (0,592 ± 0,019) mg kg-1 (k = 2, 95 %), Brix (70 ± 25) °Bx (k = 2, 95 %).
• Laboratoř producenta: thiabendazole (0,51 ± 0,20) mg kg-1 (k = 2, 95 %), Brix (61,2 ± 1,1) °Bx (k = 2, 95 %).

Interpretace:

• Prothiabendazole: Laboratoř C dosáhla extrémně nízké nejistoty — statisticky výborné, avšak ekonomicky možná nadstandardně nákladné. Laboratoř producenta vykázala vyšší nejistotu, která by mohla být dostačující pro rozhodnutí o shodě vzhledem k limitem 1 mg/kg.
• Brix: Laboratoř C má velmi vysokou nejistotu (±25 °Bx), což činí rozhodnutí o zařazení na prémiový režim prakticky nemožným. Laboratoř producenta má nízkou nejistotu (±1,1 °Bx), která umožňuje jasné rozhodnutí o ceně.

Hlavní zjištění: stejné analytické výsledky (střední hodnoty) mohou vést k odlišným rozhodnutím, pokud se liší spolehlivost (MU). Optimalizace MU musí zohlednit nejen metrologickou přesnost, ale hlavně účel a náklady na měření.

Přínosy a praktické využití metody

Stanovení cílové MU podle doporučení Eurachem/CITAC umožňuje:

• transparentní rozhodování o vhodnosti metody pro konkrétní účel (shoda/neshoda, odměny/pokuty, bezpečnost),
• odůvodněné rozhodování o investicích do zlepšení analytické metody (kdy je ekonomicky oprávněné snižovat MU),
• jednotný přístup v rámci laboratoře nebo mezi obchodními partnery ke kvalitě výsledků a snižování sporů založených na neporozumění nejistotě,
• implementaci cílových úrovní jako součást systémů řízení kvality, akreditace a posuzování shody.

Prakticky to znamená, že laboratoř i její zákazníci by měli explicitně definovat akceptovatelnou MU; pokud ji zákazník nespecifikuje, měl by ji určit laborant na základě dostupných kritérií a rizik rozhodnutí.

Budoucí trendy a možnosti využití

Očekávané směry vývoje a aplikace v oblasti cílové MU zahrnují:

• integraci rizikově orientovaných přístupů: stanovování cílové MU na základě výstrah pro zdraví, ekonomických dopadů nebo technologických tolerancí,
• rozšířené použití rozhodovacích pravidel a modelů ekonomické ztráty (decision rules, decision limits), které kvantifikují dopad chyb na rozhodnutí,
• automatikou a softwarovým podporováním výpočtů cílových nejistot v LIMS a validačních nástrojích,
• zlepšenou harmonizací přístupů mezi regulačními orgány, akreditačními institucemi a průmyslem prostřednictvím dokumentů jako Eurachem/CITAC,
• aplikací strojového učení pro odhad komponent nejistoty z velkých dat (provozní data, PT/ILC výsledky),
• rozvojem metodiky pro kombinování nákladů a přínosů při rozhodování o investicích do snížení nejistoty.

Závěr

Správné nastavení cílové měřicí nejistoty je nezbytné pro spolehlivé rozhodování v analytické praxi. Eurachem/CITAC poskytuje hierarchii přístupů pro volbu cílové MU, která umožňuje laboratořím a jejich zákazníkům vybalancovat požadavky na ochranu zájmů (zdraví, kvalita, ekonomika) s náklady na měření. Příklad s pesticidem a Brix ukazuje, že jak příliš nízká, tak příliš vysoká MU může být nežádoucí — první může být ekonomicky neefektivní, druhá vede k nejistým rozhodnutím. Laboratoře by měly aktivně definovat cílové MU, pokud je zákazník nespecifikuje, a zdůvodňovat volbu na základě rizik a účelu měření.

Reference

R. Bettencourt da Silva, A. Williams (Eds.) Eurachem/CITAC Guide: Setting and Using Target Uncertainty in Chemical Measurement, 2015 (First English edition 2018). Produced by the Eurachem/CITAC Measurement Uncertainty and Traceability Working Group. ISBN 978-989-98723-7-0.