Mẫu chuẩn phân tích môi trường kiểm soát độ đúng như thế nào?

Điểm quan trọng là mẫu chuẩn không chỉ được dùng để xem một kết quả “có đẹp” hay không. Giá trị của nó nằm ở việc tạo ra một phép kiểm có thể lượng hóa: lấy giá trị đo được so với giá trị tham chiếu, tính độ thu hồi hoặc độ lệch, rồi đối chiếu với tiêu chí chấp nhận của phương pháp. Vì vậy, mẫu chuẩn giúp biến việc kiểm soát chất lượng từ nhận xét định tính thành bằng chứng có thể theo dõi.

Mẫu chuẩn phân tích môi trường là gì và dùng để kiểm tra điều gì?

Trong phân tích môi trường, cần phân biệt mẫu chuẩn dùng cho kiểm soát phép đo với dung dịch chuẩn chỉ phục vụ xây dựng đường chuẩn. Mẫu chuẩn hoặc vật liệu chuẩn có giá trị đặc trưng được sử dụng như một điểm kiểm tra độc lập đối với quy trình phân tích. Với CRM, giá trị được chứng nhận có cơ sở truy xuất đo lường và được cung cấp cùng các thông tin cần thiết trên chứng chỉ.

Về bản chất, mẫu chuẩn tạo ra một tình huống trong đó phòng thí nghiệm đã biết hoặc có giá trị tham chiếu của chất cần xác định. Sau khi mẫu đi qua quy trình chuẩn bị và phân tích, kết quả thu được được đối chiếu với giá trị đó. Nếu kết quả nằm trong tiêu chí chấp nhận đã xác định, phòng thí nghiệm có thêm bằng chứng rằng quy trình đang hoạt động phù hợp trong điều kiện kiểm tra.

Cách tiếp cận này đặc biệt hữu ích để đánh giá độ đúng, tức mức độ gần giữa kết quả đo và giá trị quy chiếu. ISO Guide 33 liệt kê đánh giá độ đúng và kiểm soát chất lượng trong số các ứng dụng chính của vật liệu chuẩn.

Một mẫu chuẩn còn có thể giúp phát hiện sai lệch hệ thống mà việc phân tích mẫu thực tế đơn lẻ khó nhận biết. Khi giá trị đo liên tục cao hơn hoặc thấp hơn giá trị tham chiếu, dấu hiệu đó có thể gợi ý vấn đề ở hiệu chuẩn, chuẩn bị mẫu, phản ứng phân tích, thu hồi hoặc một khâu khác của quy trình.

Mẫu chuẩn kiểm soát độ đúng bằng cơ chế nào?

Cơ chế cốt lõi là đưa một giá trị tham chiếu vào quy trình đo rồi lượng hóa mức chênh lệch giữa kết quả đo và giá trị đó.

Với mẫu chuẩn có giá trị mục tiêu (T) và kết quả đo (M), độ thu hồi có thể biểu diễn:

% Recovery = 100 × M/T

Cách tính này cũng được EPA sử dụng cho việc đánh giá kết quả từ reference materials hoặc laboratory control samples.

Ví dụ, nếu giá trị tham chiếu của chất phân tích là 50 µg/L và phòng thí nghiệm đo được 49 µg/L, độ thu hồi là 98%. Con số 98% cho biết kết quả đang gần giá trị tham chiếu hơn nhiều so với một mô tả chung như “phương pháp cho kết quả tốt”.

Tuy nhiên, không nên hiểu rằng một giá trị phần trăm riêng lẻ tự động xác nhận phương pháp. Kết quả phải được so với control limit hoặc acceptance criteria được quy định cho chất phân tích và phương pháp tương ứng. EPA nêu rõ các giá trị recovery của mẫu spike phải nằm trong giới hạn kiểm soát được thiết lập trong phương pháp; các giới hạn này không nên được thay thế bằng một ngưỡng chung cho mọi phép thử.

Cách đánh giá cũng có thể dựa trên độ lệch giữa giá trị đo và giá trị chứng nhận. Khi nhiều kết quả liên tiếp có cùng chiều lệch, phòng thí nghiệm có thể nhận diện xu hướng thay vì chỉ nhìn từng kết quả độc lập. Việc theo dõi xu hướng của LCS recovery, surrogate recovery và các dữ liệu QC khác cũng được EPA xem là hữu ích trong đánh giá hiệu suất phòng thí nghiệm.

Vì sao phải phân biệt mẫu chuẩn, LCS và mẫu spike?

Các mẫu QC có thể đều tạo ra một kết quả recovery nhưng không trả lời cùng một câu hỏi. Đây là điểm dễ gây nhầm lẫn khi đánh giá chất lượng phân tích môi trường.

Mẫu chuẩn hoặc CRM cung cấp giá trị tham chiếu để kiểm tra mức độ phù hợp của kết quả đo với giá trị đã biết hoặc được chứng nhận. CRM đặc biệt có giá trị khi cần bằng chứng về độ đúng và khả năng truy xuất đo lường.

Laboratory Control Sample (LCS) chủ yếu kiểm tra năng lực của toàn bộ quy trình phân tích trong một nền tương đối sạch hoặc không có nhiễu của mẫu thực. EPA phân biệt rõ LCS với matrix spike: LCS cho biết hệ thống phân tích của phòng thí nghiệm có đang được kiểm soát hay không, trong khi matrix spike được dùng để xem nền mẫu cụ thể ảnh hưởng thế nào đến hiệu suất phương pháp.

Matrix Spike (MS) được thực hiện bằng cách thêm một lượng chất phân tích đã biết vào mẫu thực. Nếu (M_s) là kết quả của mẫu đã spike, (M_u) là kết quả mẫu chưa spike và (T_s) là lượng chất đã thêm, recovery có thể tính theo:

% Recovery = [(M_s − M_u)/T_s] × 100

Mục đích chính của MS là đánh giá ảnh hưởng của nền mẫu đến quá trình phân tích. EPA cũng nhấn mạnh rằng MS/MSD và LCS nên được xem xét cùng nhau để tách ảnh hưởng của nền mẫu khỏi vấn đề thuộc hiệu suất phòng thí nghiệm.

Do đó, một LCS đạt nhưng matrix spike không đạt không nhất thiết có nghĩa toàn bộ phòng thí nghiệm mất kiểm soát. Trường hợp này có thể cho thấy nền mẫu đang gây ảnh hưởng đến khả năng thu hồi chất phân tích. Ngược lại, LCS không đạt là dấu hiệu cần xem xét trực tiếp năng lực thực hiện quy trình trong điều kiện kiểm soát của phòng thí nghiệm.

Khi nào kết quả mẫu chuẩn không còn đại diện cho toàn bộ phép phân tích?

Mẫu chuẩn không thể tự động chứng minh mọi mẫu môi trường đều được phân tích chính xác. Nguyên nhân quan trọng là matrix effect.

Một mẫu nước sạch, mẫu đất hoặc mẫu bùn có thể tạo ra những điều kiện hóa học rất khác nhau. Chất hữu cơ, ion đồng hành, độ mặn hoặc các thành phần khác trong nền có thể ảnh hưởng đến quá trình chiết, làm sạch, phản ứng hoặc phát hiện. Vì vậy, một kết quả tốt trên LCS trong nền sạch không loại bỏ hoàn toàn khả năng mẫu môi trường thực tế có ảnh hưởng nền. Đây chính là lý do EPA yêu cầu xem xét LCS cùng MS/MSD khi đánh giá hiệu suất phương pháp.

Một giới hạn khác nằm ở chính vật liệu chuẩn. CRM có giá trị được chứng nhận và thông tin truy xuất đo lường rõ ràng hơn vật liệu chuẩn thông thường. NIST mô tả CRM là vật liệu được đặc trưng bằng một quy trình có giá trị về mặt đo lường, có chứng chỉ kèm giá trị, độ không đảm bảo đo và tuyên bố về khả năng truy xuất đo lường.

Vì vậy, khi lựa chọn mẫu chuẩn phân tích môi trường, không nên chỉ hỏi “giá trị chuẩn là bao nhiêu”. Cần xem cả nền mẫu, chất phân tích, khoảng nồng độ, điều kiện bảo quản, thời hạn sử dụng, giá trị chứng nhận và thông tin độ không đảm bảo đo. Nếu vật liệu chỉ có giá trị tham khảo thay vì giá trị được chứng nhận, mức độ bằng chứng cho đánh giá độ đúng cũng khác.

Cách sử dụng mẫu chuẩn để kiểm soát chất lượng phân tích

Một quy trình thực tế nên bắt đầu từ mục tiêu của phép thử và yêu cầu QC của phương pháp, sau đó chọn loại mẫu chuẩn phù hợp. Mẫu phải tương thích với chất phân tích và điều kiện đo đủ để kết quả có ý nghĩa đối với quy trình đang đánh giá.

Sau khi chuẩn bị mẫu theo quy trình, phòng thí nghiệm thực hiện phân tích như đối với mẫu kiểm soát tương ứng. Kết quả sau đó được tính recovery hoặc độ lệch và so sánh với acceptance criteria của phương pháp. Không nên tự đặt một khoảng recovery chung cho mọi chất, vì tiêu chí phụ thuộc phương pháp, chất phân tích và điều kiện áp dụng. EPA cũng quy định việc đánh giá recovery dựa trên control limits được thiết lập trong phương pháp.

Có thể kiểm soát theo chuỗi:

Mẫu chuẩn → Phân tích → Tính recovery/độ lệch → So với tiêu chí → Theo dõi xu hướng → Xử lý khi ngoài kiểm soát

Nếu kết quả vượt giới hạn, cần xem xét đồng thời dữ liệu QC liên quan thay vì chỉ nhìn vào mẫu chuẩn. Có thể kiểm tra lại hiệu chuẩn, chuẩn bị mẫu, thuốc thử, thiết bị, điều kiện vận hành và các mẫu QC khác. Với matrix spike, cần đặc biệt xem xét khả năng ảnh hưởng của nền mẫu vì MS được thiết kế để phản ánh điều kiện của mẫu thực.

Giá trị lớn nhất của mẫu chuẩn vì thế không nằm ở một lần kiểm tra đơn lẻ. Khi được sử dụng định kỳ và theo dõi theo thời gian, dữ liệu QC có thể cho thấy cả sai lệch tức thời lẫn xu hướng trôi của hệ thống. Vật liệu chuẩn cũng là một thành phần quan trọng trong việc củng cố độ tin cậy và khả năng truy xuất của kết quả đo.

Mẫu chuẩn phân tích môi trường do đó nên được xem là một mắt xích trong hệ thống QA/QC, không phải phép thử duy nhất để kết luận phương pháp đạt hay không đạt. Kết quả có ý nghĩa nhất khi được đọc cùng tiêu chí chấp nhận của phương pháp, LCS, matrix spike và các dữ liệu QC liên quan.

Mẫu chuẩn kiểm soát độ đúng bằng cách đưa giá trị tham chiếu vào quy trình phân tích và biến chênh lệch giữa kết quả đo với giá trị đó thành một chỉ số có thể đánh giá. Với CRM, cơ sở đánh giá còn được củng cố bởi giá trị chứng nhận, độ không đảm bảo đo và khả năng truy xuất đo lường.

Điểm quyết định chất lượng không phải là recovery có “gần 100%” một cách máy móc, mà là kết quả có nằm trong tiêu chí chấp nhận thích hợp và có nhất quán với các bằng chứng QC khác hay không. Khi kết hợp mẫu chuẩn với LCS và matrix spike, phòng thí nghiệm có thể phân biệt tốt hơn sai lệch của hệ thống với ảnh hưởng riêng của nền mẫu.