Seuils de détection et de quantification : quelle méthode ?

 

Le 14 juin s’est tenue la réunion du comité d’Ile de France de l’Afsep sur le thème « Détection, limite de détection… et détecteurs autres que la spectrométrie de masse ».
Les 12 présentations ont été d’un grand intérêt.
J’ai notament relevé quelques points sur une présentation de Jérome Vial  « Limite de détection et limite de quantification, comment les déterminer ? »

Actuellement plusieurs approches de la détermination des limites sont utilisées. On peut citer celles réalisées: 
- à partir du bruit de fond du signal
- à partir des caractéristiques de dispersion de la droite d’étalonnage en utilisant les variances de la regression
- à partir d’un coefficient de variation cible reposant sur la définition d’une fidélité acceptable au niveau du seuil de quantification.

Sur une même série de résultats expérimentaux, les seuils caculés diffèrent selon la méthode utilisée. On observe un facteur 6 entre les extrèmes.
De la même manière, une détermination des limites par la méthode du bruit de fond dans 5 laboratoires différents montrent une grande disparité des résultats(x10).

Il en ressort que les différentes approches ne sont équivalentes ni en valeurs ni en fiabilité. L’utilisation du ratio signal/bruit apporte la plus grande dispersion de valeurs. Le valeurs des limites de quantification et de détection publiées doivent donc être impérativement accompagnées de la description de la méthode utilisée pour leur apporter une signification.
La méthode du coefficient de variation cible est présentée comme le meilleur compromis entre simplicité et fiabilité, la limite de détection est déterminée dans ce cas comme la Limite de quantification/3,3.

L’orateur propose l’utilisation du profil d’exactitude issu de du travail de la commission SFSTP de 2003 sur la « Validation des procédures analytiques quantitatives, Harmonisation des démarches ». Cette démarche à l’avantage de s’intégrer dans l’ensemble des données de validation et d’être issue d’une définition laissant une part d’interprétation faible. Reste à déterminer l’influence des autres paramètres du plan de validation sur la valeur de la limite de quantification.

Cette dernière démarche augmente le nombre de point du plan de validation donc le coût de la validation, ce qui peut freiner beaucoup d’utilisateur.

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