“Del tubo al diagnóstico”

Intervalos de referencia para mi laboratorio

Verificar, establecer y transferir. Cómo saber si el intervalo del inserto sirve para tu población y tu método, cómo construir uno propio con 120 individuos, cómo estimarlo con los resultados que el laboratorio ya tiene, y cómo documentarlo. Con calculadoras que funcionan sin internet: los datos no salen de tu equipo.

2.5 %97.5 %95 %intervalo de referenciabajoalton ≥ 120 individuos de referencia por grupo
JA
Dra. en C. Judith Carolina De Arcos Jiménez

Investigadora Nacional Nivel I (SNII) · Perfil PRODEP · Cuerpo Académico UDG-CA-1190 · Centro Universitario de Tlajomulco, Universidad de Guadalajara
iDorcid.org/0000-0003-0251-6425

JB
Dr. Jaime Briseño Ramírez

Investigador Nacional Nivel I (SNII) · Perfil PRODEP · Cuerpo Académico UDG-CA-1190 · Centro Universitario de Tlajomulco, Universidad de Guadalajara
iDorcid.org/0009-0006-1901-392X

Versión 2.0 · septiembre de 2026 · Diseño y desarrollo de la herramienta: Judith Carolina De Arcos Jiménez y Jaime Briseño Ramírez.

Sección 1Por qué importa el intervalo de referencia

En pocas palabras

El intervalo de referencia que acompaña a cada resultado (por ejemplo, «70 a 100 mg/dL») es el rango central del 95 % de los valores de una población de referencia sana, definida por criterios explícitos. Es la base con la que el sistema informático marca un resultado como alto, bajo o normal y, por tanto, condiciona la lectura clínica de todos los informes del laboratorio.

En la práctica, ese intervalo rara vez lo generó el laboratorio que lo reporta: procede del inserto del reactivo o de una publicación, es decir, de otra población, con otra dieta, otra altitud, otra prevalencia de enfermedad y, en ocasiones, otro método analítico. La normativa (CLSI EP28, ISO 15189, NOM-007-SSA3-2011) exige demostrar que aplica a la población y al método propios antes de usarlo. Hay tres caminos, de menor a mayor esfuerzo: verificar un intervalo publicado con 20 individuos de referencia, establecer uno propio con al menos 120 por grupo, o estimarlo a partir de la base de datos de resultados del laboratorio mediante métodos indirectos. Esta página explica cuándo conviene cada uno y aporta las calculadoras para ejecutarlos.

El intervalo de referencia es la regla contra la que se lee cada resultado. Un resultado perfecto comparado con un intervalo equivocado produce un diagnóstico equivocado: una fosfatasa alcalina «alta» en un adolescente que está creciendo, una creatinina «normal» en una mujer mayor con sarcopenia, una hemoglobina «baja» en una embarazada sana. El intervalo que trae el inserto se obtuvo en otra población, con otra dieta, otra altitud, otra prevalencia de enfermedad y a veces otro método. La norma técnica que rige la práctica de laboratorio pide que cada laboratorio verifique o establezca los intervalos que reporta, y los acreditadores lo revisan.

Lo que exige la normaVerificar antes de reportar

CLSI EP28-A3c y la ISO 15189 piden que el laboratorio demuestre que los intervalos que usa aplican a su población y a su método, y que lo documente. En México, la NOM-007-SSA3-2011 exige valores de referencia en el informe y su sustento.

Lo que está en juegoCada decisión clínica

Los intervalos definen qué se marca como anormal. Un límite superior 10 % más bajo de lo debido multiplica los «altos» y las consultas innecesarias; uno 10 % más alto oculta enfermedad temprana.

Lo que se puede hacerTres niveles de esfuerzo

Verificar con 20 individuos (días). Establecer con 120 o más (semanas). Estimar con miles de resultados que ya existen en el sistema informático (horas de cómputo, meses de datos). Esta página cubre los tres.

Vocabulario mínimo

TérminoQué significaEn pocas palabras
Individuo de referenciaPersona seleccionada con criterios definidos de inclusión, exclusión y partición para representar el estado de salud «de referencia». No es «cualquiera que pase por toma de muestra».Persona aparentemente sana, seleccionada mediante cuestionario, representativa del grupo al que se aplicará el intervalo.
Intervalo de referenciaEl intervalo entre dos límites (habitualmente los percentiles 2.5 y 97.5) que contiene el 95 % central de los valores de los individuos de referencia. Por definición, 5 % de personas sanas caen fuera.El rango que aparece en el informe. Por construcción, el 5 % de los individuos sanos queda fuera de él.
Límite de decisión clínicaUn umbral fijado por guías a partir de desenlaces (colesterol LDL < 100 mg/dL, HbA1c ≥ 6.5 %, troponina percentil 99). No es un intervalo de referencia y no se verifica con estas herramientas.Umbral derivado de estudios de desenlaces clínicos, no de la distribución en sanos; se adopta de la guía, no se verifica con voluntarios.
Verificar (transferir)Comprobar que un intervalo ya establecido (inserto, literatura, otro laboratorio) aplica a la población y el método propios. EP28 propone el recuento con 20 individuos.Comprobar con 20 individuos de referencia que el intervalo publicado es aplicable a la población y el método locales.
EstablecerConstruir el intervalo desde cero con individuos de referencia seleccionados a priori (≥ 120 por grupo) y calcular percentiles no paramétricos con su intervalo de confianza.Generar el intervalo propio a partir de 120 o más individuos de referencia, tomando los percentiles 2.5 y 97.5.
Método indirectoEstimar el intervalo a partir de la base de datos de resultados de pacientes, separando estadísticamente la distribución «sana» de la «enferma» (Hoffmann, Bhattacharya, refineR, reflimR, kosmic). Complementa; no sustituye al método directo cuando éste es posible.Derivar el intervalo de la base de datos de resultados de pacientes, separando estadísticamente la subpoblación sin enfermedad.
ParticiónDividir el intervalo por sexo, edad u otro factor cuando las distribuciones difieren de forma relevante (criterio de Harris y Boyd).Reportar intervalos distintos por sexo, edad u otro factor cuando un intervalo único clasificaría mal a alguno de los subgrupos.
PercentilValor por debajo del cual queda un porcentaje dado de los datos. El intervalo usa los percentiles 2.5 y 97.5.Ordenados los valores de menor a mayor, el percentil 97.5 deja por debajo al 97.5 % de los individuos.
Intervalo de confianza (IC) de un límiteRango en el que, con 90 % de confianza, está el verdadero percentil de la población; se estrecha al aumentar n.Expresa la incertidumbre estadística del límite; con n pequeño el límite verdadero puede diferir de forma apreciable del calculado.
Atípico (outlier)Valor alejado del resto que puede provenir de un error o de un individuo que no cumplía criterios; se investiga antes de excluir (Tukey, Dixon).Valor discordante que se investiga (error de captura, muestra inadecuada, criterio no cumplido) y solo se excluye con causa documentada.

Sección 2Ruta de decisión: ¿adoptar, verificar o establecer?

Antes de contar nada, responde estas preguntas en orden. El camino más corto que sea defendible es el correcto.

1 · ¿Es un límite de decisión clínica o un intervalo de referencia?Glucosa de ayuno, HbA1c, lípidos, troponina, PSA, vitamina D usan umbrales de guía.DecisiónSe adopta el límite de la guía vigente y se cita; no se verifica con individuos sanos.IntervaloSigue con la pregunta 2.
2 · ¿La fuente del intervalo es comparable?Mismo principio de método, misma matriz, población de edad, sexo y origen parecidos, condiciones preanalíticas similares.SíVerifica con 20 individuos (sección 3). Si cumple, adopta y documenta.No o no se sabeBusca otra fuente comparable o establece el intervalo propio (sección 4).
3 · ¿El analito cambia mucho con edad, sexo o embarazo?Fosfatasa alcalina, creatinina, hemoglobina, ferritina, hormonas, PSA, urato.SíVerifica o establece por cada partición pertinente; el inserto suele traer particiones, úsalas.NoUn solo intervalo para adultos puede bastar; documenta por qué.
4 · ¿Hay recursos para 120 individuos por grupo?Reclutamiento con cuestionario, consentimiento, muestras, análisis, tiempo.SíEstablece por método directo (sección 4): es el estándar.NoVerifica con 20 (sección 3) y, si la base de datos es grande, estima por método indirecto (sección 5) para contrastar.
5 · ¿Cambió algo desde la última vez?Método, equipo, lote de reactivo con cambio de calibración, población atendida, procedimiento preanalítico.SíRepite la verificación (20 individuos) o el estudio; conserva el registro anterior.NoRevisa anualmente que sigue vigente y que los porcentajes de resultados fuera de intervalo son estables.
6 · ¿Está documentado?Quién, cuándo, con qué criterios, con qué método y lote, quién aprobó.SíListo para reportar y para auditoría.NoUsa la plantilla de registro de la sección 7 antes de poner el intervalo en el informe.

Herramienta 1Verificar un intervalo con 20 individuos

Qué haceCuenta cuántos de los 20 resultados de individuos de referencia caen fuera del intervalo que se quiere adoptar y aplica el criterio de CLSI EP28: cumple, no concluye o no se verifica.
Qué necesitasEl intervalo publicado (límites inferior y superior) y los resultados de 20 individuos de referencia del grupo correspondiente, seleccionados con el cuestionario de la sección 7 y medidos con el método en uso.
Qué obtienesDentro, fuera y mediana; los valores fuera marcados; el veredicto explicado y un resumen listo para copiar al registro de calidad.

Es el procedimiento de transferencia de CLSI EP28: si dos o menos de los 20 quedan fuera, el intervalo se considera verificado para ese grupo. Con tres o cuatro fuera se repite con otros 20; con cinco o más no se verifica. El fundamento es binomial: si el intervalo contiene de verdad el 95 % central, la probabilidad de que 3 o más de 20 individuos caigan fuera es menor del 8 %.

Cómo se usa

  1. Selecciona a los 20 antes de mirar resultados. Con el cuestionario de la sección 7, del grupo correcto (adultos, mujeres, niños de tal edad), sin las exclusiones del analito. Ni el personal del laboratorio sin cuestionario, ni pacientes hospitalizados, ni «los primeros veinte que lleguen».
  2. Mídelos como a los pacientes. Mismo tubo, ayuno, procesamiento y método, con control de calidad aceptado ese día.
  3. Captura el intervalo publicado y los 20 resultados. Los que queden fuera se marcan en ámbar. Acepta punto o coma decimal.
  4. Lee el veredicto y documenta. Si cumple, guarda el registro (sección 7). Si no concluye, otros 20 con los mismos criterios; nunca se eliminan los que quedaron fuera. Si no se verifica, investiga selección, método y población antes de decidir establecer uno propio.

Los 20 resultados de los individuos de referencia

Capturados0de 20
Dentro—
Fuera—
Mediana observada—de los capturados
RecuentoCaptura el intervalo y los veinte valores.
Lo que esta cuenta no haceNo convierte un intervalo en válido por sí sola. Veinte personas bien escogidas y bien medidas hacen que 18 de 20 signifique algo; veinte personas cualesquiera hacen que 20 de 20 no signifique nada. Tampoco cubre intervalos unilaterales (solo límite superior), en los que se cuenta únicamente el lado que existe, ni sustituye la revisión de que el método y la población sean comparables.
Ejemplo resuelto: fosfatasa alcalina en adultos

El laboratorio cambió de equipo y el inserto del nuevo método trae, para adultos, 40 a 130 U/L (cifras de ejemplo). Se seleccionan 20 adultos de 18 a 60 años, ambos sexos, con cuestionario: sin enfermedad hepática u ósea conocida, sin embarazo, sin fármacos que eleven la enzima, sin fractura reciente. Se miden con el método nuevo, con control de calidad aceptado.

52617488951036779110588492121709966357713886

Dos quedan fuera (35 y 138): cumple el criterio. Se adopta 40 a 130 U/L para adultos y se documenta. Para niños, adolescentes y embarazadas la fosfatasa alcalina necesita sus propios intervalos: es de los analitos que más cambian con la edad y el embarazo.

Herramienta 2Establecer un intervalo propio (método directo, n ≥ 120)

Qué haceCon los resultados de 120 o más individuos de referencia calcula el intervalo propio (percentiles 2.5 y 97.5) con el intervalo de confianza de cada límite, señala atípicos y, si se capturan dos grupos, evalúa si requieren partición.
Qué necesitasLos resultados de un grupo de individuos de referencia seleccionados con cuestionario (mínimo 120 por grupo). Opcional: un segundo grupo (otro sexo, otro rango de edad) para probar la partición.
Qué obtienesEl intervalo para reportar con sus intervalos de confianza, el intervalo paramétrico para comparar, atípicos señalados, histograma, la prueba de Harris y Boyd y un resumen para el registro.

Es el estándar de EP28 y de la IFCC. Con menos de 120 individuos los límites quedan demasiado inciertos; con 40 a 119, EP28 acepta el método robusto de Horn y Pesce (que esta página no calcula, pero sí referencia).

Plan de trabajo del estudio directo

  1. Define la población y las particiones probables. Sexo, edad (con los cortes fisiológicos del analito), embarazo, y si aplica, altitud o etnia. Cada grupo final necesita ≥ 120.
  2. Escribe los criterios de exclusión y el cuestionario. Usa la sección 7; añade lo específico del analito (fármacos, suplementos, condiciones). Aprobación por el comité de ética o bioseguridad institucional y consentimiento informado.
  3. Fija la preanalítica. Hora, ayuno, postura, tubo, tiempo al procesamiento, almacenamiento: idénticos a los que tendrán los pacientes. Registra la fecha, el equipo, el método y el lote.
  4. Mide con control de calidad aceptado y en el menor número de días posible; si hay varios lotes, verifica que no haya sesgo entre ellos.
  5. Analiza: inspecciona el histograma, revisa atípicos (no los borres sin investigar), decide la partición (Harris y Boyd), calcula percentiles 2.5 y 97.5 con IC 90 %. La calculadora de abajo lo hace.
  6. Documenta y aprueba. Registro completo, firma del responsable, fecha de vigencia y criterios para revisarlo (cambio de método, lote con sesgo, cambio de población, revisión anual).
Cómo leer la salidaEl intervalo que se reporta es el no paramétrico (percentiles 2.5 y 97.5). Los intervalos de confianza del 90 % de cada límite dicen cuánta incertidumbre tiene ese límite: si el IC es más ancho que un tercio del intervalo, faltan individuos. El intervalo paramétrico (media ± 1.96 DE, con o sin transformación logarítmica) se muestra solo para comparar; si difiere mucho del no paramétrico, la distribución no es gaussiana y se reporta el no paramétrico. La prueba de Harris y Boyd indica si los dos grupos requieren intervalos separados: si z supera el valor crítico, o si la desviación estándar de un grupo supera 1.5 veces la del otro, se particiona.

Herramienta 3Estimar con los datos que ya tiene el laboratorio (método indirecto)

Qué haceA partir de cientos o miles de resultados de pacientes exportados del sistema, identifica la distribución central correspondiente a la subpoblación sin enfermedad y estima el intervalo a partir de ella, sin reclutamiento.
Qué necesitasUna columna de resultados exportada del sistema (un resultado por paciente, pacientes ambulatorios, mismo método), ya separada por sexo y edad. Mínimo 400 a 1000 por grupo.
Qué obtienesEl intervalo estimado, la gráfica de probabilidad normal que permite juzgar la validez del ajuste (linealidad del tramo central), el porcentaje de resultados fuera del intervalo y el código en R para confirmarlo con refineR y reflimR.

Todo laboratorio almacena miles de resultados; la mayoría proviene de personas sin enfermedad relevante para ese analito, aunque hayan acudido por otro motivo. Los métodos indirectos aprovechan esa mezcla. Son especialmente útiles en pediatría, adultos mayores y particiones finas, donde reclutar 120 individuos de referencia por grupo es casi inviable. Sus límites: pierden validez cuando la fracción de resultados patológicos es grande o se solapa con la distribución sana, y exigen preanalítica homogénea. La IFCC (C-RIDL) los acepta como complemento y como método cuando el directo no es viable, siempre con revisión crítica de los datos.

Cómo preparar los datos

  1. Extrae del sistema todos los resultados del analito de un periodo (6 a 24 meses) con el mismo método y lote de calibración estable; incluye sexo y edad para poder particionar.
  2. Filtra lo obvio: un resultado por paciente (el primero), sin hospitalizados, sin urgencias, sin unidades de cuidados intensivos y sin servicios que concentran enfermedad del analito (nefrología para creatinina, hepatología para transaminasas, oncología, diálisis). Quita resultados con comentarios de muestra inadecuada.
  3. No filtres por «resultado normal»: eso sesga el intervalo hacia el que ya usas. El método se encarga de las colas.
  4. Particiona por sexo y edad antes de estimar; cada grupo con al menos 400 a 1000 resultados (los métodos modernos piden más para las colas).
  5. Estima con esta calculadora (Hoffmann simplificado) para tener una primera cifra y una gráfica, y confirma con refineR o reflimR (abajo) antes de adoptar. Contrasta con el inserto y con la literatura; si difieren mucho, investiga.
Antes de adoptar un intervalo indirectoEste cálculo es una aproximación (regresión sobre la parte central de la gráfica de probabilidad normal, extrapolada a ±1.96 desviaciones). Funciona bien cuando la fracción de resultados patológicos es pequeña y las colas son claras, y se equivoca cuando hay mucha enfermedad, cuando el analito tiene un límite físico (cero) cercano, o cuando la distribución es bimodal. Los paquetes refineR (Ammer et al., 2021) y reflimR (Hoffmann et al., 2024) para R modelan la mezcla de forma más rigurosa y dan intervalos de confianza; son gratuitos y corren en cualquier computadora. Abajo tienes el código mínimo para ejecutarlos con el mismo archivo.
Código mínimo en R para refineR y reflimR
## Instalar una sola vez (requiere R ≥ 4.1; https://cran.r-project.org)
install.packages(c("refineR", "reflimR"))

## Leer los resultados: un archivo CSV con una columna llamada "valor"
datos <- read.csv("creatinina_mujeres_18_50.csv")
x <- datos$valor[!is.na(datos$valor)]

## 1) refineR: estima el intervalo modelando la distribución de la población sana
library(refineR)
modelo <- findRI(Data = x)
print(modelo, RIperc = c(0.025, 0.975))        # límites estimados
plot(modelo, showCI = TRUE)                    # gráfica con intervalo de confianza
getRI(modelo, RIperc = c(0.025, 0.975), CIprop = 0.95)

## 2) reflimR: método de Hoffmann/Bhattacharya con truncamiento iterativo
library(reflimR)
resultado <- reflim(x, plot.all = TRUE)
resultado$limits                                # límites inferior y superior
resultado$confidence.int                        # intervalos de confianza

## Particionar por sexo y edad antes de estimar:
mujeres <- datos$valor[datos$sexo == "F" & datos$edad >= 18 & datos$edad <= 50]

Sección 6De dónde tomar intervalos ya publicados y cómo transferirlos

Antes de establecer nada conviene saber qué existe. Un intervalo publicado se puede transferir si el método es comparable (mismo principio y trazabilidad, o sesgo conocido y pequeño), la población es parecida y la preanalítica es equivalente. Se verifica con 20 individuos y se documenta la fuente. Si el método es distinto pero existe una comparación de métodos con regresión, EP28 permite transferir el intervalo aplicando la ecuación de regresión y verificándolo después.

FuenteQué ofreceCuidado
Inserto del reactivo (Roche, Abbott, Siemens, Beckman, etc.)Intervalos obtenidos con el método exacto, a veces con particiones por edad y sexo, y con la referencia del estudio de origen.Población habitualmente europea o estadounidense; a veces cita a Tietz o a estudios antiguos; algunos insertos traen «valores esperados» sin describir la selección. Siempre verificar.
CALIPER (Canadá, pediatría, Adeli et al.)Intervalos pediátricos por edad y sexo para más de 100 analitos, con transferencia validada a varias plataformas (Abbott, Roche, Siemens, Beckman, Ortho).Población canadiense multiétnica; para transferir hay que usar la plataforma que CALIPER validó o verificar.
Estudios multicéntricos IFCC C-RIDL (Ozarda, Ichihara et al.)Intervalos de adultos en múltiples países con protocolo común, análisis de fuentes de variación y factores de partición; hay datos para México y Latinoamérica dentro del estudio global.Requieren alineación de métodos con paneles de sueros; las cifras publicadas se refieren a métodos «armonizados».
NORIP (países nórdicos), NHANES (Estados Unidos), estudios chinos y japonesesGrandes muestras, buena metodología, percentiles por edad.Poblaciones distintas a la mexicana en dieta, masa corporal, altitud y prevalencia de enfermedad; útiles para comparar, no para adoptar sin verificar.
Literatura mexicana y latinoamericanaEstudios locales de hematología, química y hormonas (revistas de patología clínica y química clínica, tesis institucionales, estudios en altitud y en población pediátrica).Calidad heterogénea: revisar tamaño de muestra, criterios de selección, método y año. Un estudio local pequeño no vale más que un inserto bien verificado.
Tietz, Henry's y bases de variación biológica (EFLM)Tablas de intervalos por edad y sexo, compilados de la literatura; la base EFLM permite saber si el intervalo poblacional siquiera sirve para ese analito (índice de individualidad).Son compilaciones: siempre buscar el estudio original y el método.
Método indirecto propio (sección 5)Refleja exactamente la población y el método del laboratorio.Requiere revisión estadística y comparación con fuentes externas antes de adoptar.

Transferir un intervalo entre métodos con regresión

Si el intervalo publicado corresponde al método antiguo (o a otro laboratorio) y el laboratorio cambió de método, y ya hizo la comparación de métodos según CLSI EP09 (al menos 40 muestras de pacientes en todo el rango), puede transformar los límites con la ecuación de regresión (Passing-Bablok o Deming) y luego verificarlos con 20 individuos. Calculadora rápida:

Intervalo transferidoCaptura los límites y la ecuación de regresión de la comparación de métodos.

Condiciones: la regresión debe cubrir el rango del intervalo, el coeficiente de correlación debe ser alto (r > 0.975 o rango amplio según EP09) y los intervalos de confianza de pendiente e intercepto deben ser estrechos. Si la pendiente está lejos de 1 o el intercepto lejos de 0, el método nuevo mide algo distinto y es preferible establecer un intervalo propio.

Sección 7Cuestionario de selección y registro de documentación

Lo que decide la validez de cualquier intervalo son las personas que lo formaron. El cuestionario se aplica antes de la toma y se conserva. Adáptalo al analito: para lípidos importan ayuno y fármacos; para fosfatasa alcalina, hueso, hígado y embarazo; para hierro y ferritina, menstruación, donación y suplementos.

Criterios de exclusión generales (EP28, IFCC)

  • Enfermedad aguda en las últimas 2 a 4 semanas (infección, fiebre, cirugía, trauma)
  • Enfermedad crónica conocida: diabetes, hipertensión no controlada, cardiopatía, hepatopatía, nefropatía, tiroidopatía, cáncer, autoinmunidad
  • Hospitalización en los últimos 3 meses; transfusión en los últimos 6 meses
  • Embarazo o lactancia (salvo que sea el grupo de estudio)
  • Medicación regular con efecto sobre el analito (incluidos anticonceptivos, suplementos, herbolaria)
  • Consumo de alcohol mayor de 2 bebidas al día o en las 48 h previas; tabaquismo (registrar; excluir según el analito)
  • Obesidad (IMC ≥ 30) o desnutrición (IMC < 18.5), según el analito
  • Ejercicio intenso en las 24 a 48 h previas; ayuno no cumplido; donación de sangre reciente
  • Ocupación con exposición relevante (plomo, solventes, turnos nocturnos para hormonas)

Datos que se registran de cada individuo

  • Folio anónimo, fecha y hora de toma, ayuno en horas, postura y tiempo de reposo
  • Sexo, edad, peso, talla, IMC; lugar de residencia (altitud); ascendencia si se va a particionar
  • Respuestas del cuestionario y firma de consentimiento informado
  • Tubo, volumen, hora de centrifugación, hora de análisis, temperatura de conservación
  • Equipo, método, lote de reactivo y calibrador, resultado del control de calidad del día
  • Resultado, unidades y quién lo liberó

Factores de partición habituales

Sexo (creatinina, urato, hemoglobina, ferritina, CK, GGT, hormonas). Edad (fosfatasa alcalina, fósforo, IGF-1, PSA, TSH en mayores, casi todo en pediatría y neonatos). Embarazo por trimestre. Menopausia (FSH, LH, estradiol, lípidos). Altitud (hemoglobina, hematocrito). Etnia solo con justificación fisiológica documentada (neutrófilos con variante Duffy).

Registro de verificación o establecimiento (plantilla)

CampoContenido
Analito, unidad, matriz 
Grupo o partición 
Tipo de estudioVerificación con 20 · Establecimiento directo n = ___ · Indirecto n = ___ · Transferencia por regresión
Fuente del intervalo (si se verifica)Inserto (nombre, versión, fecha) · publicación (cita completa)
Criterios de selección y cuestionario aplicadoAnexo ___
Preanalítica 
Equipo, método, lotes, fechas de medición, control de calidad 
Resultados individuales y análisis (atípicos, partición, percentiles, IC)Anexo ___
DecisiónSe adopta ___ a ___ (unidad) para ___ · No se verifica: acción ___
Elaboró / revisó / aprobó, con fecha y firma 
Vigencia y criterios de revisiónRevisión anual · cambio de método · cambio de lote con sesgo · cambio de población

Sección 8Errores frecuentes al verificar o establecer intervalos

Usar al personal del laboratorio o a estudiantes «porque están a la mano», sin cuestionario ni consentimientoSesgo de edad, sexo y estado de salud; además, problema ético. Reclutar con criterios y consentimiento, aunque sean voluntarios internos.
Eliminar los resultados que «estorban» para que cumplaInvalida el estudio. Los atípicos se investigan (error de captura, muestra hemolizada, individuo que no cumplía criterios) y solo se excluyen con causa documentada; si no hay causa, se conservan.
Copiar el intervalo del inserto sin verificar, o el de un libro sin saber el métodoEs la práctica más común y la primera observación en auditorías. Verificar con 20 es rápido y defendible.
Verificar con 20 «adultos» un intervalo que se aplicará a niños, embarazadas o adultos mayoresEl recuento solo vale para el grupo del que provienen los 20. Cada partición reportada necesita su verificación.
Confundir intervalo de referencia con límite de decisión clínicaUn laboratorio que «verifica» el LDL < 100 con voluntarios sanos obtendrá un intervalo poblacional inservible (la población tiene el LDL alto). Los límites de decisión se adoptan de la guía.
Medir a los individuos en condiciones distintas a las de los pacientesSin ayuno, a otra hora, en otro tubo, con demora distinta: el intervalo describe otra cosa.
Reportar el intervalo sin intervalo de confianza ni tamaño de muestra en el registroCon 120 individuos el límite superior tiene una incertidumbre considerable; el registro debe mostrarla para que la próxima revisión sepa de dónde partió.
No revisar el intervalo cuando cambia el método o el lote produce sesgoUn sesgo de 5 % en el método desplaza el 2.5 % de la cola superior a mucho más. Los cambios de método obligan a repetir la verificación.
Filtrar los datos del método indirecto por «resultados normales» o por el intervalo actualReproduce el intervalo que ya se usa. El método indirecto debe alimentarse con todos los resultados válidos de la población ambulatoria.
No vigilar el porcentaje de resultados fuera de intervalo después de adoptarloSi más del 10 al 15 % de los pacientes ambulatorios sale «anormal» para un analito de cribado, algo falla en el intervalo o en el método. Es un indicador de calidad sencillo y potente.

Sección 9Referencias

  1. CLSI. Defining, Establishing, and Verifying Reference Intervals in the Clinical Laboratory; Approved Guideline, 3rd ed. CLSI document EP28-A3c. Wayne, PA: Clinical and Laboratory Standards Institute; 2010.
  2. CLSI. Measurement Procedure Comparison and Bias Estimation Using Patient Samples; Approved Guideline, 3rd ed. CLSI document EP09c. Wayne, PA: CLSI; 2018.
  3. ISO 15189:2022. Medical laboratories: Requirements for quality and competence. Ginebra: International Organization for Standardization; 2022.
  4. NOM-007-SSA3-2011. Para la organización y funcionamiento de los laboratorios clínicos. Diario Oficial de la Federación, 27 de marzo de 2012.
  5. Solberg HE. International Federation of Clinical Chemistry (IFCC), Expert Panel on Theory of Reference Values: approved recommendation on the theory of reference values. Part 1–6. J Clin Chem Clin Biochem 1987;25:337–342 y siguientes.
  6. Horn PS, Pesce AJ. Reference Intervals: A User's Guide. Washington, DC: AACC Press; 2005.
  7. Harris EK, Boyd JC. On dividing reference data into subgroups to produce separate reference ranges. Clin Chem 1990;36:265–270.
  8. Lahti A, Hyltoft Petersen P, Boyd JC, et al. Partitioning of nongaussian-distributed biochemical reference data into subgroups. Clin Chem 2004;50:891–900.
  9. Ozarda Y, Ichihara K, Barth JH, Klee G; IFCC C-RIDL. Protocol and standard operating procedures for common use in a worldwide multicenter study on reference values. Clin Chem Lab Med 2013;51:1027–1040.
  10. Ozarda Y, Higgins V, Adeli K. Verification of reference intervals in routine clinical laboratories: practical challenges and recommendations. Clin Chem Lab Med 2018;57:30–37.
  11. Jones GRD, Haeckel R, Loh TP, et al.; IFCC C-RIDL. Indirect methods for reference interval determination: review and recommendations. Clin Chem Lab Med 2019;57:20–29.
  12. Hoffmann RG. Statistics in the practice of medicine. JAMA 1963;185:864–873.
  13. Bhattacharya CG. A simple method of resolution of a distribution into Gaussian components. Biometrics 1967;23:115–135.
  14. Ammer T, Schützenmeister A, Prokosch HU, Rauh M, Rank CM, Zierk J. refineR: a novel algorithm for reference interval estimation from real-world data. Sci Rep 2021;11:16023.
  15. Hoffmann G, Klawitter S, Trulson I, Adler J, Holdenrieder S, Klawonn F. A novel tool for the rapid and transparent verification of reference intervals in clinical laboratories (reflimR). J Clin Med 2024;13:4397.
  16. Zierk J, Arzideh F, Rechenauer T, et al. Age- and sex-specific dynamic reference intervals for hematological and clinical chemistry analytes in a pediatric population (kosmic). Clin Chem Lab Med 2019;57:1595–1607.
  17. Adeli K, Higgins V, Trajcevski K, White-Al Habeeb N. The Canadian laboratory initiative on pediatric reference intervals (CALIPER): a comprehensive review. Crit Rev Clin Lab Sci 2017;54:358–413.
  18. Rustad P, Felding P, Franzson L, et al. The Nordic Reference Interval Project 2000 (NORIP). Scand J Clin Lab Invest 2004;64:271–284.
  19. Ichihara K, Ozarda Y, Barth JH, et al. A global multicenter study on reference values: 1. Assessment of methods for derivation and comparison of reference intervals. Clin Chim Acta 2017;467:70–82.
  20. Aarsand AK, Fernández-Calle P, Webster C, et al. The EFLM Biological Variation Database (biologicalvariation.eu); consulta 2025.
  21. Rifai N, Horvath AR, Wittwer CT (eds.). Tietz Textbook of Clinical Chemistry and Molecular Diagnostics, 6ª ed. Elsevier; 2018 (capítulo de intervalos de referencia y límites de decisión).
  22. Reed AH, Henry RJ, Mason WB. Influence of statistical method used on the resulting estimate of normal range. Clin Chem 1971;17:275–284 (fundamento del criterio n ≥ 120 y del IC no paramétrico).
“Del tubo al diagnóstico”
Dra. en C. Judith Carolina De Arcos Jiménez · iD0000-0003-0251-6425
Dr. Jaime Briseño Ramírez · iD0009-0006-1901-392X
Investigadores Nacionales Nivel I (SNII) · Perfil PRODEP · Cuerpo Académico UDG-CA-1190 · Centro Universitario de Tlajomulco, Universidad de Guadalajara
Versión 2.0 · septiembre de 2026 · Enviar un comentario
Material educativo y de apoyo. No sustituye el criterio profesional, los procedimientos de cada laboratorio, los documentos CLSI/IFCC ni la información del proveedor correspondiente. Los autores no asumen responsabilidad por decisiones tomadas con base en este contenido. Aviso legal completo.

Ayúdame a mejorar esta página

Errores, cálculos que faltan, ejemplos, referencias. Todo comentario cuenta.