Comparação entre o Teste de Chauvenet e o Desvio Interquartílico para avaliação estatística intermicroscopista do sedimento urinário

Objetivo: A comparação entre microscopistas é um processo de qualidade que visa à comparabilidade das análises de exames de microscopia ou análise manual, como o exame do sedimento urinário, que avalia a contagem de hemácias e leucócitos, utilizando ferramentas estatísticas como a Estatística de Chauvenet e o Desvio Interquartílico (DIQ). O objetivo deste estudo foi comparar sistematicamente a Estatística de Chauvenet e o DIQ como critérios de avaliação para a comparação entre microscopistas para exame de sedimento urinário. Método: Um total de 45 unidades laboratoriais na Grande São Paulo, com 684 participantes, foi analisado ao longo de 2023. Os resultados obtidos pelos microscopistas foram avaliados por meio da Estatística de Chauvenet e do DIQ. Conclusão: Utilizando o DIQ, observaram-se índices de adequação de 94,20% para a contagem de concentrados de hemácias e de 93,73% para a contagem de leucócitos. Utilizando a Estatística de Chauvenet, as taxas de adequação foram de 96,20% para hemácias e 95,65% para leucócitos. Essa diferença decorre de 233 resultados identificados como inadequados pelo método DIQ, mas considerados adequados pela Estatística de Chauvenet. Nesses casos, os resultados não apresentaram distribuição normal, aproximando-se de uma distribuição esperada para variáveis categóricas (discretas). Adicionalmente, 35 resultados identificados como inadequados pela Estatística de Chauvenet foram avaliados como adequados pelo método DIQ. Essas ocorrências foram observadas quando os resultados relatados se aproximaram de uma distribuição normal. Em relação à Estatística de Chauvenet, o DIQ é uma ferramenta estatística mais eficiente para ser utilizada na comparação entre microscopistas que realizam contagens de hemácias e leucócitos para exame de sedimento urinário nesse conjunto de dados, porém isso pode variar considerando a epidemiologia e a população do laboratório, que devem ser levadas em consideração ao optar pela ferramenta estatística adequada.