QA/QC no monitoramento - como assegurar a confiabilidade dos dados
O mais belo gráfico não vale nada se não se pode confiar nos dados que o sustentam. Por isso o monitoramento profissional apoia-se no QA/QC - garantia e controle da qualidade - um conjunto de hábitos que protegem a confiabilidade dos resultados. Vale a pena conhecê-los mesmo quando se conduz um monitoramento sozinho.
QA e QC - duas faces da mesma moeda
- QA (garantia da qualidade) - o que fazemos antecipadamente para que os dados sejam bons: a escolha dos métodos, os procedimentos, o treinamento, o plano.
- QC (controle da qualidade) - aquilo com que verificamos que é realmente assim: calibrações, amostras de controle, verificação de instrumentos por comparação de métodos.
Práticas que fazem a diferença
- A calibração dos instrumentos - regular, com padrões; um aparelho não calibrado é um erro bem apresentado.
- Os brancos - detectam uma contaminação durante a coleta/a análise.
- As duplicatas - medições repetidas mostram a repetibilidade.
- A cadeia de custódia da amostra - da coleta ao laboratório: registro de local, hora, preservação e entrega, que permite verificar se os requisitos foram cumpridos (ver coleta e preservação).
- A constância do método e do local - sem ela, os dados não são comparáveis.
Cada uma dessas práticas detecta um tipo diferente de erro - por isso nenhuma substitui as outras:
| Prática de QC | Que erro detecta | Com que frequência |
|---|---|---|
| Calibração com padrões | deriva e deslocamento da escala do instrumento | antes de uma série de medições; sondas de campo com mais frequência, conforme o fabricante |
| Branco | contaminação trazida por equipamento, água de enxágue ou transporte | tipicamente uma vez por lote de amostras, conforme o plano de QA/QC |
| Duplicata | dispersão aleatória: repetibilidade da coleta e da determinação | tipicamente 5-10 % das amostras; em última instância, conforme o plano de QA/QC |
| Amostra de controle de concentração conhecida | erro sistemático do método (super ou subestimação) | periodicamente, conforme o plano de QA |
| Documentação da coleta e cadeia de custódia (com verificação no recebimento) | prazo de preservação excedido, falta de preservação, amostras trocadas - são detectados pela comparação dos registros com os requisitos, e não pelo registro em si | cada amostra entregue ao laboratório |
| Revisão dos dados antes de compilar | erros de digitação, unidades trocadas, valores fisicamente impossíveis | antes de cada relatório |
⚠️ A calibração não detecta contaminação e o branco não detecta deriva. O erro mais comum em programas pequenos é parar em uma única prática - normalmente a calibração - e dar a qualidade como “assegurada”. A calibração responde apenas por medir bem o que lhe foi entregue.
Conceitos a compreender
- A incerteza de medição - todo resultado tem uma “margem”; relatá-la é um sinal de confiabilidade.
- O limite de quantificação - o menor valor que um método pode medir de modo confiável; abaixo dele, o resultado relata-se por convenção (não como “0”).
- A acreditação (ISO/IEC 17025) - uma confirmação formal da competência de um laboratório (no Brasil, pela Cgcre/INMETRO); importante quando os dados têm um alcance oficial.
A validação dos dados
Antes que um resultado entre nas sínteses, vale a pena relê-lo: valores irreais, erros de digitação, erros de unidade. É um passo simples que recupera boa parte dos erros.
Na prática
Uma parte do QC é facilitada pela própria ferramenta. No LimnoLog, os dados têm uma estrutura uniforme (estações, campanhas, unidades), e o modo aprovação de campanha permite reler e “fechar” os dados antes de incluí-los em um relatório. Sobre como apresentar dados verificados, escrevemos no artigo Um relatório de monitoramento.
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