Acabas de recibir los resultados de tus pruebas de laboratorio y tu médico te dice que todos tus valores están normales. O tal vez hubo un par de resultados que quedaron fuera del rango normal.
Pero, ¿qué significa «normal» y qué significa fuera de este rango? Sigue leyendo para obtener más información sobre los valores normales de laboratorio, cómo se crean los rangos de referencia normales, por qué normal no siempre significa saludable y por qué los rangos normales difieren entre los laboratorios.
¿QUÉ SON LOS VALORES NORMALES DE LABORATORIO?
En la mayoría de los casos, los valores normales de laboratorio son un rango de valores en el que se encuentra el 95% de una población sana. Sin embargo, existen algunas excepciones.
Por ejemplo, para los marcadores de daño cardíaco llamados troponinas, el 99% de la población sana tiene valores que se encuentran dentro del rango normal.
Los laboratorios y los proveedores de atención médica se refieren comúnmente a los rangos normales como rangos de referencia o intervalos de referencia. Los médicos los utilizan para interpretar los resultados de las pruebas de laboratorio de sus pacientes, ayudar a hacer un diagnóstico o decidir el tratamiento.
En el contexto de los resultados de las pruebas de laboratorio, «normal» no significa habitual, típico u ordinario. En cambio, «normal» se refiere a cómo estos valores se alinean en un gráfico y forman un rango.
La palabra «normal» aquí significa una «distribución normal», o conjunto, de valores de laboratorio. Cuando graficamos esto, se ve como la curva simétrica en forma de campana que se ve a continuación.
DISTRIBUCIÓN NORMAL
En una distribución normal, el valor medio se encuentra en el centro. La mitad de la población tendrá valores que se ubican en el lado izquierdo de este promedio; la otra mitad tendrá valores que se encuentran en el lado derecho.
Esto representa a la mayoría de las personas (95%). Por supuesto, en la vida real, el conjunto de valores de laboratorio tomados de una población no se ajustará perfectamente a esta forma de campana.
Pero la similitud es lo suficientemente cercana como para ser útil al crear rangos de referencia para la mayoría de las pruebas.
Una vez que se tiene en cuenta el 95% de los valores, los restantes quedan fuera del rango de referencia. Estas son las colas del 2.5% en cada extremo de la curva anterior. Cualquier valor de laboratorio que se encuentre en estas áreas se marca como anormal y se informa a su proveedor de atención médica.
VALORES BAJOS
En los casos en que solo los valores «bajos» del marcador sean de interés para los médicos y apunten a una enfermedad o trastorno, el rango de referencia será unilateral a la izquierda con una cola del 5% como rango anormal (en lugar del 2,5% colas en cada extremo).
Un ejemplo de una prueba de este tipo es la concentración de espermatozoides, donde solo los valores bajos probablemente sean motivo de preocupación para los médicos. En otros casos, sólo los valores “altos” pueden indicar problemas de salud, y el rango anormal será el 5% de la cola a la derecha.
CÓMO SE CREAN LOS RANGOS DE REFERENCIA
Hay diferentes formas de crear un rango de referencia, o intervalo de referencia, como lo llaman comúnmente los laboratorios y los médicos. El estándar de oro es realizar un estudio de intervalo de referencia.
Estudios de intervalo de referencia
Un estudio de intervalo de referencia analiza una gran cantidad de resultados de pruebas de individuos sanos. Estos estudios se realizan a menudo de acuerdo con las directrices clínicas y de laboratorio internacionales establecidas.
El primer paso es identificar una población de referencia sana de la que tomar muestras. El número mínimo de personas necesarias es de 120, según las directrices. La ausencia de enfermedad debería ser la principal diferencia entre esta población y los pacientes a los que se les aplicará la prueba.
Algunas pruebas deben tener más de un rango de referencia debido a factores que afectan los resultados. Por ejemplo, los hombres y las mujeres tienen rangos separados para los niveles totales de testosterona.
Los principales factores que determinan si son necesarios múltiples rangos de referencia son:
- Edad
- Sexo
- Estado reproductivo (pubertad, ciclo menstrual, etapa del embarazo y menopausia)
- Raza (por ejemplo, antígeno prostático específico en afroamericanos)
- La hora del día en que se recolecta una muestra (p. Ej., Muestra de orina al azar o de la primera mañana)
Las pruebas de intervalo de referencia deben realizarse exactamente de la misma manera que en el laboratorio. La hora del día para la recolección de la muestra, el manejo de la muestra (como la cantidad de tiempo antes de que se analice la muestra), el estado de ayuno de una persona, deben ser todos iguales.
Las poblaciones de referencia se seleccionan de donantes de sangre voluntarios, contactos puerta a puerta, estudiantes de medicina y pacientes ambulatorios de hospitales. Los participantes potenciales toman cuestionarios de salud para excluir a las personas según ciertos criterios, como los niveles de actividad física, el uso de medicamentos, el historial médico y la presencia de ciertas enfermedades.
A continuación, se toman muestras de las incluidas y se eliminan los resultados de las pruebas más extremos (valores atípicos). El paso final es analizar los resultados del laboratorio e identificar los límites superior e inferior dentro de los que se encuentran el 95% de los valores.
ESTUDIOS A POSTERIORI
Una alternativa a los estudios de intervalo de referencia es buscar los datos de pacientes existentes (recopilados por laboratorios y hospitales y almacenados en bases de datos electrónicas) y analizarlos.
Este tipo de análisis se denomina estudio «a posteriori», lo que significa que la investigación se realiza después («post») de recopilar la información.
Dado que los datos son fácilmente accesibles, estos estudios son menos costosos, requieren menos tiempo y pueden incluir una gran cantidad de muestras de pacientes. Sin embargo, es posible que algunas muestras no provengan de sujetos sanos, especialmente cuando se trata de muestras de pacientes hospitalizados.
