Ciekawe pytanie.
Wiele laboratoriów chwali się, że normy ustala we własnym zakresie (to
zazwyczaj te, które robią badania na dużej populacji), inne po prostu
biorą dane norm od producentów analizatorów/odczynników
laboratoryjnych.
No więc jak niektóre laboratoria i producenci ustalają swoje normy?

Mając wiele wyników badań dla pewnego parametru, np. kwasu moczowego,
tworzymy wykres: ile ludzi ma daną wielkość kwasu moczowego. Ten
wykres będzie miał kształ krzywej Gaussa - będzie to rozkład normalny.
Uzasadnienie, dlaczego jest to zawsze rozkład normalny i jak wygląda
krzywa Gaussa można znaleźć tutaj:

http://pl.wikipedia.org/wiki/Centralne_twierdzenie_g
raniczne

Ja to już trochę tej matematyki zapomniałem, prawdę powiedziawszy.

Rozkład normalny można określić parametrem odchylenia standardowego i
na rysunku jest to po prostu szerokość tego wykresu w odpowiednim
miejscu (licząc od środka symetrii tego wykresu, czyli od wartości
średniej).

http://pl.wikipedia.org/wiki/Odchylenie_standardowe
http://pl.wikipedia.org/wiki/Grafika:Standard_deviat
ion_diagram.svg

Mając ten wykres rozkładu normalnego, przyjmuje się, że norma
występuje np. dla 3 sigma, czyli norma obejmuje 99,7 normalnej
populacji. Oczywiście założenie, że używa się 3 sigma, może być
zmienione, np. na 2 sigma, jeśli ma to sens i jest logiczne.

Co nam daje takie statystyczne oznaczanie norm i na co powinniśmy
uważać?
1. Gdy laboratorium ustala własne normy tą metodą, wtedy ustala własne
normy dla populacji na danym terenie. Gdy robiłem badania enzymów
wątrobowych na Mazurach, normy tam są znacznie niższe niż w Warszawie,
więc wygląda na to, że na Mazurach zdrowiej się odżywiają, albo mniej
piją :-).
2. Gdy ustala się własne normy, eliminuje się wpływ różnego rodzaju
błędów na wynik badania. Przykładowo, jeśli odczynniki mieszane są w
temperaturze 20 stopnie dla jakiegoś badania, to wyniki mogą być już
odrobinę inne niż dla temperatury 15 stopni. I takie różnego rodzaju
wpływy własna norma laboratorium uwzględnia.
3. Podobają mi się własne normy w centrum zdrowia dziecka, gdzie
badania z własną normą mają 5 zakresów prawidłowości: bardzo obniżony,
obniżony, normalny, podwyższony i bardzo podwyższony. Taka
kwalifikacja jest oparta o odpowiednie sigma, np. podwyższony powyżej
3 sigma, bardzo podwyższony powyżej 4 sigma itp.
Pozwala to nawet pacjentowi na szybkie zareagowanie, gdy dzieje się
coś niedobrego.
4. Złym efektem statystycznego ustalania norm jest sytuacja np. z
kwasem moczowym. Kwas moczowy bardzo dobrze koreluje z ilością
spożywanego mięsa, tzn. im więcej jesz mięsa, tym większy wynik kwasu
moczowego. Ponieważ dzisiaj statystycznie wszyscy jedzą zbyt wiele
mięsa, to norma jest zafałszowana - ustawiona na zbyt wysoko. W takim
jednym laboratorium norma wynosi 3,6-8,2 mg/dl. A powinna wynosić
przynajmniej 7 a właściwie 6 mg/dl.

Tak więc należy także pamiętać, że normy są zazwyczaj ustawione
statystycznie i jeśli twój wynik nie mieści się w pierwszej sigmie
(czyli dla 68% populacji), to już można delikatnie przyjrzeć się
takiemu parametrowi.

Ciekawym przykładem takiego zachowania parametrów są parametry krwi,
gdzie np. norma dla retikulocytów wynosi do 2%, a norma dla
erytrocytów (RBC) wynosi 6 milionów. Jeśli ktoś ma wartości graniczne
dla tych parametrów, które jednak są nadal w normie, to po wymnożeniu
mamy: 2%*6 milionów = 120 tysięcy, a norma tak wyrażona wynosi 25-75
tysięcy. Czyli jednak jesteśmy trochę poza normą.

Tak więc te normy też potrafią zrobić sztuczki, ale spokojnie, dla
większości one jednak działają.