ANDROLOJİ LABORATUVARINDA STANDARDİZASYON VE KALİTE KONTROLÜ

Prof. Dr. Kaan AYDOS

Konuyla ilgili daha fazla figür için

Rutin infertilite araştırmasında sperm analizi en önemli yeri tutar. Ancak gerek metodolojideki farklılıklar gerekse teknisyene bağlı nedenlerden dolayı sonuçlar büyük oranda değişkenlik göstermektedir. Sonuçların farklı farklı yorumlanması ise çiftin tedavisi konusunda problem yaratmaktadır. Örneğin bir laboratuvardan sperm morfolojisinin normal sınırlar içerisinde olduğu bildirilirken, diğer laboratuvar aynı spermi patolojik olarak değerlendirebilmektedir. Neticede çift ya doğal yolla gebeliğe bırakılacak ya da ICSI gibi zahmetli bir tedavi altına alınacaktır. İşte bu noktada laboratuvarlar arasında yöntemlerin ve teknisyenlerin standardizasyonu devreye girmektedir. Sadece standardizasyonun yapılması değil, aynı zamanda kalite kontrol şemalarının da düzenli olarak kullanılmasıyla sonuçların güvenilirliliği,doğruluğu ve etkinliği sağlanmalıdır.

Dünya sağlık teşkilatı (WHO) bu amaçla çeşitli yayınlar yapmıştır. Özellikle WHO laboratory manual for the examination of human semen and sperm-cervical mucus interaction (4. baskısı Prof.Dr. Serdar Günalp editörlüğünde Türkçe’ye çevrilmiştir-Tıp Teknik Yayınevi, Ankara, 2002) “Androloji Laboratuvarında Kalite Kontrolü” bölümünde konuyu detaylı olarak incelemiş ve tavsiyelerde bulunmuştur. Bu makale de önemli ölçüde adı geçen kaynaktan faydalanılarak hazırlanmıştır. WHO’nun bu gayretlerine rağmen henüz tam bir fikir birliği oluşturulmuş değildir.

Günümüzde dünyada çeşitli “Yeterlilik Testi” (proficiency testing-PT programme) programları geliştirilmiştir. Burada internal ve eksternal kalite kontrolleri yapılarak, belirli bir standardizasyonun sağlanmasına çalışılmaktadır.

İnternal kalite kontrolünde amaç, o laboratuvardaki sonuçların güvenilirliliği ve standardizasyonunu içerir. Oysa laboratuvarın metodolojisinden ya da teknisyeninden kaynaklanan ve israr eden bir hata anlaşılamayabilir. Bunu önlemek için eksternal kalite kontrolü şemaları geliştirilmiştir. Bunda daha önceden hazırlanan preparatlar değişik laboratuvarlara gönderilerek değerlendirilir. Sonuçlar istatistiksel olarak karşılaştırılır ve standardın dışında kalan laboratuvarlar tespit edilerek, gerekli önlemleri almaları önerilir. Eksternal kalite kontrolünün bir sakıncası taze preparatların kullanılamamasıdır. Ancak dondurulmuş veya yayma yapılmış örnekler laboratuvarlara gönderilebilir. Son yıllarda bazı workshop’larda laboratuvar ekipleri kendi metodları ile örnekleri analiz ederek, kontrol çalışmalarında kısmen kendi laboratuvar şartlarına yaklaşmaya çalışılmıştır. Yine de ideal bir eksternal kalite kontrol yöntemi özelliğinde olmamaktadır. Bu tür bir uygulama Auger ve ark. tarafından yakın tarihte yapılmış ve sonuçları yayınlanmıştır. Konunun daha iyi anlaşılabilmesi için bu çalışmanın detayları aşağıda verilmiştir. Teknik ayrıntılar ise daha sonra WHO önerilerine göre izah edilecektir.

Dünyanın değişik merkezlerinden 10 laboratuvar ekibinin katıldığı bu workshop çalışmasında; (Auger J et al: Intra- and inter-individual variability in human sperm concentration, motility and vitality assessment during a workshop involving ten laboratories. Human Reproduction, 15, 2360-2368, 2000) 17 semen örneği hazırlanarak ekiplere dağıtılmış. İnter-teknisyen kontrolü taze hazırlanmış örneklerde, intra-teknisyen kontrolü ise sayı ve motilite için dondurulmuş havuzdan alınan semen örneği ile, vitalite içinse boyalı yayma preparatlar ile araştırılmış. Analizler ortak bir laboratuvarda gerçekleştirilmiş ve mikroskop dışında boyalar, sayma kamaraları, pipetler vs. her ekip tarafından rutin çalışmalarını yaptıkları laboratuvardan getirilmiş. Böylece kısmen eksternal kalite kontrolü şartları oluşturulmaya çalışılmış. İnternal kalite kontrolü çalışmasında; taze semenden çalışmaya katılan ekip sayısı kadar hazırlanan örnekler her ekibe dağıtılmış. İntra-teknisyen kontrolü için; dondurularak saklanmış semen kullanılmış olup, materyal azlığından dolayı, kimliği saklanmış tek bir preparat bir hafta içerisinde değişik aralıklarla aynı teknisyene verilerek incelettirilmiş. Her teknisyenden 3 kez değerlendirim yapmaları istenmiş.

İntra ve inter-teknisyen kontrolünde, güvenilirlilik aralığı CV (%) = 100xSD/mean value formülünden; inter-teknisyen kontrolünde 3 kez yapılan sonuçları karşılaştırmak için SAS mixed model software; SAS Institute Inc. Cary, NC, USA; normal değerden sapmaları ölçmek içinse Spearman’s rank correlation test; sonuçlar arasındaki farklılığı grafik halinde göstermek için de Bland-Altman plots kullanılmış.

Sonuçta özellikle sperm motilite ve vitalite değerlendirmesinde gerek aynı teknisyenin değerlendirmeleri gerekse farklı teknisyenler arasında önemli farklılıkların bulunduğu anlaşılmıştır. Bu sonuç da bize henüz yeterli bir standardizasyonun yerleşmemiş olduğunu vurgulamaktadır.

Aşağıda her bir teknisyenin 17 semen örneğini değerlendirdikten sonraki ortalama değerleri verilmiştir. Sperm sayısı için güvenilirlik değeri %22.9, motilite%21.8 ve vitalite için de %17.5 bulunmuştur.

a Analiz edilen 17 örneğin ortalama değerleri.
b 17 örnek için katılımcıların her örnekten elde ettikleri sonuçlar ile bütün 12 katılımcı tarafından hesaplanan değerlerin ortalaması karşılaştırıldığında hesaplanan varyasyon yüzdelerinin ortalamaları.
c 12 teknisyenin 17 incelemeden aldıkları sonuçların CV değerlerinin ortalaması (CV= 100XSD/ortalama değer).

Sonuçlar grafik haline getirildiğinde katılımcılar arasında sperm sayısını hesaplamaları bakımından anlamlı bir korelasyon içinde oldukları anlaşılmakta. Yani aralarında bir fark yok. Ama motilite ve vitalite değerlendirmelerinde teknisyenlerin sonuçları arasında anlamlı bir tutarsızlık izlenmekte (bu figür orijinal makalede bulunabilir). Sperm sayısı bakımından grubun ortalaması alındığında ise bazı teknisyenlerin bu ortalamadan anlamlı derecede saptıkları görülmekte.

Örneğin 3 numaralı teknisyenin sonuçları grubun ortalamasından sürekli düşük çıkmakta. Oysa 12 numaralı teknisyen sürekli en fazla %15 sapma ile sonuç vermekte (superimposed).

İntra-teknisyen analizinde ise dondurulmuş örneklerden her teknisyene 5 adet örnek verilip, 3 kez değerlendirmeleri istendiğinde, her bir teknisyenin hedeflenen değerden değişik oranlarda saptıkları görülmekte. Bunların da uyarı ve müdahale sınırları çıkarıldığında, hatanın önemi anlaşılabilir (aşağıya bakınız).

Bir androloji laboratuvarında kalite kontrolü yapılmasının amacı 1) sistemik hataların kaynağının ve miktarının saptanması ve giderilmesi ile; 2) sonuçlardaki değişkenliklerin saptanması ve giderilmesine yöneliktir. Laboratuvarın akreditasyonu, doğruluğu, kesinliği ve yetkinliği bakımlarından öneme sahiptir.

Laboratuvarın ilgili gözlemcisi tarafından düzenli aralıklarla kalite kontrol düzenlemelerinin yapılması gerekir. Kalite kontrolü internal ve eksternal olmak üzere 2 çeşittir. İnternal kontrol laboratuvar içindeki kalite kontrol çalışmalarını, eksternal kontrol ise aynı örnekte çeşitli laboratuvarlar arasında sonuçların karşılaştırılması esasına dayanır.

Sperm analizi sınırlı sayıda spermatozoayı sayarak yapıldığı için, göreceli büyük hatalara rastlama oranı da yüksektir. Değişik laboratuvarlarda yapılan sperm konsantrasyonu ve morfolojisi değerlendirmeleri arasında büyük uyuşmazlıkların bulunması da iyi bir kalite kontrolü ve standardizasyonun gerekliliğini vurgular.

Androloji laboratuvarlarının kalite kontrolü yöntemleri değişik kitaplarda belirtilmiştir. Pratik olarak hesaplanabileceği gibi, bilgisayar ortamında hazırlanmış istatistik programlarından da faydalanılabilir.

Laboratuvarda yapılan her ölçümde bir hata payı bulunabilir. Ama bu hatayı tolere edebilecek bir de güvenlik sınırı vardır. Bu güvenlik sınırının da bir alt ve bir üst değeri bulunur.

Alt ve üst sınırlar birbirine ne kadar yakın olursa, kesin ölçüme de o kadar yaklaşılınır. Ya da, gerçek değerden ne kadar az sapma olursa, doğru sonuca da o kadar yaklaşılınır.

Ölçümlerdeki hatalar 2 çeşit olabilir: Rastlantısal ve Sistematik hatalar. Rastlantısal hatalar sıklıkla sonuçların okunmasına ve örneklemedeki şansa bağlıdır. Aynı gözlemci tarafından aynı alet kullanılarak tekrarlandığında yine saptanabilirler. Sistematik hatalar ise şahıs, teknik ya da kullanılan malzeme hatalarından kaynaklanır. Tek yönlü sapma verir. Ölçümü tekrarlamakla saptanamazlar.

Sperm sayımına ait istatistiksel hatalar

Ölçüm sırasında kullanılan sınırlı volümde semen içinde spermatozoalar rastlantısal olarak dağıldıklarından, sonuçlar da değişkendir ve kesin değildirler. Sayım hatası demek; rastlantısal ya da istatistiksel bir hata var demektir. Ama bunun da bir sınırı vardır. Bu sınırın dışında kalması durumunda sorun bulunuyor anlamına gelir ve sistematik bir hata araştırılır.

Sperm sayısı sabit hacimde semen örneğinde hesaplanır. Motilite ve morfoloji için ise sabit bir normal değer kullanılır. Ama sınırlı volümde semen içinde, sınırlı sayıda sperm sayılarak yapıldıkları için, her ölçümde bir miktar değişkenlik görülebilir. İşte bu değişkenlik rastlantısal (istatistiksel) hatadır.

Belli hacimdeki semende, sperm sayısı rastlantısal olarak dağılmıştır. Kesin sperm sayısı POISSON dağılımına tabidir. Yani;

Standart hata = (karekök) n (sayılan sperm sayısı)
Yüzde hata = 100 X (karekök) n/n
%95’lik güven aralığı = n ± (1.96 X (karekök) n)

Örneğin 100 spermatozoa sayılırsa;

Standart hatası = (karekök) 100 = 10
Yüzde hatası = 100 X 10/100 = %10
%95 güven aralığı = 100 ± (1.96 X 10) = 80 ile 120 arası.

200 spermatozoa için;

Standart hata %14
% hata %7
%95 GA 172-228’dir.

Sonuç olarak, örnekleme artırıldığı zaman hata yüzdesi de düşecektir.

Sperm motilite ve morfolojisindeki sayım hataları

Burada artık normal ve patolojik olmak üzere birden fazla parametre söz konusudur. Örneğin morfolojinin %14 normal değeri olması gibi. Bunlarda standart hata;
(karekök) p(100-p)/n formülünden hesaplanır. Örneğin 100 spermatozoa sayılmışsa ve normal morfoloji sınırı olarak da %20 alınmışsa (p değeri); % standart hatası %4, %95 CV ise %12.2 ile %27.8 arasında bulunacaktır. 200 spermatozoa için standart hata %2.8; %95 CV %14.5 ile %25.5 arasında; 400 spermatozoa içinse standart hata %2.0, %CV %16.1-23.9 arası bulunur.

O halde istatistiksel, yani rastlantısal sayım hatalarını minimale indirmek için ölçülen sperm sayısı artırılabilir. Ama bu durumda teknisyende yorgunluğa bağlı doğruluk oranı düşer. İşte ideal olanı arada uygun bir dengenin sağlanabilmesidir.

Aynı teknisyenden kaynaklanabilecek sayım hataları

Beklenen sayım hatasından daha büyük bir değişkenlik saptanırsa bunun nedeni;

1. Sperm örneğinde yetersiz karıştırma
2. Viskozite, aglütinasyon varlığı
3. Teknisyen stresi (yanlış sayım, kayıt hatası)
4. Kötü teknik
5. Malzeme değişkenliği (eski pipet gibi) olabilir.

Beklenenden daha düşük bir değişkenlik bulunmuşsa;

1. Kayıt hatası
2. Yan tutma (önceki ölçümleri bilerek testi yapma gibi) söz konusu olabilir.

Farklı teknisyenler tarafından tekrarlanan ölçümlerde hata nedenleri

1. Yan tutma
2. Sistematik hata
3. Motilite ve morfoloji sınıflandırmalarındaki farklılıklar olabilir.

Kalite kontrolünün önemi

İnternal kalite kontrolünde (İKK) aynı örneğin tekrarlayan ölçümlerinin sonuçlarına bakılarak saptama yapılır. Neticede ölçümün kesinliği ve tekrarlanabilirliliği ile aletlerin kalibrasyonu sağlanmış olunur.

1. Teknisyenin ölçümündeki kesinlik; kimliği gizli veya önceden hazırlanan örnekler ile tekrarlayan ölçümler yapılarak kontrol edilir.
2. Teknisyenler arasındaki kesinlik; aynı örneğin bağımsız analizleri ile sağlanır.
3. Laboratuvarlar arasındaki değişkenlik ise eksternal kalite kontrolü ile ortaya konulabilir.

İnternal kalite kontrolünün amacı; laboratuvarda optimal kesinliğin sürdüğünü ve standartlarda bir değişiklik bulunmadığını garanti etmesidir. Eğer laboratuvarda tek bir teknisyen çok seyrek analiz yapıyorsa ya da bir çok teknisyen bir arada çalışıyorsa internal kontrole gerek vardır.

Eksternal kalite kontrolü (EKK) ise farklı laboratuvarların benzer sonuçlar verdiğini garanti eder. Laboratuvardaki yöntemlerde bir aksaklık olması durumunda eksternal kalite kontrolüne gereksinim var demektir.

Kalite kontrol yöntemleri

1. Her zaman yapılması gerekenler: Örneklerdeki sonuçların takibi ve korelasyonu
2. Haftada bir yapılanlar: Aynı örneğin değişik teknisyenler tarafından ölçülmesinden alınan sonuçların analizi
3. Ayda bir kez yapılanlar: Kalite kontrol testlerinin ortalama sonuçlarının analizi
4. Üç ayda bir yapılması gerekenler: Eksternal kalite kontrolünün yapılması, pipetlerin kalibrasyonu, inkübatör ısısının korunması vb. Pipetlerin kalibrasyonu; içlerinden geçirilen distile suyun tartılmasıyla yapılır. Burada suyun dansitesi üzerine ısının etkisini de göz önüne alarak gerekli düzeltme yapılmalıdır. Örneğin, 200C’da 1 ml distile su 0.99 gr ağırlığındadır. Ya da; mikropipetler için içerisine spektrofotometre ile ölçülebilen bir renkli madde doldurularak kalibre edilmelidirler.
5. Yılda bir yapılanlar: Sayım odacıkları ve diğer aygıtların kalibrasyonu. Sperm sayım kamaraları ise, içlerine bilinen partikül yoğunluğundaki boncuk süspansiyonları konularak kalibre edilirler. Sayma kamarasının derinliği ise mikroskopun ince ayarı kullanılarak Vernier skalası yardımıyla yapılır. Bunun için mikroskop önce tabandaki çizgiler üzerine, daha sonra da kapağın altındaki işaret üzerine odaklanır. Aradaki mesafe uygun sabitler yardımıyla hesaplanır. Ayrıca termometreler, inkübatörler ve ısıtma tablaları da düzenli aralıklarla kontrol edilirler. İnkübatörlerdeki gaz karışımları günlük olarak kontrol edilir. Haftalık ya da aylık olarak da Fyrite ya da diğer sistemlerce kontrol edilirler. Servis zamanları geldiğinde ise gaz örnekleri alınarak analiz edilirler. PH metre ve diğer laboratuvar gereçleri ise 3-6 aylık aralıklarla kontrol edilmelidirler.

Aslında kalite kontrollerinin ne derecede yapılacağı, o laboratuvarın iş yüküne ve teknisyenin deneyimine bağlı olarak kararlaştırılır. Eğer laboratuvarın iş yükü yoğun ise, örneklerinin %1-5’i İKK’üne alınmalıdır. Dikkat edilmesi gereken husus, değerlendirilecek örneklerin kimliklerinin saklanmış olması ve değerlendirimlerinin rutin laboratuvar çalışma süreci içerisinde yapılmış olmasıdır. Ancak bu hususlara dikkat edilmesi durumunda İKK rutin semen analizinin doğruluk ve kesinliğinin sürdürülmesinde yardımcı olur.

Örneklerdeki sonuçların takibi ve korelasyonu

Yapılan incelemelerinden elde edilen sonuçların dosyaya kayıtları ya da hasta kimliğinin saptanması sırasında ortaya çıkabilecek hataların kontrol edilmesine yöneliktir. Başka şekilde izah edilemeyen olağan dışı sonuçlar, bu tür hataları akla getirir.

Bunlarda daha dilüe edilmemiş iken ejakulatın mikroskopik incelemesiyle sayı, motilite ve morfoloji değerlendiriminden elde edilen sonuçlar, son olarak elde edilen sonuçların kontrolünde kullanılabilir.

Diğer yandan, vitalite testleri ile canlı bulunan sperm oranı ile motil sperm oranları birbirleriyle tutarlı bulunmuş olmalıdır.

Olağan dışı olaylar tehlike bildirirler ve acil ilgi gerektirirler. Örneğin, spem motilitesi sıfır bulunmuşsa ya da motilitede beklenmedik bir kayıp söz konusuysa, sıcaklık değişiklikleri veya sperm toksinleriyle kontaminasyon sorumlu olabilir. Bu durumun derhal düzeltilmesi gerekir. Ejakulatında önceden sperm bulunan bir hastanın azoospermik olması ya da hiç ejakulat verememesi ise klinisyen için tehlike bildiren durumlardır.

Sperm örneğindeki konsantrasyonunun günlük kontrolü için sayma kamarasının iki ayrı tarafına konan semen örnekleriyle elde edilen bağımsız iki sayım karşılaştırılır. Aynı örnekten eşit hacim kullanılarak yapılan 2 bağımsız sayım arasındaki farkın, iki sayının toplamının kare köküne eşit olan standart hata ile birlikte sıfır olması beklenir. Böyle örneklerin yaklaşık %95’inde, iki sayım arasındaki fark 1.96 standart hatadan az olmalıdır. Eğer böyle olmazsa, sistemik bir hata akla gelmeli ve örnekler yeniden karıştırılır, dilüe edilir ve tekrar ölçüm yapılır. Örneklerin %5’inde 1.96’dan büyük standart hata bulunmuşsa bu şans eseri olmuş olarak kabul edilir ve gereksiz yere sayım tekrarlanmaz. İşte böyle küçük analizler, herhangi bir sistemik hatanın bulunmadığını da garanti etmiş olur.

Sperm motilite ve morfoloji ölçümlerinin kontrolü için ise benzer yöntem kullanılır. Her bir örnekte N adet spermatozoa 2 ayrı ölçümle değerlendirilir. Sonuçlar p1 ve p2 olsun.

Beklenen fark (d) = p1 – p2 < 1.96 (karekök) 2p*(100-p)/N formülüne göre hesaplanır.
p* = (p1 + p2)/2’dir.

Yani; ölçümlerin %95’inde iki ölçüm arasındaki fark bu denklemden elde edilen sonuçtan az olmalıdır. Eğer sadece %5’inde fark büyük bulunursa bu şans eseri olarak yorumlanır.

Haftalık internal kalite kontrolü: İntra ve inter-teknisyen değişikliklerinin belirlenmesi

Aynı örneğin değişik teknisyenler tarafından hazırlanarak tekrarlayan ölçümlerinin yapılması esasına dayanır. Tekrarlayan ölçüm demek aynı örnek üzerinde lamdaki veya sayım kamarasındaki aynı örneğin iki kez değerlendirilmesi değil, örneğin farklı kısımları kullanılarak yapılan ölçümleri ifade eder. Hazırlama ya da dilüsyon hatalarını ortaya koymaz. İKK’ünün yapıldığının farkında olmayan teknisyenlerin rutin çalışmaları sırasında yaptıkları değerlendirmeler gibi yapılmalıdır.

İKK; sperm konsantrasyonu, motilitesi, morfolojisi, immunobead test, mixed agglutinasyon reaksiyonu (MAR) ve laboratuvar tarafından rapor edilen diğer tüm testleri kapsar. Bu şekilde gerçek ve hedef değerin saptanması da sağlanmış olunur.

Basit bir yol olarak, teknisyenler arasındaki değişkenliği belirlemek için aynı taze örneği her teknisyenin incelemesinden ya da örneklerin bir havuzda karıştırılmasından elde edilen örneklerin farklı teknisyenlerce değerlendirilmesinden elde edilen sonuçlar karşılaştırılır. Ancak burada gerçek değer bilinmez, yani sistematik hata ya da yan tutma durumları ortaya çıkarılamaz. Diğer yandan, sperm motilitesi zamanla azalacağı için, örneğin ilk olarak ve tüm teknisyenler tarafından aynı anda değerlendirilmesi gerekir.

İKK’de kullanılan esas yöntemler aşağıda açıklandığı gibidir. Bazı yöntemlerin esası, gerçek ya da hedef değerin önceden bilinmesine veya ilk 10 belirlemeden elde edilen sonuçların hesaplanmasına dayanır. Sonuçların analizinde bilgisayar programları da kullanılabilir. Her kalite kontrolüne aynı sayıda teknisyen alınması sonuçların yorumlanması ve hesaplanmasını kolaylaştırır. Bu mümkün olmuyorsa, her örneğin kalite kontrolünde yapılan belirlemelerin sayısını eşitlemek amacıyla ekik sayıyı tamamlayacak kadar teknisyenlerden biri ya da daha fazlası örneği bir kez daha değerlendirir. Bazı bilgisayar programları değişken gözlemci sayılarını uzlaştırabilir.

Depolanmış örneklerde İKK: sperm konsantrasyonu için

Bir laboratuvarın sonuçlarının hep aynı standartta çıkıp çıkmadığını belirlemek için kalite kontrol tablosu yapılmalıdır. Bu tabloyu yapmak için daha önce depolanmış semen kullanılır. Konsantrasyon için semen formalin içinde ya da dondurularak saklanır. Örneğin laboratuvarımızda 4 teknisyen çalışıyor diyelim. Her birine depodaki aynı örnekten 10 adet verilir. Buldukları sonuçlar tabloda işaretlenir. Sonra her örnek için bulunan sonuçlar toplanarak ortalamaları (Xbar) bulunur. Aynı şey standart deviasyonları için de yapılır. Böylece o depo örneğinde 4 teknisyenimizin ortalama sonucu ve SD bulunmuş olunur.

Bulduğumuz ortalamaların ortalaması yani Xbar çizgisini tabloda çizeriz. Belirli aralıklarla aynı depolanmış örnekler çıkarılır ve teknisyenlere incelettirilir. Her sefereinde teknisyenlerin sonuçlar bu sınırların içerisinde kalmalıdır. Eğer dışına çıkarsa o dönem içinde ya teknisyenlere ait ya da laboratuvara ait bir problem ortaya çıkmış demektir ve derhal gerekli önlemler alınır.

Aslında her teknisyen bu Xbar değerinden bir miktar sapmalı sonuçlar bulabilirler. Ancak bu değerlerin makul, kabul edilebilir sınırlarda olması gerekir. Yani bir miktar hata olabilir ama bu hata aşırı olmamalıdır. İşte en çok ne kadar hata yapabilirler, bunu belirlemek için Xbar değerine bir de standart hata değerini ekleriz. Teknisyen sayısına göre standart hata değerleri önceden belirlenmiştir. Buradan bakılarak bulunur. Bir de bu Xbar’ın standart devasyonu vardı. O halde hem standart hata payını hem de standart deviasyon değerlerini toplayarak uyarı ve müdahale sınırları bulunur ve grafikte çizilir. Standart hatanın 2 katına kadar sapmalar uyarı sinyali verir. 3 katından fazla sapmış ise müdahale etmek gerekir.

Ortalama değerlerin ortalaması Xbar, standart sapmaların ortalaması ise Sbar ile gösterilir. Bu örnekte Xbar değeri 38.0 + 37.5 + 39.5 ……./10 = 39.7; Sbar değeri ise 3.27 + 3.7 + 2.52 + ……../10 = 3.40 bulunur. Xbar ve Sbar hesaplamalarının faydası yeni kalite kontrolü örneğinden elde edilen sonuçların daha öncek kontrollerden farklı olup olmadıklarını veya teknisyenler arasındaki farklılıkların rastlantısal olup olmadığının belirlenmesidir.

Böylece ortalamalar (Xbar) ve standart sapmalar (Sbar) için hedef değerler hesaplanmış olunur. Şimdi bu değerlerin 2 ve 3 standart hatalık kontrol sınırları belirlenmelidir. 2 standart hatalık sınır (A2) uyarı kontrol sınırı, 3 standart hatalık sınır (A3) ise müdahale kontrol sınırı olarak kabul edilir. Teknisyen sayısına karşılık gelen A2 ve A3 değerleri tablo halinde önceden belirlenmiştir. Örneğin 4 teknisyen ölçüm yapmışsa, A2 = 1.085; A3 = 1.628’dir.

Buna göre uyarı (iç) kontrol sınırı hesaplanabilir. Formülü: Xbar ± A2 X Sbar = 39.7 ± 1.085 X 3.40 bulunur. Yani ortalama değerlerin uyarı kontrol sınırları 36.0 ile 43.3 milyon/ml arasında olmalıdır.

Benzer şekilde müdahale (dış) kontrol sınırları da hesaplanır: Xbar ± A3 X Sbar = 39.7 ± 1.628 X 3.40; yani ortalama değerlerin müdahale (dış) kontrol sınırları 34.1 ile 45.2 milyon/ml arasında olmalıdır. Sonuçlar bir grafik halinde gösterilir (Xbar grafiği):

Xbar grafiği. Grafik üzerinde her bir örneğe karşılık hesaplanan ortalama değer nokta şeklinde işaretlenmiştir. Bunların ve labortuvarda o süre içerisinde yapılan analizlerden alınan sonuçların uyarı sınırları ya da müdahale sınırları içerisine düşme oranlarına göre gerekli düzenlemeler yapılır, tedbirler alınır.

Her bir örnek için hesaplanan ortalama değer uyarı ve müdahale sınırlarının içinde veya dışında kalma durumuna göre, o laboratuvarın sonuçlarının güvenilirliliği belirlenmiş olunur:

• Eğer müdahale sınırları dışında 1 sonuç varsa rastlantısal veya sistemik bir hata var demektir.
• Üst ya da alt uyarı sınırlarının dışında kalan 2 sonuç varsa artık sistematik bir hata araştırmak gerekir.
• Ama üst uyarı sınırını aşan 1 ve alt uyarı sınırını aşan 1 (toplam 2 sonuç) varsa hata rastlantısal kabul edilebilir.
• Tümü ortalamanın altında ya da tümü ortalamanın üstünede kalan 8 sonuç varsa, yine sistematik bir hata söz konusudur.
• Hep birlikte düşen ya da artan peşi sıra 7 değerin bulunması da sistematik bir hatadan şüphelendirmelidir.

Eğer kalite kontrol örneği olumsuz bulunursa, rastlantısal ya da sistematik hatalara karşı gerekli önlemler alınmalı, hatanın kaynağı araştırılmalıdır.

Xbar grafiği temelde hedef değerden farklılıkları veya değişkenliklerdeki artışı tetkik etmek amacına yöneliktir. Daha duyarlı bir grafik ise kalite kontrolü yapılacak örneklerin standart sapmalarına dayanan S grafiğidir. Ancak, standart deviasyonun dağılımı simetrik değildir. Burada da uyarı ve müdahale sınırları vardır. Ama örneklerin %5 ve %0.2’si sadece rastlantısal değişkenliğe bağlı olarak bu sınırları aşar.

Yukarıda verdiğimiz örneği S grafiği çizerekn kullandığımızda; X bar yerine artık Sbar değeri yazılır. Buda standart sapmaların ortalaması olan 3.40 milyon/ml’dir.

Alt müdahale sınırı: Sbar X S0.999 = 3.40 X 0.098 = 0.33 milyon/ml
Alt uyarı sınırı: Sbar X S0.975 = 3.40 X 0.291 = 0.99 milyon/ml
Üst uyarı sınırı: Sbar X S0.025 = 3.40 X 1.916 = 6.52 milyon/ml
Üst müdahale sınırı: Sbar X S0.001 = 3.40 X 2.527 = 8.60 milyon/ml

Buradaki Sn değerleri, daha önce hazırlanmış tablolardan 4 teknisyen için karşılık gelen değerlerdir.

Bu değerlere göre yukarıdaki grafiğin benzeri oluşturulur. Her kalite kontrol örneğinin standart sapma değeri grafik üzerinde işaretlenir. Uyarı ve müdahale sınırlarına göre konumları Xbar için verilen kurallar ile aynıdır.

Sbar grafiğinde alt sınırlar ne kadar aşağıda olursa yani 0′ yaklaşırsa, teknisyenler arasındaki tutarlıkta olumlu bir artışın geliştiğine ya da olası bir anlaşmalı hileyi akla getirir.

Teknisyenler arasındaki sistematik farkların belirlenmesi

İnternal kalite kontrolünün en önemli yanı o laboratuvarda çalışan teknisyenlerin sonuçları arasında belirli bir tutarlılığın bulunmasıdır. Örneğin bazı teknisyenler sperm sayımını sistematik olarak az yada fazla olarak belirleyebilirler. Bu durum; her 5 ya da 10 kalite kontrol örneklemesi grubundan sonra örnekler ve teknisyenler ayrı ayrı faktörler olarak ele alınarak iki yönlü varyans analizi yöntemiyle belirlenebilir. Burada örnekler aynı havuzda toplandıktan sonra teknisyenlere dağıtılarak inceleme yaptırılır. Bu nedenle örnekler arasında anlamlı farklılıklar beklenmez. Oysa teknisyenler arasında anlamlı bir farklılık bulunursa bir ya da daha fazla teknisyen tarafından yapılan sayımlarda sistematik bir taraf tutma olduğu anlaşılmalıdır.

Depolanmış örneklerde İKK: sperm motilite ve morfolojisi için

Sperm hareketliliği ve morfolojisi için kalite kontrol yöntemleri, yüzdelerin değerlendiriliyor olması dışında, aynı sperm konsantrasyonu için tarif edilen basamakları izler. Sayılan toplam spermatozoa sayısı büyük olduğu için, kontrol cetvellerinde sınırlar normal dağılım kullanılarak belirlenir. %20-%80 aralığındaki yüzdeler için bu aralık göstergeleri daha artırılabilir. Ama <%10 veya >%90 değerleri için böyle bir yakınsama yapılmaması önerilir.

Sperm morfolojisine ait kalite kontrolü yapılması için önce tek bir semen örneğinden lam üzerinde çok sayıda örnek hazırlanır. Bu lamlar iyi, orta ve kötü kalitede olmak üzere değişik spermatozoalardan hazırlanabilir. Kalite analizinde her gruptan bir lam alınarak değerlendirim yapılır. Lamların kalite kontrolünde kullanıldığını gizlemek amacıyla lamlar maskelenir. Hareketlilik için videobantlar kullanılabilir.

Benzer şekilde Xbar ve Sbar grafikleri oluşturulur. Uyarı ve müdahale sınırları belirlenir.

Motilite için, eğer %20-80 aralığındaki sonuçlar değerlendiriliyorsa, 400 spermatozoa sayılmışsa standart sapmanın %2.0-2.5 aralığında olması beklenir. Maksimum değerine ise %50 hizasında rastlanılır. Tek tek yapılan ölçümlerde standart sapmanın da bu değerlere yakın olması gerekir. Teknisyenler arasındaki farklılık mevcutsa, Sbar grafiğinde standart sapması %2.5’un üzerinde çıkar. Amaç, Sbar’ı teorik olarak minimuma indirmektir. Bu sınıra ancak yüksek deneyimde ve standardizasyona sahip teknisyenler ulaşabilir.

Taze sperm örneklerinde sayı, motilite ve morfoloji için internal kalite kontrol tayini

Taze semen örneği değerlendiriliyorsa, bir hedef ortalama değer olmaz. Dolayısıyla Xbar grafiği de kullanılamaz. Burada teknisyenler arası değişkenliği belirlemek için her kalite kontrol örneğinden sonra çizilen S grafiği ve her 5 veya 10 örneklemeden sonra teknisyenler arası sistematik farkları tayin için iki yönlü varyans analizi kullanılır.

İki yönlü varyans analizi teknisyenler arası farklılığı belirlemek amacıyla pratikte kullanılabileceği gibi, bir çok bilgisayar programında da bulunur. Böylece teknisyenler arasındaki farklılığın standart sapması ile bunun rastlantısal değişkenlikten beklenenden ne kadar yüksek olup olmadığı hesaplanabilir. Gözlemden dolaysız olarak hesaplama yapıldığı için, yuvarlama hatalarına karşı ondalık basamaklar da yazılmalıdır.

Teknisyenler arasındaki farkı saptayacak yöntem, hazır bilgisayar programları içerisinde bulunan iki yönlü varyans analiz tablosundaki F testine dayanır. 2.5 standart hatanın üzerindeki ortalama farklar tek başına rastlantısal değişkenlikten kaynaklanmazlar. Teknisyenler arası farklar anlamlı olsun ya da olmasın teknisyenlerin ortalamalarının gözden geçirilmesi hangisinin beklenenden fazla olduğunun belirlenmesi bakımından önemlidir.

Teknisyenler arasında önemli farklar saptanması, teknisyenler arasında tutarlılığın artırılması için gereken yolların belirlenmesine ve sonuçta tüm yöntemlerin yeniden gözden geçirilmesine bir uyarı olur.

Şimdi de laboratuvarımızda çalışan teknisyenlerin hangisinin hata yaptığını ya da hata yapıp yapmadığını belirleyelim. 3 teknisyenin çalıştığını varsayalım. Bunun için bir kontrol örneğinde teknisyenlerin ne kadar farklı sonuçlar buldukları incelenir. Önce 5 ayrı örnek alınır. Her teknisyen bunları değerlendirim ve sonuçları tabloda yazılır. Her örnek için 3 teknisyenin ortalamaları alınır. Sonra her teknisyenin bulduğu değer bu ortalamadan çıkarılır. Yani ne kadar az ya da çok sperm saydıkları bulunur. Aşağıdaki tabloda 3 teknisyenin bulduğu sperm konsantrasyonları verilmiştir (milyon/ml).

Artık sıra bir teknisyenin 5 örnekte yaptığı sapmaların önemli derecede hata sınırları içine girip girmediğini bulmaya gelmiştir. Bunun için her teknisyenin 5 örnekte yaptığı farkları toplar incelenen KK örneği sayısına böleriz. Benzer şekilde SD’ları da hesaplarız.

Aşağıda her bir örneğin gerçek değeri ortalamadan çıkarılarak d değerleri (milyon/ml) verilmiştir.

Örneğin; teknisyen A için bakarsak, 5 örnekteki farkların toplamı 3+(-1)+3+3+0=8; 8/5 ise 1.600. Teknisyen C içinse -3.800. Yani bu teknisyenin sonuçları grubun toplamından ortalama 3.800 milyon/ml az çıkmaktadır. Diğer yandan, her örnek için bulunan farkın karelerini toplr ve n-1 (5-1=4)’e bölerek farkların SS hesaplanır. Acaba sayımdaki bu farklılık anlamlı bir hatamıdır yoksa rastlantısal bir sapmamıdır?

Bunun için de farkların SS’lerinin kareleri toplamı / teknisyen sayısı eksi 1’in kare kökü değeri hesaplanır (3.369). Grubun ortalama standart hatası ise diğer formülden hesaplanır (1.230). Sonuçta bu teknisyenlerin standart hatasının 1.230 mil/ml olduğu bulunur. Yani bu hata sınırı kabul edilebilir sınırdır. Bu sınırın 2 katı uyarı, 3 katı ise artık müdahale sınırıdır. Yani 3 katını aşarsa anlamlı bir hata yapıyor demektir ve müdahale etmek gerekir. Oysa örneğin teknisyen C sonuçlarında 3.800 mil/ml’lik sapma yapmaktadır. Bu sapma standart hatanın 3 katından (3X1.230) fazladır, yani müdahale sınırlarına girer, yani anlamlı bir hata yapmaktadır, araştırılması ve önlem alınması gerekir.

Bu formüllere göre hesaplanan farkların ortalaması ve standart sapmaları aşağıdaki tabloda verilmiştir (milyon/ml).

m = dtoplam/n (n=semen örneği sayısı).

S = (karekök) d2toplam / (n-1) (d’lerin kareleri toplamının (n-1)’e bölümünün karekökü.

Örneğin teknisyen C’nin ortalama farkı her bir örneğin ortalamasından 3.8 milyon/ml daha az bulunmuştur. Ya da diğer 2 teknisyenin ortalamasından (1.6 + 2.2 / 2) 5.7 (-3.8 – 1.9) daha azdır. Acaba sonuçtaki bu azalma rastlantısal mı yoksa sistematik bir hatadan mı kaynaklanmaktadır, bunu anlamak için hata kök ortalama kare değeri hesaplanır (*):

(*)= (karekök) s2toplam / (t-1) (s’lerin kareleri toplamının (t-1)’e bölümünün karekökü.

t: teknisyen sayısını göstermektedir.

Bizim örneğimizde bu değer 3.369’dur. Şimdi de teknisyenler arasındaki farkın standart hatasını hesaplayalım:

m = (*).(karekök)(1-1/t) / n = 1.230 milyon/ml.

Teknisyen C’nin ortalama farkının mutlak değeri ise 3.8 milyon/ml idi. İşte teknisyen C’nin ortalama farkı (SD = 3.800) bulduğumuz standart hata (SH = 1.230)’nın 3 katından (3SH) daha fazladır. Bunun anlamı ise ortalamadan daha fazla sistematik bir hatanın yapılmış olduğudur. Oysa normalde teknisyenin bulduğu sonuç, ortalama sonuçla aynı olmalı (böylece fark 0 olacaktı) idi.

Aynı hesaplamalar bilgisayar programında iki yönlü varyans analiziyle F testi yapılarak da hesaplanabilir. Burada hem kalite kontrol örnekleri hem de teknisyenler için aralarında farklılık bulunup bulunmadığı ve önem derecesi belirlenebilir. Yukarıdaki örnek için kalite kontrol örnekleri arasında p<0.001 bulunmuş ve anlamlı bir farklılık saptanmıştır. Teknisyenler arasındaki farkın F değeri ise 4.81, p değeri 0.042 bulunmuştur. Böylece p<0.05 olduğundan aradaki farkın rastlantısal olamayacak kadar fazla olduğu yani sistematik bir hatanın varlığı ortaya konmuş olur.

Aylık ortalamaların izlenmesi

İnternal kalite kontrolünde teknisyenler arası ve her teknisyenin kendi içindeki farkların kontrolü esas amaçtır. Diğer yandan, hastaların semen analizi sonuçlarından çıkarılan eğimlerin izlenmesiyle de yararlı bilgiler edinilebilir. Örneğin sperm parametrelerinde aylık değişmelere bakılarak, normal dışı sapmalar belirlenebilir ve bu sapmaların nedenleri araştırılarak düzeltilebilir. Bunun için belirli bir süre içinde (örneğin aylık) incelenen hastaların sonuçlarının ortalama değerleri bir Xbar grafiğinde, ortalamanın her iki yanında 2 ve 3 standart hatalık uyarı ve müdahale sınırları ile birlikte işaretlenir. Burada kontrol sınırları en az 6 aylık gözlemlerin kullanılmasıyla belirlenir ve düzenli olarak güncelleştirilmelidir. Her ortalama için en az 20 sonuç olmalıdır. Gerekirse 1 aydan fazla bir sürenin sonuçları bir havuzda toplanabilir.

Kontrol sınırlarının dışında kalan sapmalar eğer o zaman diliminde hastalara ait faktörlerde bir değişiklik meydana gelmemiş ise, laboratuvar çalışmalarında kontrol dışı değişikliklerin veya değerlendirmede değişen eğilimlerin varlığına dikkat çeker. Gerekirse normal değere sahip hastaların ortalama değerlerinin aylık olarak izlenmesi ve ortalamadan sistematik uzaklaşmaların hızlı biçimde tetkiki için kümülatif toplam (CUSUM) oluşturulabilir.

Aşağıda laboratuvar sonuçlarının aylık izlenmesi konusunda bir örnek görülmektedir. Burada immotil sperm oranlarının ortalama değerlerinden bir Xbar oluşturularak grafik halinde düzenlenmiştir. Uyarı sınırları ve müdahale sınırları da hesaplanarak gösterilmiştir. Başlangıçta aylık ortalama değerler kontrol sınırları içerisinde giderken, sonra ısrarlı bir biçimde yükselmeye ve müdahale sınırlarının dışında seyretmeye başlamakta. Bunun fark edilmesi üzerine araştırılınca, teknikte bir modifikasyon yapılmış olduğu anlaşılır ve tekrar ilk yönteme göre analiz yapılmaya başlanır. Bu durumda sonuçların tekrar kontrol sınırları içerisinde kaldığı görülmektedir. Dikkat edilirse, sonraki ölçümler için kontrol sınırları tekrar belirlenmiştir, çünkü artık uygulamada bir düzenleme yapılmıştır.

Kalite kontrol sınırları dışında kalan sonuçlar

Kalite kontrol sonuçları laboratuvar gözlemcisi tarafından düzenli olarak gözden geçirilmeli ve rapor edilmelidir. Kontrol dışı sonuçlar çıktığı görülürse, derhal nedenleri araştırılıp gerekli önlemler alınmalı ve kaydedilmelidir. Sorun anlaşılamazsa, kontrol örnekleri tekrar analiz edilmelidir. Tekrar edildiğinde kalite kontrol sonucu yine kontrol sınırları dışında gelmeye devam ederse, o gün yapılan rutin analiz sonuçları ile kontrol yapılarak sapmanın nedeni araştırılmalıdır.

Kontrol sınırları dışında sonuç alındığında aşağıdaki nedenler öncelikle akla gelmeli:

1. Pipetleme hataları
2. Analiz sonuçlarının yanlış sınıflandırılması
3. Pipet, sayım cihazı gibi aletlerde değişiklikler
4. Yöntem değişiklikleri
5. Kalite kontrol örneğinde bozulma
6. Hastalara ait faktörler
7. Sperm toplama kaplarında değişiklikler
8. Mevsimsel ısı değişiklikleri
9. Aynı erkekte tekrarlanan test sayısında değişiklikler
10. Eğer hiçbirisiyle açıklanamıyor ve sonraki kontrollerde tekrar normal sınırlar içerisinde çıkmaya devam ediyorsa, bu durumda rastlantısal değişimler olarak kabul edilmelidirler.

Eksternal kalite kontrolü (EKK)

Laboratuvarların eksternal kalite kontrol programlarına katılmaları ve düzenli aralıklarla değerlendirmelerde bulunmaları, standardizasyonun sağlanmasında son derece önemlidir. Bu programlardan birisi Brooks tarafından tanımlanmıştır (Brooks A. Results of the American Association of Bioanalysts national proficiency testing programme in andrology Human Reproduction, 15, 680-686, 2000). Laboratuvarların yeterliliğini ölçen ve gerekirse düzenleyici tavsiyelerde bulunan bu programların kullanımı ve katılımı arttıkça, sonuçların güvenilirliliği ve etkinliği de artacaktır.

Kalite kontrolünün tamamlayıcı bir unsurudur. Bir çok EKK şeması mevcuttur. EKK; yöntemlerin standardizasyonunun kontrolü için gereklidir. Aynı zamanda, bir grubun sonuçlarının diğer bir grubun sonuçları ile karşılaştırma olanağı da sağlar. O laboratuvarda mümkün olmayan bir ölçekte değişik yöntemlerin değerlendirilmesi ve karşılaştırılması da yapılmış olur.

İnternal ve eksternal kalite kontrolleri birbirlerini tamamlayıcıdırlar. Burada da örnekler maskelendikten sonra aynen rutin örneklerde olduğu gibi işleme tabi tutulmalıdır.

EKK ile diğer laboratuvarlara ait sonuçlar ile kendi sonuçlarımız karşılaştırılmaktadır. Örneğin kompüterize yöntemle sperm motilitesi tayin edilen başka bir laboratuvarın kontrol örneğiyle yaptığı inceleme sonuçları hedef değer olarak da kabul edilebilir. Alternatif olarak, bir grup referans laboratuvardan elde edilen ortalama sonuçlar da kullanılabilir. Diğer katılan laboratuvarlardan gelen sonuçların ortalama ve değer aralığı sonuçlarının üst ve alt %10’luk kısımları çıkarılarak değerlendirilmeye kabul edilirler. Hedef değerden sapmalar hesaplanır. Sonuçlar çubuk grafiklerde karşılaştırmalı tarzda da verilebilir. Tayin edilmiş değerin veya EKK şemasının ortalamasının ısrarla üzerinde veya altında sonuçlara sahip olan laboratuvarların, yöntemlerini yeniden gözden geçirmeleri gerekir. Örneğin sperm konsantrasyonu yanlış hesaplanıyordur, ya da sayım kamarası hatalıdır.

Yöntemlerin standardizasyonu son derece önemlidir. Eksternal kalite kontrolleri, standardizasyon için iyi bir yönlendiricidir. Referans laboratuvarların ortak çalışmaları ile yayınlayacakları yöntemlerin kullanılması, standardizasyon için önemli bir adımdır. Laboratuvarlar arasında bilim adamı değişimleri de standardizasyon bakımından yardımcı olur. İyi EKK sonuçlarına sahip bir laboratuvardan bir konsültan, aynı örnek için tekrarlayan ölçümlerde benzer sonuçların elde edilebilme yeteneğinin iyileştirilebilmesi için yöntemlerin neresinin değiştirilmesi gerektiğini genellikle görebilecektir. Böyle konsültanların laboratuvarlar arasında bilgi alış-verişinde bulunmaları standardizasyon bakımından önemlidir.

Eksternal kalite kontrolünden edinilen sonuçların değerlendirilmesi, laboratuvarlar arasında standardizasyon için çok önemli kaynaktır. Örneğin Cooper ve ark, bir çalışmalarında 4 yıl süreyle 148 laboratuvara yılda 4 kez olmak üzere semen örnekleri göndermiş ve aldıkları sonuçlara göre kalite kontrollerini yaparak, belirli bir standardizasyonu yakalamaya çalışmışlardır. En güvenilir oldukları belirlenen laboratuvarlar arasından 6 tanesi randomize olarak seçilmiş ve bunların sonuçları hedef değerler olarak kabul edilmiştir (Cooper TG: Experience with external quality control in spermatology. Human Reproduction, 14, 765-769, 1999). Morfoloji için formalin ile tespit edilmiş preparatlar, motilite içinse videobant kullanılmış. Örneğin morfoloji incelemesinde bazı laboratuvarlarda ilk zamanlarda ortalamadan çok aşağıda sonuçlar çıkmaktaydı. Burada sperm morfolojisi değerlendirmesinde farklı parametrelerin kullanıldığı anlaşılmış ve standardizasyona gidilmiştir. Gerçekten de, standardizasyon eğitiminden sonra sonuçların birbirine yaklaştığı ve hata oranının anlamlı derecede düştüğü izlenmektedir. Bu da bize, sürekli yapılan eksternal kalite kontrollerinin, laboratuvarların standardizasyonunda ne kadar önemli ve yol gösterici olduğunu kanıtlamaktadır.

Kalite kontrolünde kullanılacak test örneklerinin seçimi

Kalite kontrolünde kullanılacak örneklerin, o laboratuvarda değerlendirilen semen örneklerinin dağılımı açısından temsil edici özelliği olmalıdır. Az sayıda kontrol örneği analiz ediliyorsa, klinik olarak önemli aralıklardaki sonuçları olanları (örneğin konsantrasyonu 5-30 milyon/ml ve motilite %10-40 arasında ) seçilmelidir. Eğer bu örnekler dışarıdan temin ediliyorlarsa HIV ve hepatit bakımından negatif oldukları garanti edilmelidir.

Sperm sayımı için semen örnekleri dondurulmuş olarak ya da 4oC’da koruyucu bir madde (%10 formalin; 1 ml semen + 100mikrolitre %10 formalin) içinde sıvı halinde saklanabilir. Daha sonra aralıklarla sperm konsantrasyonu için değerlendirilir. Motilite değerlendirmesi için videobantlar ya da dondurulmuş örneklerkullanılabilir. Morfoloji için kaynaklar ise fotoğraflar, videobantlar, boyalı ya da boyasız tesbit edilmiş yayma preparatlar, slaytlar olabilir.

Ancak bu materyallerin kullanımında bazı sorunlar ortaya çıkabilir. Örneğin çözme işleminden önce ve sonra semenin karıştırılması yeterli olmayabilir. Videobantlar, semen örneklerinin yeniden kullanılmasını önlemek amacıyla kullanılmamalıdır. Morfoloji analizi için hazırlanmış preparatlar zaman içerisinde solabilir. Dondurulmuş spermlerin motilite ve antisperm antikor kontrolleri için kullanılmasından da hatalı sonuçlar alınabilir.

Sonuç olarak; İKK ve EKK androloji laboratuvarlarının vazgeçilmez bir uygulaması olmalıdır. Standardizasyon ancak bu şekilde sağlanılabilir. Aksi takdirde, o laboratuvardan çıkacak sonuç diğer laboratuvarların sonuçlarıyla uyuşmayabilir ve hastanın tedavisinde ikilem yaratabilir. Bu kalite kontrollerinin bir diğer önemi ise, laboratuvarda çalışan teknisyenler arası ve aynı teknisyenin çalışma güvenliliğinin ve etkinliğinin analizinin yapılabilmesidir. Eğer bir sorun saptanırsa kaynağı araştırılarak gerekli düzenlemeler yapılabilir. İdeal androloji laboratuvarları, bir kalite kontrol programı içerisine katılmış ve kendini sürekli kontrol eden merkezler olma durumundadır.