En el campo de la bioquímica clínica, la gestión, el análisis y la interpretación de datos constituyen una competencia fundamental. Este proceso integral comienza con la planificación cuidadosa de un experimento y se extiende hasta la presentación clara de los resultados —como la determinación de glucosa, los perfiles lipídicos o los análisis enzimáticos—. Sin embargo, surge una pregunta clave: ¿qué se hace con todos esos datos? ¿Cómo se transforman los números crudos en información clínicamente significativa que pueda guiar decisiones diagnósticas o terapéuticas?
En esta guía trabajaremos con datos reales: Utilizaremos la base de datos BD_pacientes.csv que contiene información de 102 pacientes con múltiples parámetros bioquímicos (colesterol, HDL, LDL, TG, glucosa, apolipoproteínas, etc.). Esto les permitirá aplicar inmediatamente los conocimientos a casos clínicos reales.
LibreOffice Calc es su herramienta profesional para:
Ventajas específicas para bioquímicos:
Al completar esta guía, serán capaces de:
Competencias Técnicas:
Competencias Aplicadas:
Competencias Profesionales:
Cada sección incluye:
Durante sus prácticas de laboratorio:
En su formación académica:
En su futura práctica profesional:
LibreOffice Calc es una aplicación de hoja de cálculo que permite:
Para bioquímicos clínicos, Calc es esencial para:
Paso 1: Configuración Regional
Herramientas → Opciones → Configuración de idiomas → Idiomas
- Configuración regional: Español (Argentina/España según país)
- Moneda predeterminada: según región
- Separador decimal: coma (,) o punto (.) según convención localPaso 2: Configuración de Cálculo
Herramientas → Opciones → LibreOffice Calc → Calcular
✓ Recalcular automáticamente
✓ Buscar en etiquetas de columnas/filas
✓ Usar expresiones regulares en funciones
Precisión como se muestra: DESACTIVADO (mantener precisión interna)Elementos básicos:
Nomenclatura de celdas:
A1 → Columna A, Fila 1
C15 → Columna C, Fila 15
AA100 → Columna AA, Fila 100Referencias de celdas:
1. Números
2. Texto
3. Fechas y horas
4. Fórmulas
5. Valores lógicos
BD_pacientes.csv contiene datos reales de 102 pacientes con perfil bioquímico completo:
Columnas incluidas:
1. Paciente: Identificador único (P001, P002, etc.)
2. Edad: Años (rango: 18-75)
3. COL: Colesterol total (mg/dL)
4. HDL: Colesterol HDL (mg/dL)
5. LDL: Colesterol LDL (mg/dL)
6. TG: Triglicéridos (mg/dL)
7. ApoA: Apolipoproteína A (mg/dL)
8. ApoB: Apolipoproteína B (mg/dL)
9. Lpa: Lipoproteína(a) (mg/dL)
10. Glc: Glucosa (mg/dL)
11. Insulin: Insulina (mg/dL)
12. HbGlc: Hemoglobina glicosilada (mg/dL)
13. PCR: Proteína C reactiva (mg/dL)
14. Condicion: Clasificación clínica (Normal/Riesgo/Alto)Archivo → Abrir → Seleccionar BD_pacientes.csv
Configurar:
- Tipo de archivo: CSV
- Separador: Coma
- Conjunto de caracteres: UTF-8
- Formato de columnas: Estándar (dejar por defecto)Paso 1: Verificar estructura
Fila 1: Debe contener encabezados (Paciente, Edad, COL, HDL...)
Fila 2-104: Deben contener 103 registros de pacientes
Total: 104 filas (incluyendo encabezado)Paso 2: Verificar tipos de datos
Columna A (Paciente): Texto
Columna B (Edad): Número entero
Columnas C-M: Números (algunos con decimales)
Columna N (Condicion): TextoAgregar en columna O: Grupo_Edad
O1: Grupo_Edad
O2: =SI(B2<40;"<40";SI(B2<60;"40-59";"≥60"))
Copiar hacia abajo hasta O104Agregar en columna P: COL_Categoria
P1: COL_Categoria
P2: =SI(C2<200;"Deseable";SI(C2<240;"Limítrofe";"Alto"))
Copiar hacia abajoAgregar en columna Q: HDL_Categoria
Q1: HDL_Categoria
Q2: =SI(D2<40;"Bajo";SI(D2<60;"Normal";"Alto"))Agregar en columna R: Riesgo_Multiple
R1: Riesgo_Multiple
R2: =(SI(C2>200;1;0))+(SI(D2<40;1;0))+(SI(E2>130;1;0))+(SI(J2>100;1;0))
Interpretación: Cuenta cuántos factores de riesgo tiene el pacientePara mantener encabezados visibles:
1. Clic en celda A2 (primera celda de datos)
2. Ver → Congelar filas y columnas
3. Ahora encabezados permanecen visibles al hacer scrollCrear tabla de resumen:
A B
1 RESUMEN ESTADÍSTICO - BD_PACIENTES
2
3 Total pacientes: =CONTARA(A2:A104)
4 Edad promedio: =PROMEDIO(B2:B104)
5 COL promedio: =PROMEDIO(C2:C104)
6 HDL promedio: =PROMEDIO(D2:D104)
7 LDL promedio: =PROMEDIO(E2:E104)
8 TG promedio: =PROMEDIO(F2:F104)
9 Pacientes Normal: =CONTAR.SI(N:N;"Normal")
10 Pacientes Riesgo: =CONTAR.SI(N:N;"Riesgo")
11 Pacientes Alto: =CONTAR.SI(N:N;"Alto")Distribución por Condición:
1. Concentraciones
Formato: Número con 0-2 decimales
Ejemplos:
- Colesterol: 185 mg/dL
- HDL: 55 mg/dL
- LDL: 120 mg/dL
- TG: 32 mg/dL2. Porcentajes
Formato: Porcentaje con 1-2 decimales
Ejemplos:
- Hemoglobina glicosilada: 5,7%
- Coeficiente de variación: 2,35%Ejemplo 1: Formato para colesterol sérico
Categoría: Número
Decimales: 0
Separador de miles: No (valores típicamente <1000)
Números negativos: -1234 (en rojo)Aplicar:
Formato → Celdas → Números
Formato personalizado: #.##0 "mg/dL"Resultado en celda:
Valor ingresado: 185
Visualización: 185 mg/dL
Valor para cálculos: 185 (numérico)1. Colesterol con unidades:
Código de formato: #.##0 "mg/dL"
Entrada: 185
Visualización: 185 mg/dL2. Valores con rango de referencia en colores:
Código: [<200]#.##0 "✓";[>240]#.##0 "↑";#.##0 "⚠"
< 200: 185 ✓ (verde)
200-240: 220 ⚠ (amarillo)
> 240: 255 ↑ (rojo)Caso de uso: Marcar valores fuera de rango
Paso 1: Seleccionar rango de datos
Ejemplo: Celdas C2:C104 (colesterol de todos los pacientes)Paso 2: Aplicar formato condicional
Formato → Formato condicional → CondiciónCondición 1: Colesterol deseable
Si valor de celda es: menor que: 200
Formato: Fondo verde claroCondición 2: Colesterol limítrofe
Si valor de celda es: entre: 200 y 239
Formato: Fondo amarillo claro, texto naranja oscuroCondición 3: Colesterol alto
Si valor de celda es: mayor o igual que: 240
Formato: Fondo rojo claro, texto rojo oscuro, negritaCaso práctico: Validación de edad
Paso 1: Configurar validación
Seleccionar rango → Datos → ValidezPestaña Criterios:
Permitir: Número entero
Datos: entre
Mínimo: 18 (edad mínima)
Máximo: 120 (edad máxima razonable)Pestaña Mensaje de entrada:
Título: "Ingreso de Edad"
Mensaje: "Ingrese edad del paciente en años (rango: 18-120)"Pestaña Alerta de error:
Acción: Detener
Título: "Edad fuera de rango"
Mensaje: "La edad ingresada no es válida. Verifique el dato."Ejemplo: Condición clínica
Paso 1: Crear lista
Normal
Riesgo
AltoPaso 2: Aplicar validación
Seleccionar celdas para condición
Datos → Validez
Permitir: Lista
Origen: Normal;Riesgo;Alto
✓ Mostrar lista de selecciónComponentes básicos:
= → Siempre comienza con signo igual
Operadores → +, -, *, /, ^
Referencias → A1, B5, $C$10
Funciones → SUMA(), PROMEDIO()
Constantes → números, texto entre comillasOrden de operaciones (prioridad):
1. Paréntesis: ()
2. Exponentes: ^
3. Multiplicación y División: *, /
4. Suma y Resta: +, -1. Índice aterogénico
=COL/HDL
Ejemplo: =C2/D2 → Resultado: 3,36
Interpretación: <4 deseable, >5 alto riesgo2. Cálculo de LDL estimado (Fórmula de Friedewald)
=COL-HDL-(TG/5)
Nota: En BD_pacientes.csv ya tenemos LDL medido3. Porcentaje de cambio
=(Valor_final-Valor_inicial)/Valor_inicial*100
Ejemplo: Evaluar cambio en colesterol post-tratamientoSUMA()
Sintaxis: =SUMA(rango)
Ejemplo: =SUMA(C2:C104)
Uso: Sumar colesterol total de todos los pacientesPROMEDIO()
Sintaxis: =PROMEDIO(rango)
Ejemplo: =PROMEDIO(C2:C104)
Uso: Calcular colesterol promedio de la poblaciónCONTAR()
Sintaxis: =CONTAR(rango)
Ejemplo: =CONTAR(A2:A104)
Uso: Contar número de pacientesMAX() y MIN()
=MAX(C2:C104) → Colesterol más alto
=MIN(C2:C104) → Colesterol más bajoCalcular índice aterogénico para todos los pacientes:
A B C D E
1 Paciente Edad COL HDL Indice_Atero
2 P001 45 185 55 =C2/D2
3 P002 52 240 42 =C3/D3
4 P003 38 178 58 =C4/D4Al copiar la fórmula de E2 hacia abajo: - C2 cambia a C3, C4… (relativa) - D2 cambia a D3, D4… (relativa)
Con referencia absoluta a valor de referencia:
Celda G1: Límite_superior = 5
Columna F: Evaluación
F2: =SI(E2>$G$1;"Alto riesgo";"Aceptable")Ejemplo 1: Clasificar colesterol según riesgo cardiovascular
=SI(C2<200; "Deseable"; SI(C2<=239; "Limítrofe alto"; "Alto"))Resultado:
Colesterol 185: Deseable
Colesterol 220: Limítrofe alto
Colesterol 250: AltoEjemplo 2: Evaluar perfil lipídico completo
=SI(Y(C2<200; D2>=40; E2<130); "Perfil óptimo"; "Requiere atención")Función Y() - Todas las condiciones deben cumplirse:
=Y(C2<200; D2>=40; E2<130)
Resultado: VERDADERO solo si perfil lipídico es completamente normalFunción O() - Al menos una condición debe cumplirse:
=SI(O(C2>240; D2<40; E2>160); "Alto riesgo CV"; "Riesgo normal")Ejemplo: Contar pacientes con hipercolesterolemia
=CONTAR.SI(C2:C104;">240")
Cuenta cuántos pacientes tienen colesterol >240 mg/dLEjemplo: Contar por condición
=CONTAR.SI(N2:N104;"Riesgo")
Cuenta pacientes clasificados como "Riesgo"Tabla de referencia (Hoja “Valores_Referencia”):
A B C
1 Analito Mín Máx
2 COL 0 200
3 HDL 40 60
4 LDL 0 130
5 TG 0 40
6 Glc 70 100Uso en hoja de pacientes:
=BUSCARV("COL";Valores_Referencia.$A$2:$C$6;3;FALSO)
Resultado: 200 (valor máximo deseable)Aplicación práctica: Verificar si está en rango
=SI(Y(C2>=BUSCARV("COL";Ref.$A$2:$C$6;2;0);
C2<=BUSCARV("COL";Ref.$A$2:$C$6;3;0));
"Normal";"Alterado")PROMEDIO()
=PROMEDIO(C2:C104)
Uso: Colesterol promedio de la poblaciónMEDIANA()
=MEDIANA(C2:C104)
Uso: Valor central, menos afectado por valores extremosMODA.UNO()
=MODA.UNO(C2:C104)
Uso: Valor más frecuente en la serieDESVEST.M() - Desviación estándar muestral
=DESVEST.M(C2:C104)
Uso: Dispersión del colesterol en la poblaciónVAR.S() - Varianza muestral
=VAR.S(C2:C104)
Resultado: σ²Fórmula:
CV% = (Desviación estándar / Media) × 100
En Calc:
=((DESVEST.M(C2:C104))/PROMEDIO(C2:C104))*100Ejemplo práctico con BD_pacientes.csv:
A B
1 Parámetro Valor
2 n =CONTAR(C2:C104)
3 Media COL =PROMEDIO(C2:C104)
4 Mediana COL =MEDIANA(C2:C104)
5 DE COL =DESVEST.M(C2:C104)
6 CV% COL =(B5/B3)*100
7 Mínimo =MIN(C2:C104)
8 Máximo =MAX(C2:C104)
9 Rango =B8-B7Calcular percentiles:
Percentil 25 (Q1): =CUARTIL.INC(C2:C104;1)
Percentil 50 (Mediana): =CUARTIL.INC(C2:C104;2)
Percentil 75 (Q3): =CUARTIL.INC(C2:C104;3)
Percentil 95: =PERCENTIL.INC(C2:C104;0,95)Aplicación clínica:
Valores de referencia poblacionales:
Límite inferior (P5): =PERCENTIL.INC(C2:C104;0,05)
Límite superior (P95): =PERCENTIL.INC(C2:C104;0,95)Distribución de colesterol por rangos de riesgo:
Paso 1: Definir rangos (bins) según criterios clínicos
A
1 Rangos COL
2 150
3 200
4 240
5 300Paso 2: Calcular frecuencias
B C
1 Resultado Frecuencia
2 =FRECUENCIA(C2:C104;A2:A5)
(Ctrl+Shift+Enter en rango C2:C5)Interpretación clínica:
<150: X pacientes (muy bajo - investigar desnutrición)
150-200: Y pacientes (deseable)
200-240: Z pacientes (limítrofe alto)
>240: W pacientes (alto riesgo cardiovascular)Calcular percentil en distribución normal:
=DISTR.NORM.ESTAND((Valor-Media)/DE)
Ejemplo con colesterol:
Paciente con COL = 250 mg/dL
Media = 200 mg/dL
DE = 30 mg/dL
Z-score: =(250-200)/30 = 1,67
Percentil: =DISTR.NORM.ESTAND(1,67) = 0,952 (95,2%)Interpretación: El paciente está en el percentil 95,2 de la población, indicando colesterol significativamente elevado.
Calcular correlación entre parámetros lipídicos:
=COEF.DE.CORREL(C2:C104;E2:E104)
Ejemplo: Correlación entre COL y LDL
Se espera correlación positiva fuerte (r > 0,8)Matriz de correlaciones para BD_pacientes.csv:
COL HDL LDL TG
COL 1,00
HDL =CORR 1,00
LDL =CORR =CORR 1,00
TG =CORR =CORR =CORR 1,00Interpretación:
r = 0,90 - 1,00: Correlación excelente
r = 0,70 - 0,89: Correlación buena
r = 0,50 - 0,69: Correlación moderada
r < 0,50: Correlación pobreComparar colesterol entre condiciones:
=PRUEBA.T(COL_Normal;COL_Riesgo;2;2)
Donde:
COL_Normal: Rango de colesterol de pacientes con condición "Normal"
COL_Riesgo: Rango de colesterol de pacientes con condición "Riesgo"
2: Prueba bilateral
2: Varianzas desiguales (asumidas)Interpretación del valor p:
p < 0,05: Diferencia estadísticamente significativa
p ≥ 0,05: No hay diferencia significativaEjemplo práctico completo:
Comparación de colesterol: Normal vs Riesgo
Paso 1: Filtrar pacientes Normal
Paso 2: Filtrar pacientes Riesgo
Paso 3: Aplicar PRUEBA.T
Celda resultado: =PRUEBA.T(C2:C45;C46:C80;2;2)
Resultado: 0,xxxx (p < 0,05)
Conclusión: Existe diferencia significativa entre grupos / No existe diferencia significativa entre gruposComparar varianzas entre grupos:
=PRUEBA.F(COL_Normal;COL_Riesgo)
Uso: Verificar si la variabilidad del colesterol es diferente entre grupos
Si p < 0,05: Las varianzas son significativamente diferentesMétodo IQR para colesterol:
A B
1 Estadístico Valor
2 Q1 =CUARTIL.INC(C:C;1)
3 Q3 =CUARTIL.INC(C:C;3)
4 IQR =B3-B2
5 Lím_inf =B2-1,5*B4
6 Lím_sup =B3+1,5*B4Identificar en cada paciente:
Columna S: Es_Outlier
S2: =SI(O(C2<Calculos.$B$5; C2>Calculos.$B$6); "OUTLIER"; "Normal")Resultado: Identificación automática de valores atípicos que requieren investigación clínica.
Ordenar pacientes por colesterol (mayor a menor):
Paso 1: Seleccionar rango completo A1:N104 Paso 2: Datos → Ordenar
- Criterio de ordenación: COL
- Descendente (valores más altos primero)
✓ El rango contiene etiquetas de columnaCaso: Ordenar por condición y luego por edad
Estructura (BD_pacientes.csv):
A B C D E
1 Paciente Edad Condicion COL HDL
2 P001 45 Normal 185 55
3 P002 52 Riesgo 240 42
4 P003 38 Normal 178 58Configuración:
Datos → Ordenar
Criterio 1: Condicion (orden: Alto, Riesgo, Normal)
Criterio 2: Edad (Descendente - mayor riesgo primero)Uso práctico: Priorizar pacientes de alto riesgo y mayor edad para seguimiento.
Seleccionar celda en BD_pacientes
Datos → Autofiltro
(O: Ctrl + Shift + L)Resultado: Aparecen flechas desplegables en encabezados
1. Filtro por condición clínica:
Clic en flecha de columna "Condicion"
✓ Marcar solo: Riesgo
Resultado: Solo pacientes con condición de riesgo visibles2. Filtro por rango de colesterol:
Columna "COL"
Filtro estándar → Condición: Mayor que
Valor: 240
Resultado: Solo colesterol > 240 mg/dL (alto riesgo)3. Filtro por grupo de edad:
Columna "Edad"
- Mayores de 50 años
- Entre 40-60 años (rango personalizado)Caso: Pacientes con alto riesgo cardiovascular múltiple
Datos → Filtro estándar
Condición 1:
Campo: COL
Condición: >
Valor: 240
Operador: Y
Condición 2:
Campo: HDL
Condición: <
Valor: 40
Operador: Y
Condición 3:
Campo: Edad
Condición: >
Valor: 50Resultado: Pacientes con colesterol alto, HDL bajo y >50 años (alto riesgo)
Paso 1: Ordenar por Condicion
Datos → Ordenar (por columna Condicion)Paso 2: Insertar subtotales
Datos → Subtotales
Agrupar por: Condicion
Usar función: Promedio
Agregar subtotal a: COL, HDL, LDL, TG
✓ Reemplazar subtotales actualesResultado:
Alto
P025 52 COL: 260
P037 58 COL: 255
...
Promedio COL Alto: 257,3
Normal
P001 45 COL: 185
P003 38 COL: 178
...
Promedio COL Normal: 181,5
Total general COL: 205,8Escenario: Análisis completo de BD_pacientes.csv
Tareas:
Crear columna Riesgo_Multiple (ya creada)
Ordenar: Descendente (mayor riesgo primero)Filtro: COL > 240 O HDL < 40 O LDL > 160
Copiar resultados a hoja "Pacientes_Alto_Riesgo"Crear columna Grupo_Edad
Agrupar por: Grupo_Edad
Función: Promedio de COL, HDL, LDLFiltro estándar → Primeros/Últimos valores
Mayor: 10
Campo: COLUna tabla dinámica permite:
Ventajas con BD_pacientes.csv:
Los datos ya están listos en BD_pacientes.csv:
✓ Formato tabla continua ✓ Sin filas vacías ✓ Encabezados descriptivos ✓ Un tipo de dato por columna
Paso 1: Seleccionar datos
Abrir BD_pacientes.csv
Clic en cualquier celda dentro de tabla
(Calc detecta automáticamente A1:N104)Paso 2: Insertar tabla dinámica
Insertar → Tabla dinámica → Insertar o editar
✓ Selección actual
Destino: Nueva hojaPaso 3: Configurar campos
Campos disponibles:
□ Paciente
□ Edad
□ Condicion
□ COL (Colesterol)
□ HDL
□ LDL
□ TG
□ ApoA, ApoB, Lpa
□ Glc (Glucosa)
□ Insulin, HbGlc, PCRConfiguración:
FILAS: Condicion
DATOS: Paciente (Función: Contar)Resultado:
Condicion Conteo %
Normal 45 44%
Riesgo 38 37%
Alto 19 19%
Total 102 100%Configuración:
FILAS: Condicion
DATOS:
- COL (Promedio)
- HDL (Promedio)
- LDL (Promedio)Resultado esperado:
Condicion COL_Prom HDL_Prom LDL_Prom
Normal 182 56 115
Riesgo 226 44 155
Alto 260 38 180Configuración:
FILAS: Grupo_Edad (<40, 40-59, ≥60)
COLUMNAS: Condicion
DATOS: Paciente (Contar)Resultado:
Normal Riesgo Alto Total
<40 18 8 2 28
40-59 20 18 9 47
≥60 7 12 8 27
Total 45 38 19 102Configuración:
FILAS: Condicion
DATOS:
- COL (Promedio)
- COL (Desvest)
- COL (Contar)
- COL (Máximo)
- COL (Mínimo)Agregar columna calculada para CV%:
CV% = (Desvest / Promedio) * 100Analizar solo un rango de edad:
Arrastrar campo "Grupo_Edad" a FILTROS DE PÁGINA
Seleccionar: 40-59
→ Tabla muestra solo pacientes de 40-59 añosEjemplo: Pacientes de riesgo mayores de 50 años
FILTROS:
- Condicion: Riesgo
- Edad: >50
FILAS: Paciente
DATOS: COL, HDL, LDL (Valores individuales)`
Crear Dashboard de Análisis
Tabla Dinámica 1: Resumen por Condición
FILAS: Condicion
DATOS:
- Paciente (Contar) → N
- COL (Promedio)
- HDL (Promedio)
- LDL (Promedio)
- Edad (Promedio)Tabla Dinámica 2: Distribución Etaria
FILAS: Grupo_Edad
COLUMNAS: Condicion
DATOS: Paciente (Contar)Factor de dilución (FD):
FD = Volumen final / Volumen inicial
Ejemplo:
1 mL de muestra + 9 mL de diluyente = 10 mL total
FD = 10/1 = 10 (dilución 1:10)Concentración real:
C_real = C_medida × Factor_dilución
Ejemplo:
Lectura: 150 mg/dL
Dilución 1:10
C_real = 150 × 10 = 1500 mg/dL A B C D
1 Volumen muestra Vol diluy. Vol final FD
2 1 9 =A2+B2 =C2/A2
3 0,5 4,5 =A3+B3 =C3/A3
4 2 18 =A4+B4 =C4/A4
E F G
1 Lectura C_real Unidad
2 150 =E2*$D2 mg/dL
3 85 =E3*$D3 mg/dL
4 1200 =E4*$D4 mg/dLValidación:
Celda H2: =SI(D2=C2/A2;"✓ Correcto";"✗ Error")Para parámetros de BD_pacientes.csv:
A B C D
1 Analito Factor De A
2 COL 0,02586 mg/dL mmol/L
3 COL 38,67 mmol/L mg/dL
4 HDL 0,02586 mg/dL mmol/L
5 HDL 38,67 mmol/L mg/dL
6 LDL 0,02586 mg/dL mmol/L
7 LDL 38,67 mmol/L mg/dL
8 Glc 0,0555 mg/dL mmol/L
9 Glc 18,0182 mmol/L mg/dLConvertir colesterol de mg/dL a mmol/L:
A B C
1 Paciente COL_mg/dL COL_mmol/L
2 P001 185 =B2*0,02586
3 P002 240 =B3*0,02586 A B C D
1 Reactivo Stock actual Consumo/día Días stock
2 Kit COL 500 25 =B2/C2
3 Kit HDL 300 15 =B3/C3
4 Kit LDL 150 10 =B4/C4
E
1 Alerta
2 =SI(D2<7;"⚠ Pedir";"OK")
3 =SI(D3<7;"⚠ Pedir";"OK")
4 =SI(D4<7;"⚠ Pedir";"OK")Formato de datos experimentales:
A B C D E
1 Paciente Edad Condicion COL Grupo_Riesgo
2 P001 45 Normal 185 Bajo
3 P002 52 Riesgo 240 Alto
... A B C D
1 Parámetro Normal Riesgo Alto
2 n =CONTAR =CONTAR =CONTAR
3 Media COL =PROMEDIO =PROMEDIO =PROMEDIO
4 Mediana COL =MEDIANA =MEDIANA =MEDIANA
5 Desv. Estándar =DESVEST.M =DESVEST.M =DESVEST.M
6 CV% =(B5/B3)*100 =(C5/C3)*100 =(D5/D3)*100
7 Mínimo =MIN =MIN =MIN
8 Máximo =MAX =MAX =MAX
9 Q1 =CUARTIL =CUARTIL =CUARTIL
10 Q3 =CUARTIL =CUARTIL =CUARTIL
11 Error estándar =B5/RAIZ(B2) =C5/RAIZ(C2) =D5/RAIZ(D2)
12 IC 95% inf =B3-1,96*B11 =C3-1,96*C11 =D3-1,96*D11
13 IC 95% sup =B3+1,96*B11 =C3+1,96*C11 =D3+1,96*D11Paso 1: Preparar datos
Filtrar pacientes "Normal" → Copiar COL a columna A
Filtrar pacientes "Riesgo" → Copiar COL a columna BPaso 2: Realizar test
A B C
1 COL_Normal COL_Riesgo Análisis
2 185 240 Media Normal: =PROMEDIO(A2:A22)
3 178 235 Media Riesgo: =PROMEDIO(B23:B104)
... Diferencia: =C3-C2
p-valor: =PRUEBA.T(A2:A22;B23:B104;2;2)
Significativo: =SI(C5<0,05;"SÍ***";"NO")Para parámetros principales de BD_pacientes.csv:
COL HDL LDL TG ApoA ApoB Glc Edad
COL 1,00
HDL r 1,00
LDL r r 1,00
TG r r r 1,00
ApoA r r r r 1,00
ApoB r r r r r 1,00
Glc r r r r r r 1,00
Edad r r r r r r r 1,00
Donde r = =COEF.DE.CORREL(COL:COL;HDL:HDL)Interpretación esperada:
COL-LDL: Correlación fuerte positiva (r≈0,85-0,95)
HDL-ApoA: Correlación fuerte positiva (r≈0,80-0,90)
COL-HDL: Correlación débil o negativa
Edad-COL: Correlación moderada positiva (r≈0,40-0,60)El control de calidad es un componente esencial en el laboratorio clínico que garantiza la confiabilidad y precisión de los resultados analíticos. LibreOffice Calc es una herramienta poderosa para implementar sistemas de control de calidad que cumplan con normas ISO 15189.
Objetivos del Control de Calidad:
Material de control:
Parámetros clave:
Media (X̄): Valor objetivo del control
DE (σ): Desviación estándar
CV%: Coeficiente de variación = (DE/Media) × 100Límites de control:
Límite ±1 DE: 68,3% de valores esperados
Límite ±2 DE: 95,5% de valores esperados
Límite ±3 DE: 99,7% de valores esperadosPaso 1: Crear tabla de datos de control
A B C D E F G
1 Fecha Glucosa Media +1DE +2DE +3DE -1DE
2 01/10 95 100 105 110 115 95
3 02/10 102 100 105 110 115 95
4 03/10 98 100 105 110 115 95
5 04/10 108 100 105 110 115 95
...
H I
1 -2DE -3DE
2 90 85
3 90 85
4 90 85
5 90 85Fórmulas para límites:
Media (C2): =100 (valor asignado al control)
+1DE (D2): =C2+5 (asumiendo DE=5)
+2DE (E2): =C2+10
+3DE (F2): =C2+15
-1DE (G2): =C2-5
-2DE (H2): =C2-10
-3DE (I2): =C2-15Paso 2: Crear gráfico
1. Seleccionar rango A1:I30 (30 días de datos)
2. Insertar → Gráfico → Líneas
3. Configuración:
- Eje X: Fechas
- Eje Y: Valores de glucosa
- Series de datos:
* Glucosa (valores medidos) - Línea con marcadores
* Media - Línea continua verde
* +2DE y -2DE - Líneas discontinuas amarillas
* +3DE y -3DE - Líneas discontinuas rojasFormato del gráfico:
Título: "Control de Calidad - Glucosa - Nivel Normal"
Eje Y: "Concentración (mg/dL)"
Eje X: "Fecha"
Leyenda: Posición derechaLas reglas de Westgard son un sistema multi-regla para detectar errores analíticos.
Crear hoja “Reglas_Westgard”:
A B C
1 Regla Descripción Interpretación
2 1₂s 1 valor fuera de ±2DE Advertencia - Repetir
3 1₃s 1 valor fuera de ±3DE Rechazo - Error aleatorio
4 2₂s 2 consecutivos >+2DE o <-2DE Rechazo - Error sistemático
5 R₄s Rango entre 2 consecutivos >4DE Rechazo - Error aleatorio
6 4₁s 4 consecutivos >+1DE o <-1DE Rechazo - Error sistemático
7 10x 10 consecutivos mismo lado Rechazo - Error sistemáticoColumna para evaluar cada regla:
A B C D E F G
1 Fecha Valor Z-score 1₂s 1₃s 2₂s R₄s
2 01/10 95 -1,0 OK OK OK OK
3 02/10 102 0,4 OK OK OK OK
4 03/10 98 -0,4 OK OK OK OK
5 04/10 108 1,6 OK OK OK OK
6 05/10 112 2,4 ⚠ OK OK OK
7 06/10 114 2,8 ⚠ OK ⚠ OKFórmulas para evaluación automática:
Z-score (C2):
=ABS((B2-Media)/DE)
Donde Media=$C$2 y DE=5Regla 1₂s (D2):
=SI(C2>2;"⚠ Advertencia";"OK")Regla 1₃s (E2):
=SI(C2>3;"✗ RECHAZO";"OK")Regla 2₂s (F2):
=SI(Y(C2>2;C3>2);"✗ RECHAZO";"OK")
O
=SI(Y(C2<-2;C3<-2);"✗ RECHAZO";"OK")Regla R₄s (G2):
=SI(ABS(B2-B3)>4*DE;"✗ RECHAZO";"OK")Regla 4₁s:
=SI(CONTAR.SI(B2:B5;">"+Media+DE)=4;"✗ RECHAZO";"OK")Hojas:
╔═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════════
CONTROL DE CALIDAD INTERNO - LABORATORIO BIOQUÍMICA
╚═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════════
RESUMEN MENSUAL - OCTUBRE 2024
────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
ANALITO: Glucosa
Nivel control: Normal (100 mg/dL)
Período: 01/10/2024 - 31/10/2024
ESTADÍSTICAS DEL MES
────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
N mediciones: 31
Media observada: =PROMEDIO(Datos_Control.B:B)
DE observada: =DESVEST.M(Datos_Control.B:B)
CV% observado: =(B6/B5)*100
Sesgo: =(B5-100)/100*100
LÍMITES DE CONTROL
────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
Media objetivo: 100 mg/dL
DE objetivo: 5 mg/dL
CV% objetivo: 5,0%
+1DE: 105 mg/dL
+2DE: 110 mg/dL
+3DE: 115 mg/dL
-1DE: 95 mg/dL
-2DE: 90 mg/dL
-3DE: 85 mg/dL
EVALUACIÓN WESTGARD
────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
Violaciones 1₂s: =CONTAR.SI(Reglas_Westgard.D:D;"⚠*")
Violaciones 1₃s: =CONTAR.SI(Reglas_Westgard.E:E;"✗*")
Violaciones 2₂s: =CONTAR.SI(Reglas_Westgard.F:F;"✗*")
Violaciones R₄s: =CONTAR.SI(Reglas_Westgard.G:G;"✗*")
Total violaciones: =SUMA(B25:B28)
% Conformidad: =((B4-B29)/B4)*100
ESTADO: =SI(B30>95;"✓ APROBADO";"✗ REQUIERE ACCIÓN")
ACCIONES CORRECTIVAS PENDIENTES
────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
[Ver hoja Acciones_Correctivas]
╚═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════════ A B C D E F
1 Fecha Glucosa Operador Lote Hora Observaciones
2 01/10 95 MG L2024-01 08:15
3 02/10 102 MG L2024-01 08:20
4 03/10 98 AS L2024-01 08:18
5 04/10 108 MG L2024-01 08:25
6 05/10 112 AS L2024-01 08:22 Valor advertencia
7 06/10 114 MG L2024-01 08:19 Repetido: 111
...Validación de datos:
Columna B (Glucosa):
- Validación: 70-130 (±3DE del valor objetivo)
- Mensaje: "Valor fuera de límites - verificar"
- Formato condicional:
* >110: Fondo amarillo
* >115 o <85: Fondo rojoFórmula para detectar tendencia ascendente:
Columna H: Tendencia
H5: =SI(CONTAR.SI(B2:B5;">"&B1&"*")>=3;"↗ Tendencia ascendente";"")Fórmula para detectar tendencia descendente:
H5: =SI(CONTAR.SI(B2:B5;"<"&B1&"*")>=3;"↘ Tendencia descendente";"") A B C D E F G
1 Analito Media DE CV% n Estado Último
2 Glucosa 100 5,2 5,2% 31 ✓ 98
3 Colesterol 200 8,5 4,3% 31 ✓ 205
4 TG 150 12,3 8,2% 31 ⚠ 165
5 HDL 50 3,8 7,6% 31 ✓ 52
6 LDL 130 9,2 7,1% 31 ✓ 128Estado automático:
G2: =SI(Y(D2<10%;E2>=20);"✓ OK";SI(O(D2>15%;E2<15);"✗ Revisar";"⚠ Monitorear"))Crear gráfico combinado:
1. Eje Y primario: Valores de control (mg/dL)
2. Eje Y secundario: CV% por día
3. Mostrar límites de control para cada analito
4. Usar colores diferentes por analitoHoja “Acciones_Correctivas”:
A B C D E F
1 Fecha Analito Tipo error Causa Acción Resp.
2 05/10 Glucosa 1₂s Calibración Recalibrar MG
3 12/10 TG Tendencia ↗ Reactivo venc. Nuevo lote AS
4 18/10 HDL 2₂s Control venc. Nuevo control MGSeguimiento:
G H I
1 Fecha cierre Estado Verificación
2 05/10 ✓ Cerrado Valores normales
3 12/10 ✓ Cerrado CV% mejorado
4 18/10 ⏳ Abierto Pendiente═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════
REPORTE MENSUAL DE CONTROL DE CALIDAD INTERNO
═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════
Laboratorio: [Nombre]
Responsable: [Bioquímico]
Período: =TEXTO(FECHA(2024;10;1);"MMMM YYYY")
RESUMEN EJECUTIVO
───────────────────────────────────────────────────────────────────────────
Total de analitos evaluados: 6
Analitos conformes: 5 (83%)
Analitos con advertencias: 1 (17%)
Analitos rechazados: 0 (0%)
DETALLE POR ANALITO
───────────────────────────────────────────────────────────────────────────
[Tabla con estadísticas de cada analito]
VIOLACIONES WESTGARD
───────────────────────────────────────────────────────────────────────────
Regla 1₂s: 3 advertencias
Regla 1₃s: 0 rechazos
Regla 2₂s: 0 rechazos
Total: 3 eventos
ACCIONES CORRECTIVAS
───────────────────────────────────────────────────────────────────────────
[Lista de acciones tomadas]
CONCLUSIONES
───────────────────────────────────────────────────────────────────────────
Sistema de medición bajo control estadístico.
Se recomienda: [Observaciones]
═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════
Firma: Fecha:
Bioquímico: _______________ ___/___/______
═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════Escenario: Implementar sistema completo de control de calidad para glucosa
Tareas:
Criterios de evaluación:
ISO 15189 - Requisitos de Control de Calidad:
Documentación requerida:
Modelo: y = mx + b
Paso 1: Preparar datos
A B
1 COL LDL
2 185 120
3 240 165
4 178 105
...Paso 2: Calcular parámetros
D E
1 PARÁMETROS
2 Pendiente (m): =PENDIENTE(B:B;A:A)
3 Intersección (b): =INTERSECCION(B:B;A:A)
4 R²: =COEF.DE.CORREL(B:B;A:A)^2Paso 3: Crear gráfico
Insertar → Gráfico → XY (Dispersión)
Datos: COL (eje X) vs LDL (eje Y)
Agregar línea de tendencia lineal
✓ Mostrar ecuación
✓ Mostrar R²Interpretación esperada: - R² > 0,85: Excelente correlación COL-LDL - Pendiente ≈ 0,6-0,7: Proporción típica LDL/COL
Ejemplo: Método de colesterol
A B
1 Conc (mg/dL) Absorbancia
2 0 0,000
3 50 0,095
4 100 0,192
5 200 0,385
6 300 0,580
7 400 0,772
Parámetros:
D1: Pendiente: =PENDIENTE(B2:B7;A2:A7)
D2: Intersección: =INTERSECCION(B2:B7;A2:A7)
D3: R²: =COEF.DE.CORREL(B2:B7;A2:A7)^2
Evaluar:
D5: Linealidad: =SI(D3>0,995;"✓ APROBADA";"✗ NO APROBADA")Usando ecuación de la recta:
A B
1 Abs muestra Conc calculada
2 0,385 =(B2-$D$2)/$D$1
3 0,580 =(B3-$D$2)/$D$1 A B C D E
1 Código Reactivo Lote Fabricante Cantidad
2 RQ-001 Kit COL LT-2024-01 Wiener 500
3 RQ-002 Kit HDL LT-2024-02 Roche 300
4 RQ-003 Kit LDL LT-2024-03 Abbott 200
F G H I J
1 Unidad Ubicación Fecha ing Fecha venc Estado
2 test Heladera A 01/04/24 01/10/24 En uso
3 test Heladera A 15/04/24 15/10/24 En uso
4 test Heladera B 20/04/24 20/10/24 En uso
K L M N
1 Consumo/día Días stock P.Reorden Alerta
2 25 =E2/K2 175 =SI(L2<7;"⚠";"OK")
3 15 =E3/K3 105 =SI(L3<7;"⚠";"OK")
4 10 =E4/K4 70 =SI(L4<7;"⚠";"OK")Punto de reorden = (Consumo diario × Tiempo entrega) + Stock seguridad
Ejemplo Kit COL:
Consumo/día: 25 tests
Tiempo entrega: 5 días
Stock seguridad: 50 tests (2 días)
P.Reorden = 25 × 5 + 50 = 175 testsColumna O: Días hasta vencimiento
O2: =I2-HOY()
Columna P: Estado vencimiento
P2: =SI(O2<30;"⚠ Próximo a vencer";SI(O2<0;"✗ VENCIDO";"OK"))╔═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════
ANÁLISIS: Perfil Lipídico Poblacional
╚═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════
INFORMACIÓN GENERAL
Fecha análisis: =HOY()
Analista: [Nombre del estudiante]
Base de datos: BD_pacientes.csv
N° pacientes: 102
Objetivo: Caracterizar perfil lipídico por condición clínica
METODOLOGÍA
───────────────────────────────────────────────────────────────────────────
1. Importación de datos desde CSV
2. Validación de integridad (verificar 102 registros)
3. Creación de variables categóricas (Grupo_Edad, etc.)
4. Análisis estadístico descriptivo por grupos
5. Pruebas de comparación entre condiciones
6. Análisis de correlaciones
7. Generación de gráficos
RESULTADOS
───────────────────────────────────────────────────────────────────────────
Ver hojas:
- Estadisticas_Descriptivas
- Comparacion_Grupos
- Correlaciones
- Graficos
CONCLUSIONES
───────────────────────────────────────────────────────────────────────────
[A completar después del análisis]
╚═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════
Firma: Fecha:
Analista: _______________ ___/___/______
Revisor: _______________ ___/___/______
╚═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════Realizar análisis completo de riesgo cardiovascular usando BD_pacientes.csv, aplicando todas las herramientas aprendidas.
Alcance:
Hojas:
╔═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════
ANÁLISIS DE RIESGO CARDIOVASCULAR - BD_PACIENTES
╚═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════
POBLACIÓN ESTUDIADA
───────────────────────────────────────────────────────────────────────────
Total pacientes: 103
Edad media: =PROMEDIO(Edad) años
Rango edad: =MIN(Edad) - =MAX(Edad) años
DISTRIBUCIÓN POR CONDICIÓN
───────────────────────────────────────────────────────────────────────────
Normal: 45 (44%)
Riesgo: 38 (37%)
Alto: 19 (19%)
PERFIL LIPÍDICO POBLACIONAL
───────────────────────────────────────────────────────────────────────────
Media DE Rango
COL (mg/dL): 205 38 150-310
HDL (mg/dL): 48 12 28-68
LDL (mg/dL): 135 35 85-195
TG (mg/dL): 32 10 18-58
CONTROL DE CALIDAD
───────────────────────────────────────────────────────────────────────────
Estado CCI Glucosa: ✓ Bajo control
CV% último mes: 4,8%
Violaciones Westgard: 0
FACTORES DE RIESGO PREVALENTES
───────────────────────────────────────────────────────────────────────────
COL > 240 mg/dL: 22 pacientes (22%)
HDL < 40 mg/dL: 28 pacientes (27%)
LDL > 160 mg/dL: 15 pacientes (15%)
Riesgo múltiple (≥2): 35 pacientes (34%)
DIFERENCIAS ENTRE GRUPOS (p-valores)
───────────────────────────────────────────────────────────────────────────
Normal vs Riesgo Normal vs Alto
COL: <0,001 *** <0,001 ***
HDL: 0,002 ** <0,001 ***
LDL: <0,001 *** <0,001 ***
*** p<0,001 ** p<0,01 * p<0,05
CORRELACIONES SIGNIFICATIVAS
───────────────────────────────────────────────────────────────────────────
COL-LDL: r=0,92 (p<0,001)
HDL-ApoA: r=0,85 (p<0,001)
Edad-COL: r=0,45 (p<0,001)
RECOMENDACIONES CLÍNICAS
───────────────────────────────────────────────────────────────────────────
1. 35 pacientes requieren intervención inmediata
2. Priorizar seguimiento en >50 años con HDL<40
3. Implementar programa preventivo en grupo Normal
4. Control trimestral en grupo Riesgo
5. Tratamiento intensivo en grupo Alto
╚═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════Problema: Caracteres extraños en nombres
Solución:
- Verificar codificación UTF-8
- En importación: Conjunto de caracteres → UTF-8Problema: Números importados como texto
Solución:
- Seleccionar columna
- Datos → Texto en columnas
- Delimitador: Ninguno
- Tipo: Estándar#DIV/0!
Causa: División por cero (HDL = 0)
Solución: =SI.ERROR(C2/D2;"Verificar HDL")#VALOR!
Causa: Operación con texto
Solución: =SI(ESNUMERO(C2);C2*2;"No numérico")#REF!
Causa: Referencia eliminada
Solución: Usar rangos nombrados para estabilidadArchivo lento con BD_pacientes.csv:
1. Evitar: =SUMA(C:C)
Mejor: =SUMA(C2:C104)
2. Limitar formato condicional a rangos específicos
3. Guardar como .ods en lugar de mantener .csv abiertoPROMEDIO(rango) Media aritmética
MEDIANA(rango) Valor central
DESVEST.M(rango) Desviación estándar
COEF.DE.CORREL(y;x) Correlación de Pearson
CUARTIL.INC(rango;k) Cuartil k
PRUEBA.T(a1;a2;c;t) Test t de Student
FRECUENCIA(datos;bins) Distribución de frecuenciasNAVEGACIÓN
Ctrl + Inicio → Ir a A1
Ctrl + Fin → Última celda con datos
EDICIÓN
F2 → Editar celda
Ctrl + C/V/X → Copiar/Pegar/Cortar
Ctrl + Z → Deshacer
FORMATO
Ctrl + 1 → Formato de celdas
Ctrl + Shift + L → Autofiltro
FUNCIONES
Ctrl + ; → Fecha actual
Ctrl + ` → Mostrar fórmulasAl completar esta guía con BD_pacientes.csv, pueden:
✓ Importar y procesar datos clínicos reales
✓ Analizar estadísticamente poblaciones de pacientes
✓ Comparar grupos usando tests apropiados
✓ Identificar correlaciones entre parámetros bioquímicos
✓ Crear dashboards profesionales con indicadores clave
✓ Estratificar riesgo cardiovascular sistemáticamente
✓ Documentar análisis de forma reproducible
✓ Comunicar resultados efectivamente
Esta guía los prepara para:
Para profundizar: