第五节基于生物学变异设定质量规范的策略_临床检验质量控制技术（第3版）-QQ阅读男生轻小说网

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第五节　基于生物学变异设定质量规范的策略

在检验医学领域建立如不精密度、偏倚和允许总误差质量规范的所有策略具有其优点和缺点。当然，基本原理是质量规范应该是:①坚定地根据医学要求;②可用于所有的实验室，而不考虑实验室的大小、类型或场所;③使用简单易于理解的模式产生;④受到该领域的专业人员信服并广泛地被接受。

基于生物学的质量规范看来是满足所有这些标准，并且将在本部分接受详细的检查。

一、临床实验室试验结果的使用

实验室试验结果可用于许多情况。我们将其用于教学和培训，及从基础到应用的科研和开发项目。我们也可将试验结果用于临床上四种相当不同的情况。

1.诊断(diagnosis)

涉及通过调查症状来识别疾病，且这通常包括执行一组相关的临床实验室的检测。

2.发现病例(case finding)

一组研究的机会性能，当一个人参与卫生保健系统时，通常包括一组临床实验室检测。

3.筛查(screening)

对未被认出的疾病或缺陷的识别，且应用于表面是健康的人群。

4.监测(monitoring)

涉及随着时间的变化审核实验室试验结果。时间可短期的(例如，医院急性疾病的处理);中期的(例如:测量肿瘤标志物来评价复发);或长期的(例如:糖尿病血糖控制的监测)。

精密度和偏倚的质量规范应保证能达到这些临床目的。如果我们发展单独的精密度和偏倚的质量规范，就很容易计算允许总误差的规范。

二、精密度质量规范:计算总的变异

随机变异或精密度，定义为在规定的条件下获得独立测量结果之间一致性接近程度。在实际工作中，精密度由室内质量控制计划同一样本重复分析进行测量。

为了回答这一问题，“精密度应该多低?”，我们必须回答，“精密度对试验结果的影响及临床决策”。

在我们研究这种数据之前，我们必须探查更客观的和数学上总变异的计算。在本文中有两种相关的公式。

首先，如果试验结果通过加或减法进行计算，则总变异是以标准差形式表示方差之和，即是:

如C= A+ B或如C= A－B，且测量值A和B分别具有分析的精密度为:s _A和s _B，则，

，所以s _C=(

) ^1/2。

以“阴离子间隙”为例:

阴离子间隙=(钠+钾)－(氯－碳酸盐)。

如果钠分析的s是1.0mmol/L，钾为0.1mmol/L，氯为1.0mmol/L，碳酸盐为0.5mmol/L，则阴离子间隙估计的s等于

(1.0 ²+ 0.1 ²+ 1.0 ²+ 0.5 ²) ^1/2=(1.00+ 0.01+ 1.00+ 0.25) ^1/2= 2.26 ^1/2= 1.50注意到结果s在数值上超过任何s分量，但不是s分量的简单数学相加;加法必须是方差。

当所有的分量具有相同的均值——这是非常重要的限制性条件，则在公式中可用CV代替s。

其次，如果通过乘法或除法计算量值，则总方差是方差之和。但是这必须是由CV项进行，即是:

如果C= A×B或如果C= A/B，则测量值A和B分别有分析的精密度为CV _A和CV _B，则

，所以CV _C=(

) ^1/2。

临床实验室所有检测项目由于下列缘故而不同:①分析前变异;②分析变异;③个体内生物学变异。

这些变异都是随机的。因此，它们被认为具有高斯分布。如我们所见，高斯分布的离散程度(宽度，大小)可由标准差描述。如果分析变异是s _A，且个体内生物学变异为s _I，则总变异(s _T)按如下公式计算:

如果我们在相同的CV _I水平下确定或估计CV _A，在这种情况下值的均值将是相同，因此计算的总变异为:

或

三、精密度对试验结果变异的影响

我们报告我们的分析结果为单一数值，但是每一数值有其固有的变异。如果我们忽略分析前变异，则这种变异是由于个体内生物学变异和分析随机变异——精密度和偏倚改变(例如，由于校准改变)，我们通常将其包括在精密度估计值中，并且我们应该尽可能地将其降低。因此，既然我们如今知道我们考虑个体内生物学变异是固定的，分析“噪音”量加到生物学“信号”仅依赖于分析的精密度。

我们可计算精密度改变对固有变异的影响。我们知道:因此，如果分析精密度与个体内生物学变异具有相同的量值，则信号和噪音实际上是相等的，则CV _A=CV _I，通常公式简单替换，

意味着因为分析变异则固有的变异(由于生物学)已增加41.4%。由于分析的缘故真实结果的变异性已增加了41.4%。

类似的，如果精密度是两倍的个体内生物学变异，

CV_A= 2CV_I

因此

意味着因为分析变异固有的变异(由于生物学)已增加了123.6%。由于分析的缘故真实的试验结果的变异性已增加了123.6%。

另一方面，如果精密度是个体内生物学变异的一半，

CV_A= 1/2CV_I

因此

意味着因为分析变异固有的变异(由于生物学)已增加了11.8%。由于分析的缘故真实的试验结果的变异性已增加了11.8%。

我们可对大范围的精密度值进行类似的计算，计算器由于分析的缘故已增加的真实试验结果的变异性是多少。表9-12显示这些值。

变异量被加到真实试验结果变异性与CV _A/CV _I比值之间的关系不是线性。随着精密度增加，分析“噪音”量加到生物“信号”相对地增加较多。应该注意到一旦精密度数值上大于个体内生物变异这种情况下就特别重要。

表9-12　随着精密度与个体内生物学变异相比变得更大时，加入到真实结果变异性的变异量

四、精密度对胆固醇结果的变异性的影响

增加不精密度——即，试验性能下降——增加了试验结果变异性的数量。现在让我们将上述讨论的理论放到临床情况中。

一位63岁的老人，男性，高血压，胆固醇浓度为6.60mmol/L。我们知道胆固醇个体内生物学变异为6.0%。因此，该男性血清胆固醇以CV表示的固有变异为6.0%，s为0.40mmol/L。

因此，我们从高斯分布特征可知道，

(1)均值±1s包含有68.3%的结果，

(2)均值±2s包含有95.5%的结果，

(3)均值±3s包含有99.7%的结果，那么，从纯的生物学观点来看:

(4)值落在6.60±0.40mmol/L= 6.20～7.00mmol/L范围内的概率有68.3%，

(5)值落在6.60±0.80mmol/L= 5.80～7.40mmol/L范围内的概率有95.5%，

(6)值落在6.60±0.80mmol/L= 5.80～7.40mmol/L范围内的概率有99.7%，如果分析的精密度是3%，如美国国家胆固醇教育计划推荐，则总变异将是

所以，有95.5%概率胆固醇结果落在6.60±0.88mmol/L= 5.72～7.48mmol/L范围之内。

如果精密度是5%，有95.5%概率胆固醇结果落在6.60±1.03mmol/L= 5.57～7.63mmol/L范围之内。

如果精密度是10%，有95.5%的概率其胆固醇结果落在6.60±1.54mmol/L= 5.06～8.14mmol/L范围之内。

图9-5显示随着不精密度增加单个胆固醇结果95.5%离散程度的范围。再次注意不精密度下降的影响的非线性性质。图形不是具有直的侧边的等腰三角形，侧边是凹向中心。甚至最差的不精密度给出较大的离散。

图9-5　血清胆固醇6.60mmol/L在不同分析不精密度水平下95.5%的离散程度

我们已看到某个体随着时间的过去系列结果的变化是由于分析前变异、分析变异(精密度和偏倚的改变)和个体内生物学变异。因此，由于误差是相加的，差的不精密度将难以随时间监测人的情况，因为大的变化是由于分析变异而不是真实意义的改进或退化。临床“信号”被分析“噪音”所淹没。这就是不精密度在监测个体系列试验结果解释极其重要的影响。

基于人群参考值经常用于帮助解释。参考区间由参考个体样本获得的结果进行计算。这些结果的每一个结果包含有分析不精密度的变异分量。很清楚，使用差的不精密度的方法产生的值将具有比具有很好精密度方法同一项目的产生的值有较宽的参考区间。由于分析变异导致较宽的参考区间将具有较少的实用性，因为更经常地将个体不正确地进行分类。

五、基于生物变异的精密度质量规范

低的不精密度可减小每一个体试验结果的固有变异性(我们将随后探讨低的不精密度如何导致单个个体系列试验结果改变更大的概率意义，及导致窄的基于人群的参考区间，产生更好的诊断正确性)。

如果我们知道不精密度是低的，我们将在每分析批中运行较少的室内质量控制样本，或者使用不太严格的质量控制规则。我们将增加误差检出概率和减低判断结果假失控的概率。这是非常重要的质量计划概念。

但是多低的不精密度才算是好的?我们知道增加不精密度导致增加试验结果变异性。我们可详细地计算，随着CV _A增加，增加变异量上升，这种上升并不是简单的线性。

关于分析变异应小于1/2平均个体内生物学变异的概念不是新的，而早在30年前就已提出。我们已经计算，如果分析变异小于1/2平均个体内生物学变异，则增加到真实试验结果变异性的变异量大约是10%。仅有10%的分析“噪音”被加入真实生物“信号”。这种加入分析变异性的量看来是合理的(尽管必须承认这是相当经验的判断)，并且导致我们要求最好的精密度质量规范是

分析精密度＜1/2个体内生物学变异，或CV_A＜0.50CV_I

这种模式在质量规范层次处于较高的位置，仅次于评价分析对临床决策的影响。由于结果分析方法的许多困难，实际上基于生物学变异分量的质量规范得到许多的支持，并广泛被采用已有许多年。使用它们很容易，因为个体内生物学变异的估计在不同时间和地区是固定的。此外，容易获得关于平均个体内生物学变异的数据使得计算质量规范变得容易。而且，在国际和国家指南推荐的许多的质量规范——层次的第3位——也是基于生物学变异。

这种基本概念已扩展:相对于个体内生物学变异增加分析不精密度将增加试验结果的变异性。我们已显示早期的简单计算将允许我们确定:①当CV _A＜0.75CV _I，则至多25%变异性被增加到试验结果的变异性中;②当CV _A＜0.50CV _I，则只是12%的变异性被加入;③当CV _A＜0.25CV _I，则最大3%的变异性被加入。如图9-6所示的推荐。

1.适当的性能(desirable performance)

由CV _A＜0.50CV _I规定。使用这种公式产生的质量规范应被视为广泛地应用。这种是最初的，最广泛地被接受，并且是经常使用的基于生物学变异的质量规范，但是，我们已建议，为了迎合那些看起来太“松”或太“严格”的一般的质量规范的分析项目，可以采用下列两种性能标准。

2.最佳的性能(optimum performance)

由CV _A＜0.25CV _I规定。使用这种公式产生的最严格的质量规范应用于由当前技术和方法学容易达到的适当性能标准的项目。

3.最低的性能(minimum performance)

由CV _A＜0.75CV _I规定。使用这种公式产生的不太严格的质量规范应用于当前技术和方法学不易达到的适当性能的那些分析项目。

附录Q显示大量的分析项目的精密度三个层次的质量规范。

图9-6　不精密度规范显示加入的试验结果变异性量作为不精密度与个体内生物学变异比的函数

六、性能对参考值的影响

参考区间的离散程度将依赖于分析程序的不精密度。正如我们所见，精密度越差，参考区间越宽。我们可以使用如前演示方差相加法就很容易进行计算。然而，偏倚更为重要。参考限将是更依赖于分析偏倚(图9-7)。

图9-7　偏倚对参考值的影响

上左图显示的是无误差的高斯分布。根据定义及根据当前的惯例，设定的参考限确保95%总体的值落在参考区间之内。因此，该组的2.5%的值高于上参考限及2.5%的值低于下参考限。

现在，如果方法有正的偏倚，曲线将向右移，如上右图所示。该组中将有大于2.5%的值高于上参考限，小于2.5%的值低于下参考限。重要的是要记住，因为钟型分布，高于在上参考限2.5%的增加则大于低于下参考限2.5%的减少。

另外的想法就是关于这种正的偏倚的影响是比假阴性有更多的临床假阳性。重要的最终结果是大于5%的人将被划分为不正常——比期望5%更多的值超出参考区间。

类似的，如果方法具有负的偏倚，曲线将向左移，如下图所示。大于2.5%的组将具有值小于下参考限。再重要的就是注意，因为是钟型分布，2.5%减少低于下参考限将大于2.5%增加高于上参考限。

另外的想法就是负偏倚的影响是将再次出现更多错误的结果超出下参考限。再就是大于5%的人将被划分为不正常的结果——大于期望的5%将具有超出参考区间的值。

七、基于生物变异的偏倚的质量规范

正的偏倚将增加超出上参考限的百分数，降低超出下参考限的百分数。负偏倚将具有相同的效果，但是在相反的参考限。从高斯分布的数学上，我们可以计算当存在偏倚时有多少人将超出每一参考限。

根据医学观点，对于实验室整个相同的群体范围的基本概念是使用相同的参考区间。这就意味着实验室数据在实验室之间是可移植(转换)的，所以，患者每次去不同医院时没有必要获得重复的实验室试验。即使患者看不同科室的医生，使用不同的实验室，实验室结果将是可比的，如果它们仅有很小的偏倚。另外，当实验室改变分析系统或方法时，理想的情况是实验室使用的参考值将可以继续使用而不用修改。

但是多大的偏倚可允许这种参考区间在不同时间和地区进行转换呢?参考区间由个体内生物变异(CV _I)和个体间生物变异(CV _G)组成，如果分析的精密度是可忽略的，可以计算这种“组”生物变异，如简单的方差相加，如(

) ^1/2。记住我们在这种公式中使用CV，因为组分的均值是相同的。

我们使用相同组的参考值时分析偏倚应该小于1/4组的生物变异，或B _A＜0.250 (

) ^1/2。

当B _A＜0.250(

) ^1/2时，我们可以计算出1.4%超出一侧参考限，4.4%超出另一侧。因此，比原期望5%少的小于组的1%(0.8%)超出参考区间。增加超出参考区间人的数量是0.8/0.5= 16%，类似于设定适当的精密度质量规范，这种看似“合理的”通用的质量规范。

当B _A＜0.375(

) ^1/2，我们也可计算出1.0%超出一侧参考限，及5.7%超出另一侧，这样大约1.7%大于期望5%超出参考区间(超出参考区间人数量的增加1.7/5.0= 34%)。

当B _A＜0.125(

) ^1/2，则1.8%超出一侧参考限，3.3%超出另一侧，这样大约0.1%大于期望5%超出参考区间(超出人数增加是0.1/5.0= 2%)。

这种推理，如精密度一样，我们应该有三种水平的质量规范，如图9-8所示。

图9-8　偏倚的质量规范显示出群体超出参考限百分数作为偏倚与组生物变异比的函数

1.适当的性能规定为B _A＜0.250(

) ^1/2

使用这种公式产生的质量规范应被视为通常可适用的。这种是最初的、最广为接受的、并且经常使用的基于生物变异的质量规范，为了满足通常质量规范看起来如果太“松”或太“严格”的那些分析项目，我们建议采用下列的质量规范:

2.最佳性能规定为B _A＜0.125(

) ^1/2

使用这种公式产生的更为严格的质量规范可应用于那些当前技术和方法学容易达到适当的性能标准的分析项目。

3.最低性能规定为B _A＜0.375(

) ^1/2

使用这种公式产生的不太严格的质量规范可应用于那些当前技术和方法学不易达到适当的性能标准的分析项目。

附录Q中给出了大量分析项目三个层次偏倚的质量规范。

八、允许总误差的质量规范

最为广泛接受的质量规范是基于生物学变异，它是层次模式中第二层的质量规范，这样普通适当的质量规范是:

则允许总误差的适当质量规范是:TE _a＜1.65(0.50CV _I)+ 0.250(

) ^1/2

三个水平模式考虑到使用当前方法学和技术不能满足这些普通的质量规范的那些分析项目，例如，血清中钙和钠的检测。对于这些困难的分析:

则允许总误差的最低的质量规范是:TE _a＜1.65(0.75CV _I)+ 0.375(

) ^1/2

例如:氯，CV _I= 1.2%和CV _G= 1.5%，所以适当的质量规范是:

很有可能实验室不能满足这些稍微苛求的质量规范，而适当的质量规范应被作为当方法学和技术允许时能够达到的目标，最好是应有用于质量计划和管理的现实的规范。这些则应是根据最低质量规范的公式:

也应该考虑当前方法学和技术容易满足普通质量规范的那些项目，例如，血清甘油三酯和肌酸激酶检测。对于这些分析:

因此允许总误差的最佳的质量规范是:

例如，尿素CV _I= 12.3%和CV _G= 18.3%，所以适当的质量规范是

很有可能实验室能满足这些不太苛求的质量规范，最好是有更加严格的规范用于质量计划和管理。这些则应是根据最佳的质量规范公式:

附录Q中给出大量分析项目三个层次总误差的质量规范。

九、基于生物变异的其他质量规范

使用可提供的生物学变异数据能导出许多其他的质量规范，虽然很少广泛使用但仍然引起人们的关注。

有时，同一实验室使用不同的技术分析个别分析项目。例如急诊和常规检测部门，常规检测设备和备份系统，实验室和床旁(POCT)分析仪。通常同一患者样本由这些不同的系统检测。这些系统可能具有不同的精密度和不同的偏倚。

现代的观点是，如果我们已知道偏倚，在报告结果之前应消除它(这是很好的科学实践，并且是国际机构如国际临床化学和检验医学联合会和国际理论化学和应用化学联合会所提倡)。而且，如果将一种系统(通常是常规系统)作为“金标准”(gold standard)，如果可能的话，所有其他系统的校准应与之相联系。

然而，有可能方法具有其固有的精密度、有些偏倚和偏倚的改变。因此，重要的是确保单独的结果具有可比性。通常我们在不同的系统上分析相同的室内质量控制样本，但是我们每批使用不同个数的样本和不同的规则判断在控和失控。基于调查系列结果显著性改变的数学模式已显示出为在一个实验室用于分析同一项目两方法之间的允许差值设置质量规范，其公式为:

允许差值＜0.33CV_I

对于许多分析项目，这种水平的性能当前的方法和技术是可以达到的。例如，尿素CV _I 为12.3%，所以方法之间的允许差应是4.1%。在某一地区的某一中心实验室有三台全自动生化分析系统，某一个分析项目的每月质量控制均值之间的差值总是＜1.0%。相反，即使钠分析的均值之间差只有0.4mmol/L，我们的性能并没有完全满足0.2%的允许差值质量规范，因为钠的CV _I仅为0.7%。

当分析系统具有完全不同的方法学和校准技术时，在实践中它将难以满足这些有时苛求的质量规范。这就是为什么许多实验室消除单独的急诊设施，通过中心实验室系统使用良好工作流管理实施快速通道、样本的快速响应，因此推动不同区域实验室结果的传递。而且，通过采用真空采血管技术传输系统(缩短周转时间)尽可能地少做POCT也可以消除与不同分析系统获得结果可比性有关的问题。

使用类似于基于生物学变异模式能计算治疗药物监测中药物水平的质量规范。此种模式假定药物浓度在最大值和最小值之间的稳定状态波动是“生物变异”。它也可以假定有可忽略的偏倚。使用简单的药物代谢动力学理论，治疗药物监测精密度质量规范是:

CV_A＜0.25［(2^T/t－1)/(2^T/t+ 1)］×100，

其中，T是给药间隔，t是半衰期。这种模式具有药物浓度随时间变化看来是恰到好处的。对于具有短期给药间隔和长效期的药物——并且这些药物在稳定状态下变化很小可导出严格的质量规范。

地高辛通常以单独每日给药的剂量。对于肾功能没有损害的对象，平均半衰期是38.4小时。从该模式可得出，适当的精密度是:

CV_A＜0.25［(2^24/38.4－1)/(2^24/38.4+ 1)］×100= 0.25［(1.54－1)/(1.54+ 1)］×100= 5.3%

具有短半衰期的药物如卡马西平(平均半衰期是16小时)，通常每天给药两次。从该模式如预期质量规范将类似于地高辛，因为尽管该药物的半衰期短，给药间隔也短:

CV_A＜0.25［(2^12/16－1)/(2^12/16+ 1)］×100= 0.25［(1.68－1)/(1.68+ 1)］×100= 6.4%

欧洲室间质量评价组织者工作组已研究建立质量规范用于能力验证和室间质量评价计划固定可接受限的客观方法。该模式严密地使用TEa质量规范(99%概率)，即: