干化学法和湿化学两种生化分析系统检测结果评价及统一

干化学法和湿化学两种生化分干化学法和湿化学两种生化分析系统检测结果评价及统一析系统检测结果评价及统一为什么要评价和统一？为什么要评价和统一？检验医学迅速发展，临床检验工作量加 大，临床实验室逐步规模化、自动化、多样化、新的仪器设备与方法不断引进更新。为了同时满足急诊和住院部检测工作的需要，本实验室内存在干化学法和湿化学两种不同的生化分析检测系统。解决检测结果的溯源性及和其它检测系统的可比性，准备参加国家实验室认可。同一实验室内不同检测系统之间检测结果的一致性及可比性；同一检测项目在同一医院可能得到差异比较大或完全不同的检测结果；同一患者同一检测项目在不同医院可能得到差异比较大或完全不同的检测结果。检验质量遭到异议医疗纠纷医疗事故的发生不同检测系统的统一势在必行！怎样评价和统一？怎样评价和统一？美国全国临床实验室标准委员会（NCCLS)制定的 标准评价方案EP9-A文件用患者样品进行方法对比及偏倚评估 EP9-A1文件 （1995年第一版）EP9-A2文件 （2002年第二版）1.确定实验方法（Y）和比较方法（X）实验方法（Y）=强生950干化学检测系统比较方法（X）AU640湿化学检测系统对仪器进行一次完整的保养，确认仪器处于良好的状态。应准备同一批号足够的试剂盒。整个实验过程都必须有分析过程的质量控制弄清每个检测项目的可报告范围。2.比较方法（X）检测系统的准备熟悉仪器操作及保养程序。应准备好足够的干片，每个产品要求是同一 批号。整个实验过程都必须有分析过程的质量控制进行精密度实验。（不能实现精密度要求的，应首先解决问题再做以下实验）3.实验方法（Y）检测系统的准备方法对比实验方法对比实验（方法和结果）标本的选择 标本必须充分地表现病人的种类和实验室所研究的范围。比较研究结果的好坏直接取决于使用的标本。适当的标本对分析至关重要，比较理想的是用新鲜的血清，并在两个小时内同时用新分析仪和比较方法进行分析。必要是可以选择冷冻的标本。但注意：如果利用贮存的标本，必须用比较方法重新测定这些标本。并且两种方法的标本贮存和处理应该保持一致。质控血清不能提供和实际病人标本同样的信息（由于不同的基质效应，不同的同工酶等等。）样本来源 临床上“典型”病人标本，不要使用溶血或其它含有干扰此方法组份的样本。实验标本数 40份实验样品每天随机抽取5份样本，共测定8天。每个标本分别用干化学法和湿化学法测定，分别测定2次。按顺序1-5进行测定，再按相反顺序5-1重复测定。样本号Vitros950AU640结果1（Yi1)结果2(Yi2)结果1（Yi1)结果2(Yi2)15 1940分析数据过程分析数据过程删除超出可报告范围以外的数据初步数据检查线形回归计算预期偏差及其可信区间数据的删除数据的删除EP9-A文件规定，不使用超出可报告范围以外的数据。删除超出可报告范围以外数据，再继续数据的处理。方法内双份数据中离群值的检查数据作图线形相关的目测检查方法间离群点的检查X值合适范围的检查计算标准化（相对）的绝对差值均值 DXi=DXi/N计算绝对差值 DXi=Xi1-Xi2计算标准化（相对）的绝对差值 DXi =Xi1-Xi2/Xi计算绝对差值均值 DX=DXi/N 以绝对差值均值DX、DY的4倍为可接受限，若绝对差值（DX或DY）超出此限，则附加计算标准化的绝对差值。以标准化的绝对差值均值DXi、DYi 的4倍作为标准化的绝对差值的检测界限，若超过此限则为离群值。排除离群点数不能超过样品总数的2.5%。方法内离群值的检查结果表2样本号Vitros950(Y)AU640(X)绝对(DYi)均值（Yi）标准化(DY i)绝对(DXi)均值（Xi）标准化(DX i)15 1940双份测定平均值的散点图：Yi Xi全部结果的散点图：Yij Xi偏倚图（双份测定平均值之差）（Yi Xi）Xi偏倚图（每次测定与平均值之差）（Yij Xi）Xi1.当比较方法X为参考方法偏倚图（双份测定平均值之差）（Yi Xi）（Xi+Yi）/2偏倚图（每次测定与平均值之差）（Yij Xi）（Xi+Yi）/22.当比较方法X不是参考方法线性关系满意 进行下一步。线性部分太窄，每种方法线性部分必须分别检查，找到非线性原因。存在明显非线性相关高浓度区高浓度区低浓度区低浓度区余下余下线性区线性区截去非线性数据替换被替换被排除样品排除样品非线性非线性是否包含医学上是否包含医学上有意义浓度范围有意义浓度范围确实如此重新分析重新分析数据数据计算标准化（相对）的绝对差值均值 E=Eij/2N (N=40)计算绝对差值 Eij=Yij-Xi计算标准化（相对）的绝对差值 Eij =Yij-Xi/Xi计算绝对差值均值 E=Eij/2N (N=40)Ni2jN2ijX变量存在误差会影响相关系数r，但如果数据X范围足够宽，那么这个误差对于回归分析的影响被认为很小。r=(Xij X)2 (Yij Y)2 (Xij X)(Yij Y)X=Xij/2N (N=40)Y=Yij/2N (N=40)如果r0.975（或r2 0.95），则认为X范围适合，数据满足要求。X的误差可以由数据范围给以适当补偿，并且简单的线性回归可以用来评价斜率和截距。如果r2 0.95，那么必须通过分析另外一些样品以扩大数据范围，然后再检查全部数据系列。回归分析回归分析直线方程式：y=mx+by比较方法的结果xVitros方法的结果b直线的y 轴截距m直线的斜率通过散点图的数据点，可以用线性回归分析找出“最好”的适配的直线方程式。截距（b）测定了恒定误差。理想值0斜率（m）测定了比例误差。理想值1回归分析的解释回归分析的解释结果评价结果评价偏差的评价方案偏差的评价方案 数据满足最适范围检查 数据均匀离散分布 数据不满足最适范围检查 使用分步偏差计算平均偏差1.用线性回归方程评价3.用分步残量程序评价2.用分步偏差程序评价 数据存在精密度变化 用分步偏差计算分步的残余值残量：一个给定的数据点与回归线之间在Y轴方向测定出的差别，成为此点的残量。残量Rij=Yij Yij=Yij(a+b Xij）评估标准差（the Standard Error of the Estimate）SEE，又称残量的标准差，是测定围绕回归线的离散度，也即是Sy.x。Sy.x=(YijYij)/(2N-2)则68%的点应预期落在1Sy.x内95%应在2Sy.x内而99.7%应在3Sy.x内。1.如果回归直线的变异是呈正态分布2.Sy.x测定了随机误差。理想值0 Sy.x 值较大，可能意味着：一种或两种方法的较差的精密度 两种方法之间的不同特性 对Sy.x 解释的前提是每个方法均有较好精密度。1.在给定的医学决定水平Xc，预期偏差Bc 的估计可按下式计算：Bc=a+（b-1）Xc 2.Bc的95可信范围（在Xc的真正偏差）可按下式计算：Low High=Bc2Sy.x(XcX)2/(XijX)+1/2N 医学决定点医学决定点Xc的的可接受误差限值（可接受误差限值（B)预期偏差的预期偏差的 可信范围（可信范围（A）比较1.当A包括B时，接受候选方法。2.当A不包括B时：当BA的上限，接受候选方法。（97.5）