1.检测限和定量限的确定方法

单击此处编辑母版标题样式,编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,2018/8/12,#,体外诊断产品性能评估,-,2024年9月14日,杨 宗 兵,检测限和定量限的确定方法,术语和定义,错误,/ ,错误,Alpha()error/ Beta()error,错误,/,第,I,类错误,/,假阳性,Alpha()error/Type I error/False positive,错误地拒绝无效假设（物质不存在）的概率，事实上物质真不存在,错误,/,第,II,类错误,/,假阴性,Beta()error/Type II error/False negative,错误地接受无效假设（物质不存在）的概率，事实上物质在指定的水平存在,空白,Blank/,空白限,Limit of blank(LoB,）,空白,Blank,不含有感兴趣分析物，或至少浓度远低于感兴趣最低水平的样本,空白限,Limit of blank(LoB,）,可能观测到空白样本的最高测量结果（声称概率下）,注：,a,）,LoB,不是通过测量获得的实际浓度。事实上，阳性信号的实际浓度确认被称为,LoD,。同样地，,LoB,是含有在声称概率下分析物水平等于,LoD,的样本预期的最低值,b,）这同“检测下限”；即声称的给出测量不确定度声称值的测量程序得到的最低结果。也称为“临界值”（,ISO11843,）,检测限,Limit of detection(LoD),在（声称）概率下，样本中能检测到的分析物的最低量，尽管或许不能量化为一个准确值。,注：也称为“检测下限”，“最小可检测浓度”（或量或值），以及有时用于表征“灵敏度”,定量限,/,定量下限,Limit of quantitation,（,LoQ,）,/Lower limit of quantitation,在声称的可接受精密度和正确度以及经验条件下样本中能定量测定的分析物的最低量,注：也称为“检测下限”和“测量范围下限”,测量范围,/,工作范围,Measuring range/Working range,测量仪器的误差处在规定极限内的一组被测量的值（,VIM93,）,注：,此前，,NCCLS,文件中使用术语“可报告范围”,灵敏度,“灵敏度”的非标准使用,不同应用中，“灵敏度”可能单独或修改使用,常见为：,“,IUPAC,”定义的“分析灵敏度”一致，即“校准曲线的斜率”,描述非常低分析浓度的分析内精密度的“功能灵敏度”,在低浓度有高精密度要求的诊断分析，术语“诊断”或“临床”灵敏度用与描述或比较预定的与诊断测试性能有关的临床信息（如与疾病相关分析物靶点的有无）,分析灵敏度,测量仪器响应的变化除以对应的量,“灵敏度”在医学检验上以两种不同但相关的含义使用：,（,1,）以足够置信度可测量的最小浓度差异,和（,2,）以适当置信度可检测的最小被测量的量,（,1,）按照,IUPAC,定义分析灵敏度可以用校准曲线的斜率来表示,（,2,）已被检出限和定量限取代,诊断灵敏度、功能灵敏度,诊断灵敏度,体外诊断检查程序可以识别特定疾病或状态存在的能力,注：诊断灵敏度是一个数值分数。以真阳性值除以真阳性值加上假阴性值的和来计算,功能灵敏度,测量程序测量很低浓度的能力，它比定量限也无任何优势。因此不鼓励使用功能灵敏度,类型,低限值,最低检出限,定量限,线性,下限,测量范围下限,空白限,不同类型之间的关系,LOB,LOD,LOQ,LLR,LMR,LOB,：最高,LOD,：高于,LOB,，可能被声称,LOQ,：最低，,U,目标值（,U,）,LLR,：最低,与,被测量的值,直接成比例,的,能力,响应值与,真实浓度,有线性关系,LMR,：,规定条件下的最低,包括方法的所有特性，偏倚、不精密度、,U,等,LOD,detection limit,，,limit of detection,由给定测量程序得到的测得量值，对于此值，在给定错误地声称物质中存在某成分的概率为,时，错误地声称不存在该成分的概率为,IUPAC,建议,和,默认值等于,0.05,术语,“,分析灵敏度,”,有时被用于代表检出限，但这样的用法现在不鼓励,LOD,detection limit,，,limit of detection,被用于描述一个检验程序以特定置信水平能报告为存在的被测量最低值。它也被用来指最小可检测浓度,测量区间的下限不应和检出限混淆,分析灵敏度不能,被用于表示检出限,LOQ,quantitation limit limit of quantitation,被用于描述一个检验程序以指定的测量不确定度能测量的被测量最低值。 它也被用来指测定下限、定量下限、测量下限和功能灵敏度,功能灵敏度比定量限无任何优势。由于该术语延续灵敏度的不赞成用法，因此不鼓励它在体外诊断标示中的使用,定性分析中限值的使用,“检测限”,一个定性测试的检出限有可能根据经验观测不到其增加，例如，试剂引起的变化。因为样本中分析物可检测的水平可能低于,cutoff,值，这可能增加假阴性结果的比例,同时，高浓度样本同样也可以给出正确的阳性信号。因此，检出限的测定试验对许多定性测试的质量控制是重要的,定性分析中限值的使用,“检测限”,阳性和阴性结果之间的,交叉点,（也称为,cutoff,值,，,50%,的阳性和,50%,的阴性,）,过渡区称为,“,95%,的区间”,，非,CI,（,LOB,与临界点相同）,样本浓度与区间关系，,重复结果,95%,阳性结果、,95%,阴性结果,95%,区间上限如同,LoD,20%,基础上进行阴阳性结果的重复测量确认,定性分析中限值的使用,“临界值”的非标准使用,术语“临界值”在,ISO11843,中作为空白样本预期合理的最高结果使用（零浓度或接近零浓度样本）。,超过仪器（方法）响应，认为样本有一个阳性测量值。,但是，在医学实验室该术语普遍用于指征一个重要的医学条件的测试结果。响应的阈值被称为“空白限,”,目前的一些常用方法,LOD/LOQ,当前，许多设备通过单一模式报告,LoD,和,LoQ,，仅使用空白样本测量。在该单一模式下，假设尽可能高的空白值是测定分析物存在的阈值,此为检测下限,最常见的是，进行一个空白样本的重复测量，计算这些测量值的均值和,SD,，用,SD,乘以某一因数，加上重复测试的均值，该值被称为,LoD,以及可能为,LoQ,（例如，分析化学）,目前的一些常用方法的缺陷,假设,空白,低值,对称,分布,SD,无法区分,真实,虚假,忽略事实,(LOD),导致低,LOD/Q,LOB,LOB,空白样本结果接近零时的分布,仪器内部产生该类型的信号时，许多仪器自动转换阴性值信号为零或一个低值阳性值,。,因此只提供非阴性浓度值输出,假设该值超过空白测量中实际空白样本显著变异分布的第,95,百分位数,如果样本产生一个超过该限值的观测值，它可以宣称分析物含量大于零,LOB,空白样本结果接近零时的分布,使用该限值，我们有真实空白样本给出值的,5%,表明分析物存在,（,通常称为第,I,类错误,）,同时，我们观测到低浓度分析样本的测量值落在该限值内,。,当我们断定在该情况下无可测量分析物存在时，我们承诺错误通常称为第,II,类错误,LOB,ISO,推荐,ISO,推荐了第,I,类和第,II,类错误声称水平相关的最小检出限定义,=5%,。一个,值为,5%,对应使用空白值分布第,95,百分位数，宣称测量值显著高于空白限值,一个空白值,呈,Gaussian,分布,：,LoB=,B,+1.645,B,LOB,计算方法,浓度低于零的情况下不被报告或空白值不呈,Gaussian,分布时（空白值呈不对称分布），第,95,百分位数通过其他方法估计,直截了当的程序使用基于命令值的非参数原理。通过大量的,Nb,值排序，第,95,百分位数作为阳性第,Nb(95/100+0.5),位观测值来估计,LOB,计算方法,因存在小数值，在临近排序值之间使用内插法。,分布上限截断,百分位，空白分布百分位数限值（,Pct,B,），称为空白限（,LoB,）即,LoB= Pct,B 100-,LOB,LOB,估计,通过一个或多个空白样本重复（,N,B,次）测量估计,LoB,。使用多个样本有助于确保,可靠性，,具有明显分析物量的样本不被当做空白使用,当数据呈,Gaussian,分布时，那么使用参数程序估计,LoB,：,LoB=,S,-1.645,S,LOB,例子,当数据不呈,Gaussian,分布时（如零点被截断），使用,非参数方法计算,P,(1-),= (0.95*N,B,+0.5),当该值为非整数时，应使用线性内插法，例如，当,p=95,和,N,B,=60,，那么,N,B,（,p/100,）,+0.5=57+0.5=57.5,，第,95,百分位应为观测值排序第,57,和,58,位数的均值。当,N,B,=65,时，那么,N,B,（,p/100,）,+0.5=62.25,，第,95,百分位应为观测值排序第,62,和,63,位数的组合，,=X,62,+0.25,（,X,63,-X,62,）,LOB,LOB,验证举例,用户进行,25,次空白测量（,5,个样本,5,天测量,5,次）,目测检查显示空白值呈不对称分布，因此，非参数估计,LoB,，,在观测区的第,24,位和第,25,位之间线性内插法得,LoB=19.17 U/L,（,=18.01+0.25*,（,22.65-18.01,）,LOD,LOD,第,II,类错误,为了表述第,II,类错误，一方面不得不考虑最小样本浓度等于,LoD,即提供规定概率下超过,LoB,的结果,当第,II,类错误,水平设为,5%,时，那么,95%,的测量结果超过,LoB,LOD,第,II,类错误,因而，仅有,5%,的测量结果被错误的宣称同空白没有显著差异,以及,=5%,，即第,II,类错误风险（,风险）,LoD,为该样本的实际浓度；是能可靠检测到的最低实际浓度，通常，低水平样本呈,Gaussian,分布以及分布的第,5,百分位数对应,LoB,LoB=,S,-1.645,S,LOD,计算公式,可以导出：,S,=LoD=LoB+1.645,S,LoD=,B,+1.645,B,+1.645,S,LOD,图示,LOD,样本分布,如果样本中分析物的实际浓度等于,LoB,，,50%,的测量值超过,LoB,（,a,）。样本实际浓度等于,LoD,，（,100%-,）（,95%,）的样本测量值超过,LoB(b),样本不呈,Gaussian,分布（且不能转换为,Gaussian,分布），有可能使用非参数估计,LoD,，另外，有必要生产浓度接近暂定,LoD,的样本。用于检查,5%,或更低的测量观测值低于,LoB,的最低水平,设计,考虑,操作条件稳定,假设在单一系统或一组实验设备条件下设计。稳定的条件下操作（无试剂批号变化或主校准的重大变化）。推荐考虑包括时间（运行）引起的变异和受试对象之间的差异,设计,考虑,系统的考虑,制造商应考虑在两台或更多台仪器用两批或更多批的试剂尝试,获得,不同仪器,/,试剂预期的变异。如果不同系统结果完全不同，应查明原因。如果同系统结果基本相同时，最大的,LoD,将作为估计值使用。,该建议必须由价值和实际考虑来恒量。任何设计结果应附有一个全面的研究描述和参数,样本量,参数与非参,LoB,非参数估计的有效性大约为一个参数估计程序的一半。那就是，参数和非参数程序的预期结果相同，但是使用相同的测量数量时，参数估计有较小的不确定度，（如果数据呈,Gaussian,分布）。百分位数或,SD,估计值的不确定度同样应与分布的分散性成正比。,因而，,LoB,非参数估计和,LoD,参数估计，空白测量数量应大于低浓度样本测量。但最常见的是，低水平样本测量的分散性大于空白测量。总之，大多数情况下，空白和低水平样本具有相同测量数量为最佳选择,样本量,评估与验证,在精密度和成本之间合理取舍，建议估计,LoD,时用,60,次测量的最小数量（空白和低水平样本）。应由方法开发者执行,为验证,LoD,声称值，在声称水平使用,20,次结果。以及必要时，在,LoB,水平。这通常由实验室或用户执行,样本性状,样本代表性,尽可能地，用自然样本取代空白和阳性低值样本，即对于药物分析应有游离药物的血清或血浆样本，不只是缓冲液,。,因人工添加样本可能与受试者样本的表现不同,使用非自然样本时，应考虑干扰和基质效应,为了确保测量具有代表性，希望收集一定数量样本的测量值，而不是单个样本,样本性状,样本代表性,样本之间存在不同基质时，重复测量一特定样本来代替，最好用,5,个或更多的样本为一组。这些测量应在不同日期内分开进行评价，因此评估反应超出典型实验室条件范围的分析方法性能，包括（适当时）不同分析和设备,验证声称值时，时间段不需包括试剂批号或主要设备维护的变化，估计声称值时，时间段应包括试剂批号的变化,样本性状,内源性物质,内源性化合物，空白可能是组分剥离样本，即抗体脱水，酶的降解，或活性炭吸附等,对于激素，空白样本可以由患者受试者提供或发育不全水平接受药物治疗受试者提供,对于肿瘤标志物，正常受试者样本或许适用。当分析物残留水平不可避免时，应低于分析物分析范围限值一个数量级,样本性状,内源性物质,低水平的内源性化合物，指用一组低浓度范围内受试者样本,如有必要，在样本中添加分析物（例如，药物）时，最好添加源于不同受试者的一组样本，而不是正好一个样本或一个混合样本。通过一组样本的重复测量估计合并,SD,S,，例如，,5,个样本中每一样本测量,12,次。测量应在不同日期进行。因此,SD,s,反应总体分析变异,样本性状,内源性物质,为使,LoB,和,LoD,估计值有意义，尽可能地，测量值应追溯至,SI,单位，或一些已知水平。当分析存在参考方法时，它应用于在低范围内的比对测量。溯源性也可以由添加样本的测量证明，考虑添加物质的溯源性,结果,LOD,测量值具有许多特征或属性，如浓度或活性，只要明确地定义被测量。当测量的量不同于感兴趣的分析物（例如，酶活性不同于酶的质量浓度）时，必须明确地定义量。理解不同方法或在不同的测量条件下,LoD,不同是重要的,正好在同样低浓度样本获得所有测量是没有必要或不可取的。这是因为仅有必要估计,SD,S,（低浓度测量的,SD,）。使用多个样本将助于解释典型的受试者变异,LOD,测定程序,测定,LoD,，样本测量的,SD,S,通过有意义的低浓度样本重复测量（,N,S,）获得，即大约从,LoB,到,4,倍,LoB,的浓度范围内。推荐从低浓度样本至少获得,60,个结果。指定程序采用多个低水平样本（,4,6,个）以及计算这些水平精密度的合并估计值,LOD,测量程序,在合并精密度的独立估计之前，他们应用传统的,F,检验（,2,个样本）或当多于两个样本时用,Cochran,检验进行一致性测试，测试失败时，应由制造商或开发者查明原因。它可以显示反应或样本的不稳定影响变异，通过下式估计暂定的,LoD,t,：,LoD,ten,t=LoB+c,SD,LOD,测量程序,SD,S,为一个低水平样本分布的,SD,S,估计值和因,SD,S,基于总体标准偏差,S,估计值应用，,c,源于标准,Gaussian,分布（和修正因子）的第,95,百分位。当测量的数量不是太小时，,c,=1.645/,（,1-1/,（,4*f,），,f,是,SD,S,估计的自由度,例如，通过,5,个（,K=5,）低浓度样本获得,60,个结果（,N,S,=60,），那么，合并估计,SD,S,时自由度,f,为,55,（,f=N,S,-K,）和,c,=1.645/,（,1-1/220,）,=1.653,LOD,SD,的考虑,考虑测量水平的,SD,S,是否接近,LOD,t,水平是重要的。估计,LoD,时普遍问题是样本的,SD,不恒定，因它常常随样本浓度而增加。但是，超过低浓度的一个限值范围时，它将接近恒定以及概述的程序是适当的,，,当假设一个恒定的,SD,S,时，那么,LoD=LoD,tent,LOD,SD,的考虑,同样，如果相关的,SD,（或,CV,）恒定，它可能用于估计试验,LOD,的,SD,S,，以及因此使用上述公式测定,LoD,。否则，如果假设样本,SD,为浓度水平的一个函数，应开展一个更为复杂的方法,LOD,分布形态的考虑,如果低浓度样本数据不呈,Gaussian,分布，那么，有可能转换数据使其呈,Gaussian,分布。例如，对数转换。转换结束后，,LoD,用转换后单位计算，以及然后用可逆转换程序转换为原单位（即指数）,LOD,分布形态的考虑,如果不可能产生,Gaussian,分布数据，但,SD,S,合理恒定，那么可以使用一个非参数,进行,。这种非参数估计可能作为低浓度样本赋值（或可接受参考值）测量分布的,百分位的差距来计算。称该差距为,D,S,；,D,S,类似于,c,*SD,S,，因此,：,LoD=LoB+D,S,LOD,分布形态的考虑,如果,SD,S,不恒定，以及不可能产生符合,Gaussian,分布数据，那么，必须使用一个非参数的“试错法”程序。该程序尝试假设在,LoD,水平准备样本，和一系列的测量值（不同时间和操作者）,计算,百分位，作为低于,LoB,观测值的百分位数。当,百分位是,5%,或更低时，,LoD,为最低水平物质的结果,LOD,例子,激素,（空白）：,估计,LoD,，,使用,=5%,的默认值,有,10,个源于激素缺乏或药物抑制受试者的样本。为确保总分析变异不受影响，在,10,天中分别对每一空白样本测量,10,次。因被,截断,，分析仅提供非阴性值,非参数估计,LoB,作为测量结果的第,95,百分位数,LOD,例子,激素,（空白）：,LOD,例子,第,95,百分位对应观测值排序的,95.5,（,=100*,（,95/100,）,+0.5,）。观测范围内第,95,和,96,位之间使用线性内插法得,LoB,估计值,:,为,0.0544U/L(0.0539+0.5*(0.0548-0.0539),排序,空白值,100,0.0653,99,0.0603,98,0.0560,97,0.0554,96,0.0548,95,0.0539,94,0.0538,LOD,例子,激素,（低浓度水平）：,低浓度样本（在,0.05,0.20 U/L,范围内）,假设从,10,个受试者每人获得一个样本，以及每一样本分析,10,次,建议目视检查分布对称和接近钟形，因此可能使用参数统计,目视复测,SD,S,估计值与该样本水平无,关,LOD,例子,激素,（低浓度水平）：,按照,加权方式,SD,S,2,=(n,1,SD,S1,2,+ n,2,SD,S2,2,+n,3,SD,S3,2,+,+n,n,SD,Sn,2,)/(n,1,+n,2,+n,3,+,+n,n,),计算,SD,S,（,0.0299,）合并估计值（该情况下，为变异均值的平方根）。自由度为,10*,（,10-1,）,=90,和,=0.05,，因此,c,=1.6449/,（,1-1/360,）,=1.6494,那么可以获得一个,LoD,估计值：,LoD=LoB+c,*SD,S,=0.0544+1.6494*0.0299=0.104 U/L,LOD,例子（验证）,实验室应确保分析满足制造商声称给定的,LoD,声称值，而不是估计自己的,LoD,。可用时，实验室应使用制造商提供的,LoB,当制造商的,LoB,不可用时，那么按照,LOB,估计,方法进行,LOD,例子（验证）,运行浓度,等于,声称,LoD,样本的重复测量以及估计大于,LoB,结果的比例。推荐至少使用,20,次样本测量，可能时这些测量包括来自,样本,和,不同时间段,的变异。记录比例符合预期值（,1-,；默认为,95%,），也就是在记录比例在,95%,的置信区间内包含,95%,时，那么数据支持,LoD,声称值,LOD,例子（验证）,判定：,20,次测量中有可能多于,1,次,结果低于,LoB,，但仍然符合该标准,次数,观测比例低限,20,85,30,87,40,88,50,88,60,88,70,89,80,89,90,90,100,90,150,91,200,92,250,92,300,92,400,93,500,93,1000,94,LOD,例子（验证）,分析程序在,=5%,时,LoD,声称值为,45 U/L,用户进行,25,次空白测量（,5,个样本,5,天测量,5,次）和,25,次分析物浓度为,45 U/L,的添加样本测量,目测检查显示空白值呈不对称分布，因此，非参数估计,LoB,，,在观测区的第,24,位和第,25,位之间线性内插法得,LoB=19.17 U/L,（,=18.01+0.25*,（,22.65-18.01,）,LOD,例子（验证）,25,个空白测量值和,25,个添加分析物样本测量值的分布，因此，实际浓度等于,LoD,声称值,45 U/L,。,LoB,估计值为,19.17,（空白分布的第,95,百分位数）。,92%,的样本测量值（,23/25,）大于,LoB,观测比例符合依据声称,95%,的一个预期值，以及当前的评价,不否定,声称值,LOQ,LOQ,估计程序,LoQ,为能可靠检测到的（,LoD,）分析物实际的最低量，以及总误差符合实验室准确度要求（临床使用的可接受值）,实验室希望估计自己的,LoQ,，或验证制造商的声称值，如果低水平得测量不确定度（或总误差）可被确定，测定每一个方法学的,LoQ,可能是没有必要的,在这种情况下，报告每一个低水平结果已估计的不确定度是可接受的,LOQ,估计程序,LoD,研究的测试结果应用于估计分析物该水平的偏倚和不精密度,推荐测定,3,到,5,个不同样本至少,40,次重复以及至少,5,次运行,测量均值（当使用一个样本时）和可接受的参考值之间的偏差为偏倚估计值,当该水平使用不止,1,个样本时，那么偏差的均值为正确度估计值。,40,个结果总的,SD,（一个样本）或精密度合并估计值,SDS,为精密度估计值,LOQ,估计程序,综上所述得到该水平总误差估计值，使用偏倚,+2*SD,S,=,总误差（如果偏倚为负值，使用总误差，,=-,（偏倚,-2SD,S,）。如果该估计值低于给定的总误差目标，那么：,LoQ=LoD,该程序确保，真实值等于,LoQ,的样本，测试结果约有,95%,概率应非常正确,LOQ,估计程序,如果需要更大概率，,SD,S,应乘以较大的因子；例如，如果偏倚,+4SD,S,和偏倚,-4SD,S,在目标范围内（和误差呈,Gussian,分布），那么大于,99.5%,的结果将适用,LOQ,估计程序,如果不符合该水平目标值，那么必须进行略高水平的测试。必须得到适合的参考物质，使用类似的物质来测定,LoD,。此前，必须通过独立测试结果的均值，同时用参考方法测试，添加，或，适当时进行稀释得到实际浓度。如果生产该物质，那么源于测试物质的不确定度和总误差估计应包括稀释因子和,/,或添加程序的不确定度,LOQ,验证程序,如果实验室测定高于假设测量范围（或可报告范围）的最低水平,LoQ,，那么测量范围不适用于实验室预期用途。在较低的,95%,置信限，如果该试验得到的偏倚和不精密度估计值大于方法声称值，那么应联系制造商,LOQ,验证程序,如果实验室希望确认,LoQ,或假设误差不呈,Gaussian,分布，那么使用,其他,程序检查,LoQ,声称值。使用最少,25,次重复是可接受的,该情况下，每一样本重复值与该样本参考值差值和误差目标值比较。超出误差目标结果的数量,应按照区间估计值计算,。如果使用,95%,的标准，,应按照,95%,低限确定,不可接受观测结果的数量,LOQ,验证程序,例如，总共有,30,次重复时，（超过某一样本数量），那么我们至少有,87%,的结果（,26.1,，四舍五入至,27,）必须在目标误差范围内。因此，当,0,到,3,个结果严重错误时，可以假设,LoQ,被验证。当涉及该结果时，（在该例中，允许有,10%,的样本严重错误）那么应获得更多的重复,当不符合该标准时，那么应质疑,LoQ,声称值,结果的解释,结果报告,结果报告,结果报告举例,LOD,、,LOQ,结果解释,测量值低于,LoQ,但大于,LoB,可能用于表明分析物时存在的，但实际测量水平不应以其他方式用于临床解释。当结果有较高的不确定度时应谨慎报告,LoD,和,LoQ,之间的结果,LOD,、,LOQ,结果解释,根据,LoD,的不确定度和实验室目标，,LoD,和,LoQ,可以相同，或有一些不同。当有差距时，一方面不能假设,LoD,和,LoQ,之间的响应呈线性，或即是单调递增函数。即使单调性假设在大多数情况下是真实的，关系不存在时会产生差距，如不连续性，零结果等等。没有单一关系的澄清文件，不推荐在该范围内关于浓度进行解释,LOD,、,LOQ,结果解释,在常规测试中，应使用,LoD,和,LoQ,作为决定如何报告结果。有另外的条件，比如当重复测试的均值作为受试者结果，或用于科研，当实验室记录测量浓度时（如果可用），无论值低于或高于,LoD,。当截断结果在这些条件下使用时，任何均值将被偏差化,LOD,、,LOQ,如何声明,除非方法开发者提供可选的措辞包括该信息，应按照如下报告,LoD,。如果任何声称用于与该方案保持一致，它必须包括实际的测量，置信水平（,和,），和,LoB,基于,的测量数,n,，包括,n1 Blank,和,n2Positive,，,LOD,为,，,假阳性和假阴性的,概率，,LoB,为,y,LOD,、,LOQ,如何声明,例如：,“,C-,反应蛋白的,LoD,为,3 mg/L,。测定与本,NCCLS,方案指南的一致性和假阳性的比例（,）低于,5%,和假阴性比例（,）低于,5%,；基于,130,个测定值，,70,个空白和,60,个低水平样本；,LoB=1 mg/L,”,LoD,的标准偏差和样本量估计,LOD,的标准偏差和样本量估计,LOQ,解释,LOB,N,：,60,正态：参数,非正态：非参,N,：,20,（,85%,低限）,LOD,N,：,60,正态：参数,非正态：转化或非参,浓度：,4,*,LOB,N,：,20,（,85%,低限）,LOQ,N,：,40,LOD,总误差在目标范围内时，,LOQ=LOD,（偏倚,+2SD,）,N,：,25,（,85%,低限）,评价样本至关重要，应考虑基质影响,