第十三章 如何确定不准确度的特定来源
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干扰和回收实验,这两项实验可以检验导致新方法不准确的特定来源。
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未修改的非豁免方法对此没有要求。
干扰实验
干扰实验目的
干扰实验用于估计被检测标本中可能存在的其他物质所致的系统误差。我们将这类误差称为恒定系统误差,因为特定浓度的干扰物质常会导致一个大小恒定的误差,而与标本中被检测分析物的浓度无关。当干扰物质的浓度改变时,预期误差的大小将随之改变。
考虑的因素
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分析物溶液。可以使用标准液、患者标本或患者混合标本。我们推荐的通用程序使用患者标本,因为它在医学实验室使用方便,且含有真实标本中的许多成分。
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重复检测。需要通过配对样品间的差异来揭示系统误差,因此对所有样品进行重复检测是一个好的做法。方法不精密度导致的随机误差可掩盖较小差异。重复检测配对样品,或者准备多个配对样品,即以均值间的差异估计系统误差,减少方法随机误差的影响。
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干扰物溶液。对于可溶物质,可方便地使用标准溶液添加已知浓度的干扰物。对于某些常见干扰物,如脂血、溶血,常用患者标本或患者混合标本。
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干扰物加入体积。加入溶液的体积相对于原始检测样品的体积应当很小,以减少对患者标本的稀释。但是,相对于稀释的程度而言,更重要的是要保持对配对检测样品进行完全相同的稀释。
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加样精度。在这里精密度比准确度更重要,必须保持配对检测样品具有相同的体积。
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干扰物浓度。加入的干扰物量应当达到显著升高水平,最好接近患者群体中可能出现的最高浓度。例如,试验抗坏血酸对葡萄糖方法的影响,使用接近 15mg/dl 的浓度,因为这代表了最高预期浓度。如果在最高水平观测到了影响,可随后试验较低的浓度,以确定干扰物开始使检测结果用途无效的浓度水平。需要试验的干扰物。
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需要试验的干扰物。选自厂商的性能声明、文献报告、关于干扰物的文摘以及数据表或数据库,如 Young 等整理的数据表,包含了广泛的参考文献。
对常见干扰物(如胆红素、溶血、脂血、用于标本采集的防腐剂和抗凝剂等)进行试验也是一种较好的做法。
推荐同时用比较方法检测干扰样品。
数据计算
数据计算与方法比较研究中的“配对 t-检验”统计计算相同,可使用相同的统计软件。但是,实验的配对样品数远少于方法比较研究通常要求的 40 个标本。还要注意,回归统计不适合使用,因为数据似乎没有覆盖很宽的分析范围。
接受标准
通过比较观测的系统误差和该检测项目允许的误差大小来判断可接受性。例如,根据 CLIA 能力验证的可接受性标准,葡萄糖检测的误差在 10%以内时被认为是正确的,因此在参考范围高浓度端 (110mg/dl) 的允许误差为 11.0mg/dl。由于观测干扰 12.7mg/dl 超出了允许误差,所以该方法的性能不可接受。
回收实验
实验目的
用于估计比例系统误差。
考虑的因素
- 加入标准液的体积
- 加样准确性
- 加入分析物的浓度
- 标准液的浓度
- 标本的重复检测次数
- 检测的患者标本数
- 实验技术的验证
数据计算
回收率以百分数的形式表示。
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标准液浓度与稀释系数相乘,计算加入的分析物量
标准液浓度* [(标准液 ml)/(标准液 ml+标本 ml)]
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每个检测样品重复检测结果的均值
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计算添加分析物的样品与稀释样品检测结果均值间的差值。
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用得到的“差值”(第 3 步)除以添加量(第 1 步),计算每个样品的回收率。
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计算所有检测标本的平均回收率。
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计算比例误差。
可接受性的判断标准
将观测误差与该检测项目的允许误差范围比较。以钙为例, CLIA 的可接受性标准是 1mg/dl。在参考范围的中间浓度 10g/dl 的允许总误差为 10%。此处观测的比例误差为 9.4%,说明该方法的性能刚好满足 CLIA 的可接受性标准。
关于干扰和回收实验的小结
干扰和回收实验可用于评估方法的系统误差。它们是方法比较实验的补充,可快速和初步估计特定的误差一干扰实验为恒定系统误差,回收实验为比例系统误差。在没有比较方法的情况下,它们提供了估计系统误差的替代方法。
在实验技术上是相似的,但加入的物质不同。
干扰实验中加入的是凝似干扰物,而回收实验中加入的是检测分析物。
数据计算不同。
应当为干扰数据计算配对样品间的偏移,方式与方法比对实验中计算 t - 检验统计量很相似。应当对回收实验计算平均回收率,将配对样品间的差值除以加入的量,而不是除以加入后的总量。比例系统误差是 100%与观测回收率的差值。
干扰实验常用于检验常见样品条件的影响,如高胆红素、溶血、脂血及标本采集试管中的添加剂等。文献提供的结果通常是可靠的。
进行回收研究的频率较低,且文献中的结果由于缺乏数据计算标准而较难解释。因此,在进行回收研究及解释结果时务必格外小心。
当为方法性能做出判断时,应当将观测误差与规定的允许误差进行比较。干扰实验中估计的偏移可直接与以浓度单位表示的分析质量要求进行比较。平均回收率需要转化为比例误差 (100%回收率),然后与以百分比表示的分析质量要求进行比较。
- Author: Jim Wong
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