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应用σ度量对深圳市龙华区三家综合医院临床生化检验结果互认的评价研究

2021-02-23陈荣贵张勇刚施俊柱唐曙明武学成刘运红刘爱胜

现代检验医学杂志 2021年1期
关键词:度量生化实验室

陈荣贵,张勇刚,施俊柱,唐曙明,武学成,刘运红,刘爱胜

(1.深圳市龙华区中心医院医学检验科,广东深圳 518110;2.深圳市人民医院龙华分院检验科,广东深圳518109;3.深圳市龙华区人民医院检验科,广东深圳 518109)

检验结果“互认”是指临床医师在医疗过程中,对不同实验室所提供的同一检验信息认为是可信、有效、有价值的,这对合理、有效利用卫生资源,降低患者就诊费用,简化患者就医环节中起到积极作用。深圳市自2016年7月1日起对市直属公立医院实施了医学检验、影像检查结果的互认,时隔数年,这项工作现已逐渐推广到全市二、三级医院,龙华区内两家三级医院于2018年首次纳入市卫健委质控中心的室间比对,目前因参与的项目少且另一家市属综合医院未参加,严格来说三家医院的检验结果目前还未真正实现互认,为推动区域内检验结果的互认,由三家医院实验室技术人员组成研究团队,将29 项临床生化检验项目的σ度量值应用到实验室间检测结果可比性的评价上,并与直接比对试验进行比较,探讨其在结果互认中的价值,为以后其它检测项目的互认提供依据。

1 材料与方法

1.1 评价项目 29个临床生化检验项目:钾(K+)、钠(Na+)、氯(Cl-)、总钙(TCa)、磷(P3+)、总蛋白 (TP)、清蛋白(ALB)、总胆红素(TBIL)、直接胆红素(DBIL)、丙氨酸氨基转移酶(ALT)、天门冬氨酸氨基转移酶(AST)、碱性磷酸酶(ALP)、r-谷酰转肽酶(GGT)、胆碱酯酶(CHE)、乳酸脱氢酶(LDH)、肌酸激酶 (CK)、血糖(GLU)、尿素(Urea)、肌酐(Cr)、尿酸 (UA)、三酰甘油(TG)、总胆固醇(TCH)、高密度脂蛋白胆固醇(HDL)、低密度脂蛋白胆固醇(LDL-C)、载脂蛋白A1(APOA1)、载脂蛋白B(APOB)、脂蛋白a(LPa)、抗链球菌溶血素O(ASO)、类风湿因子(RF)。

1.2 仪器与试剂 A 医院采用罗氏cobas-701 全自动生化分析仪,B,C 两家医院皆采用贝克曼Au-5821 全自动生化分析仪;校准品、试剂及耗材皆为原厂配套,质控品均来源于伯乐(BIO-RAD)非定值中,高值质控血清,质控品批号45800 系列(L2 45802,L3 45803)。

1.3 数据来源

1.3.1 允许总误差(TEa%):除DBIL 项目TEa%基于生物学变异质量规范,其余28个项目TEa%均采用NCCL 室间质量评价的评价标准。

1.3.2 日间不精密度(CV%):收集三家实验室2019年1~6月29个生化项目中、高质控水平处的月变异系数,然后通过加权法求出其平均变异系数。

1.3.3 偏倚(bias%):统计三家实验室2018年参加卫健委临检中心的EQA 数据,以实验室检测值为X,EQA 的质评靶值为Y,求出各项目的线性回归方程,再根据方程求出各项目中、高值质控水平处的bias%。计算方法:将评价项目的中、高值质控的累计均值作为X’,代入线性回归方程中求出靶值Y’,按bias% = (X’-Y’)/Y’,求出中、高值质控水平处的 bias%值。

1.4 方法

1.4.1 性能评价:根据σ =[TEa(%)-|bias(%)|]/CV(%) ,计算出三家实验室29个评价项目中、高两个浓度处的平均σ值,σ<2 表示不可接受;2 ≤σ<3 表示欠佳;3 ≤σ<4 表示临界;4 ≤σ<5 表示良好;5 ≤σ<6 表示优秀;≥6 表示世界一流。

1.4.2 QGI的计算:根据公式QGI=bias(%)/1.5CV%,计算出29个项目中、高两个浓度处的QGI 取平均值,对<6σ 的生化项目,根据QGI值拟定出优先改善措施。

1.4.3 样本比对:在三家评价单位中挑选项目性能相对优越的为参照系统,其余为待比对系统,进行两两比对,以≤1/2 生物学变异质量规范中最低性能规范的TEa%为可接受范围,同一项目5份标本中4份结果在允许范围内方视该项目比对通过。

1.5 统计学分析 采用SPSS17.0 统计软件中配对t检验和配对χ2检验,以P<0.05为差异有统计学意义,对三家医院生化评价项目的性能指标、项目的比对通过率及两种不同的比对方法进行分析。

2 结果

2.1 A,B,C 三家医院29个临床生化检验项目中、高值的性能 见表1。≥6σ 的项目:B和C各有15项(25.86%),A有26项(44.83%);5~6σ:C有7项(12.07%),A有12项(20.69%) ,B有18项(31.03%);4~5σ:B 有5项(8.62%),A 有10项(17.24%),C 有11项(18.97%);3~4σ:A 有 8项(13.79%),B 有8项(13.79%),C 有13项(22.41%);<3σ:A 有2项(3.45%),B 有12项(20.69%),C 有 12项(20.69%);三家医院29个生化项目的性能并不一致,将所有项目中、高值的σ值进行配对t检验,其t值分别为2.28,3.01,0.74,查t界值表,按α=0.05 水准判断,可以得出A与B,A与C 间的性能差异有统计学意义,B 与C 间的性能差异无统计学意义,A 医院要优于B,C 医院。

表1 A,B,C三家医院29个项目中、高值质控水平处的性能及QGI 分析

2.2 QGI分析 分析σ平均值<6的项目的QGI,从表1 中统计出87 项中有53 项需进行质量改善:3 项需改善准确度;10 项需同步改善准确度和精密度;40 项仅需改善精密度。

2.3 结果比对 采用替代性评估程序样本分割法将A,B,C 三家医院按三组进行比对,第一组比对(B 与A) Na+,Cl-,TCa,ALB,TP,ALP 和LDH共7个项目未通过,第二组(C 与A)比对 Cl-,ALB,ALP 和LDH 4个项目未通过,第三组(C 与B)比对 TCa,ALB 和TP 3个项目未通过,综合判断29个项目在直接比对试验中22个项目具有可比性,另7个项目无法比对。计算不同组别比对通过率,利用配对χ2检验对三组比对通过率进行统计学分析,计算第一组与第二,三组比对的χ2为5.33 和6.25,得出P<0.025,按α=0.05 水准判断,第一组的比对通过率与第二,三组的差异有统计学意义;第二与第三组比对的χ2为2.5,P>0.1,两组间的比对通过率差异无统计学意义,具体数据见表2。

2.3 σcut-off值确定 将29个生化检测项目的直接比对试验结果与σ 取不同cut-off值时进行配对χ2检验,当cut-off值为≥2σ,≥3σ,≥4σ,≥5σ 和≥6σ 时,其χ2分别为7.20,0.00,9.09,15.06和16.06,用α=0.05 水准判断,只有当σcut-off值取≥3σ 时,两种比对方法的差异无统计学意义,其余两两比较的差异均有统计学意义。

3 讨论

6σ 是20 世纪80年代摩托罗拉公司研发质量过程检测及项目改进的方法 ,它是一种将检测缺陷量化并最小化的技术[1],因该技术拥有诸多优点而被应用到多个领域,现如今已逐渐在临床实验室得到推广、应用。有关6σ 的早期研究多聚焦在方法学性能评价,选择合适的质量控制方法,评价厂家的性能说明,近些年有部分文献开始将σ度量用来衡量实验室间结果是否具有可比性,但大部分研究多采用大样本量、按不同检测系统进行分组评估,研究的结论也多体现在对实验室的性能描述,而对实验室间的结果是否可比与σ度量值的相关性并未过多涉及。

σ 是由总误差(TEa%)、偏倚(bias%)和随机误差(CV%)三个数值计算而来,这些数值的选择都会影响σ度量值,TEa%通常采用NCCL室间质量评价标准和美国临床实验室改进修正法案(CLIA’88),除此之外还有Riocs 生物学变异数据库值[2]。在本次研究除DBIL 外,其余项目TEa%全部采用更为严格的NCCL 室间质量评价标准。偏倚(bias%)的估计可采用EQA 回报数据、与参考方法比较、测定有证参考物质以及IQC 数据peer组比对值等任一方法,许多文献报道采用EQA回报数据计算平均值[3-4],本研究另辟蹊径,利用EQA 回报数据制作回归曲线,求出中、高值质控水平处的bias%值,虽然不是基于参考方法靶值的比对,笔者认为它既真实地反映了实验室日常操作情况[5],而且对医学决定水平或有意义的参考区间的上、下限处的性能判定会相对客观些。

参与评价的三家实验室虽自2013年起开始参加卫生部室间质评,参评项目2016~2018年成绩全部合格,但通过计算其σ值,发现部分项目未能满足最低检测性能要求(<3σ),这或许与实验室在对待EQA 检测时采取更警慎的措施有关,比如实验室通过仪器的校准、保养和保证室内质控结果在控等措施从而确保质评结果满足要求[6]。从表1 看出,三家医院29个临床生化检验项目的σ值并不十分理想,3.45%和20.69%的项目并未达到最低性能要求(<3σ),分析<6σ 检验项目的QGI值,约高达75%的项目急需改善精密度(QGI<0.8),这一数据与杨沙沙等[7]的文献报道基本一致。如何能提升各检验项目的性能,实验室管理层应进行仔细研究并采取积极的措施,如加强室内质量管理,健全质量管理体系,采取更个性化、更严格的质控规则[8],加强仪器的日常维护保养,定期对仪器进行性能验证,降低校准品,试剂及易耗品批号更换频率,规范转岗和新入职员工的考核授权等。

不同检测系统、方法因溯源链的区别可能会导致同一项目的检测结果有所差异,现阶段大部分实验室间的比对都会在同一检测系统间进行。本次研究的三家医院其中医院A 采用罗氏检测系统,医院B 和C 采用贝克曼检测系统,在无参考实验室的前提下,公认值难以确定,为便于研究,笔者将性能较优的医院A 作为比对系统,其余两家医院为待比对系统,三者间实行两两分组比对。不同检测系统间比对,医院B 与A 间22个项目具有可比性,医院C 与A 间25个项目具有可比性;同一检测系统比对,医院C 与B 间26个项目具有可比性,经配对χ2检验,项目可比性在不同检测系统与同一检测系统间差异无统计学意义,由此可见检测系统并不是影响项目是否具有可比性的关键因素,只要项目的精密度和准确度控制得当,结果都能满足要求。在直接比对试验中未通过的项目有Na+,Cl-,TCa,ALB,TP,ALP,LDH。Na+,Cl-和TCa 因个体内(CV1)和个体间(CVG)的生物学变异小,目前实验室难以达到相应标准,而ALB,TP,ALP,LDH 项目则由于性能相对较差而未能通过,这一结果也与国内有关文献报道相似[9],在此次评估项目中<3σ 的GLU,CK 和TCH 因TEa%范围相对宽而能在比对中得以通过。

直接比对试验时是替代性评估程序(AAPs)中的一种方法,它是基于无法进行EQA 时对试验性能的一种评估,通常使用患者样本进行检测、分析,该试验由于前期样本制作流程复杂,既要考虑样本浓度梯度问题,又要关注存储及实验间运输过程中的稳定性问题,同时还要兼顾被评估方试剂及耗材的消耗问题,过程相对繁琐[10]。本研究为了简化流程,利用σ度量值来评价检验项目的互认,以直接比对试验作对照,将直接比对试验结果与检验项目的σ度量值进行比较分析。经统计分析,所评估项目的σ度量值与结果的可比性呈正相关;另当σ取不同的cut-off值时,评价项目的比对通过率也会有所不同,将σ度量值的cut-off值设为≥3σ 时,σ度量值评价实验室间项目的可比性与直接比对试验效果相当,两种方法差异无统计学意义。

综上所述,σ度量值可用于实验室间检验项目的结果互认,因为σ度量值更能体现过程质量管理,通过σ度量值能让质量管理者清楚了解自身实验室检测项目的性能,并可结合QGI值进行质量改善。对区域内无室内质控数据监测平台[11]或无定制质控血清进行比对的前提下,可尝试通过汇总各实验室的EQA 和IQC 数据,计算出对应的σ度量值来评价结果是否具有可比性,在实验室现有检测技术和水平下,可将σcut-off值设为≥3σ,既保证了项目满足质量要求,又能让更多的项目通过互认,从而惠及民生。

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