多台仪器检测血小板计数的测量不确定度评估

李文悌,李冠霖

郑州大学第一附属医院检验科/河南省检验医学重点实验室,河南郑州 450052

测量不确定度(MU)被定义为“基于所使用的信息,表示被测量值离散性的非负参数”,可用于评估医学实验室检测结果的质量[1]。血小板计数(PLT)增多或减少可能危及患者生命,检测全血PLT对诊断和治疗相关疾病有重要意义[2]。因此,评估实验室内血常规仪器检测PLT的MU是十分必要的。尽管医学实验室质量和能力的要求ISO15189规定,参加认可的医学实验室必须评估MU[3],但ISO15189中没有提供关于如何评估MU的明确建议,实验室专业人员必须制订相应的程序来拟定评估MU的数据和公式。

医学实验室MU评定指南ISO/TS 20914推荐采用自上而下的方法,使用长期室内质量控制(IQC)数据、校准数据和偏倚校正相关的不确定度来评估MU[4]。利用室间质量评价(EQA)数据是评估偏倚校正引入MU的一种方法[5]。尽管已有关于评估MU的文献[6-7],但是仍缺乏介绍、评估多台血常规仪器检测结果MU的研究。为探讨多台血常规仪器检测PLT的MU的方法,本研究采用自上而下的方法,基于IQC数据、用户校准品与EQA数据评估实验室内5台血常规仪器检测静脉全血PLT结果的组合相对标准不确定度(ucrel)与扩展相对标准不确定度(Urel),另外将评估的ucrel与分析性能规范(APS)进行比较,以确定测量系统是否满足APS的要求[8]。

1 资料与方法

1.1一般资料 分析2020年1月至2021年7月约18个月的迈瑞BC-6800 PLUS血常规检测流水线的5台仪器获得的8 130个PLT的IQC结果,3个批号校准品参考值的相对MU与3次EQA的15个结果数据。按照试剂、质量控制(质控)品与校准品批号的更换将IQC结果分为9个分区。

1.2仪器与试剂 血常规检测仪器为BC-6800Plus血液分析仪流水线,由1台样品分配装置和5台迈瑞常规血液检测仪器(A～E)组成。静脉全血被随机分配到5台仪器中的任意1台进行检测。仪器、试剂、室内质控品和校准品均来自深圳迈瑞生物医学电子有限公司,EQA材料来自原卫生部临床检验中心。室内质控品为迈瑞BC-6D常规血液质控品,有3个水平(1～3分别为低、中、高)。校准频率为每半年1次。PLT校准品参考值溯源至国际血液标准化委员会2001推荐的参考测量方法。

1.3评估MU

1.3.1确定MU的来源 根据不同的临床实验室指南,对整体MU最重要的贡献包括最终用户校准品参考值的不确定度[u(cal)]、实验室内重现性的标准不确定度[u(Rw)]和偏倚校正的不确定度[u(bias)][9-10]。标准不确定度不能相加或相乘,为了整合来自整个测量过程的不确定度,标准不确定度必须首先转换为相对标准不确定度。因此,本研究使用了相对标准不确定度,包括最终用户校准品参考值的相对标准不确定度[urel(cal)]、实验室内重现性的相对标准不确定度[urel(Rw)]、偏倚校正引入的相对标准不确定度[ucrel(bias)]、ucrel和Urel[4]。

1.3.2计算urel(cal) 在统计期间使用了3个批号的校准品,urel(cal)由公式(1)计算:

(1)

ureli(cal)为第i次校准时校准品参考值的相对MU,由制造商提供,n为校准次数。

1.3.3计算urel(Rw) 按照PLT的质控品、试剂与校准品批号的更换情况,将每个水平的IQC结果进行分区,计算每台仪器各个分区IQC结果的平均值、标准差(SD)和变异系数(CV)。使用公式(2)计算每台仪器每个水平IQC结果的合并CV(CVpooled)[9]。

(2)

公式(2)表示计算室内质控结果CVi的加权平均值的方法,ni是第i个分区质控品的检测数,CVi是第i个分区中IQC结果的CV。由于不同批次质控品的平均值不同,SD难以比较,因此使用的是CV[4]。urel(Rw)为实验室内重现性的相对标准不确定度分量,等于CVpooled[11]。

5台仪器检测相同批次的质控品获得的平均值可能不同,因此必须计算5台仪器不同批次室内质控结果平均值的不精密度,并应用在组合不确定度[urel(pooled)]的计算中[4]。

(3)

(4)

式中i为第i台仪器,n为仪器的数量。

1.3.4计算ucrel(bias) 实际工作中,由于每次EQA的公认值很难一致,所以采用EQA数据评定由偏倚引入的MU时采用相对值进行计算,需要的参数包括EQA组织者给出的公认值(Ccons)、实验室测量值xi和由同组全部 EQA 数据得出的测量复现性RSDR[5],可按以下步骤计算:

(5)

(6)

(7)

RMSrel(bias)为方法和实验室的相对偏倚,brel,i为单个 EQA测量值的相对偏倚量值,n为EQA样本数,xi为实验室单个EQA的测量值,Ccons,i为单个EQA的公认值,urel(cons,i)为单个EQA公认值的测量复现性引入的相对MU。RSDR,i为单个EQA结果的相对复现性,由EQA组织者提供。m为单次参加同组EQA的实验室数量。urel(Ccons)为多个EQA公认值的测量复现性引入的相对MU。

1.3.5计算ucrel及Urelucrel的计算是基于urel(Rw)、urel(cal)与ucrel(bias)的2次组合[12]。

Urel=k×ucrel=

(8)

Urel(k=2),k是包含因子,对于正态分布的数据,k=2时,包含概率P=95.45%。以ucrel乘以2的包含因子来确定Urel,其正到负的包含区间在统计上表示真实值在这些范围内的概率约为95%。按照要求,需要对Urel进行数字修约,本研究依照四舍五入的方法,将Urel的小数部分四舍五入为整数[4]。

2 结 果

2.1PLT的urel(cal) 3个批号Urel(cal),(k=2)分别为3.82%、4.67%、4.51%,使用公式(1)计算总的校准品示值的urel(cal)为2.17%。

2.2PLT的3个水平IQC结果的平均值与urel(Rw) 首先,IQC的结果为正态分布,5台仪器检测3个水平室内质控品的平均值和urel(Rw)见表1。PLT检测结果的urel(Rw)随着室内质控品水平的增加呈逐渐降低的现象,也印证了医学实验室中许多分析物的MU随测量值的变化而变化的说法。本实验室PLT低水平(水平1)的室内质控品结果的ucrel(Rw)约为高水平(水平3)的2倍。

表1 PLT的室内质控结果的平均值与urel(Rw)

2.3PLT的ucrel(bias) 分析3次原卫生部临床检验中心收集的IQC数据,每次5个标本,共15个标本。计算的ucrel(bias)为4.89%。

2.4不同水平室内质控品结果的Urel5台仪器检测3个水平室内质控品的Urel(k=2)及水平分别为14%(56×109/L)、12%(220×109/L)、12%(414×109/L),3个室内质控品水平的ucrel均未达到MU的理想APS(4.85%),但都达到了MU的最小APS(7.28%),表明ucrel随分析物水平的升高而降低。见表2。

表2 5台仪器检测的不同水平室内质控品PLT的MU(%)

3 讨 论

ISO-TS 20914介绍了利用校准品参考值相关的不确定度、IQC数据和偏倚校正引入的不确定度评估MU的实用方法,不需要测量模型和复杂的统计数据[4],且评估MU必须包括检测程序整个计量可追溯链引入的所有MU[13]。

计算MU是一个复杂的过程,实验室必须考虑试剂、室内质控品与校准品批号的更换、不同的环境条件及操作人员等多种因素。本研究采集约18个月的IQC数据,覆盖试剂、室内质控品和校准品批号更换、仪器维护保养、温度与操作人员变化的情况,使采集的数据更具有代表性;计算所有仪器的长期MU,涵盖了仪器内部和仪器之间性能的细微差异所引起的可变性;根据试剂批号、室内质控品批号与校准品批号的更换对IQC数据进行分区。

评定偏倚校正引入的MU推荐优先采用参考物质和正确度验证计划的标本,因其能够计量溯源到公认的参考系统,其次采用EQA数据[5]。EQA材料的公认值是参加EQA计划的同组实验室数据去除离群值后的平均值,受许多因素的影响,不具备溯源性。本研究未使用参考物质来评定偏倚,也未能参与正确度验证计划,因此使用EQA数据来评定MU。北欧测试合作组织建议以6次EQA结果作为评定MU的依据,从而得到一个具有足够可信度的与偏倚相关的不确定度,本研究采用15个EQA标本的结果评定MU。

如果CV随检测值水平变化而变化,则应使用多个MU[11]。本研究PLT的3个不同水平IQC数据的urel(pooled)不同,随水平变化较大,因此本研究根据室内质控品水平计算了不同水平检测值的MU。

本研究3个水平室内质控品结果的ucrel均达到标准MU的最小APS(7.28%),但是都未达到MU的理想APS(4.85%),回顾IQC数据发现,PLT的室内质控品从开始使用至使用完毕,其测定值呈上升的趋势,但未触犯失控限。因此,应沟通制造商改进制造IQC品的工艺。

本研究不足之处在于仅评定了测量过程相关检验结果的不确定度,未涉及其他可能导致诊断错误的因素,如生物学变异、季节变化和分析前变异等[14]。

本研究可能为临床实验室中使用自上而下的方法评估MU提供了基本实用的参考。评估MU有助于获得检验程序性能质量的客观信息,确定需要改进的分析物,并要求制造商提高其产品的分析性能质量。