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临床医学检验常用质量控制指标参数学习 灵敏度vs检出限 1.灵敏度：又称分析灵敏度（analytical sensitivity）。国际纯粹和应用化学联合会（International Union of Pure andApplied Chemistry，IUPAC）将方法的灵敏度定义为被测组分浓度或含量改变1个单位时所引起的分析信号的变化［1］。通过定义，我们可以发现灵敏度就是分析校准曲线的斜率。曲线斜率越大，表示方法的灵敏度越高。这点很好理解，假设在称量范围内我们用电子秤和天平同时称量100克淀粉，如果在被测物里再增加0.1克淀粉，天平可以很容易称量出来精确差异，而电子称却不发生变化。我们就说天平比电子秤灵敏度高。 除此之外，在分析实践中还有针对某一类方法灵敏度的特定表达方式，如对于紫外-可见分光光度法，则用摩尔吸光系数表示。摩尔吸光系数越大，在一定条件下校准曲线的斜率也越大，表示灵敏度越高。 2.检出限:IUPAC将检出限（limit of detection，LoD）定义为给定分析程序具有适当的确定检出分析物的最小浓度或量［1］。若LoD处的分析信号为Xd，则Xd=xB+k·sB。其中k为可靠性系数，IUPAC建议取k=3，xB和sB分别为有限次测量的空白均值和空白标准差。若用校准曲线斜率（m）表示灵敏度，用浓度（Cd）表示检出限，根据校准曲线可知：Xd=xB+m·Cd。又因Xd=xB+k·sB，故Cd=(Xd-xB)/m=k·sB/m。由此可见，当k确定后，若空白的标准差一定，m与Cd呈反比。因此，人们习惯于把具有较低LoD的分析方法说成该方法具有较高的灵敏度（注意：这是一种推论，而不是等价说明）。恰巧是这个现象经常出现在我们的日常生活与工作中，让我们产生一点混淆：低LoD一定伴随高灵敏度甚至有些人认为“低LoD=高灵敏度”。 然而，LoD不仅与灵敏度有关，还与空白信号的标准差有关，空白信号波动范围大，样品中含有较低的分析物浓度时产生的分析信号不易与空白区别，致使检出限增高。因此，减小空白的标准差可使LoD降低，而对方法的灵敏度没有影响，由此可见灵敏度和LoD是完全不同的两个概念。实际上，很多方法本身的灵敏度很高，但由于受空白标准差的影响，LoD很难达到理想的程度。理想的方法应具有高的分析灵敏度和低的LoD。IUPAC定义的LoD实际上就是检出低限双侧99.7%分布范围的上限。  空白限vs检出低限 1.空白限（limitof blank，LoB）:LoB是美国临床和实验室标准化协会（CLSI）EP17-A文件中使用的术语，它是指在规定的可能性条件下，空白样品被观察到的最大检测结果［1］。最理想的情况是我们检测每一份空白样品的结果都应该为0，但是由于随机误差的存在，空白样品检测值会分布在一个较低水平的区间之内。EP17-A规定，空白样品单侧95%分布的上限就是LoB。此时会有5%的空白样品被误认为有分析物的存在，这就是假阳性，我们犯这种错误（Ⅰ类错误或α错误）的概率就是5%。 当某份样品的观察值超过LoB，则表明样品中的分析物浓度超过了0。同理，由于随机误差的存在，低浓度分析物样品的检测值如果低于了LoB，我们就会误认为样品中不存在可检出的分析物，得出假阴性的结果，这就是Ⅱ类错误或β错误。 因此，LoB的存在决定了我们犯错误的几率大小，如何确定低浓度样品和空白检测的界值至关重要。ISO推荐在α=β=5%条件下，确定LoB。若空白值呈正态分布，LoB为单侧95%分布的上限，即LoB=μB+1.645σB，式中μB和σB分别为空白样品检测的均值和标准差。 如果空白值呈非正态分布怎么办？此时实验室必须用非参数方法进行评估。原理：假定空白样品重复测量结果数为NB，将数据由小到大排列，估计第95百分位数所在位置为［NB(95/100)+0.5］的值，即LoB=PctB(100-α)=PctB(95)。 建立LoB：通常需对1个或数个空白样品进行重复检测，共获得60个空白结果（NB=60）估计LoB。 验证LoB：厂商声明了LoB时，实验室应对空白样品进行至少20次重复检测，若没有3个重复测量值超出声明的LoB，则验证通过，可直接使用厂商声明的LoB。但目前绝大多数厂商尚未按EP17-A文件提供LoB，因此，实验室应按照上述方法建立自己实验室的LoB。 2.检出低限（lowerlimit of detection，LLD）:LLD是指样品单次检测可以达到的非空白检测响应量对应的分析物含量［2-4］。也就是说分析物最低要达到多少浓度，才能不被检测为0，不会产生假阴性。以样品响应量与样品内分析物含量呈正比例关系为例，通常的做法是对空白样品进行至少10次重复测量，假定空白样品多次重复测量的检测信号值服从正态分布，以空白样品检测信号±