![临床检验质量指标:室内质量控制和室间质量评价](https://wfqqreader-1252317822.image.myqcloud.com/cover/797/43603797/b_43603797.jpg)
第三节 临床检验批长度设计研究
根据临床实验室实际情况分析误差模式和质控模式,首先建立各模式下的不合格患者结果数计算的数学模型,模型中需要研究的参数是ARLed和ΔPE。用计算机模拟方法计算各规则的ARLed,使用统计学原理计算ΔPE,将这两个参数代入E(Nu)计算的数学模型中,设定E(N0) <1,得出最佳分析批长度,见图6-3。
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图6-3 研究思路
一、误差检出的平均分析批长度模拟
ARLed的模拟和计算可分成11个步骤,系统误差的模拟流程图见图6-4,随机误差的模拟流程图见图6-5。
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图6-4 系统误差下ARLed模拟流程图
![](https://epubservercos.yuewen.com/4B028D/22919002709681606/epubprivate/OEBPS/Images/P6-5_4455.jpg?sign=1738846499-IjnT71Y6mgTyOzlZ9Tgyn2IPraEHv56t-0-98f2a31e8cc668e52b125bf53a378443)
图6-5 随机误差下ARLed模拟流程图
(1)设定质控真值(μ)、分析方法固有不精密度(σ)、每批检测质控观测值(NQ)和系统误差(SE)(为σ的倍数,0.0~4.0倍,以0.5为单位)。
(2)模拟一个在控观测值C=μ+ε(从C=μ+ε,ε服从均值为0,标准差为σ的正态分布中随机选取数据)。
(3)重复步骤(2),直到每批达到要求的质控结果个数N。
(4)重复步骤(2)和(3),到使用质控规则必要的批数。
(5)运用质控规则,如果质控规则判为失控,重新回到步骤(2),否则继续步骤(6)。
(6)模拟失控观测值,将质控观测值加入一个系统偏倚,C=μ+SE+ε。
(7)重复步骤(6)到每批达到要求的质控数。
(8)运用质控规则并确定批次是否失控。
(9)重复步骤(6) ~(8)直到出现失控,保存这个批数,从第一个含有SE的批次算起,即完成一次试验。
(10)大量重复步骤(2) ~(9)。
(11)将各批的P(Ri)、P(Ri|Ai-1)和P(≤Ri)的值,描绘在坐标图上。
对于只涉及一个批次观测值的规则,以13s规则系统误差下ARLed模拟流程为例:13s规则,NQ为4:从模拟的角度进行解释,意思是步骤(2)从C=μ+ε分布中随机抽取4个数据(作为一批),然后对每一个数据都使用13s,只要有一个数据违背规则就判为失控,步骤(3)同理,步骤(3)在C=μ+SE+ε的分布中随机抽取4个数据(为第1批),然后对每一个数据都使用13s,若在控重复步骤(3)在C=μ+ε的分布中随机抽取4个数据(为第2批)。若失控在第1批处记录一次(记一次数),此时算完成一次实验。重复n次这样的实验。若NQ为2,步骤(2)从随机数中随机抽取2个数据,然后对每一个数据都使用13s,只要有一个数据违背规则就判为失控。
对于涉及多个批次质控观测值的规则,以10x规则系统误差下ARLed模拟流程为例:对于规则,NQ为4:从模拟的角度进行解释,意思是步骤(2)从C=μ+ε分布中随机抽取4个数据(为一批),抽3次(重复3批,因为此规则至少要10个数据)共12个数据,然后使用模拟规则进行判断。如果失控,再重复步骤(2),如果在控了进入步骤(3),步骤(3)在C=μ+ε的分布中随机抽取4个数据(为第1批),连同步骤(2)中选出的12个数据,共16个数据一同使用模拟规则进行判断,如果在控继续在C=μ+SE+ε的分布中随机抽取4个数据(为第2批),连同前面共20个数据,使用规则判断。如果失控则在第1批处记录一次(记一次数),此时算完成一次实验。重复n次这样的实验。
模拟实验的总次数为n,在第i批前未失控的实验次数为Ai,在第i批失控的实验次数为Bi,在第i批及之前失控的累积实验次数为Ci,Ci+Ai=n。
无条件概率P(Ri),指误差持续存在,在第i-1批前未被检出(未失控),在第i批被检出(第i批失控)的实验数占总实验次数的比例,P(Ri)=Bi/n。
条件概率P(Ri|Ai-1),指误差在第i-1批前(包括i-1批)都被接受,在第i批被检出(第i批失控)的实验数占第i批前未失控的实验次数的比例,P(Ri|Ai-1)=Bi/Ai。
累积概率P(≤Ri),指误差在第i批及i批前已经被检出的实验次数占总实验次数的比例,P(≤Ri)=Ci/n。
每个质控规则(或组合)在特定的NQ和SE下的ARLed值,计算过程及结果表示如下表6-1。模拟过程输出的结果包括:①模拟过程数据表,如表6-1。②根据表6-1的计算结果,指定系统(随机)误差和NQ,绘出规则(及组合)的检出概率P(Ri)、P(Ri|Ai-1)和P(≤Ri)的随批次变化的函数关系图。③根据表6-1的结果,选定质控规则和NQ值后,可得出ARLed值随SE(RE)变化的函数曲线。
表6-1 ARLed的计算过程
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二、ΔPE的计算
根据正态分布的原理,检测结果的值围绕真值呈正态分布,越靠近真值的结果出现的概率越大,正态分布的扩散程度取决于检测方法的精密度。当没有系统误差时,由于检测的不精密度可能产生不合格患者结果的概率为图6-6中-TEa到负无穷与TEa到正无穷正态分布曲线下面积之和。出现SE的系统误差时整个分布将会有SE的平行移动,TEa的位置不变,产生不合格患者结果的概率为PE (x,SE)。为使SE保持连续性,引入一个均一分布,,x代表随机抽取的患者结果,
表示在
的均匀分布中取随机数,round(a,r)表示对a四舍五入保留x位小数。因此,当存在SE的系统误差时,
。增加的概率为ΔPE=PE (x,SE)-PE (x,0),即在SE系统误差存在时,含有误差的结果中有ΔPE的概率是不合格的结果。因此通过计算转换,可得出ΔPE随SE变化的函数。
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图6-6 系统误差SE条件下不合格患者数产生概率
三、各模式下不合格患者标本E(NU)的计算
图6-7说明的是误差从出现到被检出的整个过程,整个过程分为三段。第一段是误差没有出现,这个阶段有2次质控活动(2个分析批),到第3批时出现了误差,检测过程进入第二阶段,误差持续存在经过了2次质控,误差都没有被检出,直到第二阶段的第3次质控才失控,失控后进行处理改进,消除误差进入第三阶段。图6-8显示的是整个过程中出现的数量关系。在这个过程中第二阶段的患者标本都含有误差,但是这些检测结果并不是都不能接受,其中有一定概率出现超出允许总误差TEa的标本,这个概率即ΔPE。
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图6-7 不合格患者结果示意图
![](https://epubservercos.yuewen.com/4B028D/22919002709681606/epubprivate/OEBPS/Images/P6-8_4768.jpg?sign=1738846499-8qL7044ULfKsVomvpg78Au86OOUqUOkC-0-f58efec3968f7fa9a7166c07fbf2e101)
图6-8 不合格患者结果计算示意图
间断误差批量模式:
E(NU)=ΔPE (1-Ped) NB
误差持续存在的批量模式:
E(NU)=ΔPE (ARLed-1) NB
误差持续存在的夹心模式:
E(NU)=ΔPE [(ARLed-1)NB-N0],
N0=(1-P1)NB/2
E(NU)=ΔPE [(ARLed-1)NB-(1-P1)NB/2]
上述等式中,ΔPE与给定项目的分析性能(SE、TEa、正确度和精密度)有关,ARLed、Ped和P1与所选规则、质控结果个数NQ和SE的大小有关。因此,给定TEa、正确度、精密度、质控规则和N,绘出NB随SE的变化函数图。
四、最佳批长度NB的计算
理论上,质量控制目的是要在概率学上满足E(NU)<1。因此,最佳批长度是在以下检测模式下满足不等式的NB最大整数值。
间断模式:
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误差持续存在的批量模式:
![](https://epubservercos.yuewen.com/4B028D/22919002709681606/epubprivate/OEBPS/Images/PGS_136_500_498_682_562_4811.jpg?sign=1738846499-7HvhKaPqjTFsOieucRi11TcVcqekqwC6-0-266c8a4b6eef5f6034949ae5509c25fe)
误差持续存在的夹心模式:
![](https://epubservercos.yuewen.com/4B028D/22919002709681606/epubprivate/OEBPS/Images/PGS_136_449_596_721_658_4827.jpg?sign=1738846499-nsCwT40w5h0P5kxNMCRdzklUZRr3kmXd-0-877bc3e24a326b835026c18e567106da)