也說說體外診斷試劑標準品、校準品、質控品那些事12

26/26也說說體外診斷試劑標準品、校準品、質控品那些事（12）第十二篇一致化的實施案例看完第十章和十一章，小伙伴們估計對“一致化”仍然是云里霧里。“一致化”到底是如何實施的，這一篇我會把ISO21151附錄里列出的具體案例介紹給大家。1、定義被測量ISO21151附錄A虛構了一個被測量：R肽，R肽是一種多肽，具有多種基因型，包含68-98氨基酸，在血漿和血清中以復合物的形式存在，每種多肽的糖基化位點數(shù)量不固定。R肽是胰腺癌的一個參考指標，在胰腺癌病人血清中R肽濃度升高。2、設立達到一致化的可接受標準R肽的個體內和個體間生物學變異估計分別為10%和30%，由此，生物學變異模型給出一致化可接受標準：總的不精密度（CV）≤5%，偏倚在±8%內。3、納入一致化方案的試劑盒應達到的性能指標主要考察兩點：在接近參考區(qū)間上限時的濃度點的實驗室內總的不精密度（按CLSI指南EP05）應≤5%；與其他納入一致化方案的試劑盒相比，具有近似的選擇性，表現(xiàn)為隨著濃度呈比例關系，兩者關系可接受的標準是單一結果離兩個試劑盒所有結果加權Deming回歸線的偏差最大為10%，以及截距的95%置信區(qū)間包含零。在比較中，若離群值的樣品少于人樣品總數(shù)的10%，可剔除這些樣品的結果。本案例中，最終有4個試劑盒納入“一致化”方案，可以看出這4個試劑盒的參考區(qū)間、測量區(qū)間還是有很大差異。4、制備一致化參考物質一致化參考物質由120份單人血清的樣品盤組成，其中80個樣品用于一致化試驗，其余40個樣品用于確認一致化方案的有效性。1/4數(shù)量的血清為正常血清，即無已知慢性疾病，R肽、胰淀粉酶、脂肪酶、丙氨酸氨基轉移酶、堿性磷酸酶、γ-谷氨酰轉肽酶、總膽紅素和血紅蛋白值在參考區(qū)間內。3/4數(shù)量的血清的濃度值均勻分布在參考區(qū)間上限和測量區(qū)間上限之間。按CLSIC37收集處理血清，無混合、過濾等步驟，棄去溶血、黃疸、混濁或傳染病標志物陽性的血清。一致化參考物質-70°C保存，干冰運輸。5、為一致化參考物質賦值用納入一致化方案的上述4個試劑盒測試這些參考物質。每天一個樣品重復測試3次，測試3天。測試具體數(shù)據(jù)如表2所示。表2第1列是樣品編號，第2到4列是第一天測試結果，第5到7列是第二天測試結果，第8到10列是第3天測試結果。表2試劑盒A、B、C、D的原始測試數(shù)據(jù)計算每個樣品的每個試劑盒的平均值（表2第11列），以及4個試劑盒的初始總平均值（表2第12列）。繪制每個試劑盒的每個樣品的平均值與初始總平均值的關系圖（見圖2）。目視檢查關系圖，識別與其他結果明顯分離的離群值的樣品。若需要，可以使用離群值統(tǒng)計檢驗確認目視觀察結果。本示例只使用了目視離群值檢查。在本示例中，試劑盒B有兩個離群值，試劑盒C有一個離群值。這種離群值可能是該試劑盒對被測量選擇性不足的表現(xiàn)，有必要剔除。若一個試劑盒大于10%數(shù)量的樣品被識別為離群值，則該試劑盒將被移出一致化方案，并對剩余的試劑盒重新進行離群結果評估。在本例中，三個樣品（ID42、70和71，離群值在表1中以黃色突出顯示）的結果從數(shù)據(jù)中刪除，所有IVDMD都進入下一步。圖24個試劑盒每個樣品的平均值與初始所有試劑盒平均值的關系圖從數(shù)據(jù)中刪除前一步中識別出的具有離群值的樣品的所有結果。兩個方法間的差值與濃度成比例，推薦使用加權Deming回歸（見CLSIEP09），因而用每個試劑盒的每個剩余樣品結果的平均對去除離群值的4個試劑盒的總平均值進行回歸。檢查回歸線，在濃度值區(qū)間內，結果偏離線性響應超過10%的試劑盒，將被移出一致化方案。在本示例中，每個試劑盒的所有結果在數(shù)據(jù)區(qū)間內具有線性響應，因而均保留在一致化方案中。另外，由9個重復測量值計算每個樣品的CV，每個試劑盒的所有樣品值的總CV均<5%。檢查接近決定限的單個樣品的CV，確認每個試劑盒符合一致化方案納入標準所規(guī)定，在這些濃度下的CV<5%。4個試劑盒的所有剩余數(shù)據(jù)均可接受并保留。去除離群值的4個試劑盒平均值成為賦予每個樣品的濃度值，這些樣品用作一致化參考物質，見表3。SampleMD-AMD-BMD-CMD-D一致化ID平均值平均值平均值平均值值116.45.917.928.217.1216.76.618.328.917.6319.67.922.835.521.5420.37.918.629.219.0522.58.921.733.621.7625.49.826.240.525.5723.38.923.537.223.2825.69.823.637.124.0928.711.426.641.127.01031.812.831.849.231.41132.412.831.448.831.41234.413.733.452.333.51337.814.735.856.236.11446.318.741.964.742.91549.820.058.388.554.21645.918.739.459.941.01750.520.445.969.646.61854.921.641.463.145.21954.022.348.676.550.32057.823.649.978.552.52160.424.050.978.853.52260.123.945.470.750.02359.824.657.087.557.22460.424.658.089.058.02563.525.454.384.757.02670.527.362.193.063.22769.328.164.099.865.32866.527.363.199.064.02970.828.962.595.164.33078.932.368.1106.871.53175.631.472.8112.172.93274.630.063.298.366.53379.432.759.291.065.63476.331.871.6108.472.13583.534.079.7123.580.23685.236.389.5139.187.53792.839.198.6151.595.53895.940.092.5139.892.13993.638.185.8135.688.340109.044.692.6143.397.441112.546.0102.5159.2105.043109.643.493.6147.898.644112.544.4100.3159.2104.145116.747.8104.9163.0108.146128.852.8120.6188.6122.747120.748.3111.0172.6113.248127.951.5123.5193.0124.049134.354.2132.1199.6130.150135.855.5132.4202.2131.551148.357.7125.2195.1131.652145.358.6130.5200.4133.753154.063.4143.7225.6146.754157.965.3149.6230.2150.855160.568.5157.2245.6158.056164.265.1150.0227.4151.757167.468.0160.4244.8160.158174.571.5141.5216.3151.059181.673.5158.0241.7163.760199.881.6190.9292.0191.161211.587.2196.8301.7199.362216.390.1199.2309.3203.763235.696.2212.9333.5219.564230.091.9210.3328.3215.165257.8107.4227.1352.0236.166244.5101.0249.7379.2243.667280.0114.4263.4411.1267.268282.7115.9257.8403.9265.169303.9124.4276.1425.2282.472356.6130.4290.2450.9307.073342.6139.4299.4464.8311.574396.3166.7345.3539.6362.075406.8162.1325.8506.7350.476425.1174.7352.0567.2379.777444.2180.3363.8574.0390.678462.4198.3435.1675.6442.979491.1208.4481.5649.1457.580488.4197.9398.0609.7423.5表3一致化參考物質的最終賦值6、每個試劑盒建立各自的一致化公式用加權Deming線性回歸建立一致化參考物質賦值與每個試劑盒測量值之間的關系，見圖3。當截距與零顯著不同時，如試劑盒B和試劑盒D，制造商可以選擇將數(shù)據(jù)劃分為低值和高值兩組，分為兩個不同的濃度區(qū)間分別建立公式。在本例中，制造商B選擇不劃分數(shù)據(jù)。制造商D選擇將數(shù)據(jù)劃分為由樣品ID1-25和ID26-80代表的兩個濃度組，如圖4所示。圖34個試劑盒的加權Deming線性回歸圖4試劑盒D分兩個濃度區(qū)間進行加權Deming線性回歸7、修正試劑盒校準品可采取三種方式，一是將校準修正應用于試劑盒當前測量結果，不改變現(xiàn)有終端用戶（產品）校準品的賦值；二是用一致化公式重新為其終端用戶（產品）校準品賦值；三是根據(jù)校準公式重新為其工作校準品賦值。在此示例中，每個制造商用這些試劑盒的回歸參數(shù)為每個終端用戶校準品賦予一個新的值，此值將實現(xiàn)試劑盒間結果一致化，見表4。表4重新為終端用戶校準品賦值8、確認一致化方案有效性通過測量40個人血清組成的panel來確認一致化方案的有效性，用一致化方案中的每個試劑盒對這些樣品進行測量，試劑盒用各自終端用戶校準品校準，此時的校準品已按一致化方案被賦予新調整的值。按一致化活動開始時設定的標準，若每個試劑盒與4個試劑盒賦值總平均值的偏倚需在±8%之內，即認為一致化方案成功。具體數(shù)據(jù)見表5，線性回歸見圖5。表5一致化確認數(shù)據(jù)SampleAllMDmeanassignedasharmonizationreferencematerial(RM)valueMeanoftriplicatemeasurementsusingendusercalibratorswithnewvalueassignmentsaccordingtotheharmonizationalgorithmIDHarmonizationRMValueMD-AMD-BMD-CMD-D8117.117.514.817.516.68221.520.619.122.621.78321.722.821.321.420.38423.223.421.223.422.48527.028.726.926.525.58631.431.530.031.530.68736.137.134.136.035.98854.247.245.959.358.28946.648.046.546.545.19050.350.550.749.349.39153.556.854.651.750.99257.256.455.857.956.29357.060.157.755.155.59465.365.663.565.261.59564.366.665.263.657.99672.970.270.874.368.59765.673.373.760.255.79880.276.776.681.476.79995.585.987.8101.096.210088.386.085.787.784.4101105.0104.7102.9104.9101.5102104.1102.499.5102.8100.2103122.7119.3117.9123.7119.3104124.0116.0115.0126.7123.2105131.5124.3123.8135.9130.1106133.7133.1130.8133.9127.2107150.8143.2145.5153.6149.5108151.7151.4145.0154.1145.5109151.0158.5159.1145.3138.5110191.1182.7181.3196.4189.4111203.7194.5200.0