浮动均值法在白细胞分类质量控制中的应用

王 岩，洪燕英

（首都医科大学附属北京中医医院检验科，北京100010）

随着越来越多的实验室加入到ISO认可中，对于血常规检测的质量要求也越来越高。一些实验室将XB法使用范围由最初的MCV、MCH、MCHC三项扩展到血常规十几项参数的检测中，用于动态观察与质量控制。但血常规检测的质量控制不仅仅局限于计数方面的项目，对于白细胞分类的室内质控要求及相互比较也越来越受到重视。本文探讨了在使用质控品进行每日室内质控的同时将XB法运用到白细胞分类结果的质量控制中，为检测结果的质量保证增加保险系数。在取值范围上尝试采用中位数代替计算均值，并引入系统误差，将系统误差检测的数据加入到采集结果中，用以模拟真实的XB性能［1］。现将方法及结果报告如下。

材料和方法

1 实验材料

Beckman Coulter780全自动血细胞分析仪，原厂配套试剂及质控品（含白细胞分类）、校准品。每日检测三水平质控品，包含白细胞分类在内的13个项目。

2 实验方法

2.1 纳入标准和截断值 2018年9月份实验室每日在检测标本中抽取20例白细胞，计数在（3.5～9.5）×109/L范围的标本记录白细胞分类，去除异常值和极端值以减少纳入分析结果的变化。

2.2 计算算法 按照上面要求连续抽取20 d，并计算20 d每日均值、标准差。在排除离群值后选取中位数算法来确定日均值。将20d均值计算平均值及标准差。

2.3 XB法的取值范围 假设每月出现一次≥3s的系统误差，本室采用3s数值（太多的报警会严重影响实际操作［2］），将此数据引入到20 d中的某一数值以加大取值范围。

2.4 制作XB质控图 接下来在2018年9月份标本中每日选取前20例标本的白细胞分类结果，计算由20个样本组成的每个批次的平均值，连续抽取30d，以XB法标准制作质控图并判断检测是否失控，同时以每日配套质控品结果进行对比分析。

结 果

1 引入系统误差后取值范围

XB法20内每日均值及各批次均值的均值、标准差、CV值见表1。

表1 20d内各分类项均值、标准差、CV值

2 仪器自带XB批间质控图

仪器自带XB批间质控图，见图1、2、3。

图1 仪器自带的淋巴细胞XB批间质控图

图2 仪器自带的中性粒细胞XB批间质控图

图3 仪器自带的单核细胞XB批间质控图

3 30d内应用XB法日间质控图

30d内应用XB法日间质控图，见图4、5、6。

图5 XB法日间淋巴细胞质控图

图6 XB法日间单核细胞质控图

4 随机t检验

对XB法五参数结果与随机抽取30 d结果进行随机化t检验，见表2［3］。

表2 两组完全随机t检验

讨 论

本研究的数据全部来自于我院病房患者群体，异常结果较多，结果间差异也大。如图1～3所示，Beckman Colter LH780血细胞分析仪自带的XM分析图是采用EWMA（指数加权移动平均值）计算方法，并用已知的目标值对其进行比较的一种质控方法。并且考虑到若干因素来决定结果是否包含在一个批次中，如遇没有分类结果、血液探测器关闭、离群值等因素时在20个样本中最多可排除5个结果。因此每日批均值较稳定。而本室自制XB质控图如图4～6所示，除去没有分类结果外我们纳入所有前20例标本的结果（包含的数据更广泛，但稳定性不如仪器自带算法），导致波动大于仪器计算的结果。图上显示中性粒细胞结果普遍偏高，淋巴细胞相对减低，尤其是周末可能因多为病情较重检测人群，数值波动较大，这也是病房血细胞检测结果的真实现象。即便这些波动也在我们采用的取值范围内。表2数据表明XB法五参数结果与随机抽取30d结果具有可比性。因此我们的取值范围是适当的、可实施的。通过时时观察MOVAVG质控图，可了解仪器漂移和失控情况［4］。在连续观察中曾经发现嗜碱性粒细胞出现上升或下降的漂移倾向，经核查发现嗜碱性粒细胞室内质控虽然正常，但在检测中激光光强减弱，因嗜碱细胞数量较少使检测结果受到明显影响，经更换光路后恢复正常。这也证明了XB法可为普通质控法提供很好的补充。如换作门诊患者人群，数据间差异相对较小，此取值范围不一定适用。因此不同实验室、不同检测人群需要制定符合本实验的XB质控规则。

血细胞质控品已全面应用于各实验室的血细胞分析仪。一部分实验室使用与仪器配套的质控品，近年来也有越来越多的实验室采用第三方质控品。这种质控品的优势在于不拘泥于某一品牌的分析系统，但缺点是就目前的技术不能包含白细胞分类项目的质控。这使一些实验室在选择质控品时受到了限制。浮动均值法是Bull等根据DORSRY的基本原理提出一种没有质控品的质控方法［5］。目前已有很多实验室采用XB质控法与普通QC质控同时对血细胞计数的十几项参数进行质量控制。采用XB质控法对白细胞分类结果进行质量控制及检测中的实时监测不失是一种较好的选择。但白细胞分类与其他计数项目不同，各分类项间变化相互之间影响，一种分类结果不好导致其他项目的分类结果也受到影响。即便是白细胞计数在正常范围，分类结果也未必正常。再者受到血液病患者或肿瘤科放化疗或使用升白剂等因素的影响使分类结果难以控制。以往除了质控品外我们只能靠人工与仪器间比对来大致判断一下仪器的分类是否可靠。这种情况下可考虑选择XB质控来监测质量，那么关于XB质控的数据采集、均值计算及取值范围就要考虑更多的影响因素，采用不同的计算方法不断探讨、验证，使其更真实地反映实际检测中的问题。因此，我们参考多种统计方法，选择简便且实用的方法进行验证。虽然采取了截断限制排除了白细胞计数异常的结果，但白细胞分类结果却不一定也是正常的。关于平均值一种是平均算法，另一种是中位数算法。从统计学角度看，平均计算方法适用于分析结果为正态分布和结果差异较小，而中位数算法对于非正态分布和极端结果或异常值的分析能力更强大［6］。以往的质控图通常直接采用2s来确定取值范围。但实际工作中不可避免的会出现系统误差，引入系统误差，并将系统误差检测所出现的数据加入到采集结果中，用以模拟真实的XB性能［1］。

我们的主要目标是将XB法作为一种连续和实时的分析质量控制手段，允许在计划的质控测量之间进行可靠的质量保证［7］。对于XB的计算方法、取值范围、批大小、取值时间等一直没有相应的标准，每个实验室要根据自己的患者群体制定自己特定的XB程序。可以根据个人情况改变假XB报警标准，甚至在优化验证数据集中不允许有假XB报警［7］。

XB法更广泛应用也会受到以下因素的阻碍：①建立最优XB设置的复杂性；②缺乏规范的指南来指导如何使用XB等；③缺乏现成的软件为特定实验室中的每一项试验选择最佳设置［8］。

此外，当某些项目的Sigma值＜3时，普通统计质控几乎变得难以管理，XB法可以进一步支持和扩展统计质控的分析质量保证［9］。当然Levey-JE质控图仍是目前应用最广泛的方法。我们在用XB法对数据进行实时检测时，仍需结合全血质控物的联合测定，以大大提高测定的精确度和准确度［10］。