生化酶学检测指标分析批长度的统计质量控制策略分析*

黄志刚，贺 勇，何 訸，梁珊珊，黄亨建

(四川大学华西医院实验医学科，四川成都 610041)

统计质量控制(SQC)对于保证实验室测量程序结果的质量起着至关重要的作用。定量测量程序SQC的普遍使用，为实验室提供了重要的质量管理工具，主要用于检测仪器、试剂、环境和操作人员等多种因素对测定程序结果的影响。美国临床实验室标准协会(CLSI)制定的EP23-A[1]和C24[2]中指出，SQC策略更加关注患者检测结果在临床应用中的风险。相关指南推荐实施基于风险的SQC可将误差结果对患者的影响降到最低，理想状态为使误差检出率(Ped)接近100.00%，而假失控率(Pfr)接近0.00%，通常要求临界系统Ped为90.00%，Pfr≤5.00%[3]。C24指出，基于风险的SQC策略需要确定4个要素：质控品的数目、质控测定次数、质控规则以及样本分析批长度，建议对连续分析过程设计限定区间SQC，即在检测限定的一组样本前后都要实施一次质量控制事件，该一组样本数目即为分析批长度[2]。

目前已有多种SQC设计工具，如功效函数图[4]、西格玛(Sigma)度量值临界误差图[5]、操作规范图(OPSpecs)[6-7]、Westgard Sigma规则[8-10]、《临床检验定量测定室内质量控制：WS/T 641-2018》[11]，以上工具没有明确提供连续分析过程所需的SQC频率选择及参数设计。有研究者以不可接受患者结果最大预期数目≤1为目标确定分析批长度，建立了Sigma度量分析批长度列线图[12]，在此基础上，与Westgard Sigma规则流程图相结合，制作了简单实用的“分析批长度Westgard Sigma规则”表[13-14]。本文考虑Ped与Pfr的平衡，运用实验室检测方法的Sigma与质控规则、单次质控测定数量以及分析批长度之间的关系，为进行连续工作的分析仪其生化酶学检测指标建立科学、客观的SQC策略，达到降低患者风险及实验室成本的目标。

1 资料与方法

1.1一般资料 生化酶学检测指标Sigma度量计算公式为：Sigma=(TEa-Bias)/CV，其中TEa为允许总误差，该值为欧洲临床化学和实验室医学联盟于2017年发表的生物变异数据的更新质量规范[14]；CV为变异系数，该值为连续6个月的室内质控(IQC)数据，CV平均%=(CV高值%+CV低值%)/2；Bias为偏倚，即本实验室2019年国家临床检验中心外部质量评价(EQA)酶学检测项目3次结果的平均值。

1.2方法 实验室根据Sigma计算公式计算各指标方法的Sigma度量值，根据2018年美国临床化学年会会议提出的“分析批长度Westgard Sigma规则”表，列出相应质控规则、单次质控测定数量以及分析批长度的SQC策略[5]。

2 结 果

2.1Sigma度量值与SQC策略关系 根据“分析批长度Westgard Sigma规则”流程图，不同的Sigma度量值，制订不同的SQC策略，见表1。根据表1结果，Sigma度量值越大，所需质控规则越简单，分析批长度越大。如对于6-Sigma，可设计1∶2s N1质控规则，分析批长度为1 000，以达到Ped≥90.00%，Pfr≤5.00%。而对于3.5-Sigma，即使设计MR N4，分析批长度为40，也无法实现最低风险目标。

表1 Sigma度量值与SQC策略关系

2.2生化酶学检测指标的Sigma度量值 本研究分析了常见8个生化酶学检测指标的Sigma度量值，见表2。由于受生物学变异的影响，TEa在各行业标准中相差较大，本研究选取来自欧洲临床化学和实验室医学联盟最新的质量规范。其中肌酸激酶(CK)、淀粉酶(AMY)具有6-Sigma性能，丙氨酸氨基转移酶(ALT)、γ-谷氨酰转肽酶(GGT)为5-Sigma，天门冬氨酸氨基转移酶(AST)、乳酸脱氢酶(LDH)为4.5-Sigma，碱性磷酸酶(ALP)、脂肪酶(LIP)小于3.5-Sigma。

表2 8个生化酶学检测指标的Sigma度量值

2.3生化酶学检测指标的SQC及分析批长度 考虑Ped与Pfr的平衡，优先选择质控程序Pfr≤5.00%，Ped≥90.00%的候选质控规则、质控测定次数及分析批长度，见表3。对于CK、AMY，其具有6-Sigma性能，依据表1，选择1∶3s N2，分析批长度1 000个样本，Ped为98.00%，Pfr为0.00%；选择1∶3s N4，分析批长度1 000个样本，Ped为100.00%，Pfr为1.00%；选择MR N2，分析批长度1 000个样本，Ped为100.00%，Pfr为1.00%；选择1∶2.5s N1，分析批长度1 000个样本，Ped为94.00%，Pfr为1.00%；选择1∶2s N1，分析批长度1 000个样本，Ped为98.00%，Pfr为5.00%。而对于AST、LDH，为4.5-Sigma，可设计MR N4，分析批长度800个样本，Ped为98.00%，Pfr为3.00%；或设计1∶3s N4，分析批长度220个样本，Ped为89.00%，Pfr为1.00%。当减少分析批长度为120时，使用MR N2，Ped为82.00%，Pfr为1.00%，无法满足最低Ped的要求。对于ALP和LIP，即使分析批长度为40个样本，使用MR N4，Ped为73.00%，Pfr为3.00%，也无法满足最低Ped的要求，因此无满足条件的质控规则。

表3 生化酶学检测指标的SQC及分析批长度

3 讨 论

多种SQC工具的使用，为现代医学实验室提供了质量保证的重要基础。随着实验室风险管理理念的出现和推广，越来越多的文件和指南建议将分析批长度纳入连续分析过程质量控制策略中[2]。WESTGARD等[13]结合Sigma度量值分析批长度列线图与Westgard Sigma规则流程图，建立了分析批长度Westgard Sigma规则流程图，临床医学实验室也已开始进行相应的应用[15-17]。基于风险管理及分析批长度Westgard Sigma规则流程图的SQC策略设计因素较多，本文平衡Ped和Pfr，依据分析批长度Westgard Sigma规则流程图，列出相应质控规则、单次质控测定数量以及分析批长度的SQC策略，并提出策略选择要点，为临床实验室SQC策略设计及选择提供依据。 根据质控策略可见，同一质控规则及单次质控品测定数量的情况下，分析批长度随着Sigma度量值增大而增加。对于Sigma度量值较小的检测程序，如当Sigma度量值小于4，质控规则为MR N4，即13s/22s/R4s/41s，单次质控测定数量为4，分析批长度为190，Ped为91.00%。当质控规则为MR N2，单次质控测定数量为2时，分析批长度为40，Ped仅为59.00%，在此种分析批长度下，质控的花费非常高，实际工作中很难实现，因此，对于4-Sigma水平以下的检测系统，不应该追求更严格的质控规则，而是需要进一步提高分析系统的性能，与此前的观点一致[18]。基于考虑Ped与Pfr的平衡，运用实验室检测方法的Sigma度量值与质控规则、每次质控测定数量以及分析批长度之间的关系，实验室可依据分析批的大小，选择适合的SQC策略，具有较高的Ped和较低的Pfr规则，优先选择质控程序Pfr最低，Ped≥90.00%的候选质控规则、质控测定次数及最大分析批长度。如实验分析方法性能为5-Sigma时，就有多个SQC策略可选择。也可考虑具体实验室的工作量和质控材料的测定次数，对实验室成本的控制。

从质控策略可以看出，分析方法的性能Sigma度量值大小决定了分析批长度或质控频率，对具有较高Sigma度量值的检测指标可减少质控频率，增加分析批长度；而对于低Sigma度量值的指标，质控频率高，且应减少分析批长度，一旦失控，则需重复测定样本，这将会提高实验室成本且增加Pfr。因此，实验室设计良好的SQC策略确保其质量控制实践的重点是提高分析方法的Sigma度量值，从而降低患者风险和降低成本。

4 结 论

分析方法的Sigma度量值大小决定了分析批长度或质控频率，Sigma度量值越小所需质控频率越高，分析批长度越小，应尽可能提高检测系统的性能，从而降低患者风险和降低实验室成本。