生化酶學檢測指標分析批長度的統計質量控制策略分析*

黃志剛，賀 勇，何 訸，梁珊珊，黃亨建

(四川大學華西醫院實驗醫學科，四川成都 610041)

統計質量控制(SQC)對于保證實驗室測量程序結果的質量起著至關重要的作用。定量測量程序SQC的普遍使用，為實驗室提供了重要的質量管理工具，主要用于檢測儀器、試劑、環境和操作人員等多種因素對測定程序結果的影響。美國臨床實驗室標準協會(CLSI)制定的EP23-A[1]和C24[2]中指出，SQC策略更加關注患者檢測結果在臨床應用中的風險。相關指南推薦實施基于風險的SQC可將誤差結果對患者的影響降到最低，理想狀態為使誤差檢出率(Ped)接近100.00%，而假失控率(Pfr)接近0.00%，通常要求臨界系統Ped為90.00%，Pfr≤5.00%[3]。C24指出，基于風險的SQC策略需要確定4個要素：質控品的數目、質控測定次數、質控規則以及樣本分析批長度，建議對連續分析過程設計限定區間SQC，即在檢測限定的一組樣本前后都要實施一次質量控制事件，該一組樣本數目即為分析批長度[2]。

目前已有多種SQC設計工具，如功效函數圖[4]、西格瑪(Sigma)度量值臨界誤差圖[5]、操作規范圖(OPSpecs)[6-7]、Westgard Sigma規則[8-10]、《臨床檢驗定量測定室內質量控制：WS/T 641-2018》[11]，以上工具沒有明確提供連續分析過程所需的SQC頻率選擇及參數設計。有研究者以不可接受患者結果最大預期數目≤1為目標確定分析批長度，建立了Sigma度量分析批長度列線圖[12]，在此基礎上，與Westgard Sigma規則流程圖相結合，制作了簡單實用的“分析批長度Westgard Sigma規則”表[13-14]。本文考慮Ped與Pfr的平衡，運用實驗室檢測方法的Sigma與質控規則、單次質控測定數量以及分析批長度之間的關系，為進行連續工作的分析儀其生化酶學檢測指標建立科學、客觀的SQC策略，達到降低患者風險及實驗室成本的目標。

1 資料與方法

1.1一般資料 生化酶學檢測指標Sigma度量計算公式為：Sigma=(TEa-Bias)/CV，其中TEa為允許總誤差，該值為歐洲臨床化學和實驗室醫學聯盟于2017年發表的生物變異數據的更新質量規范[14]；CV為變異系數，該值為連續6個月的室內質控(IQC)數據，CV平均%=(CV高值%+CV低值%)/2；Bias為偏倚，即本實驗室2019年國家臨床檢驗中心外部質量評價(EQA)酶學檢測項目3次結果的平均值。

1.2方法 實驗室根據Sigma計算公式計算各指標方法的Sigma度量值，根據2018年美國臨床化學年會會議提出的“分析批長度Westgard Sigma規則”表，列出相應質控規則、單次質控測定數量以及分析批長度的SQC策略[5]。

2 結 果

2.1Sigma度量值與SQC策略關系 根據“分析批長度Westgard Sigma規則”流程圖，不同的Sigma度量值，制訂不同的SQC策略，見表1。根據表1結果，Sigma度量值越大，所需質控規則越簡單，分析批長度越大。如對于6-Sigma，可設計1∶2s N1質控規則，分析批長度為1 000，以達到Ped≥90.00%，Pfr≤5.00%。而對于3.5-Sigma，即使設計MR N4，分析批長度為40，也無法實現最低風險目標。

表1 Sigma度量值與SQC策略關系

2.2生化酶學檢測指標的Sigma度量值 本研究分析了常見8個生化酶學檢測指標的Sigma度量值，見表2。由于受生物學變異的影響，TEa在各行業標準中相差較大，本研究選取來自歐洲臨床化學和實驗室醫學聯盟最新的質量規范。其中肌酸激酶(CK)、淀粉酶(AMY)具有6-Sigma性能，丙氨酸氨基轉移酶(ALT)、γ-谷氨酰轉肽酶(GGT)為5-Sigma，天門冬氨酸氨基轉移酶(AST)、乳酸脫氫酶(LDH)為4.5-Sigma，堿性磷酸酶(ALP)、脂肪酶(LIP)小于3.5-Sigma。

表2 8個生化酶學檢測指標的Sigma度量值

2.3生化酶學檢測指標的SQC及分析批長度 考慮Ped與Pfr的平衡，優先選擇質控程序Pfr≤5.00%，Ped≥90.00%的候選質控規則、質控測定次數及分析批長度，見表3。對于CK、AMY，其具有6-Sigma性能，依據表1，選擇1∶3s N2，分析批長度1 000個樣本，Ped為98.00%，Pfr為0.00%；選擇1∶3s N4，分析批長度1 000個樣本，Ped為100.00%，Pfr為1.00%；選擇MR N2，分析批長度1 000個樣本，Ped為100.00%，Pfr為1.00%；選擇1∶2.5s N1，分析批長度1 000個樣本，Ped為94.00%，Pfr為1.00%；選擇1∶2s N1，分析批長度1 000個樣本，Ped為98.00%，Pfr為5.00%。而對于AST、LDH，為4.5-Sigma，可設計MR N4，分析批長度800個樣本，Ped為98.00%，Pfr為3.00%；或設計1∶3s N4，分析批長度220個樣本，Ped為89.00%，Pfr為1.00%。當減少分析批長度為120時，使用MR N2，Ped為82.00%，Pfr為1.00%，無法滿足最低Ped的要求。對于ALP和LIP，即使分析批長度為40個樣本，使用MR N4，Ped為73.00%，Pfr為3.00%，也無法滿足最低Ped的要求，因此無滿足條件的質控規則。

表3 生化酶學檢測指標的SQC及分析批長度

3 討 論

多種SQC工具的使用，為現代醫學實驗室提供了質量保證的重要基礎。隨著實驗室風險管理理念的出現和推廣，越來越多的文件和指南建議將分析批長度納入連續分析過程質量控制策略中[2]。WESTGARD等[13]結合Sigma度量值分析批長度列線圖與Westgard Sigma規則流程圖，建立了分析批長度Westgard Sigma規則流程圖，臨床醫學實驗室也已開始進行相應的應用[15-17]。基于風險管理及分析批長度Westgard Sigma規則流程圖的SQC策略設計因素較多，本文平衡Ped和Pfr，依據分析批長度Westgard Sigma規則流程圖，列出相應質控規則、單次質控測定數量以及分析批長度的SQC策略，并提出策略選擇要點，為臨床實驗室SQC策略設計及選擇提供依據。 根據質控策略可見，同一質控規則及單次質控品測定數量的情況下，分析批長度隨著Sigma度量值增大而增加。對于Sigma度量值較小的檢測程序，如當Sigma度量值小于4，質控規則為MR N4，即13s/22s/R4s/41s，單次質控測定數量為4，分析批長度為190，Ped為91.00%。當質控規則為MR N2，單次質控測定數量為2時，分析批長度為40，Ped僅為59.00%，在此種分析批長度下，質控的花費非常高，實際工作中很難實現，因此，對于4-Sigma水平以下的檢測系統，不應該追求更嚴格的質控規則，而是需要進一步提高分析系統的性能，與此前的觀點一致[18]。基于考慮Ped與Pfr的平衡，運用實驗室檢測方法的Sigma度量值與質控規則、每次質控測定數量以及分析批長度之間的關系，實驗室可依據分析批的大小，選擇適合的SQC策略，具有較高的Ped和較低的Pfr規則，優先選擇質控程序Pfr最低，Ped≥90.00%的候選質控規則、質控測定次數及最大分析批長度。如實驗分析方法性能為5-Sigma時，就有多個SQC策略可選擇。也可考慮具體實驗室的工作量和質控材料的測定次數，對實驗室成本的控制。

從質控策略可以看出，分析方法的性能Sigma度量值大小決定了分析批長度或質控頻率，對具有較高Sigma度量值的檢測指標可減少質控頻率，增加分析批長度；而對于低Sigma度量值的指標，質控頻率高，且應減少分析批長度，一旦失控，則需重復測定樣本，這將會提高實驗室成本且增加Pfr。因此，實驗室設計良好的SQC策略確保其質量控制實踐的重點是提高分析方法的Sigma度量值，從而降低患者風險和降低成本。

4 結 論

分析方法的Sigma度量值大小決定了分析批長度或質控頻率，Sigma度量值越小所需質控頻率越高，分析批長度越小，應盡可能提高檢測系統的性能，從而降低患者風險和降低實驗室成本。