第四节　批长度软件开发及应用实例

一、利用软件设计最佳批长度

临床实验室质量控制设计包括质控品、质控规则、质控观测个数和质控频率等各个方面。已研发出了质控规则和质控观测值个数选择的软件，为实验室科学合理设计质量控制方法提供了一个有用的工具。所开发的软件可实现对定量项目分析批长度进行设计，使得质控设计更加完整。表6-2是实验室12项生化项目的性能数据、质量要求和目前的室内质控策略。

经过QCCS和临床检验定量项目分析批长度设计软件设计后的质控策略实验室实际情况见表6-3，选取了ALB和CHOL的质控规则和分析批长度设计图，见图6-9~图6-14，所用的数据均以夹心模式为例。

二、应用新的质控策略

实验室根据表6-2中的质控批长度进行室内质控检测。其中有四个项目需要加做质控，如表6-4所示。具体操作是将质控标本按照表6-3所示位置穿插在患者标本检测过程中，检测出结果。

三、评估新质控策略的效果

（一）白蛋白

ALB是需要在原来的常规质控基础上加做质控的项目。此项目的偏倚为3.08%，允许总误差为10%，偏倚所占的比例较大，因此经过操作过程规范图设计后选择了13s / 22s / R4s / 41s / 规则，N=2，Ped=0.91，Pfr=0.03。若使用13s / 22s规则，Ped=0.54，Pfr=0.02，误差检出概率是不够的。将规则和性能参数输入分析批设计软件得到最佳的批长度为39，实验室该仪器每天平均检测的标本量为149，每天大概需要进行4次质控。将这个新的质控方案与实验室原有的常规质控活动平行进行，实验期为2011年10月9日至18日，共10天，得到两个浓度质控物各40个质控检测结果，绘制这时期的质控图，如图6-15上图。选取该仪器ALB项目2011年9月9日至10月18日的常规质控检测结果，得到ALB两个浓度质控物各40个质控检测结果，绘制质控图，如图6-15下图。实验期发现了3次失控，都是违反规则。常规质控图没有发现失控。从实验方案和常规方案的两个批次质控图都可看出整个检测结果几乎都落在中心线的一侧，出现这种现象可能的原因有：仪器的这个项目存在一个正向的系统误差；质控品的质量出现问题；质控品的均值需要调整。对检测仪器系统进行分析并比较质控品在其他仪器上的检测结果排除了检测系统的原因；质控品在保质期内，严格按照说明书要求的保存方法进行保存，排除质控品的质量的问题。回顾此项目的室内质控数据和质控事件，发现此项目的质控均值从2009年1月开始至2011年9月都没有调整过。由于检测试剂更换、质控品溶解和质控品保存等因素都会造成轻微的质控检测结果变化，虽然没有引起失控，但是从质控图上观察到这一趋势，在分析排除其他原因后应适当调整质控图均值。这也从另一个角度说明对于此项目，实验室原来设置的分析批长度太长，质控规则不适当，即使能够看出偏倚的趋势，但是不容易提示失控，发现问题，引起注意。采用重新设计后的规则和批长度可以很容易发现这一问题。

（二）胆固醇脂蛋白

CHOL的批长度几乎是1天，即每天进行一次质控。此项目的变异系数为2.38%，允许总误差为10%，不精密度较大，因此经过操作过程规范图设计后选择了13s / 22s / R4s / 41s / 规则，N=2，Ped=0.96，Pfr=0.03。若使用13s / 22s规则，Ped=0.67，Pfr=0.02，误差检出概率是不够的。将规则和性能参数输入分析批设计软件得到最佳的批长度为61，实验室该仪器每天平均检测的标本量为63，每天大概需要进行1次质控。选取该仪器2011年9月1日至10月10日的质控数据，得到两个浓度质控物各40个质控检测结果，绘制质控图，见图6-16。实验期发现了4次失控，都是违反规则。常规质控图没有发现失控。从实验方案和常规方案的两个批次质控图都可看出整个检测结果几乎都落在中心线的一侧，对这一现象进行分析，发现该项目存在与ALB相同的问题。

（三）甘油三酯

TG的偏倚为3.83%，不精密度为3.34%，允许总误差为25%，此项目的性能较稳定，因此经过操作过程规范图设计后选择了13s规则，N=1，Ped=0.96，Pfr=0.01。将规则和性能参数输入分析批设计软件得到最佳的批长度为900，实验室该仪器每天平均检测的标本量为63，平均14天进行一次质控。选取该仪器2011年1月1日至10月10日的质控数据，得到两个浓度质控物各40个质控检测结果，绘制质控图，如图6-17。在其中每14天选取一组质控数据，绘制成质控图，如图6-17，用13s规则进行判断。结果实验室的常规质控分别在5月27日和10月2日发生了失控，查看失控原因均是系统不稳定。实验方案所选的质控数据没有检查出这两次失控。

（四）丙氨酸氨基转移酶

AST是需要在原来的常规质控基础上加做质控的项目。此项目的变异系数为5.06%，允许总误差为20%，项目的不精密度较大，因此经过操作过程规范图设计后选择了13s / 22s / R4s / 41s / 规则，N=4，Ped=0.94，Pfr=0.04。若使用13s / 22s规则，Ped=0.47，Pfr=0.02，误差检出概率是不够的。将规则和性能参数输入分析批设计软件得到最佳的批长度为112，实验室该仪器每天平均检测的标本量为149，每天大概需要进行1次质控，但是需要4个质控检测结果。将这个新的质控方案与实验室原有的常规质控活动平行进行，实验期为2011年10月9日至18日，共10天，得到两个浓度质控物各40个质控检测结果，绘制这时期的质控图，如图6-18上图。选取该仪器ALB项目2011年9月9日至10月18日的常规质控检测结果，得到ALB两个浓度质控物各40个质控检测结果，绘制质控图，如图6-18下图。实验方案和常规方案都没有发现失控。

（五）乳酸脱氢酶

LDH的偏倚为3.4%，不精密度为2.41%，允许总误差为20%，此项目的性能较稳定，因此经过操作过程规范图设计后选择了13s规则，N=2，Ped=0.93，Pfr=0.01。将规则和性能参数输入分析批设计软件得到最佳的批长度为279，实验室该仪器每天平均检测的标本量为63，平均4天进行一次质控。选取该仪器2011年4月10日至9月10日的质控数据，得到两个浓度质控物各40个质控检测结果，绘制质控图，如图6-19下图。在其中每4天选取一组质控数据，绘制成质控图，如图6-19上图，用13s规则进行判断。结果实验室的常规质控发生了7次失控，其中有6次集中在5月底，查原因有系统不稳定、冲洗气泡干扰和试剂加载错误。还有一次出现在9月是由于残余试剂不稳定。

（六）碱性磷酸酶

ALP的偏倚为4.01%，不精密度为5.95%，允许总误差为30%。经过操作过程规范图设计后选择了13s / 22s / R4s / 41s规则，N=2，Ped=0.96，Pfr=0.02。将规则和性能参数输入分析批设计软件得到最佳的批长度为267，实验室该仪器每天平均检测的标本量为149，平均每2天进行一次质控。选取该仪器2011年7月20日至10月10日的质控数据，得到两个浓度质控物各40个质控检测结果，绘制质控图，如图6-20下图。在其中每2天选取一组质控数据，绘制成质控图，如图6-20上图，用13s / 22s / R4s / 41s规则进行判断。结果实验方案和常规质控各发生了6次失控，发生的时间基本上相对应。

（七）总胆红素

TBIL的偏倚为11.9%，不精密度为3%，允许总误差为26.5%。经过操作过程规范图设计后选择了13s / 22s规则，N=2，Ped=0.96，Pfr=0.02。将规则和性能参数输入分析批设计软件得到最佳的批长度为363，实验室该仪器每天平均检测的标本量为150，平均每2天进行一次质控。选取该仪器2011年7月11日至9月29日的质控数据，得到两个浓度质控物各40个质控检测结果，绘制质控图，如图6-21下图。在其中每2天选取一组质控数据，绘制成质控图，如图6-21上图，用13s / 22s规则进行判断。结果实验方案和常规质控各发生了3次失控，发生的时间基本上相对应。

（八）肌酐

CREA的偏倚为5.54%，不精密度为2.81%，允许总误差为18.3%。经过操作过程规范图设计后选择了13s / 22s规则，N=2，Ped=0.91，Pfr=0.02。将规则和性能参数输入分析批设计软件得到最佳的批长度为151，实验室该仪器每天平均检测的标本量为63，平均每2天进行一次质控。选取该仪器2011年7月20日至10月10日的质控数据，得到两个浓度质控物各40个质控检测结果，绘制质控图，如图6-22下图。在其中每2天选取一组质控数据，绘制成质控图，如图6-22上图，用13s / 22s规则进行判断。结果实验方案和常规质控都没有检出失控。

（九）尿酸

URIC的偏倚为5.04%，不精密度为2.31%，允许总误差为17%。经过操作过程规范图设计后选择了13s规则，N=2，Ped=0.91，Pfr=0.01。将规则和性能参数输入分析批设计软件得到最佳的批长度为230，实验室该仪器每天平均检测的标本量为63，平均每5天进行一次质控。选取该仪器2011年5月4日至10月10日的质控数据，得到两个浓度质控物各40个质控检测结果，绘制质控图，如图6-23下。在其中每2天选取一组质控数据，绘制成质控图，如图6-23上，用13s规则进行判断。结果常规质控各发生了2次失控，实验方案没有检出失控。

（十）磷

PHOS的偏倚为3.31%，不精密度为1.97%，允许总误差为10.7%。经过操作过程规范图设计后选择了13s / 22s / R4s / 41s / 规则，N=2，Ped=0.96，Pfr=0.03。将规则和性能参数输入分析批设计软件得到最佳的批长度为46，实验室该仪器每天平均检测的标本量为63，平均每天进行2次质控。将这个新的质控方案与实验室原有的常规质控活动平行进行，实验期为2011年10月9日至28日，共20天，得到两个浓度质控物各40个质控检测结果，绘制这时期的质控图，如图6-24上图。选取该项目2011年9月19日至10月28日的常规质控检测结果，得到两个浓度质控物各40个质控检测结果，绘制质控图，如图6-24下图。实验方案发现失控，违反了。从质控图上可看出质控检测结果基本都落在了中心线的下方，这种情况的原因与ALB类似。

（十一）二氧化碳

CO2的偏倚为2.27%，不精密度为6.54%，允许总误差为32%。经过操作过程规范图设计后选择了13s / 22s规则，N=2，Ped=0.91，Pfr=0.02。将规则和性能参数输入分析批设计软件得到最佳的批长度为158，实验室该仪器每天平均检测的标本量为63，平均每3天进行一次质控。选取该仪器2011年6月11日至10月10日的质控数据，得到两个浓度质控物各40个质控检测结果，绘制质控图，如图6-25下图。在其中每3天选取一组质控数据，绘制成质控图，如图6-25上图，用13s / 22s规则进行判断。结果实验方案和常规质控各发生了1次失控，发生的时间基本上相对应。

（十二）葡萄糖

GLU的偏倚为3.52%，不精密度为1.2%，允许总误差为10%。经过操作过程规范图设计后选择了13s规则，N=2，Ped=0.96，Pfr=0.01。将规则和性能参数输入分析批设计软件得到最佳的批长度为580，实验室该仪器每天平均检测的标本量为63，平均每10天进行一次质控。选取该仪器2011年1月1日至10月10日的质控数据，得到两个浓度质控物各40个质控检测结果，绘制质控图，如图6-26下图。在其中每10天选取一组质控数据，绘制成质控图，如图6-26上图，用13s规则进行判断。结果常规质控发生了1次失控。

四、批长度设计的相关问题

批长度的设计是临床实验室室内质量控制的重要因素。只有在合理设计分析批长度，才能够使室内质控更加科学合理，有效检出检测过程中的关键误差，保障患者安全，减少医疗纠纷。而合理设计批长度的前提是正确地实施了室内质控和方法评价。选用合适的质控设计软件能够帮助实验室合理设计分析批长度和质量控制方法。

根据计算机模拟技术和统计学原理，结合实验室的检测系统的具体性能数据设计质量控制批长度。偏倚和变异系数相对允许总误差越大，所得的质控规则越严格，得到的分析批长度也越短。相同的偏倚和变异系数，质控规则越严格，所得到的分析批长度越长。例如测试项目URIC，当使用规则13s，N=2时（Ped=0.98，Pfr=0.02），夹心模式下的最佳分析批长度为230，即每230个患者标本进行一次质控，当使用规则13s / 22s，N=2时（0.91，Pfr=0.01），夹心模式得到的最佳分析批长度为610，但是为了方便规则在实验室的实际应用，一般我们选择满足要求的最简单规则。所得的最佳批长度的结果在很大程度上受到项目的不精密度、偏倚和所选规则的影响。因此室内质控监测、方法评价和规则的选择的准确可靠与否直接关系到设计结果的准确与否。实验室在使用该软件或者方法进行设计批长度时要采用可靠的性能数据。设计所用的精密度数据应该采用长期累积的在控变异系数，更能够准确无偏地反映检测系统的稳定性。偏倚的计算适宜采用方法比对数据，得到线性方程，然后计算医学决定水平的偏倚。采用室间质量评价计划得到的偏差可以一定程度上反映系统的偏倚，但是由于受影响的因素很多，不是最佳的评估方法。假如不精密度和偏倚数据不准确，不能够真实反映检测系统的性能，则输入软件得到的分析批长度也不能切实有效检出检测过程中出现的重要误差。此外，原卫生部临床检验中心已经开展了小分子/代谢物（葡萄糖、尿素、尿酸和肌酐）和脂类（甘油三酯、总胆固醇、高密度脂蛋白胆固醇和低密度脂蛋白胆固醇）的正确度验证计划。这种室间质量评价方式有别于传统的方法，原卫生部临床检验中心将已赋值的标准物质按计划分发给参加实验室。回报数据分析的靶值即标准物质的赋值。通过将各实验室回报的检测结果与靶值相比较可得到实验室检测系统的正确度，这种正确度评价方式与传统的室间质量评价方式相比更科学准确。由于标准物质的制备较复杂，成本较高，参加验证计划的花费也较高，因此参加的单位数量还不是很多，但是随着标准物质制备技术的不断改进和临床实验室对检测系统性能要求的不断提高，正确度验证计划规模的受益实验室也会越来越多。质控规则可以用操作过程规范图进行选择，对于性能不稳定的项目，选择简单常用的质控规则如果不能满足要求，应该把重点放在改进和提高项目的精密度和正确度，否则过分严格复杂的规则，在临床实验室实施应用起来也是相当烦琐和困难，不切实际。

从结果来看ALB、CHOL、PHOS等项目在重新设计规则和批长度之后更能够检出误差，发现问题。GLU、CO2、CREA和TBIL重新设计之后没有检出更多的误差，但是所选的规则更加合理，而且调整了批长度之后，更节约了实验室的质量控制成本，获得了更高的成本-效率。AST经重新设计之后，使用了更严格的规则和更短的分析批长度，没有检出更多的误差，但是也提示了系统、质控品或质控均值设定可能出现的问题。TG、LDH、ALP和URIC重新设计之后，选取以往的质控数据，重新绘制质控图，用规则判断之后有些失控没有检查出来，分析这些失控的原因有些是因为系统不稳定，多数失控之后重新检测质控品又在控了，可能是一些随机的误差导致的失控。从理论上说，最完美的质控是每个标本前面和后面都进行质控，质控的次数越多越好，但是这在临床实验室中不可能实现。质控设计的根据和质控规则的基础是统计学概率，没有哪一个规则和批长度设计能够100%检出误差。

此外，允许总误差的选择也是影响分析批长度设计的一个重要因素。目前，国内实验室各检测项目的允许总误差都是来源于室间质量评价评价标准。室间质量评价评价标准有多种，使用最为普遍的是CLIA’88规定的允许总误差。EQA的评价数据表明，目前参加室间质量评价的单位98%以上合格。室内质量控制和室间质量评价的目的都是持续的质量改进。假如设定的允许总误差范围太大，无法及时有效发现检测过程中存在的问题。因此，实验室制订的允许总误差应该根据实验室的实际检测水平来制订，随着检测水平的提高还可以不断改进。当今国际上很多学者提倡使用基于生物学变异的质量规范来作为实验室的质量目标。生物学变异是质量规范层次模式的较高级，不受研究的场所，标本的数量，研究的长度和分析的方法限制，不会随时间的改变而改变，且直接与医疗需求相关。因此，其无论是作为实验室内部的质量目标，还是作为室间质量评价的标准都更合理，更具有实际意义。