分析批長度Westgard西格瑪規則在臨床生化檢測項目分析質量評價中的應用

榮智慧，劉春霞

南通大學附屬瑞慈醫院檢驗科，江蘇南通 226000

保證患者檢驗結果的質量是實驗室質量控制的根本目的。臨床和實驗室標準研究所(CLSI)C24-Ed4文件[1]提出了基于患者風險的統計質量控制(SQC),建議對高通量連續分析過程限定區間SQC的分析批長度。WESTGARD等[2]以不可接受患者結果最大預期值[MaxE(Nuf)=1]為目標確定分析批長度，建立了西格瑪度量分析批長度列線圖，并提出了簡單實用的分析批長度Westgard西格瑪規則流程[2]。 實驗室只需計算出本實驗室項目的σ，就可以選擇合理的分析批長度，有助于發現系統誤差所致的不可接受患者結果，使患者風險最小化，但同一項目，用不同文獻來源的允許總誤差(TEA)計算得到的σ并不相同，其對批長度的分析結果也可能不同。為此，本研究旨在探討用不同文獻來源的TEA計算σ并用于分析批長度的差異。

1 材料與方法

1.1儀器與試劑 儀器為美國Beckman公司AU5800全自動生化分析儀。檢測試劑：鉀(K)、鈉(Na)、氯(Cl)的檢測試劑購自Beckman公司，鈣(Ca)、磷(P)、鎂(Mg)的檢測試劑購自Woko公司；丙氨酸氨基轉移酶(ALT)、天門冬氨酸氨基轉移酶(AST)、堿性磷酸酶(ALP)、乳酸脫氫酶(LDH)、γ-谷氨酰轉移酶(γ-GGT)、總膽紅素(TBIL)、總蛋白(TP)、清蛋白(ALB)的檢測試劑購自上海藍怡公司；總膽固醇(TC)、三酰甘油(TG)、尿素氮(BUN)、尿酸(UA)、血糖(GLU)、肌酸激酶(CK)的檢測試劑購自德賽公司；肌酐(CREA)的檢測試劑購自協和醫藥公司。質控品和校準品：K、Na、Cl的校準品采用Beckman公司原裝高、低值定標液，常規生化檢測項目的校準品采用Beckman公司校準品；質控品都采用朗道公司的質控品(批號分別為1284UN和981UE)。

1.2方法

1.2.1數據來源 偏倚(Bias)數據來自2019年本科室參加衛生健康委員會臨床檢驗中心組織的生化室間質評(EQA)第一次和第二次的回報結果；不精密度的數據來源于2019年生化室半年室內質控累積的變異系數(CV)；TEA來源于美國臨床實驗室最新修正案(CLIA′2019)[3]和我國的行業標準WS/T403-2012[4]。

1.2.2Bias的計算 將2019年第一次、第二次共10個EQA數據的平均偏差(絕對值)作為Bias。

1.2.4項目σ的計算 計算公式為σ=(TEA-Bias)/CV。

1.2.5質控策略的選擇 根據σ和分析批長度Westgard西格瑪規則選擇相應的質控數目、質控次數、質控規則及分析批長度。

1.3統計學處理 采用SPSS23.0軟件進行數據分析，σ1與σ2的比較采用配對樣本t檢驗，P<0.05為差異有統計學意義。

2 結 果

2.1σ的比較 21個常規生化檢測項目不同文獻來源TEA計算得到的σ見表1。σ1和σ2比較，差異有統計學意義(t=2.700,P=0.014)。

表1 21個常規生化檢測項目不同來源TEA計算得到的σ

2.2質控策略 以CLIA′2019 TEA為質量目標：σ>6的項目為UA、CREA、TP、ALB、TBIL、ALT、AST、CK、LDH,采用單規則13s，檢測1 000份標本只需檢測1次兩個水平的質控品(n=2)；5≤σ<6的項目為ALP、γ-GGT 采用多規則13s/22s/R4s,檢測450個標本需檢測1次兩個水平的質控品(n=2)；4≤σ<5的項目為K、Ca、P、TC、TG、Mg ，采用多規則13s/22s/R4s/41s,檢測200份標本需要檢測2個水平的質控品2次(n=4)；3≤σ<4的項目為Cl、GLU、BUN ，采用13s/22s/R4s/41s/6x，檢測45份標本需要2個水平的質控品3次 (n=6)。σ<3項目為Na。以行業標準WS/T403-2012 的TEA為質量目標：σ>6的項目為UA、CREA、ALB、TBIL、ALT、AST、LDH,采用單規則13s，檢測1 000份標本只需檢測1次2個水平的質控品(n=2)；5≤σ<6的項目為ALP、CK,采用多規則13s/22s/R4s,檢測450份標本需1次2個水平的質控品(n=2)；4≤σ<5的項目為P、TP、TG、Mg，采用多規則13s/22s/R4s/41s,檢測200份標本需要檢測2份水平的質控品2次(n=4)；3≤σ<4的項目為K、TC、γ-GGT ，采用13s/22s/R4s/41s/6x，檢測45份標本需要2個水平的質控品3次(n=6)。σ<3項目為Na、Cl、GLU、BUN、Ca。

3 討 論

CLSI C24-Ed4文件[1]指出了基于風險的SQC設計需要確定四要素：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。WESTGARD等[2]提出的分析批長度Westgard西格瑪規則是一種新的實驗室質量控制工具，不僅滿足了這四要素，還更簡單直觀。其規則中，不同σ度量所對應質控規則及分析批長度提示實驗室2次質控事件間的分析批長度不可超過該限制，否則產生系統誤差后會使不可接受患者結果數大于1,從而使患者風險上升[5]。

本研究根據兩種不同文獻來源TEA計算了21個生化項目的σ，兩個σ都大于6的項目為UA、CREA、ALB、TBIL、ALT、AST、LDH，表明其達到了世界級質量水平，兩個σ都在優秀水平(5≤σ<6)的項目為ALP，兩個σ都在良好(4≤σ<5)水平的項目為Mg、TG、P。根據分析批長度Westgard西格瑪質控規則，兩個σ在相同的范圍內時，可以選擇相同的質控規則和分析批長度，但本研究中的K、Ca、TP、TC、γ-GGT 兩個σ相差較大。例如Ca，該項目采用CLIA′2019的TEA時，計算得到的σ為4.73，屬于良好水平，實驗室可選取13s/22s/R4s/41s，檢測200份標本需要2個水平質控品2次，即可發現錯誤結果；采用WS/T403-2012標準的TEA時，σ<3，無法通過分析批長度Westgard西格瑪質控規則來設計質控規則。由此可見，選擇何種TEA也很重要，會直接影響σ的計算值[6]。劉慧玲等[7]報道，在TEA來源相同時，不同來源的Bias計算出的σ差異無統計學意義，而不同來源的TEA計算出的σ差異有統計學意義。本研究選用的CLIA′2019比CLIA′88評價標準更嚴格，同時一些項目與我國行業標準WS/T403-2012更接近。我國行業標準的TEA主要依據生物學變異制訂，結合了3種模式，考慮到我國當前可以達到的分析水平，比較客觀可行，但張莉等[5]對比分析了不同標準TEA計算的σ用于評價檢測項目的分析質量，提出有經驗的實驗室其某些特定的試驗從不同來源的TEA中進行選擇也是可行的。其中對于3<σ<4的項目，選擇分析批長度45份，質控頻率為檢測2個水平的質控品3次，用5個質控規則判讀，在實際工作中，這樣的檢測份數，質控頻率也是難以實現的。目前，大多數實驗室將在不更換試劑批號的情況下，1個工作日所測的標本量作為一個分析批長度，如果當天標本量大于450份時，這樣既可能使分析性能差的項目得不到良好的檢測，又可能使分析性能好的項目因頻繁的質控檢測而導致浪費[8]。

綜上所述，每個實驗室負責人應根據自身最佳的實踐結果和專業判斷來選擇合適的TEA作為目標，計算實驗室檢測項目的σ。對于σ<4的檢測項目只是一味地按西格瑪質控規則流程進行處理也是不可取的，應先提高項目分析性能，再根據分析批長度Westgard西格瑪質控規則選擇合適的分析批長度和質控規則與質控檢測頻率，這樣才能既降低質控成本，又保證檢測質量目標。