1-线性评价评价试验-张传宝

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线性评价及分析测量范围的确定张传宝卫生部临床检验中心cbzhang@nccl.org.cn09:48:421参考材料•NCCLSEP6-A2:EvaluationofLinearityofQuantitativeAnalyticalMethods;ApprovedGuide-SecondEdition•《临床检验方法确认与性能验证》P153•WS/T408-2012《临床化学设备线性评价指南》09:48:422概念•线性范围(LinearRange)是指系统最终的输出值(浓度或活性)与被分析物的浓度成正比的范围,此时的非线性误差应低于允许误差。•分析测量范围(AnalyticalMeasurementRange)方法直接测量标本,而不需要任何的稀释、浓缩或者其它预处理等过程下,测量结果总误差符合要求的分析物浓度的范围。(CAP)符合方法学性能,测量总误差满足方法规定的性能指标。•临床可报告范围(ClinicallyReportableRange)是方法可采用对标本的稀释、浓缩或者其他预处理用于扩展直接分析测量下的分析物值的范围。临床有用性•可报告范围(ReportableRange):实验室可建立或验证仪器或检测系统测量相应的准确实验结果值的范围。(CLIA)09:48:423测量区间(MeasuringInterval)•也称(分析)测量范围。•测量程序可给出测量结果(数值)、由测量低限和测量高限构成的闭区间;•在此区间内,测量总误差满足方法规定的性能指标。•规定条件下,满足特定的不确定要求时,某一测量仪器(系统)测量同样的量所给出的一系列数值。•相关性能获得确认的体外诊断设备的线性曾被称作“可报告范围”测量范围(measuingrange):当测量系统的误差处于规定的界限内(如CV=10%)时,被测量值分布的高、低界限值间的范围。09:48:424•测量区间的下限(LLMI):满足测量程序所有规定的性能指标(偏倚、不精密度、线性)时的最低被测物浓度;•线性区间的下限(LLLI):测量程序(测定结果)和实际被测物浓度呈线性时的最低被测物浓度。•一般情况下,LLMILLLI09:48:425思考•定量免疫(如化学发光,免疫比浊),校准曲线并非直线,能否进行线性评价?09:48:43600.20.40.60.811.21.41.60123456线性评价-EP6•设备熟悉期:在控、校准、样本准备等;•注意生物安全防护;•样本(浓度水平)数量:验证:4-6个样本,覆盖线性范围,3-4次测定;建立(Establishment):9-11个样本,超出20-30%预期线性范围,3-4次测定。09:48:437•样本类型:混合病人样本、用适当稀释液稀释的临床样本、加入分析物的混合临床样本、商品质控物或校准物、水溶液等。避免干扰,尽量减少基质效应。高浓度样本可用说明书指定稀释液稀释成系列低浓度样本。•总体要求:为避免基质效应对结果的影响,进行线性评价时所选用的样品应与临床实验样品相似,但不应对测定方法有明确的干扰作用,避免溶血、脂血、黄疸等。•评价的是理论值(实际浓度、相对浓度)与仪器给出的最终结果(而非仪器内部的响应值)之间的线性关系。09:48:438可添加分析物09:48:439使用高低混合血清制备系列样本采用足量的混合血清样本时,准备如下:•X1:低浓度混合血清,浓度接近或等于下限;•X5:高浓度混合血清,浓度等于或接近上限;•X2:3份X1+1份X5•X3:2份X1+2份X5•X4:1份X1+3份X509:48:4310浓度计算•如果高/低浓度混合血清的值未知,可将每种混合血清编码。编码可代表每个血清的相对浓度。对于等浓度间隔样品,编码可用整数(如1、2、3、4与5)代表连续样品。本实验方案不需预先知道样品浓度,在确定线性范围时可使用样品测定结果的均值。09:48:4311样品号1234567891011低浓度混合血清(ml)5.004.504.003.503.002.502.001.501.000.500.00高浓度混合血清(ml)0.000.501.001.502.002.503.003.504.004.505.0009:48:4312如所制备的中间浓度样品不是等间隔,其浓度间隔间的关系应明确,在测定时可以这些间隔间的相对比值做为X值。实验程序•一般要求:实验人员必须熟练掌握仪器操作和维护程序、样本准备方法和校准。•全部实验和数据采集宜在同一试验批(run)内或者相隔简短的实验批中完成(最好在一天内完成)。样本随机排列。有显著携带污染时,应用空白隔开样本。每个浓度样本重复测定3-4次。记录分析结果。09:48:4313实验记录表格样本浓度测定次数及结果X1Y1-1Y1-2Y1-3Y1-4X2Y2-1Y2-2Y2-3Y2-4X3Y3-1Y3-2Y3-3Y3-4X4Y4-1Y4-2Y4-3Y4-4X5Y5-1Y5-2Y5-3Y5-409:48:4314检查离群点Dixon方法•将每个浓度4次按从大到小排列(Yi-1到Yi-4)计算极差D=Yi-1–Yi-4计算D1=(Yi-1-Yi-2)/D计算D4=(Yi-3-Yi-4)/DD1或D4如果大于0.765(0.05)或0.889(0.01)则该点为离群点;09:48:4315格拉布斯(Grubbs)法每组数据中有3个测定结果,分别记为x1,x2,x3。1)将3个测定值按大小顺序排列,最大值记为xmax,最小值记为xmin;2)由3个测定值计算均值和标准差s:=s=09:48:4316x3321xxxx3312iixx3)根据可疑值xmax或xmin分别按下式计算统计量t:t1=t2=4)根据给定的显著性水平α和重复测定次数查表7得临界值;5)如t值大于临界值,则相应的可疑值为离群值。09:48:4317sxxmaxsxxmin样品测定次数显著性水平α0.0500.0250.0100.00531.1531.1551.1551.15541.4631.4811.4921.496Grubbs检验临界值表多项回归分析•将上述数据进行多项回归分析,得出一级、二级与三级多项式,此步可采用统计学软件(如SPSS,SAS)完成。阶数多项式回归自由度(Rdf)一Y=a+b1X2二Y=a+b1X+b2X23三Y=a+b1X+b2X2+b3X3409:48:4318回归方程的线性检验•t=bi/SEi•如三级多项式L(浓度水平)=5,R(重复次数)=2,Rdf=4,df=5*2-4=6。在t值表中寻找t界值(双边检验,α=0.05),如非线性系数无显著性(p0.05),则数据组被认为具线性,此时可对数据组进行精密度检验,精密度符合线性判断要求时,数据分析结束并得出结论为数据组具有统计学线性或一阶线性。如任一非线性系数具显著性(p0.05),数据组则为非线性。此时应进行临床标准的线性与非线性检验。09:48:4319非线性程度判断----临床标准的线性与非线性检验•1.计算最优拟合曲线与直线的平均差异值(Averagedeviationfromlinearity,ADL)09:48:4320计算公式ADL=x100%p(x):最优拟合二阶或三阶方程的拟合值a+bx:拟合一阶方程的拟合值L:样本数:所有测定浓度测量数据的平均值=(Y1+Y2+Y3+……+Yn)/n09:48:4321cLbxaxpXx2)]()([c数据的精密度检验1.计算不精密度(σ/c,%),即最优拟合方程的回归标准误(σ)和总平均浓度(c)的百分比率。2.最优拟合方程回归标准误的计算公式σ=•yi:各个测量值•p(xi):最优拟合方程的拟合值•n:样本数乘以重复次数(LxR)•d:最优拟合方程的阶数09:48:43221)]([12dnxpyniii精密度判断09:48:4323CRLPctBndc最优拟合方程的阶数不精密度界值的常数(C)一阶或二阶6.3三阶6.5例1样品号重复1重复2重复3重复4平均值一阶拟合值二阶拟合值三阶拟合值10.9000.9000.9000.9000.9000.9140.8960.89823.1003.1003.1003.1003.1003.1033.1113.10935.4005.4005.4005.4005.4005.3705.3875.38747.7007.7007.7007.7007.7007.6967.7067.708510.1010.1010.0010.2010.1010.11710.09910.09809:48:4324拟合方程参数方程的阶数系数符号系数值系数标准误t-检验自由度回归标准误最优拟合方程一阶a0.1960.0160.000y=0.855x+0.196一阶b10.8550.0020.000180.038二阶a0.1660.0220.000二阶b10.8700.0080.000二阶b2-0.0010.0000.083170.035三阶a0.1700.0310.000三阶b10.8650.0240.000三阶b20.0000.0050.953三阶b30.0000.0000.843160.03609:48:4325精密度判断•也可通过查表进行精密度检验,首先计算ADL值,得ADL=0,最优拟合方程是一阶d=1,在L×R=20和σ/c为0.70%(约1%)时,查表4得临界值为5.4%,且未标注字母“P”,表明测量数据的精密度好。至此,对数据组的统计学分析结束,得出结论为此组数据具有统计学标准的线性或一阶线性。09:48:4326σ/%L×R=10L×R=12L×R=14L×R=16L×R=18L×R=2015.55.55.45.45.45.426.16.05.95.85.85.736.66.46.36.36.26.147.16.96.86.76.66.556.67.47.27.17.06.968.27.97.77.57.47.278.7(P)8.4(P)8.17.97.87.68PP8.6(P)8.3(P)8.18.09PPPP8.5(P)8.3(P)9PPPPPP09:48:4327不精密度和ADL的临界值(PctBnd=5%,d=1或2阶)cL样本数R重复测量的次数σ最优拟合方程的回归标准误σ/%L×R=10L×R=12L×R=14L×R=16L×R=18L×R=2015.55.55.45.45.45.426.16.05.95.95.85.836.76.56.46.36.26.247.27.06.96.86.76.657.87.67.47.27.17.068.48.17.97.77.57.479.0(P)8.7(P)8.48.28.07.88PP8.9(P)8.6(P)8.48.29PPPP8.9(P)8.7(P)9PPPPPP09:48:4328不精密度和ADL的临界值(PctBnd=5%,d=3阶)c例2样品号重复1重复2重复3重复4平均值一阶拟合值二阶拟合值三阶拟合值10.7000.7000.7000.7000.7000.8400.7020.68422.9003.0002.9002.8002.9002.8592.9252.95935.5005.1005.1005.3005.3005.0225.1635.16347.1007.1007.2007.1007.1007.1467.2167.18359.0009.4009.0009.1009.1009.2329.0939.11009:48:4329方程的阶数系数符号系数值系数标准误t-检验自由度回归标准误最优拟合方程一阶a0.0020.0790.984一阶b10.9530.0130.000180.180二阶a-0.2600.0910.011y=-0.014X2+1.105x-0.260二阶b11.1050.0410.001二阶b2-0.0140.0040.000170.136三阶a-0.3390.1390.026三阶b11.1920.1220.000三阶

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