3无室间质评计划检验项目的实验室间比对.pptVIP

本实验室内的s或CV应与使用相同方法组实验室报告的s或CV的中位数进行比较。CVI1.0表示实验室特定质控物的不精密度高于相同组报告的平均不精密度，这种情况下，需要检查校准特定的试剂批号、仪器设置或分析过程的其他部分内容。 （四）患者数据分析比对 1、移动均值法：?设计原理是鉴于血液红细胞计数可因稀释、浓缩、病理性或技术性因素而有明显的波动，但是每个红细胞的体积、血红蛋白含量变化很小。 故通过监测红细胞三个平均值ＭＣＶ、ＭＣＨ、ＭＣＨＣ的均值变化来进行质控。不仅可以监测红细胞，也可以连带监测白细胞甚至血小板。 移动均值法，又称XB分析和Bull计算法。 2、差值检查法：?通常被用于识别特定患者结果，因为同一患者偏离了前面的结果。 尽管差值检查法能用作为一种备选的评价方法，其通常被认为是常规质量控制的一部分。 对某一个具体患者的检测来说，如果检测系统稳定，则连续检查数次，结果应当基本一致，也就是说它们之间的差值，即delta值应当很小。 如果delta值很大并超过预先规定的界限，则表明存在以下三种情况： （1）患者标本的检测结果确实有了变化； （2）标本标记错误； （3）计算delta值的两结果值之一有误差。 在血液学检查中，特别在输血或出血时，很可能遇到第一种情况。 3、双份质控法：每份标本做2次测定，每天至少连续测定10份标本，按公式计算SD和CV值。要求CV越小越好，而且每双份测定值之差不能超过2SD，否则提示检测结果不精确，应当纠正。 4、总误差判断：制订分析允许总误差，既反映临床应用的要求，又应不超过实验室所能达到的技术水平。Tonks于1963年从理论上根据参考值范围设计了一个计算公式： 允许总误差（％）＝ ±（1/4）（参考值上界－参考值下界）/参考值均值 5、患者结果多参数核查法：这在血球分析上极为有用，直方图可以起到重要作用。 比如红系统检查，血球分析仪报告的MCV应和红细胞直方图峰值一致；RDW应和红细胞直方图曲线的宽度基本符合。 白细胞分类计数应和白细胞直方图的“两峰一谷”相一致。 血小板直方图呈现一个偏态分布的曲线。 如果上述各种细胞的直方图发生形态变化： 考虑疾病所致，如下小细胞性贫血红细胞直方图左移；急性白血病时白细胞直方图出现单峰图形； 考虑病理因素，如小细胞贫血可使血小板直方图曲线尾部上扬；血小板聚集时使血小板直方图后抬高等。 （一）定量分割样本结果的比对评价 实验室间检验结果比对应用实例（每次3个样本模式） （二）定性分割样本结果的比对评价 这类评价往往要求试验具有两种类型的结果：如阳性或阴性。 为了评价机会对两组数据一致性的贡献，可采用Kappa统计量。 Kappa统计量通常是将观察的一致性与机会希望的一致性进行比较。 如： 1、Kappa=1，说明两次判断的结果完全一致； 2、Kappa=-1，说明两次判断的结果完全不一致；3、Kappa=0，说明两次判断的结果完全是机遇造成； 4、Kappa﹤0，说明一致性程度比机遇造成的还差；两次检查的结果很不一致，但在实际应用中无意义；5、Kappa﹥0，此时说明有意义，愈大，说明一致性愈好；≥0.75，说明已经取得相当满意的一致性程度；﹤0.4，说明一致性程度不够理想；而在0.6和0.8之间认为是具有适当的一致性。 对于实验室A和B，kappa 统计量计算如下： Kappa=(观察的一致性 － 偶然一致性)/(1 － 偶然一致性)；简写为：Kappa=( PO －Pe)/(1－ Pe)；其中PO=观察的一致性=对角线单元中观测值的总和；Pe=偶然一致性=对角线单元中期望值的总和 例如，实验室A和B在以往对29份标本进行了分割检测，其具有如下的结果： 观察的一致性=（实验室A、B共同检出阴性结果个数+实验室A、B共同检出阳性结果个数）/标本总数=（9+14）/29=0.793； 偶然一致性= (实验室A阴性结果的比例) ? (实验室B阴性结果的比例) + (实验室A阳性结果比例) ? (实验室B阳性结果比例)= （0.483×0.345）+（0.517×0.655）=0.505； 因此，Kappa=（0.793－0.505）/（1－0.505）=0.58； 由于这种大小的样本量，Kappa = 0.58 表明实验室之间的一致性并不是很强。 Kappa对比较不同试验一致性、不同实验室的一致性，或追踪不同时间的变化是有用的，这能帮助发现不一致的原因。 无法开展室间质评原因： 分析物不稳定，妨碍室间质量评价物的制备 基质效应可能影响到可靠的分析 有些试验只在很少的实验室执行，这样开发正式的室间质量评价计划不实际 室间质量评价对于一定的致病性微生物无法提供，因为运输这些生物体有危险性 …… 无室间质量评价检验项目解决方法: 实验室(包