实时质量控制法及传统质控品法在化学发光检验分析性能评价的比较研究

胡正军，讲师，硕士研究生。现任浙江中医药大学生化检验课程负责人，浙江省中医院医学检验科技术负责人，浙江省医学会生化学组成员，浙江中医药大学优秀授课老师。中华医学会青年教师讲课比赛三等奖，主持省卫计委课题一项，参与课题多项；第一作者发表论文近20篇（1类两篇，SCI两篇）；主讲临床生物化学检验、临床检验仪器学、体外诊断产业技术；参与临床实验室管理学和西医诊断学的授课。参编《临床生物化学检验》(中国医药出版社）；《临床检验医学》(人卫版）；《体外诊断产业技术》（人卫版）；《区域检验规范化教程》（人卫版）；临床生物化学检验》（科学出版社）等近十部专业规划教材。

室内质量控制是实验室质量控制体系的中心环节，在保证检测结果可靠性方面起着至关重要的作用。目前，实验室广泛采用的室内质控方式为质控品检测，使用质控规则并绘制质控图对数据进行分析[1]。一般情况下，实验室在检测系统开机时执行质控，开机质控能反映开机阶段的重复性，而仪器运行一段时间后的稳定情况就无法了解。实验室一般采用市售质控品，质控品存在基质效应，检测范围窄，价格昂贵，而对于某些没有商品质控品的项目，实验室自制质控品的稳定性对检测结果有一定影响。基于患者数据的实时质量控制（patient based realtime quality control，PBRTQC）是一种使用患者检测结果以实时、连续监测检测系统分析性能的质量控制方法，包括Bull法、AON法、移动中位法、移动平均法和指数加权移动平均值法（EWMA），IFCC建议在完成对PBRTQC程序的关键验证后可将其作为实验室质量体系的一部分[2]。PBRTQC与传统的质量控制方法相比具有许多优势，包括成本更低、不存在互换性问题、连续实时智能监控以及对分析前误差的敏感性[3]。因此，本研究选择血清肿瘤标志物化学发光法检测平台，基于独立的PBRTQC专业智能软件工具对PBRTQC法与传统内部质控品QC法在质量管理的临床应用效能进行比较研究，旨在了解患者数据PBRTQC在化学发光检验领域分析性能监控与管理中的临床应用价值。

一、研究材料与方法

1. 材料：（1）患者标本检测结果数据来源：收集浙江省中医院2020年1月1日至2020年12月10日患者肿瘤标志物CA72-4检测结果57971个、CA50检测结果57125个、NSE检测结果33844个、CA242检测结果17931个完成PBRTQC程序的参数设置、性能验证和效果评估，对检验结果严格去个人标识处理再进行大数据分析。（2）检测项目及质量管理：包括CA72-4、CA50、NSE和CA242四个肿瘤标志物指标项目，按照临床实验室规范管理要求执行校准、室内质控及仪器维护保养等，每日早上室内质控在控后检测当日的临床样本。（3）检测系统及试剂：MAGLUMI2000全自动化学发光分析仪及配套试剂（新产业生物医学工程有限公司）。（4）PBRTQC软件工具：患者数据实时质量控制智能监控平台（AI-MA）（上海森栩医学科技有限公司），完全符合IFCC和检验医学联合会有关PBRTQC专业软件工具的功能特征及技术要求。

2. 方法：（1） PBRTQC程序建立、性能验证及效果评估：实验室患者临床标本检测结果及室内质控结果从LIS对接至森栩医学AI-MA；在AI-MA进行PBRTQC程序建立、性能验证及效果评价，包括质量目标设置、数据自动提取、参数设置、智能运算、性能验证、最优PBRTQC方法选择及效能评价等规范流程。（2）PBRTQC统计学方法：应用AI-MA智能监控平台的EWMA质控法及Z分数质控图进行质量风险识别与监控，EWMA控制图的计算模型如下：

其中为第t+1点的估计值，为第t点的估计值，为第t点的实际测量值，λ为加权系数，0＜λ≤1。（3）质量控制目标设置：依据卫生部临床检验中心室间质量评价（EQA）标准设置检测项目的质量目标。

二、研究结果

1. PBRTQC在识别室内质控品选用不当方面的应用：基于患者数据的EWMA图及室内质控品L-J图进行检测系统分析性能比较，见表1，结果显示，CA72-4患者大数据2.38-5.69IU/ml及5.70-18.36IU/ml2个浓度范围的患者数据质量控制EWMA图显示精密度和正确度分析性能良好，实际累积CV为3.12%及2.96%，远低于实验室精密度质量目标（CV=8.33%），见图1，非配套质控品L1及L2两个质控水平的数据离散程度较大，质控品CV分别为21.59%及24.26%，见图2。经确认该质控品为伯乐肿瘤标志物质控品，说明书并无CA72-4的赋值浓度，重新启用新产业厂家配套质控品进行室内质控检测，配套质控品质控图实际累积CV为2.64%及2.73%，见图3，配套质控品与患者数据EWMA质控图实际累积CV相近（3.12%及2.96%），均显示仪器精密度和正确度性能良好。可见是实验室质控品选择不当所致误以为检测系统分析性能问题，表明患者数据PBRTQC可以识别质控品稳定性问题，另无基质效应，可以真实反映检测系统的分析性能。

图1. CA72-4项目2.38-5.69和5.70-18.36范围EWMA质控图

图2. CA72-4项目非配套质控品L-J质控图

图3. CA72-4项目配套质控品L-J质控图

表1. CA72-4项目常规质控法与PBRTQC对照表

2. PBRTQC在多浓度灵敏识别检测系统正确度性能变化的应用：CA72-4的检测方法采用双抗体夹心法，仪器检测复合物发出的光强度，CA72-4的浓度与光强度呈正比关系，光强度越大，CA72-4浓度越高，反之亦然。低、中、高浓度范围患者大数据结果显示，中浓度及高浓度范围EWMA图整体趋势大致相关，低浓度EWMA图灵敏识别检测系统正确度性能变化，见图4、5。经现场核对，1月16日更换了新试剂批号，执行校准，校准光强度相比之前偏高，见图6，执行校准的时间节点与EWMA图出现偏倚的时间点相吻合，说明PBRTQC可以弥补质控品检测范围窄的不足，多浓度联合、灵敏反映检测系统的正确度性能变化。

图4. CA72-4低、中、高浓度范围EWMA质控图

图5. CA72-4（0.88-2.37）患者浓度范围EWMA质控图

图6. 2020年1月15日CA72-4试剂校准情况

3. PBRTQC在室内质控品更换批号期间全时段持续监控检测系统真实性能变化的应用：图7、图8显示2020年12月11日更换新批号不同浓度质控品期间，基于患者数据的EWMA图显示检测系统分析性能稳定，在没有累积固定靶值的情况下，PBRTQC依然可以持续监测检测系统的分析性能稳定。

图7. CA50非配套质控品及患者数据质控图

图8. CA-50低水平质控品批号

4. EWMA图联合质控品QC图在性能稳定性评价中的应用：NSE患者数据的EWMA图及室内质控品L-J图进行检测系统分析性能比较，结果显示，基于不同浓度患者数据的EWMA图与质控品IQC质控图趋势基本一致，基于不同浓度患者数据的PBRTQC最优EWMA质控程序能真实反映检测系统的分析性能稳定性，显示基于患者数据的EWMA图结合质控品QC图反映新产业MAGCLUMI2000化学发光仪分析性能良好，见图9-11。

图9. NSE（2.06-4.16）质控品及患者数据质控图

图10. NSE（4.17-13.02）质控品及患者数据质控图

图11. CA242质控品及患者数据质控图

三、讨论与分析

目前，临床上常规使用质控品进行室内质量控制，质控品包括市售或自己制作，市售质控品的稳定性、基质对检测结果的影响，检测范围窄，价格昂贵等原因限制其临床应用[4]，实验室自制质控品稳定性差，自制不同浓度的质控品比较难，不利于日常工作的开展。基于患者的实时质量控制（PBRTQC）与传统的质量控制方法相比具有许多优势，包括成本更低、不存在互换性问题、连续、实时性能监控以及对分析前误差的敏感性[3]。

Westgard提出，为最低化成本，最大化效益，实验室应形成多阶段质量控制策略，第一、二阶段设计和实施质控品方案，第三阶段采用患者数据质控持续监测分析系统状态，确定分析批长度。[5]本院基于PBRTQC专业智能管理软件工具AI-MA，对质控品及患者数据质控方法在监控化学发光检验肿瘤标志物检测系统分析性能变化的临床应用进行比较研究，结果显示非配套质控品与患者数据EWMA图积累的CV值相差较大，换用厂家配套质控品进行监测，配套质控品CV与患者EWMA累积CV相近，说明选用质控品不当所致，而非检测系统分析性能变化的原因；NSE及CA242项目的EWMA质控图与常规质控品质控图趋势基本一致，有效反映系统的检测性能，结果显示新产业MAGCLUMI2000全自动化学发光仪检测血清肿瘤标志物精密度和正确度分析性能优秀。结果表明，患者数据PBRTQC可以识别质控品选用不当问题，无基质效应，可以实时、连续、动态监控、真实反映检测系统的精密度和正确度性能情况；PBRTQC在室内质控品更换批号期间全时段持续监控检测系统真实性能变化的应用；PBRTQC可以弥补质控品检测范围窄的不足，多浓度联合、灵敏识别校准及试剂批号更换导致的检测系统正确度性能变化的问题；PBRTQC对于质控品QC法具有一定的补充作用，形成全面质量控制策略，从而达到节约成本、灵敏、全时段监控检测系统性能状态的作用。

PBRTQC是全新的质量管理工具，如本研究基于PBRTQC智能监控平台，采集临床实验室真实世界检验大数据对PBRTQC及传统质控品QC在化学发光检验领域的临床应用价值进行多角度分析的研究国内外暂未见报道。

参考文献

[1]胡丽涛, 王治国. 实验室质量控制: 用患者数据评估分析性能[J]. 国际检验医学杂志, 2011,32(05):617-618.

[2]Loh T P, Bietenbeck A, Cervinski M A, et al. Recommendation for performance verification of patient-based real-time quality control[J]. Clinical Chemistry and Laboratory Medicine (CCLM), 2020, 58(8): 1205-1213.

[3]Loh T P, Cervinski M A, Katayev A, et al. Recommendations for laboratory informatics specifications needed for the application of patient-based real time quality control[J]. Clin Chim Acta, 2019, 495: 625-629.

[4]徐梅, 鄢仁晴. 患者数据移动均值法在临床生化检验无质控品项目和批间质控中的应用[J]. 遵义医学院学报, 2015, 38(04): 412-416.

[5]Internal quality control: planning and implementation strategies[J]. Annals of Clinical Biochemistry, 2003, 40(6).

[6]CLSI EP23A: 基于风险管理的实验室质量控制.

[7]夏骏, 孙汝林, 周俞, 等. 患者数据均值和百分位数在临床生化日常室内质量控制中的应用[J]. 中华检验医学杂志, 2019(04): 270-276.