POCT 方法学比较的统计意义
冯仁丰
检验方法是否可靠, 除了以重复测定反映方法的精密度外, 进行方法学比较仍然是研究方法准确度的主要手段。现今可用于POCT 检验的仪器、试剂已在医院中逐渐推广, 但似乎都很少考虑检验结果的可靠性。其实, 只要是检验, 都必须对引入的新方法(包括仪器、试剂) 作严格评价。本文就准确度评价中涉及的统计意义作一简介。
1、 统计分析是对误差的估计, 不是可接受性的指示。这是方法学评价中最重要的基础。统计分析结果并不直接告诉你方法是否属可接受, 而只是对误差作了估计, 让你去判断方法的可接受性。你将估计的误差量和临床允许误差相比较, 若实验估计误差小于临床允许误差, 说明新方法尽管有误差, 但这样的误差并不影响检验结果在临床上的使用, 也不造成诊断错误。这个方法在临床上认为是可以用的(即可接受)。反之实验估计误差大于临床允许误差,新方法就不可用(不可接受)。
2、 方法学比较实验的主要目的是获得新方法引入后的系统误差估计或偏倚, 即准确度的评估。通过方法学比较实验, 可估计系统误差中的比例误差和恒定误差, 还有方法学比较实验时的随机误差量。在今后工作中, 为了控制检验总误差, 实验资料会告诉我们应该去做什么, 例如应改善校准手段去减小比例误差。计算出的总误差是对方法判断可否使用的重要数据。
3、 方法学比较实验必须和该检验项目临床应用相结合。实验时选择的标本要环绕医学决定水平(临界浓度)。统计方法应取决于医学决定水平的数据分布范围。若某项目只有一个临床决定水平浓度,则方法比较实验时只要有一批环绕该浓度的样品作比较, 统计两方法对同批样品检测平均差异就可以了。若某项目有两个或更多的临床决定水平浓度, 就要收集较宽浓度范围的样品, 对实验结果绘制分布图, 以回归分析统计出各个决定水平浓度处的系统误差。
4、 若某项目只有一个临床决定水平浓度, 则须估计在实验数据均数附近的系统误差。在统计上, 用系统误差配对t2检验计算的偏倚, 或者用回归统计估计的系统误差都将是一样的。
5、 若某项目有两个或更多的临床决定水平浓度时, 可用相关系数( r) 来估计方法学比较的样品对比数据分布范围是否适当, 确认是否可以作回归分析。一般而言r ≥0.99, 表示数据分布范围较好, 作回归统计时, 其斜率和截距的估计较可靠。若r<0.975, 说明数据分布不够宽, 回归统计不一定可靠。要注意的是, r 不能用来作为判断方法性能可否接受的指标, 它只能告知数据分布范围是否可用于回归统计。
6、 相关系数好, 但斜率和截距仍然受异常值和非线性以及数据分布范围的影响。在方法学比较实验时, 随时将实验数据点在分布图上, 发现异常值即复测, 及时纠正, 可减少异常值出现的机会。数据呈非线性表现时, 肉眼判断其线性部份, 减小数据分布范围, 以线性部份重作统计, 可减少影响。
7、 当相关系数较差, 应改善数据分布范围, 或改用其他统计方法。可收集更多样品再继续实验, 扩大数据分布范围; 或者对比较方法作双份测定, 减少检测变异, 改善方法比较数据分布的离散度; 或者估计数据均数附近的SE。也可将数据分成几组, 选用组均数和临床决定水平浓度较一致的那组数据再作统计处理(可使用配对t2检验中的差异均数, 即偏倚) 等。
8、 若相关系数较差, 可由配对t-检验对SE 作定量的估计。在进行这样处理时, 首先要估计各样品方法比较成对数据差异的可靠性。因为这些差异受方法间比较实验的随机误差的影响。使用配对t-检验, 先计算偏倚(即所有成对数据差异的平均数) , 再计算差异的标准差, 这是对方法间随机误差的估计。再计算出t 值。要注意的是, 差异的标准差表示方法间的离散度, 它取决于2 个方法相比较各自的不精密度, 以及各种影响各个样品的干扰因素。t-值本身是方法比较实验中系统误差(偏倚) 和随机误差的比值, 主要来确定数据是否足够, 使偏倚的估计具可靠性(但千万不能用t-检验作为方法是否可接受的依据)。
9、 对统计方法的可靠性有疑问时, 应在改换统计方法后, 注意是否会对可接受性的决定有明显影响。若确实发生这样的情况, 最好再多做实验, 直至新数据可以说明问题。
10、 实验方案的设计以及数据的收集须和所有的统计方法相适应。完整地理解和正确使用统计方法是使实验少走弯路, 容易得出结论的重要前提。一旦确定评价实验方案, 你应该按要求去收集相应数据。必须收集正确的样本, 用2 个对比方法检测系统良好, 检测样品又在良好的控制下将完整的数据, 处理好和保存好。只有每一步骤都严加控制, 才会有满意的结果。统计只是工具, 它无法在实验中发挥作用, 也无法去弥补实验设计中的缺陷。因此根本的还是从实验方案开始就作全面考虑, 然后如上所述, 认真重视实验, 最后才是统计的归纳, 获得良好的结论。
编辑：范伟伟
