连载 · 体外诊断产品的性能指标（试剂篇） 二

一、分析性能指标

（一）精密度（precision）

1.概念：

是指在规定条件下所获得独立检测结果的接近程度。

常用的术语包括不精密度、重复性、再现性、中间精密度。

最基础的评估方法是评估重复性，即在相同检测条件下对同一待测物进行连续测量所得结果的接近程度。通常要求重复20次测量，计算平均值，标准偏差，变异系数。变异系数（coefficient ofvariation，CV）反映的是数据离散程度的大小，它等于标准偏差除以平均值。

2.评价方案

实验前准备：整个评价过程应使用同一批号的试剂和校准品。实验样本尽可能选择与临床样本类似的基质，如稳定的、血清基质的质控物。推荐使用两个或三个浓度：高水平、低水平以及医学决定水平。

实验方法：采用20×2×2的实验方案，即一共进行20天，每天检测2批，每批检测2次重复，获得80个有效数据。

质量控制：精密度评价方案中必须进行常规的质控程序。

3.数据的处理与分析

离群值检验：5.5倍基本的精密度评价的标准差。

重复性评价：

室内精密度四个计算量：

室内标准差：

（二）准确度（accuracy）

1.概念

指检测结果与被测量真值之间的一致程度。对测量准确度的评价方法依次包括：相对偏差、回收试验、比对试验等方法。

2.相对偏差

使用国家标准品或国际参考物质作为样本进行测试，重复测定3次，计算平均值与标示值的相对偏差。

3.回收试验

①选择合适浓度的常规检测样本，分为体积相同的3～4份。②在其中2～3份样本中加入不同量的待测物标准，制成2～3个不同加入浓度的回收样本，计算加入的待测物的浓度。③在另一份样本中加入同样量的无被测物的溶剂，制成基础样本。④用待评价方法对回收样本和基础样本进行测定，通常对样本进行2～3次重复分析，取其均值进行计算。

计算回收率、平均回收率、比例系统误差。可接受判断：比例系统误差不大于CLIA 88允许总误差的1/2。

4.比对试验

通过方法学比对，评价所候选的方法检测的结果是否准确。因此比较方法应当是参考方法或者推荐方法，如果没有相应的参考方法或推荐方法，则可以使用公认的常规方法，但必须具备比试验方法更好的精密度。

（1）实验样本：实验样本原则上应采用病人样本。

（2）实验过程：每天选择8个临床病人样本。用两种方法同时进行实验，按照正向和反向顺序进行测定。至少重复5天，即至少分析40个不同的临床病人样本。

（3）数据处理：记录测定结果，计算每个样本测定的均值，检查批内离群点，相关系数计算，回归计算。

5.精密度、正确度、准确度

准确度和正确度既有联系，又有差别。主要有两点差别：其一，准确度是对于单次观测值而言，而正确度是相对于大量测试结果而言的。其二，当准确度的定义用于一组测试结果时，它由随机误差和系统误差组成，而正确度只由系统误差组成。

精密度、正确度、准确度相互关系

（三）线性范围（linear range）

1.概念

是指覆盖检测系统的可接受线性关系的范围，非线性误差小于设定标准。当某分析物浓度或活性的测量值与真值呈数学上的直线关系时，则认为这种定量测定方法是线性的。

2.评估方案

样本类型：混合病人血清、加入待测物的混合人血清、商品质控物或校准物、水溶液等。

样本数量：证明线性范围：5～7个样本；验证声明：7～9个样本；建立线性范围：9～11个样本。

检测：测量顺序一般随机。

3.离群点分析

目视检查每一个分析结果有无潜在的离群值。

4.多项式线性分析

第一步判断用非线性多项式拟合数据是否比线性好；第二步是当非线性多项式拟合数据点比线性好时，判断最适非线性模型与线性拟合之间的差值是否小于预先设定的该方法的允许偏差。

（四）临床可报告范围

1.概念

指对于超过分析测量范围的分析物，允许应用样本稀释、浓缩和预处理分析方法测定样本中分析物的真实准确的浓度，一般包括可报告低限与可报告高限。

2.评价方案

（1）试验前准备：熟悉原理与操作，用同批号试剂及校准品。

（2）低值样本的制备与检测：稀释产生接近于方法线性范围低限浓度水平的5个浓度水平重复测定10次。

（3）高值样本的制备与检测：对高值待测样本进行稀释，使其接近于线性范围的上1/3区域内。重复测定3次。

3.数据处理与分析

（1）分别计算平均值、SD、CV值。对于可报告范围高限还应计算乘以稀释倍数后的还原浓度和相对偏差。

（2）可报告范围低限：以方法性能标示的CV值为可接受界值，从数据中选取CV值等于或小于可接受界值的最低浓度水平做为可报告范围低限。

（3）可报告范围高限：选取还原浓度与理论浓度的偏差（%）等于或小于方法标示CV值时的最大稀释倍数为方法推荐的最大稀释倍数，方法线性范围的上限与最大稀释倍数的乘积为该方法可报告范围的高限。

（五）检出限和灵敏度

1.概念

空白限（limit of blank，LOB）是指在规定的可能条件下，空白样本被观察到的最大检测结果。

检出限（limit of detection，LOD）是指检测方法可检测出的最低被测量浓度，也称检出低限或最小检出浓度。

定量检出限（limit of quantitation，LOQ）是指在规定的可接受精密度和正确度条件下，能定量测出样本中分析物的最小量。

LOB、LOD、LOQ三者之间的关系见下图，通常情况下，LOB<LOD≤LOQ。

LOB、LOD、LOQ示意图

2.空白限的建立与验证

（1）试验准备：对于建立LOB，原则上需要60次测量；对于验证LOB，则只需要20次测量。准备好空白样本，空白样本尽量来自于临床病人样本，设法除去被测物。

（2）空白限的建立：至少60次空白样本测定，如果空白样本测定结果符合高斯分布（正态分布、对称分布），计算公式：LoB=μ_B+1.645σ_B，其中μ_B和σ_B分别表示空白检测的平均值和标准偏差。

（3）空白限的验证：测定一个空白样本20次，不超过3个测定结果大于LOB，验证通过。

3.检出限的建立与验证

（1）试验准备：同上。

（2）检出限的建立：至少60次低浓度样本测定，其浓度在LOB～4LOB之间，计算其标准偏差SDs。如果样本测定结果符合高斯分布（正态分布、对称分布），计算公式：LOD=LOB+c_βSDs，其中c_β=1.645/（1-1/4×f），f为SDs的自由度。

（3）检出限的验证：首先验证LOB是否符合要求；再选择被测量值等于LOD的样本，获取至少20次测量结果。计算大于LOB的测定结果所占比例是否符合要求。如符合要求，则验证通过。

4.定量检出限的建立与验证

（1）定量检出限的建立：检测系统能够得到可靠结果的被测物最低浓度，其总误差符合实验室的要求。计算LOD处的总误差。如果LOD处的总误差符合实验室的要求，则LOQ=LOD。如果LOD处的总误差大于实验室要求，则选择浓度大于LOD的样本进行40次的检测，并计算总误差，如果新计算的总误差符合实验室要求，则该浓度为LOQ，如果不符合要求，则继续提高样本浓度，直至总误差符合实验室要求。

（2）验证定量检出限：选择被测样本值等于LOQ的样本，至少25次测定，每个样本测定结果与参考值的偏差与实验室允许的总误差相比较。计算小于允许总误差所占比例是否符合要求。如果符合要求，则验证通过。

5.灵敏度

灵敏度一词有几种不同的表述方法，在EP17-A文件中，不使用灵敏度一词，而推荐使用空白限、检出限、定量检出限来表示检测系统或方法的灵敏度性能。

分析灵敏度是指校准曲线的斜率（横坐标为浓度，纵坐标为测量信号），斜率越大，直线越陡，灵敏度越高。中等斜率、极低随机变异的方法具有较低的检测限。

功能灵敏度是指测定结果变异系数等于20%时的被测量的大小。这是检测系统或方法可定量报告分析物的最低浓度。

（六）分析干扰

1.概念

分析干扰是指在测定某分析物的浓度或活性时，受到另一种非分析物的影响而导致测定结果的增高（正干扰）或者降低（负干扰）。根据干扰物质的来源，可以分为内源性干扰（endogenous interferent）和外源性干扰（exogenousinterferent）。

2.干扰试验方法

（1）“配对差异”试验：即把潜在的干扰物质添加到混合标本中，然后评价相对于未添加干扰物的对照混合标本的偏移。

（2）“剂量效应”试验：即确定干扰物浓度和干扰程度两者之间的关系。

（3）用病人样本作偏差分析：由于“干扰筛查”试验有明显的局限性。使用病人样本进行偏差分析，能够证实某类病人样本中是否存在未知的干扰物。

3.干扰试验的评价

干扰值=各组的均值（实验组）-未加干扰物组的均值（对照组），与对照组（该测定物浓度±1.96S）相比较，得出某浓度内有无干扰。

（七）稳定性

1.概念

稳定性是体外诊断试剂随着时间推移保持其特性一致性的能力，是试剂必须具有的基本属性，也是确保试剂使用过程中有效性的重要指标。

稳定性研究的类型一般分为三种，即保存期稳定性，使用期稳定性，以及运输模拟稳定性。

2.稳定性测试方法

（1）计划阶段：拟定稳定性测试的计划，确保相应的信息、材料、仪器和资源。

（2）实验阶段：将产品置于保存条件下，根据稳定性测试计划的时间表在每一个测试天，进行所有样本的重复测试。

3.数据分析

根据每一个测试样本的被测量的漂移评估该批产品的稳定性。绘制一个以观察的分析物平均值（Y）对时间（X）的线性回归方程。如果回归图的斜率在统计学上无显著性（P≥0.05），样本的稳定性区间取测试时间点的最大值。

二、临床诊断性能评价指标

诊断试验性能评价结果

真阳性（true positive，TP），即上表中的a。

假阳性（false positive，FP），即上表中的b。

真阴性（true negative，TN），即上表中的d。

假阴性（false negative，FN），即上表中的c。

（一）灵敏度和特异度

1.灵敏度（sensitivity），又称真阳性率（true positive rate），是指在某疾病的病人中，用待评价诊断试验检出病人的百分率，即真阳性的病例数（a）占金标准诊断为有病的病例数（a+c）的比例。

2.特异度（specificity），又称真阴性率（true negative rate），是指在非某种疾病的病人中，用待评价诊断试验排除病人的百分率，即真阴性的病例数（d）占金标准诊断为无病的病例数（b+d）的比例。

（二）漏诊率和误诊率

1.漏诊率 又称假阴性率（falsenegative rate），即假阴性的病例数占金标准确诊为有病的病例数的百分率，该值=1 ，灵敏度=×100%。临床上诊断灵敏度越高，则漏诊率就越低。

2.误诊率 又称假阳性率（falsepostive rate），即假阳性的病例数占金标准确诊为无病的病例数的百分率，该值=1，特异度=×100%。临床上诊断特异度越高则误诊率越低。漏诊率、误诊率越小，说明该诊断试验的性能就越好。

（三）阳性预测值和阴性预测值

1.阳性预测值 是指由诊断试验检测为阳性的病人当中，真正有病者所占的百分比，该值=×100%。当患病率一定时，诊断试验的特异度越高，阳性预测值就越大。

2.阴性预测值 是指由诊断试验检测为阴性的病人中，真正无病者所占的百分比，该值=×100%。阴性预测值表示排除诊断的概率。当患病率一定时，诊断试验的灵敏度越高，阴性预测值就越大。

（四）阳性似然比和阴性似然比

1.阳性似然比阳性似然比（positivelikelihood ratio）是指诊断试验有病组中阳性率与无病组中阳性率的比值，即真阳性率与假阳性率之比。因为真阳性率为灵敏度，假阳性率又可以表示为（1-特异度）。

2.阴性似然比阴性似然比（negativelikelihood ratio）是指诊断试验有病组中阴性率与无病组中阴性率的比值，即假阴性率与真阴性率之比。因为假阴性率可以表示为（1-灵敏度），真阴性率为特异度。

（五）诊断效率

是指在一项诊断试验中能够被正确分类者占全体受试者的比率，又称诊断准确度。其值=×100%。该值能表示诊断试验方法正确诊断病人与非病人的能力，但该值受发病率的影响较大。一般情况下，诊断效率的值介于灵敏度和特异度之间，当灵敏度大于特异度时，诊断效率随患病率增高而增大，当灵敏度小于特异度时，诊断效率则随患病率增高而降低。当灵敏度等于特异度时，诊断效率与患病率无关，而等于灵敏度或特异度。

（六）受试者工作特征曲线

1.概念

受试者工作特征曲线是以真阳性率（灵敏度）为纵坐标，假阳性率（1-特异度）为横坐标，将相对应的各个临界值连接起来的曲线图。

2.ROC曲线主要作用

（1）ROC曲线能很容易地查出任意界限值时的对疾病的识别能力。

（2）选择最佳的诊断界限值。ROC曲线越靠近左上角，诊断试验的准确性就越高。最靠近左上角的ROC曲线的点是错误最少的最好临界值，其假阳性和假阴性的总数最少。

（3）比较两种或两种以上不同诊断试验对疾病识别能力。通过分别计算各个试验的ROC曲线下的面积（area under the curve，AUC）进行比较，AUC最大的试验，则其诊断价值最佳。

3.ROC曲线的构建

需要将疾病组和对照组测定结果进行分析，计算出所有临界值对应的灵敏度、特异度和假阳性率（1-特异度）。以灵敏度为纵坐标代表真阳性率，（1-特异度）为横坐标代表假阳性率，将各临界值直线连接，作图并绘制曲线，计算AUC。

4.ROC曲线的优缺点

简单、直观。可准确反映某分析方法特异性和灵敏度的关系。允许中间状态存在，综合分析漏诊与误诊的影响，可以选择一更佳临界值作为诊断参考值。利于不同指标之间的比较。曲线下面积可评价诊断准确性。但样本的数量较少时，ROC曲线图形会呈锯齿状。ROC曲线图上显示的通常不是真正的判断值，且没有专业软件时，计算和画图都比较麻烦。