建立HBV-DNA检测结果的自动审核规则
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国际医药卫生导报 2019年 第25卷 第15期 IMHGN,August 2019,Vol. 25 No. 15
乙型肝炎是由乙型肝炎病毒(HBV)引起的一种传染病,其主要是在肝脏中引起炎症性病变,甚至导致多种器官损伤、肝硬化和肝癌等。
根据最新流行病学统计数据,目前全球乙肝感染总人数达3亿,而我国大陆地区的感染率为6.1%,总人数达8 600万[1]。
相比较高的感染率,我国乙肝诊断率和治疗率仅有19%和11%,成为乙肝感染率居高不下的主要原因[1]。
乙肝病毒DNA(HBV-DNA)是乙肝病毒的核心物质和病毒的复制基础,其水平可反应体内存在的乙肝病毒数量和传染程度,与病毒复制水平和传染性正相关[2]。
因此,越来越多的患者样本被送往检验科进行HBV-DNA检测。
由于方法学存在的假阳性和假阴性可能,在HBV-DNA检测结果的人工审核过程中,需要结合患者的HBV血清学标志物、肝功能等相关检验结果综合分析,不仅耗时耗力,还增加人为错误的概率,因此我们需要对审核流程加以优化以达到高效率、高质量的目标,例如让实验室信息系统(laboratory information system,LIS)对检验结果进行初步的自动审核[3]。
2006年美国临床和实验室标准化协会(Clinical and Laboratory Standards Institute,CLSI)发布了《医学实验室实验结果的自动审核标准指南(ATUO-10A)》,该指南文件提供了自动审核的基本框架,为每个实验室设计、执行及验证自动审核规则提供了重要指引[4]。
目前,很多国家的检验科已经在多个领域中开发和应用自动审核,包括临床生物化学检验[5]、尿常规[6]、临床输血[7]、凝血检验[8]等。
然而,自动审核在临床分子诊断检验中的应用较少,且缺乏有效可靠的自动审核规则和参数。
在本研究中,我们参考了ATUA-10A,结合临床实际工作中对HBV-DNA检验结果拟定的部分自动审核
建立HBV-DNA检测结果的自动审核规则
王意 蒙洁妙 柯培锋
广州中医药大学第二附属医院检验医学部 510120
通信作者:柯培锋,Email:kevinland020@
【摘要】 目的 自动审核是使用基于计算机的规则来验证临床实验室(检验科)检验结果而无需
人工审核的过程。
然而由于缺乏有效的计算机验证规则,自动审核在分子诊断检验领域中的应用并不广
泛。
本文将研究如何设计HBV-DNA检测结果的自动审核规则,以供临床实验室参考。
方法 收集2 284
例在广州中医药大学第二附属医院进行HBV-DNA检查的患者数据,根据其HBV血清学检查、ALT检查
结果将患者HBV-DNA结果进行分组,应用Excel宏命令统计每组数据出现概率,概率小于5%则认为是
小概率事件,自动审核不通过。
结果 利用本研究建立的自动审核规则审核HBV-DNA检测结果,可得
到86.03%的自动审核通过率。
结论 建立自动审核可以提高检验工作效率,缩短检验周转时间。
【关键词】 自动审核;乙肝病毒DNA;乙肝血清学标志物;周转时间
DOI:10.3760/cma.j.issn.1007-1245.2019.15.028
Development of autoverification rules for HBV-DNA test results
Wang Yi, Meng Jiemiao, Ke Peifeng
Department of Laboratory Medicine, Second Hospital, Guangzhou University of Chinese Medicine, Guangzhou
510120, China
Corresponding author: Ke Peifeng, Kevinland 020@
【Abstract】Objective Autoverification is a process using computer-based rules to verify clinical
laboratory test results without manual review. However, because the lack of efficient compute verification rule,
it is not been widely used in clinical molecular diagnosis. This paper will study how to design the automatic
examination rules of HBV-DNA test results for clinical laboratory reference. Methods The data of HBV-DNA
test results of 2 284 samples from our hospital were collected, and classified by the results of five serological
biomarkers of hepatitis B and ALT. Excel was used to calculate the occurrence probability of each group of the
data. Those groups with an occurrence probability <5% were defined as small probability events, and the data in
these group can’t pass the autoverification. Results The autoverification rules developed in this research obtained
an autoverification rate of 86.03% for HBV-DNA test results. Conclusion Development of autoverification helps
clinical laboratory increase working efficacy and reduce test turn-around time.
【Key words】 Autoverification; Hepatitis B virus DNA; Hepatitis B serological biomarkers; Turn-around time
DOI:10.3760/cma.j.issn.1007-1245.2019.15.028
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国际医药卫生导报 2019年 第25卷 第15期 IMHGN,August 2019,Vol. 25 No. 15
规则,设计HBV-DNA的自动审核规则。
1 材料与方法
1.1 数据来源 利用在广州中医药大学第二附属医院收集的
2 809例HBV-DNA检测的样本数据,查询这些样本所对应患者的HBV血清学标志物和谷丙转氨酶(ALT)检测结果(其中ALT的数据选择HBV-DNA检测前后一个月以内的最近一次)。
1.2 检测仪器 美国ABI 7500型实时荧光定量PCR仪。
1.3 试剂 试剂及质控品购自中山大学达安基因股份有限公司。
1.4 分析软件 Microsoft Office Excel 2010。
1.5 方法 利用Excel软件宏命令将HBV血清学标志物定性结果自动整合成10种乙肝两对半模型,并根据:HBV-DNA 浓度(<1.0 E2或>1.0 E2 IU/L);ALT活性(>40或<40 U/L);乙肝两对半模型对HBV-DNA样本数据进行整合分类,计算出事件概率,将概率小于5 %的事件归纳为小概率事件,即无法通过自动审核,需要人工来进行审核。
2 结果
2.1 数据总体分类 本研究共收集2 809例在广州中医药大学第二附属医院进行HBV-DNA检测的样本数据,其中HbsAg阳性2 131例,占75.86%,HbsAg阴性153例,占5.45%,另有525例在广州中医药大学第二附属医院检验科LIS系统中无法查询到相应患者的HBV血清学标志物和ALT相关的数据,因此归为无效数据。
见表1。
表1 数据总体分类
数据分类 数据 比例
HbsAg阳性 2 131 75.86
HbsAg阴性 153 5.45
无效数据 525 18.69
2.2 HbsAg阳性样本的自动审核规则 在HbsAg阳性的样本中,可整合出6种乙肝两对半模型,将HBV-DNA检测数据根据HBV-DNA浓度、乙肝两对半模型、ALT活性进行分组,最终可分为24组数据。
计算每组数据出现的百分率,认为出现百分率小于5%的数据属于小概率事件,自动审核不通过。
结果显示,发生百分率小于5%的数据组有:HbsAg、HbeAg、HbcAb阳性,ALT>40 U/L,HBV-DNA <1.0E2 IU/L组;HbsAg、HbeAb、HbcAb阳性,ALT>40 U/L,HBV-DNA<1.0E2 IU/L组;HbsAg、HbeAg、HbeAb、HbcAb阳性组;HbsAg、HbsAb、HbeAb、HbcAb阳性组;HbsAg、HbsAb、HbeAg、HbcAb阳性组;HbsAg、HbcAb 阳性组;这6组数据无法通过自动审核,需要进行人工审核。
自动审核不通过的例数为303例,占HbsAg阳性总数的14.22%,自动审核通过的例数为1 828例,占HbsAg阳性总数的85.78%。
见表2。
2.3 HbsAg阴性样本的自动审核规则 在HbsAg阴性的样本中,可整合出4种乙肝两对半模型,将HBV-DNA检测数据根据HBV-DNA浓度、乙肝两对半模型、ALT活性进行分组,最终可分为16组数据。
其中出现概率小于5%的有:HbsAb, HbeAb, HbcAb阳性,ALT<40 U/L,HBV-DNA>1.0E2 IU/ L组;HbsAb, HbeAb, HbcAb阳性,ALT>40 U/L,HBV-DNA<1.0E2 IU/L组;HbsAb,HbcAb阳性,ALT > 40 U/L,HBV-DNA<1.0E2 IU/L组;HbcAb阳性,ALT<40 U/L,HBV-DNA<1.0E2 IU/L组;此外还包括7组概率为0的分组。
自动审核不通过的例数为16例,占HbsAg阴性总数的10.46%,自动审核通过的例数为137例,占HbsAg阴性总数89.54%。
见表3。
2.4 通过自动审核的样本总比率 根据以上分析,本研究收集的HbsAg阳性样本共2 131例,其中自动审核通过率为85.78%。
HbsAg阴性样本共153例,其中自动审核通过率为89.54%。
因此,利用本研究建立的自动审核规则审核2 284例HBV-DNA检测结果,可得到86.03%的自动审核通过率。
3 讨论
提高HBV感染的诊断率和治疗率是控制我国乙肝感染
表2 HbsAg阳性的HBV-DNA结果分类统计
乙肝血清学标志物模型 ALT<40 U/L ALT>40 U/L
HBV-DNA<1.0E2 IU/L HBV-DNA>1.0E2 IU/L HBV-DNA<1.0E2 IU/L HBV-DNA>1.0E2 IU/L HbsAg、HbeAg、HbcAb阳性 212(9.94) 234(10.98) 57(2.67) 164(7.70)HbsAg、HbeAb、HbcAb阳性 619(29.05) 437(20.51) 103(4.08) 173(8.12)HbsAg、HbeAg、HbeAb、HbcAb阳性 23(1.08) 33(1.55) 3(0.14) 14(0.66)HbsAg、HbsAb、HbeAb、 HbcAb阳性 24(1.13) 13(0.61) 1(0.04) 6(0.28)HbsAg、HbsAb、HbeAg、HbcAb阳性 8(0.37) 3(0.14) 1(0.04) 3(0.14) HbsAg、HbcAb阳性 11(0.52) 0 0 0
注:自动审核通过1 828例(85.78%);自动审核不通过303例(14.22%)
表3 HbsAg阴性的HBV-DNA结果分类统计
乙肝血清学标志物模型 ALT<40 U/L ALT > 40 U/L
HBV-DNA<1.0E2 IU/L HBV-DNA>1.0E2 IU/L HBV-DNA<1.0E2 IU/L HBV-DNA>1.0E2 IU/L HbsAb, HbeAb,HbcAb阳性 61(39.87) 2(1.31) 8(5.22) 3 1.96)HbeAb,HbcAb阳性 11(7.19) 0 2(1.31) 0
HbsAb,HbcAb阳性 9(5.88) 0 6(3.92) 0
HbcAb阳性 3 1.96) 0 0 0
注:自动审核通过16例(10.46%);自动审核不通过137例(89.54%)
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和传播的关键[1]。
检测HBV-DNA是判断病毒有无复制、是否需要治疗以及疗效监测的重要依据,因此预计未来几年HBV-DNA检测的样本量将大幅增加。
同时随着基层医疗单位资源整合的不断推进,分散的临床样本将送往区域检验中心或大医院检验科进行集中检测[9]。
集中检测在节省医疗成本的同时,也为这些检验机构带来了工作量上的巨大挑战,因此提高检验工作的自动化程度是当务之急。
自动审核的建立是利用计算机审核规则代替部分人工审核工作,从而提高检验结果审核效率,缩短检验周转时间。
Li J等[10]通过在LIS系统中建立自动审核规则,对ELISA检测的HBV血清学标志物结果进行自动审核,其自动审核通过率达79.5%,检验周转时间缩短38.0%,几乎零错判。
在本研究中,我们通过对2 284例样本HBV-DNA数据进行分析,结合与之相关的HBV血清学标志物以及ALT检测结果[11-12],建立HBV-DNA检测结果的自动审核规则,并得到86.03%的自动审核通过率。
本研究建立的HBV-DNA自动审核规则尚处于雏形阶段,如建立系统的、用于临床检验工作的规则还需要考虑到如下方面:(1)每次实验的阳性、阴性对照以及室内质控结果;(2)设置检测结果“灰区”,制定“灰区”结果的审核规则;(3)对比HBV-DNA及相关检测的历史结果的变化幅度和趋势,即delta检查;(4)设置实验室自己的自动审核数据分组条件,例如ALT的分组cut-off值;(5)自动审核建立后的验证和评估等[9]。
综上所述,本研究建立的HBV-DNA自动审核规则能够提高检验结果审核效率,缩短项目检验周转时间,提高检验工作的自动化程度,但将其应用于临床还需进一步的研究、验证和评估。
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2018.15.009.
(收稿日期:2019-06-11)
(责任校对:吴琴娟)
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中国知网为什么查不到近几年《国际医药卫生导报》发表的文章
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原因是:中华医学会与北京万方数据股份有限公司,于2008年签署了“中华医学会系列杂志数据库”独家合作协议,《国际医药卫生导报》同其他中华医学会系列杂志一样,所发表的文章不再为中国知网收录。
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