检测系统间方法学比对实验数据处理方法的探讨
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2 数( ) ( 或犚 ) , 则认为 犡 取值范围合适 , 直线回 狉 9 7 5 9 5 ≥0. ≥0.
试验 ) 是实现溯源的途径之一 。 美国临床和实验室标准化协 会 ( , ) C l i n i c a l a n dL a b o r a t o r t a n d a r d sI n s t i t u t e C L S I E P 9 A 2文 yS 件提供了对比实验方法 , 即采取 2 种检测系统对标本进行双 份 然后将分析所得数据进行相关回归分析, 计算2种检测 测定 , 方法之间的偏差 。 目前 , 国内学者采 用 E P 9 A 2文件提供的方
1 0 1. 2. 1 配对狋检验和相关系数验证 8 引入统计学公式 : [ ]
间的差值 ; 再取 a ( , 此时差值 的 ( ) =0. 0 5 5% ) 1-a =9 5% 的 一 致性界限为 -1. 上、 下2条水平 9 6犛 犇、 +1. 9 6犛 犇。 图 2 中 , 下 限, 中间实线代表差值的均 线代表 9 5% 一 致 性 界 限 的 上 、 线, 中间虚线代表差值均数为 0 ( ) 的情 况 。 当 代 表 均 线 的 犢 =0 时, 表明2组测量数据的平均值差异较 实线靠近虚线 ( 犢 =0) 小, 2 种测量方 法 的 系 统 误 差 较 小 , 9 5% 的 比 对 点 都 在 一 致 性 且在临床上是可接受的, 则认为这2种方法具有较好 区间内 , 如果其中一种方法测量结果的数值总是较高, 就会 的一 致 性 ; 得到所有点都 高 于 或 低 于 零 线 ( ; 如果差异图上的点散 犢 =0) 布如喇叭型 ( 呈“ , 数值越大 , 越分散 ; 或呈 “ 数值 越 大 , 越 <” >” 集中 ) , 则表示变异不相等 ; 若差异图上点的分布可以找到一 条 具有非零斜率的趋势线 , 这表明存在的比例误差 。 1. 3 统 计 学 处 理 用 医 学 统 计 软 件 M e d C a l c1 1. 4. 2. 0作 其他数据用 S B l a n d A l t m a n图 , P S S 1 8. 0软件及 M i c r o s o f tO f f i c eE x c e l 2 0 0 3 进 行 统 计 学 分 析, 2个检测系统间的比较采用 配对狋检验 、 相关 分 析、 回 归 法、 以 犘 <0. B l a n d A l t m a n 法, 0 5 为差异有统计学意义 。 2 结 果 采用 配 对 狋 检 验 进 行 2 个 检 测 系 统 的 比 较 , 得 到 狋= 提 示 二 者 的 检 测 差 异 有 统 计 学 意 义。 基 于 3. 8 4 1, 犘 <0. 0 5, E P 9 A 2 文件提 供 的 方 法 得 到 回 归 方 程 式 : 犢 =0. 9 5 87 犡+ 相关系数 ( 图1中虚线为理想状态( 0. 2 4 52, 狉) =0. 9 9 7, 犢= ) 。 在 / 时 , 估算的系统 误 差 ( ) 为 / X 犡 c =4 0. 0U L 犛 犈 1. 4U L, 小于允许误差的 1 / / , 提示2个检测系统的检测结 2( 4. 0U L)
2 4] 法进行了不同检测 分 析 系 统 之 间 结 果 对 比 的 应 用 研 究 [ ; 也
( 计 算 回 归 方 程: ; ( 归统计的斜率和截 距 可 靠 ; 3) 犢 =b 犡 +a 4) 计算方法间的 系 统 误 差 : 将医学决定水平浓度( ) 代入回归 犡 c 方程 , 计算待评价的 检 测 系 统 ( 与比较的检测系统( 之间 犢) 犡) 的系统误差 ( ) , ( ) ; 当 犛 犈 犛 犈=| 犢 c -犡 c c +a 犛 犈小 |=| b-1 犡 | 于1 9 8 8年 美 国 临 床 实 验 室 改 进 修 正 案 ( C l i n i c a lL a b o r a t o r y 所规定允许误 C L I A ′ 8 8) I m r o v e m e n tAm e n d m e n t so f1 9 8 8, p / 时 , 提示 个检测系统的结果具有良好的一致性 。 差的 1 2 2
[] / S O 1 5 1 8 91 对 检 验 结 果 的 溯 实验室医 学 质 量 要 求 标 准 I 源性和可比性提出了明确 要 求 , 并指出方法学比较试验( 比对
进行方法内离群 1. 2. 2 基于 E P 9 A 2文 件 提 供 的 方 法 ( 1) 点的检验 ; ( ) 比较的检测系统 ( 测定范围的检验, 如相关系 2 犡)
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国际检验医学杂志2 , , , 0 1 3年5月第3 4卷第9期 I n t JL a bM e d M a 0 1 3 V o l . 3 4 N o . 9 y2
· 质控与标规 ·
检测系统间方法学比对实验数据处理方法的探讨
苏武锦 ( 南宁中心血站 , 广西南宁 5 ) 3 0 0 0 3
方法各自的不精密度以及各种影响 因 素 , 最 后 计 算狋 值 。 正 如 上述等式表明 , 值本身相当 于 比 较 实 验 中 系统误差和随机误 狋 主要用于确定偏倚是否有统计学上的显著性, 但不 差的 比 值 , 能用狋检验结果作为临床意义上实验方法可接受的标准 。 本实例中 , 基于 E 笔者拟合回归 P 9 A 2 文 件 提 供 的 方 法, 方程 : 并在 犡 / 估算的 犢 =0. 9 5 87 犡+0. 2 4 52, c =4 0. 0U L 时, 系统误差 ( ) 远小于允许误差的 / , 这显示 种检测系统 的 犛 犈 12 2 结果具 有 良 好 的 一 致 性 。 通 过 B l a n d A l t m a n法绘制 B l a n d 可直观了解测量差值与测量均 值 的 关 系 , 还清楚地 A l t m a n图 , 结合临床实际, 笔者认为这2种检测系统之 显示了 极 端 情 况 , 显示2种检测系统 间的系统误差可接受 。 若使用配对狋 检 验 , 的检测结果之间有显著 性 差 异 或 2 种 检 测 系 统 之 间 无 显 著 性 但 其 平 均 差 值 仍 较 大 时, 可借助 E 差异 , P 9 A 2文件提供的方 法, 用回归分析来估计在决定性水平浓度下的系统误差是否 在 临床上可接受或考虑采用 B l a n d A l t m a n法 。 尽管 E P 9 A 2 文件提 供 的 方 法 解 决 了 如 何 评 价 测 定 同 一 但其应用过程 必 样本的 2 种方法或仪器之间偏倚的一大难题 ,
7 8] 同检测系统的一致性 [ 。 为探讨在比对不同检测系统的实 验
应用何种 统 计 学 方 法 更 为 合 理 , 笔 者 分 别 应 用 配 对狋 数据时 , 检验 、 相关分析 、 回归分析 、 B l a n d A l t m a n 法对 2 种不同检测系 统间的比对实验数据进行了评估 , 现报道如下 。 1 材料与方法 试剂与样品 自建检测系统( 日立7 1. 1 主 要 仪 器 、 0 8 0全自 动生化分析仪 、 日本和 光 丙 氨 酸 转 氨 酶 测 定 试 剂 盒 、 日本和光 校准品组合 ) 为待评价的检测 系 统 ( ; 罗氏生化检测系统( 罗 犢) 氏C 罗氏 C o b a sP 8 0 0 全自动 生 化 分 析 仪 、 o b a s丙 氨 酸 转 氨 酶 测定试剂盒 、 罗氏 C 校准品 组 合 ) 为 比 较 的 检测系统( 。 o b a s 犡) 检测标本为 5 其 分 析 物 浓 度 的 分 布 覆 盖 高、 中、 0 份新 鲜 血 清 , 低水平 。 1. 2 评估及数 据 处 理 方 法 采 用 上 述 2 种 检 测 系 统 分 别 对 用配对狋检验 、 相关分析 、 回 5 0 份新鲜血清标本进行双份测定 , 归 统 计、 B l a n d A l t m a n法对二者实验数据的系统误差进行 评估 。
目的 讨论不同检测系统间方法学比对实验的数据处理方 法 。 方 法 采 用 罗 氏 生 化 检 测 系 统 作 为 比 较 的 检 测 系 统 摘 要 : ( ) 、 自建检测系统作为待评价的检测系统 ( , 对新鲜血清样 品 进 行 丙 氨 酸 转 氨 酶 比 对 检 测 , 实 验 数 据 应 用 配 对狋 检 验 、 相关分 犡 犢) 回归统计 、 比 较 几 种 数 据 处 理 方 法 的 优 劣 。 结 果 采 用 配 对狋 检 验 析、 B l a n d A l t m a n 法对 2 种检测系统间的系统误差进行评 估 , 进行 2 个检测系统的比较 , 得到狋 提示二者的检测 差 异 有 统 计 学 意 义 ; 基于 E =3. 8 4 1, 犘<0. 0 5, P 9 A 2文件提供的方法得到回归 相关系数 ( ) 在犡 / 为 1. / 方程 : 犢 =0. 9 5 87 犡+0. 2 4 52, 狉 =0. 9 9 7, c =4 0. 0U L 处估算的系统误差 ( 犛 犈) 4U L, 2种检测系统的结果 具有良好的一致性 ; / / / 在 B l a n d A l t m a n 差异图显示配对数据差值的均数 ( 狓) =-1. 1U L, 9 5% 一致性 界 限 为 -5. 0U L、 2. 8U L, 临床上可以接受 。 结论 不同检测系统间的比对应以其差异的大小为 评 估 基 础 , 同时采取多种方法从不同角度进行联合评价以 避免采用一种方法评价的局限性 。 关键词 : 因素分析 , 统计学 ; 方法学比对 ; 系统误差 : / . i s s n . 1 6 7 3 4 1 3 0. 2 0 1 3. 0 9. 0 3 7 犇 犗 犐 1 0. 3 9 6 9 j 文献标识码 : A 文章编号 : ( ) 1 6 7 3 4 1 3 0 2 0 1 3 0 9 1 1 3 8 0 3
[ 8] 图1 ) , 用犡 轴 1. 2. 3 B l a n d A l t m a n法 7 在二维坐标图上 ( 表示 2 种方法测量结果的平均值 , 犢 轴表示 2 种 方 法 测 量 值 之
有学者采用基于狋检 验 及 相 关 系 数 等 统 计 学 方 法 进 行 结 果 一 5 6] 致性的比 对 验 证 [ 。国外有人采用 B l a n d A l t m a n法评价 不
( 犱) Σ 狀 , 犱 狋 = 狀-1 犛犱/ 狀 槡 上式中 犱 为比较的检测系统 ( 与待评价的检测系统 ( 犡) 犢)
ຫໍສະໝຸດ Baidu
2
犱 Σ 狓= , 犛 犱= 狀
槡
[ 9]
2 犱 - Σ
测定数据的差值 , 犱 为差值样本 的 均 数 , 犛 犱 为样本差值的标准 差, 即 犘<0. ), 狀 为配对 样 本 的 对 子 数 。 当狋≥ 狋 0 5 时, 0. 0 5( v 差异有统 计 学 意 义 ; 当狋≤t 即 犘≥0. 差异无统计 ), 0 5 时, 0. 0 5( v 此时再进行线 性 评 价 , 用散点图验证二者间的线性相 学意义 , 关性 。
国际检验医学杂志2 , , , 0 1 3年5月第3 4卷第9期 I n t JL a bM e d M a 0 1 3 V o l . 3 4 N o . 9 y2
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果具有较好 的 一 致 性 。 采 用 B 配对数据差值 l a n d A l t m a n 法, 的均数 ( / 均线的实线靠近虚线 ( ) , 差值的 狓) =-1. 1U L, 犢 =0 / / 标准 差 ( 犛 犇) =1. 9 9U L, 9 5% 一 致 性 界 限 为 -5. 0U L、 / / 的点在9 2. 8U L。4. 0% ( 2 5 0) 5% 一 致 性 界 限 以 外 , 9 6. 0% ( / ) 的点在一 致 性 界 限 范 围 内 , 待评价的检测系统( 与 4 8 5 0 犢) 比较检测系统 ( 测得的丙氨酸转 氨 酶 的 数 值 相 比 , 差值的绝 犡) 对值最大为4. / , 见 图 , 这 种 差 异 幅 度 在 临 床 上 可以接 0U L 2 受, 因此 , 2 种检测方法测量的结果具有较好的一致性 。
试验 ) 是实现溯源的途径之一 。 美国临床和实验室标准化协 会 ( , ) C l i n i c a l a n dL a b o r a t o r t a n d a r d sI n s t i t u t e C L S I E P 9 A 2文 yS 件提供了对比实验方法 , 即采取 2 种检测系统对标本进行双 份 然后将分析所得数据进行相关回归分析, 计算2种检测 测定 , 方法之间的偏差 。 目前 , 国内学者采 用 E P 9 A 2文件提供的方
1 0 1. 2. 1 配对狋检验和相关系数验证 8 引入统计学公式 : [ ]
间的差值 ; 再取 a ( , 此时差值 的 ( ) =0. 0 5 5% ) 1-a =9 5% 的 一 致性界限为 -1. 上、 下2条水平 9 6犛 犇、 +1. 9 6犛 犇。 图 2 中 , 下 限, 中间实线代表差值的均 线代表 9 5% 一 致 性 界 限 的 上 、 线, 中间虚线代表差值均数为 0 ( ) 的情 况 。 当 代 表 均 线 的 犢 =0 时, 表明2组测量数据的平均值差异较 实线靠近虚线 ( 犢 =0) 小, 2 种测量方 法 的 系 统 误 差 较 小 , 9 5% 的 比 对 点 都 在 一 致 性 且在临床上是可接受的, 则认为这2种方法具有较好 区间内 , 如果其中一种方法测量结果的数值总是较高, 就会 的一 致 性 ; 得到所有点都 高 于 或 低 于 零 线 ( ; 如果差异图上的点散 犢 =0) 布如喇叭型 ( 呈“ , 数值越大 , 越分散 ; 或呈 “ 数值 越 大 , 越 <” >” 集中 ) , 则表示变异不相等 ; 若差异图上点的分布可以找到一 条 具有非零斜率的趋势线 , 这表明存在的比例误差 。 1. 3 统 计 学 处 理 用 医 学 统 计 软 件 M e d C a l c1 1. 4. 2. 0作 其他数据用 S B l a n d A l t m a n图 , P S S 1 8. 0软件及 M i c r o s o f tO f f i c eE x c e l 2 0 0 3 进 行 统 计 学 分 析, 2个检测系统间的比较采用 配对狋检验 、 相关 分 析、 回 归 法、 以 犘 <0. B l a n d A l t m a n 法, 0 5 为差异有统计学意义 。 2 结 果 采用 配 对 狋 检 验 进 行 2 个 检 测 系 统 的 比 较 , 得 到 狋= 提 示 二 者 的 检 测 差 异 有 统 计 学 意 义。 基 于 3. 8 4 1, 犘 <0. 0 5, E P 9 A 2 文件提 供 的 方 法 得 到 回 归 方 程 式 : 犢 =0. 9 5 87 犡+ 相关系数 ( 图1中虚线为理想状态( 0. 2 4 52, 狉) =0. 9 9 7, 犢= ) 。 在 / 时 , 估算的系统 误 差 ( ) 为 / X 犡 c =4 0. 0U L 犛 犈 1. 4U L, 小于允许误差的 1 / / , 提示2个检测系统的检测结 2( 4. 0U L)
2 4] 法进行了不同检测 分 析 系 统 之 间 结 果 对 比 的 应 用 研 究 [ ; 也
( 计 算 回 归 方 程: ; ( 归统计的斜率和截 距 可 靠 ; 3) 犢 =b 犡 +a 4) 计算方法间的 系 统 误 差 : 将医学决定水平浓度( ) 代入回归 犡 c 方程 , 计算待评价的 检 测 系 统 ( 与比较的检测系统( 之间 犢) 犡) 的系统误差 ( ) , ( ) ; 当 犛 犈 犛 犈=| 犢 c -犡 c c +a 犛 犈小 |=| b-1 犡 | 于1 9 8 8年 美 国 临 床 实 验 室 改 进 修 正 案 ( C l i n i c a lL a b o r a t o r y 所规定允许误 C L I A ′ 8 8) I m r o v e m e n tAm e n d m e n t so f1 9 8 8, p / 时 , 提示 个检测系统的结果具有良好的一致性 。 差的 1 2 2
[] / S O 1 5 1 8 91 对 检 验 结 果 的 溯 实验室医 学 质 量 要 求 标 准 I 源性和可比性提出了明确 要 求 , 并指出方法学比较试验( 比对
进行方法内离群 1. 2. 2 基于 E P 9 A 2文 件 提 供 的 方 法 ( 1) 点的检验 ; ( ) 比较的检测系统 ( 测定范围的检验, 如相关系 2 犡)
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检测系统间方法学比对实验数据处理方法的探讨
苏武锦 ( 南宁中心血站 , 广西南宁 5 ) 3 0 0 0 3
方法各自的不精密度以及各种影响 因 素 , 最 后 计 算狋 值 。 正 如 上述等式表明 , 值本身相当 于 比 较 实 验 中 系统误差和随机误 狋 主要用于确定偏倚是否有统计学上的显著性, 但不 差的 比 值 , 能用狋检验结果作为临床意义上实验方法可接受的标准 。 本实例中 , 基于 E 笔者拟合回归 P 9 A 2 文 件 提 供 的 方 法, 方程 : 并在 犡 / 估算的 犢 =0. 9 5 87 犡+0. 2 4 52, c =4 0. 0U L 时, 系统误差 ( ) 远小于允许误差的 / , 这显示 种检测系统 的 犛 犈 12 2 结果具 有 良 好 的 一 致 性 。 通 过 B l a n d A l t m a n法绘制 B l a n d 可直观了解测量差值与测量均 值 的 关 系 , 还清楚地 A l t m a n图 , 结合临床实际, 笔者认为这2种检测系统之 显示了 极 端 情 况 , 显示2种检测系统 间的系统误差可接受 。 若使用配对狋 检 验 , 的检测结果之间有显著 性 差 异 或 2 种 检 测 系 统 之 间 无 显 著 性 但 其 平 均 差 值 仍 较 大 时, 可借助 E 差异 , P 9 A 2文件提供的方 法, 用回归分析来估计在决定性水平浓度下的系统误差是否 在 临床上可接受或考虑采用 B l a n d A l t m a n法 。 尽管 E P 9 A 2 文件提 供 的 方 法 解 决 了 如 何 评 价 测 定 同 一 但其应用过程 必 样本的 2 种方法或仪器之间偏倚的一大难题 ,
7 8] 同检测系统的一致性 [ 。 为探讨在比对不同检测系统的实 验
应用何种 统 计 学 方 法 更 为 合 理 , 笔 者 分 别 应 用 配 对狋 数据时 , 检验 、 相关分析 、 回归分析 、 B l a n d A l t m a n 法对 2 种不同检测系 统间的比对实验数据进行了评估 , 现报道如下 。 1 材料与方法 试剂与样品 自建检测系统( 日立7 1. 1 主 要 仪 器 、 0 8 0全自 动生化分析仪 、 日本和 光 丙 氨 酸 转 氨 酶 测 定 试 剂 盒 、 日本和光 校准品组合 ) 为待评价的检测 系 统 ( ; 罗氏生化检测系统( 罗 犢) 氏C 罗氏 C o b a sP 8 0 0 全自动 生 化 分 析 仪 、 o b a s丙 氨 酸 转 氨 酶 测定试剂盒 、 罗氏 C 校准品 组 合 ) 为 比 较 的 检测系统( 。 o b a s 犡) 检测标本为 5 其 分 析 物 浓 度 的 分 布 覆 盖 高、 中、 0 份新 鲜 血 清 , 低水平 。 1. 2 评估及数 据 处 理 方 法 采 用 上 述 2 种 检 测 系 统 分 别 对 用配对狋检验 、 相关分析 、 回 5 0 份新鲜血清标本进行双份测定 , 归 统 计、 B l a n d A l t m a n法对二者实验数据的系统误差进行 评估 。
目的 讨论不同检测系统间方法学比对实验的数据处理方 法 。 方 法 采 用 罗 氏 生 化 检 测 系 统 作 为 比 较 的 检 测 系 统 摘 要 : ( ) 、 自建检测系统作为待评价的检测系统 ( , 对新鲜血清样 品 进 行 丙 氨 酸 转 氨 酶 比 对 检 测 , 实 验 数 据 应 用 配 对狋 检 验 、 相关分 犡 犢) 回归统计 、 比 较 几 种 数 据 处 理 方 法 的 优 劣 。 结 果 采 用 配 对狋 检 验 析、 B l a n d A l t m a n 法对 2 种检测系统间的系统误差进行评 估 , 进行 2 个检测系统的比较 , 得到狋 提示二者的检测 差 异 有 统 计 学 意 义 ; 基于 E =3. 8 4 1, 犘<0. 0 5, P 9 A 2文件提供的方法得到回归 相关系数 ( ) 在犡 / 为 1. / 方程 : 犢 =0. 9 5 87 犡+0. 2 4 52, 狉 =0. 9 9 7, c =4 0. 0U L 处估算的系统误差 ( 犛 犈) 4U L, 2种检测系统的结果 具有良好的一致性 ; / / / 在 B l a n d A l t m a n 差异图显示配对数据差值的均数 ( 狓) =-1. 1U L, 9 5% 一致性 界 限 为 -5. 0U L、 2. 8U L, 临床上可以接受 。 结论 不同检测系统间的比对应以其差异的大小为 评 估 基 础 , 同时采取多种方法从不同角度进行联合评价以 避免采用一种方法评价的局限性 。 关键词 : 因素分析 , 统计学 ; 方法学比对 ; 系统误差 : / . i s s n . 1 6 7 3 4 1 3 0. 2 0 1 3. 0 9. 0 3 7 犇 犗 犐 1 0. 3 9 6 9 j 文献标识码 : A 文章编号 : ( ) 1 6 7 3 4 1 3 0 2 0 1 3 0 9 1 1 3 8 0 3
[ 8] 图1 ) , 用犡 轴 1. 2. 3 B l a n d A l t m a n法 7 在二维坐标图上 ( 表示 2 种方法测量结果的平均值 , 犢 轴表示 2 种 方 法 测 量 值 之
有学者采用基于狋检 验 及 相 关 系 数 等 统 计 学 方 法 进 行 结 果 一 5 6] 致性的比 对 验 证 [ 。国外有人采用 B l a n d A l t m a n法评价 不
( 犱) Σ 狀 , 犱 狋 = 狀-1 犛犱/ 狀 槡 上式中 犱 为比较的检测系统 ( 与待评价的检测系统 ( 犡) 犢)
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2
犱 Σ 狓= , 犛 犱= 狀
槡
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2 犱 - Σ
测定数据的差值 , 犱 为差值样本 的 均 数 , 犛 犱 为样本差值的标准 差, 即 犘<0. ), 狀 为配对 样 本 的 对 子 数 。 当狋≥ 狋 0 5 时, 0. 0 5( v 差异有统 计 学 意 义 ; 当狋≤t 即 犘≥0. 差异无统计 ), 0 5 时, 0. 0 5( v 此时再进行线 性 评 价 , 用散点图验证二者间的线性相 学意义 , 关性 。
国际检验医学杂志2 , , , 0 1 3年5月第3 4卷第9期 I n t JL a bM e d M a 0 1 3 V o l . 3 4 N o . 9 y2
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果具有较好 的 一 致 性 。 采 用 B 配对数据差值 l a n d A l t m a n 法, 的均数 ( / 均线的实线靠近虚线 ( ) , 差值的 狓) =-1. 1U L, 犢 =0 / / 标准 差 ( 犛 犇) =1. 9 9U L, 9 5% 一 致 性 界 限 为 -5. 0U L、 / / 的点在9 2. 8U L。4. 0% ( 2 5 0) 5% 一 致 性 界 限 以 外 , 9 6. 0% ( / ) 的点在一 致 性 界 限 范 围 内 , 待评价的检测系统( 与 4 8 5 0 犢) 比较检测系统 ( 测得的丙氨酸转 氨 酶 的 数 值 相 比 , 差值的绝 犡) 对值最大为4. / , 见 图 , 这 种 差 异 幅 度 在 临 床 上 可以接 0U L 2 受, 因此 , 2 种检测方法测量的结果具有较好的一致性 。