5.使用临床样本进行测量方法比对和偏倚估计

定量分析（差异图估计偏差）
检查差异图时，如果相对差异图显示相对偏
差在分析区间内基本保持一致时，两个测量
CV恒定（明显偏离正态）
程序测量结果之间的相对偏差可以通过个体
相对偏差的平均值（或中位值 ）来估计
中位值7.5%，平均值36.5%， 存在离群值
使用相对偏差中位值估计
定量分析（差异图估计偏差）
检查差异图时，如果相对差异图显示相对偏
差在分析区间内基本保持一致时，两个测量
CV恒定（无明显偏离正态）
程序测量结果之间的相对偏差可以通过个体
相对偏差的平均值（或中位值 ）来估计
中位值7.5%，平均值7.5%
使用相对偏差中位值估计（平均值相同）
定量分析（差异图估计偏差）
混合型
对于混合型差异分布，确定其交替变更点很
重要
≤k则SD恒定；>k则CV恒定
可接受偏差
可接受标准
95%CI在可接受区间外：两程序偏差不符合可接 受标准
，
测量程序比较
偏差声明内容
，
同一方法不同条件
相关举例
离群值
检验方法
α
制定剔除标准 （注意四舍五不入）
计算SD、平均值、ESD、 临界值、与临界值比较 （如同时有两个值相等且 大于临界值时，不应剔除）
，
中位值
数据检查与剔除数据的记录
制造商实验室
质量控制
试验期间应严格按照每个程序的QC规定，使用质控物的测量监测测量系统
的质量
任何质控失败的运行均应剔除，并在问题解决后重复该运行
临床实验室
比对程序：基于一定目的，可能会优先选择实验室当前运行的测量程序，也可选择其他 但除选择参考测量程序外，其他程序可能存在干扰和基质效应
OLR：Y轴方向最小变异，只有y轴存在随机误差（假设）
SD恒定
Deming：考虑xy双方向，都存在不精密度，该回归评价一致性更为合理
定量分析（散点图-回归分析）
CV恒定
对于CV恒定分析，使用WLS（1/x2）：
越分散，对回归贡献越小，但缺陷同OLS，xy交换
CV恒定Deming回归（W）更适合
考虑权重，越分散贡献越小 Xy随机误差，数据集不含零值（W）
方法比对
简介
x-轴特征 y-轴特征
自变量
比较测量程序 参考测量程序
因变量
候选测量程序
方法比对
比对方法类型 决定性方法（ definitive method）
经详尽研究尚未发现不准确度或不确定性原因的方法
比对方法的关系
常规方法
参考方法（reference method）
经详尽研究证实其不准确度与不精密度可以忽略的方法
偏差和回归参数及置信区间
OLR或WLS：
，
定量分析（散点图-回归分析）
偏差和回归参数及置信区间
OLR或WLS：
，
定量分析（散点图-回归分析）
偏差和回归参数
Deming：
，
定量分析（散点图-回归分析）
其它所有回归：不能直接计算，也不能通过斜率和截距的CI估算偏差的CI，
偏差和回归参数及置信区间
可以通过迭代法估算偏差的SE
有时，低浓度处SD恒定，高浓度处偏差呈比例的变化（CV不恒定） 差异图分析显示，如偏差在低浓度处不显著（与零偏差），应使用CV恒定Deming回归
此时高浓度点的偏差可能会被高估
，
定量分析（散点图-回归分析）
混合型
定量分析（散点图-回归分析）
混合型
在混合型的偏差分析中，CV恒定Deming回归较其它回归有很大优势（尤 其是弱化高浓度点偏差的影响） 此类分析中，P-B回归是更好的选择
3.样本的制备方法
4.校准和测量程序的质量监测
制造商实验室设计
制造商实验室
理想情况
理想情况是比对程序为公认的或参考测量程序，其具有较高的准确度（较
低的不精密度和偏差）；
但是，在实际中比对程序通常是另一制造商的商业化程序，这将导致在被 测量的不精密度、测量区间、线性和特异性等方面有一定的局限性
制造商实验室
制造商实验室
比对程序
应有以下特性:
在特定浓度下，应有比候选程度低的不确定度（通常通过重复测量均值实现） 避免已知干扰因素，对比程序测量区间至少和候选程序区间一样宽 和候选程序有相同的单位或可通过转化实现 可能的话溯源至参考物质或参考测量程序，如使用稀释等方式应有相关资料支持
制造商实验室
不造成偏差（非系统）：
声称值的验证（确认）
目的是为了证实在常规实验室条件下，候选程序能够满足允许的偏差规定，当不满足规定时也可能被接受，即确 认工作 试验应至少3-5天，为提高可靠性，应合并多家实验室并进行多次校准 如模拟实际使用条件，不应进行重复测量（如测量不受顺序影响，多次均值估计方法在统计上仍然有效）
制造商实验室
特殊要求
样本数量：≥40，更多的样本可增加估计值的可信度，也可能引入非预期的干扰
测量次数：优选单次测量，但按照最佳估计（低不确定度）可重复测量（基于平衡设计） 校准和质控：试验开始时，校准两个程序
数据检查
数据检查
散点图（SD恒定、CV恒定、混合型）
数据检查
差异图
以比对结果或均值为x以偏差为y轴 x 代表比较结果的绘图（4种组合） （如B-A图，x轴为平均值） SD恒定 CV恒定 y
定量分析（散点图-回归分析）
还可以使用对数或指数函数将CV恒定数据进行转化，转化后数据呈SD恒 定：
优点是将散射点变为均匀点，SD恒定 可以观察高浓度点是正常还是离群，回归结果的解释慎重
CV恒定
P-B回归（中间线）：非参统计需要大样本量来提高回归的效能
定量分析（散点图-回归分析）
混合型
通过差异图分析可见数据分布:
每个区间至少存在20个数据
定量分析（差异图估计偏差）
线性（偏差随浓度变化）
对于偏差呈线性分布情况: 回归分析，确定变化在测量区间内是否显著， 如果斜率和零有区别（在95%的置信水平上 统计意义），则存在非恒定差异
定量分析（差异图估计偏差）
非线性（偏差与浓度不具有明显关系）
对于偏差呈非线性的情况：
SD恒定（偏态分布）
均值（或中位值 ）来估计
此时代表测量区间内任何浓度的偏差估计值
定量分析（差异图估计偏差）
CV 恒定（未明显偏离正态） 检查差异图时，如果相对差异图显示相对偏
差在分析区间内基本保持一致时，两个测量 程序测量结果之间的相对偏差可以通过个体 相对偏差的平均值（或中位值 ）来估计 虽不是经典分布，但未出现明显离群，无显 著的偏态分布，使用相对偏差平均值估计
影响比对的因素
运行、重复性，可通过增加次数降低估计值的不确定度，CI将变窄
造成偏差（非随机）：
操作者、校准、仪器、批次、场所，应尽可能消除影响，如存在也可以增加因素数量来弱化其影响 注：评估试验中应尽可能的考虑来自随机和系统的影响如
制造商实验室
确定程序间的关系
影响比对的因素
目的是为了估计候选程序相对于比对程序的偏差
偏差图和回归分析都不适合，可能的方法是拟合一条线（非线性） 如是要评价某一特定浓度处的偏差，可以在其左右分别选择10个以上样本，
使用差异图估计偏差
定量分析（差异图估计偏差）
偏态分布
对于差异图上偏差不呈正态分布，存在较大偏度时：
一个样本或少数几个样本在y轴上的分布有偏斜时，应进行离群值分析，并
查明原因，原因未知时分布仍然呈不偏态分布，应使用中位值估计偏差
，
定量分析（散点图-回归分析）
异常值和非线性
异常值将导致偏差分布的不对称，甚至可能出现偏态分布，此时的分布形 态不符合OLR或Deming回归的基本假设，此时，应该进行P-B回归
非线性分布不符合回归分析的基本假设，应拟合一条线或围绕某一浓度进
行不少于20例试验再进行分析
，
定量分析（散点图-回归分析）
数据检查
异常值检查
数据分析-偏差图
定量分析（差异图估计偏差）
检查差异图时，如果绝对差异图显示偏差在 分析区间内基本保持一致时，两个测量程序 测量结果之间的偏差可以通过个体偏差的平
SD恒定（正态分布）
均值（或中位值 ）来估计
此时代表测量区间内任何浓度的偏差估计值
定量分析（差异图估计偏差）
检查差异图时，如果绝对差异图显示偏差在 分析区间内基本保持一致时，两个测量程序 测量结果之间的偏差可以通过个体偏差的平
Jackknife技术:N个N-1的样本抽样（不适用于P-B回归） Bootstrap技术：随机抽取任何数量的样本
，
结果判定
测量程序比较
95%CI包括零值：两程序没有显著偏差 95%CI包括在可接受区间内：两程序偏差在95%置 信水平上满足可接受标准 95%CI不包括在可接受区间内：两程序偏差符合
参考方法 决定性 方法
常规方法（routing method）
可满足临床或其他目的需要的日常使用的方法 。
方法比对
目的
新方法与已有方法间的关系（可用于临床，3-5d）： 使用100或以上覆盖两个测量区间的真实临床样本，通过重复测 量（随机误差最小化）确定偏差，试验设计应包含可能的影响 因素，如校准、运行、日期、试剂批次、校准批次和仪器等
的方式获得（≥100，≥2次，3次或以上时选择中位值可能更合理）
因处理样本在不同程序上存在互换性限值，这种方法只能作为没有办法的方法 如果采用该方法，应标注，同时和离群值的处理方法一样进行统计分析，样本结果与重复顺序无关时重复测量 一组比对只使用一种类型的样本，其声明中应包括样本类型，应注意不同类型样本的贮存方式（多地点试验）
体外诊断产品性能评估-
使用临床样本进行测量 方法比对和偏倚估计
2019年1月19日 杨 宗 兵
方法比对
方法比对
简介
试验设计是为量化通过测量患者样本的两个测量程序之间的系
统误差（偏差或差异），同时提供确定测量区间内或特定浓度 时两个测量程序之间的平均偏差，不适用于定性试验，解决系
统误差问题，并非随机误差
比对研究是使用能覆盖全区间的真实临床样本（临床信息，用于查找原因
样本
或统计分析）来确定两程序之间的关系
样本可使用个体样本（用量不足时，建议使用分析物浓度接近，临床状态 相似的样本混合制备，≤20%）
注意：混合样本可能导致个体间的差异平均化
制造商实验室
样本
在有些情况下，特定测量区间的样本很难获得时，可用稀释或降解或添加
测量次序
可以按照收集顺序检测，也可以收集完成后集中检测 集中检测时，在两个程序上应使用随机化顺序 如重复测量需单独进行（手工方法），也应使用随机化顺序 自动化测量中重复测量无需随机化
制造商实验室
持续时间
对于试验样本，应在样本稳定时间段内完成两个程序的检测 优先选择新鲜采集的样本 如不能及时检测，采用能保证其稳定性的方法贮存，应同时符合两个程序要求 注意在此不要引入新的变量，如贮存条件
比对程序
相对差异图 平均值 绝对差异图
数据检查
绘图检查（SD恒定，选择绝对差异图）
数据检查
绘图检查（CV恒定，选择相对差异图）
数据检查
绘图检查(低端SD恒定，高端CV恒定差异图)
数据检查
绘图检查(排序的差异图，恒定比例差异显
著)
数据检查
绘图检查(排序的混合型差异图)
数据检查
绘图检查(当差异随浓度变化和非线性关系)
定量分析（差异图估计偏差）
偏差估计值的CI
偏差分布形态对称时： 平均值估计偏差 使用标准差估计标准误，t检验临界值作为 因数计算95%的CI 偏差分布形态不对称时： 中位值估计偏差 使用非参数估计方法，因其取决于试验点数， 所以可能不正好是95%
数据分析-散点图
定量分析（散点图-回归分析）
回归分析的必要性
方法比对
比对研究的特性
研究类型
声称值的 建立
声称值的 验证/确认 验证
实施者
制造商 制造商 实验室
样本数
≥100 ≥100 ≥40
候选方法 重复次数
≥1 1 ≥1
候选测量 程序数量
≥1 ≥1 1
推荐分析 方法
回归 回归
差异图或 回归
方法比对
试验前准备
操作候选测量程序和比对测量程序的工作人员应熟悉以下内容： 1.测量系统的操作和测量步骤 2.测量系统的维护程序
制造商实验室
数据收集时应及时进行数据检查，便于及时发现并解决问题，如放置、输入、传输、打印
重复测量是便于查找原因最直接的一种方法 测量系统异常期间的结果不应用于比对研究的最终分析 记录所有数据，包括试验期间出现错误的数据，但不应用于比对研究的最终分析 详细记录已发现原因和问题需要剔除数据的任何情况（如重复数或样本）
通过差异图，确定使用的回归方法
但是是否使用回归分析，取决于评价目的，如制造商在建立或确认时应进
行回归分析，而临床实验室可按照要求，自由选择
源自文库
定量分析（散点图-回归分析）
SD恒定
定量分析（散点图-回归分析）
SD恒定情况下，用OLR的确定系数作为回归拟合强度的指标，并可作为 OLR是否被接受的指标，不应作为接受或拒绝测量程序的指标 不应只使用相关系数评价线性（非线性指标）