JJF 2155-2024 检验医学标准物质互换性评估要求

中华人民共和国国家计量技术规范
JJF2155—2024
检验医学标准物质互换性评估要求
EvaluationRequirementforCommutabilityofReferenceMaterials
inLaboratoryMedicine
2024-09-18发布2025-03-18实施
国家市场监督管理总局 发布
检验医学标准物质互换性
评估要求
EvaluationRequirementforCommutabilityof
ReferenceMaterialsinLaboratoryMedicine

JJF2155—2024
归口单位:全国标准物质计量技术委员会
主要起草单位:中国计量科学研究院
北京金域医学实验室
参加起草单位:国家卫生健康委临床检验中心
广东省中医院
上海市临床检验中心
本规范委托全国标准物质计量技术委员会负责解释
JJF2155—2024
本规范主要起草人:
宋德伟(中国计量科学研究院)
李红梅(中国计量科学研究院)
刘健仪(中国计量科学研究院)
陈宝荣(北京金域医学实验室)
张天娇(国家卫生健康委临床检验中心)
参加起草人:
黄宪章(广东省中医院)
居 漪(上海市临床检验中心)
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目 录
引言……………………………………………………………………………………… (Ⅱ)
1 范围…………………………………………………………………………………… (1)
2 规范性引用文件……………………………………………………………………… (1)
3 术语和定义…………………………………………………………………………… (1)
4 互换性评估原理……………………………………………………………………… (2)
5 互换性评估临床样本的选择………………………………………………………… (2)
5.1 一般要求…………………………………………………………………………… (2)
5.2 单人份临床样本…………………………………………………………………… (2)
5.3 混合临床样本……………………………………………………………………… (2)
5.4 添加制备临床样本………………………………………………………………… (3)
6 互换性评估方法……………………………………………………………………… (3)
6.1 概述………………………………………………………………………………… (3)
6.2 互换性评估的线性回归数学模型………………………………………………… (3)
6.3 普通最小二乘法回归分析………………………………………………………… (4)
6.4 戴明回归分析……………………………………………………………………… (5)
7 互换性评估报告……………………………………………………………………… (7)
附录A 互换性评估示例———普通最小二乘法回归分析…………………………… (9)
附录B 互换性评估示例———戴明回归分析………………………………………… (13)
附录C 基于IFCC方案的偏移差值法……………………………………………… (16)
Ⅰ
JJF2155—2024
引 言
互换性是检验医学标准物质作为测量量值溯源与传递的载体的重要特性,标准物质
互换性评估要求对于确保上述活动的有效性具有重要意义。本规范的主要目的是规范检
验医学标准物质研制过程中的互换性评估方案,为医学检验等活动提供符合质量要求的
标准物质。
JJF1343 《标准物质定值的通用原则及统计学原理》为标准物质的研制提供了通用
指导原则。本规范在参考JJF1001 《通用计量术语及定义》、JJF1005 《标准物质通用
术语和定义》、JJF1644 《临床酶学标准物质的研制》、GB/T19702 《体外诊断医疗器
械 生物源性样品中量的测量 参考测量程序的表述和内容的要求》、GB/T19703 《体
外诊断医疗器械 生物源性样品中量的测量 有证参考物质及支持文件内容的要求》、
GB/T21415 《体外诊断医疗器械 生物样品中量的测量 校准品和控制物质赋值的计
量学溯源性》、WS/T356—2011 《基质效应与互通性评估指南》、CLSIEP14-A3 《制备
样品的互换性评估指南》、CLSIEP30-A 《检验医学可互换标准物质的特征和限定条件
指南》等国内外规范性技术文件的基础上,对检验医学标准物质互换性评估方案进行了
规范。
与ISO 文件和CLSI文件对应,本规范使用的术语“样品” (sample)指的是加工
后的材料,如标准物质、质控品、校准品以及室间质评、能力验证的样品等, “样本”
(specimen)指的是真实的患者材料。
国际临床化学和检验医学联合会(IFCC)互换性评估工作组于2018年发布了最新
的互换性评估方案建议,附录C给出了基于IFCC方案偏移差值法的互换性评估方案,
供参考使用。
本规范为首次发布。
Ⅱ
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检验医学标准物质互换性评估要求
1 范围
本规范规定了检验医学标准物质互换性的评估方法,适用于需要做互换性评估的标
准物质、质控品、校准品以及室间质量评价(EQA)、能力验证(PT)的样品等。样
品的均匀性、稳定性不在本规范的考察范围内,本规范所表述的内容默认为待考察样品
已符合均匀性、稳定性的要求。
注:本规范亦可为管理部门、认可机构和其他机构确认或识别标准物质研制(生产) 机构的能
力提供参考依据。
2 规范性引用文件
本规范引用了下列文件:
JJF1001 通用计量术语及定义
JJF1005 标准物质通用术语和定义
JJF1644 临床酶学标准物质的研制
GB/T19702 体外诊断医疗器械 生物源性样品中量的测量 参考测量程序的表
述和内容的要求
GB/T21415 体外诊断医疗器械 生物样品中量的测量 校准品和控制物质赋值
的计量学溯源性
WS/T356 基质效应与互通性评估指南
凡是注日期的引用文件,仅注日期的版本适用于本规范;凡是不注日期的引用文
件,其最新版本(包括所有的修订本)适用于本规范。
3 术语和定义
JJF1001、JJF1005、GB/T19702、GB/T21415中规定的被测量、测量结果、测
量偏移、测量误差、测量精密度、标准物质、有证标准物质、基体标准物质、(标准物
质的)定值、常规测量程序等术语适用于本规范。
3.1 标准物质互换性 commutabilityofareferencematerial
对于给定标准物质的规定量,由两个给定测量程序所得测量结果之间关系与另一个
指定物质所得测量结果之间关系一致程度表示的标准物质特性。
[来源:JJF1001,8.16,有修改]
注:在一些领域里,互换性又称作互通性。
3.2 基质效应 matrixeffect
除被测量以外,样品特性对特定测量程序测定被测量及其量值的影响。
[来源:GB/T21415,3.15]
1
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注:
1 某个基质效应的明确原因即为一个影响量。
2 “基质效应”有时被错误用于因被分析物的变性或加入非真实组分(代用品)以模拟分析物
等缺少互换性。
3.3 参考测量程序 referencemeasurementprocedure
经过全面分析研究的测量程序,其所产生的值具有与其预期用途相称的测量不确定
度,尤其是评价测量同一量的其他测量程序的真实度和描述参考物质的特征时。
[来源:GB/T19702,3.7]
4 互换性评估原理
检验医学标准物质互换性评估是用不同测量程序同时对选定的一系列具有代表性的
临床样本和标准物质进行分析,利用临床样本的测量结果建立数学关系,观察标准物质
的测量结果偏离这一数学关系的程度,偏离越大,说明标准物质在所用测量程序之间的
互换性越差。
两种测量程序之间的数学关系很大程度上依赖于所选择的待测样品的性质,所以在
互换性评估中应使用具有代表性的临床样本。
检验医学标准物质互换性通过两种测量程序的结果之间的数学关系呈现。互换性的
任何结论仅限于该标准物质和所使用的两种测量程序之间,当任意一个测量程序发生变
化时,互换性需重新评估。进行互换性评估前应设计互换性评估方案,方案中应明确被
测量、测量程序、实验样品、试剂批号、统计方法等内容。应该在相同的条件下测量临
床样本和标准物质,通过数学关系确定互换性。
5 互换性评估临床样本的选择
5.1 一般要求
用于互换性评估的临床样本来源及评估过程应符合国家法律法规对安全、伦理等方
面的相关要求。
用于互换性评估的临床样本的浓度范围应包含待评价的标准物质的浓度水平,其浓
度应均匀的分布,并且数量不少于20份。
临床样本收集后不能立即用于测试的,需根据分析物的特点,在经研究确认的适宜
条件下储存,以保持其稳定性。
注:对于大多数临床样本,建议快速冷冻并保存在-70 ℃以下的环境中,使用前应避免反复
冻融。
5.2 单人份临床样本
互换性评估过程中,优先使用不同来源的单人份新鲜临床样本,单人份临床样本可
来自健康人或患者,样本体积应能够满足所有测量程序分析的需求,避免使用存在已知
干扰或交叉反应物质的样本。
5.3 混合临床样本
在收集数量不足的情况下,可以选择多人份混合临床样本。在混合临床样本的过程
2
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中,由于个体的非特异性相互作用,可能会造成沉淀,干扰互换性结果。在混合临床样
本前需要考察分析物的稳定性,尽量缩短混合样本耗时,并避免反复冻融样本,若无法
避免,应验证冻融过程对分析物稳定性的影响。
5.4 添加制备临床样本
应尽量避免向临床样本中添加纯品分析物及抗生素、防腐剂等,以避免对基体产生
不良影响。必须添加分析物时,要估算临床样本内源分析物的近似值,并说明这些替代
临床样本对互换性评估可能产生的影响。
6 互换性评估方法
6.1 概述
互换性评估需要在不同的测量程序间使用临床样本的测量结果建立数学模型,通常
采用线性回归方法。在建立数学模型前,应确定残差的分布是否满足利用线性回归进行
可靠区间预测的条件,必要时采用合适的方法进行离群值检验和剔除。
用于互换性评估的测量程序应具有精密度高、特异性强的特点,以保证互换性评估
结果的准确可靠。若标准物质定值过程中使用了参考测量程序,则参考测量程序为比对
程序,常规测量程序为实验程序;若不含参考测量程序,则用于标准物质定值的测量程
序为比对程序,常规测量程序为实验程序。
使用每一个测量程序对20个或更多临床样本作为单个分析批次进行分析,标准物
质随机分布在临床样本中。对每个样品进行不少于3次的重复测量,每个临床样本和标
准物质测量重复次数应相同。每个样品的结果为该样品所有重复测量结果的平均值。
应根据标准物质与临床样本数量、测量程序的数量、是否包含参考测量程序,确定
互换性评估的方法。应根据数据的分布特征选取合适的回归模型,通常使用戴明回归
(DemingRegression)、普通最小二乘法回归(OrdinaryLeastSquare,OLS)或PB回
归(Passing&Bablokregression,PB)。本规范主要介绍普通最小二乘法回归和戴明回
归评估互换性的方案,计算实例参见附录A及附录B。
IFCC互换性评估工作组发表的论文提出采用偏移差值法(DifferenceinBias)来评
估检验医学标准物质的互换性,该方法评估原理及方案列于附录C,供参考。
6.2 互换性评估的线性回归数学模型
线性回归分析假设在两个变量(x,y)之间存在线性关系,估算线性模型参数和
标准偏差。
通常使用的回归分析方法有普通最小二乘法回归、戴明回归和PB回归。普通最小
二乘法回归通常假设变量y 具有服从常数方差的正态分布误差,自变量x 应没有误差
或可以忽略;戴明回归可适用于两个变量都具有误差的情形,在观察数据点与回归线之
间的斜线距离平方和最小的条件下估算斜率和截距,斜线与x 和y 的方差有关;与戴
明回归相似,PB回归在两个变量都存在误差时也适用。PB回归是一种非参数回归,对
误差分布类型没有规定,可用于恒定或成比例的误差情况,唯一的限制是假设方差的比
例等于斜率的平方。
在建立数学模型前,应确定数据是否符合正态分布,符合正态分布或经过转换后符
3
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合正态分布,采用普通最小二乘法回归和戴明回归,不符合正态分布的数据采用PB回
归进行分析。本规范主要介绍使用普通最小二乘法回归和戴明回归评估互换性的方案。
在没有测量误差这种理想化的情况下,使用两种测量程序对临床样本进行测量,得
出的两种测量结果yH和xH,可以绘成一条直线。如果代表标准物质测量结果的yR和
xR点,位于上述直线上,则认为标准物质与临床样本具有相同的数学关系,标准物质
与应用同一对测量程序进行测量的临床样本具有互换性;反之,则不具有互换性。
普通最小二乘法回归和戴明回归均采用最小二乘法拟合,但两者对数据的假设不
同。普通最小二乘法回归假设变量y 服从标准差恒定的正态分布,自变量x 无随机误
差,主要适用于比对程序为参考测量程序的情况。
戴明回归假定两个测量程序所得的结果都含有随机误差,根据观察点到回归线垂直
距离的平方和最小来估计回归模型斜率和截距,适用于两种常规测量程序间的互换性评
估。戴明回归在参数估计时更为严谨,估计的参数与实际情况的一致性更好,在互换性
研究中的适用范围更广。当数据满足线性关系时,戴明回归分析方法是评估互换性的首
选方法。
当x 和y 数据标准偏差在测量范围内都近似恒定时,可以对测量结果的均值使用
常规的戴明回归分析。若标准差与浓度成比例变化(变异系数恒定)时,推荐使用加权
戴明回归分析或者将结果进行对数等转换后使用非加权戴明回归分析。
6.3 普通最小二乘法回归分析
使用普通最小二乘法进行回归分析时,要求比对程序为参考测量程序。
利用临床样本及标准物质重复测定结果的均值(使用不同符号)作散点图,y 轴为
实验程序结果,x 轴为比对程序结果。将实验程序测定临床样本结果的均值作为y 值,
比对程序测定临床样本的均值作为x 值,进行线性回归分析。
用公式(1)和公式(2)计算给定x 值下(重复测量均值),临床样本预测值y∧ 的
双侧95%预测区间。
y∧±t0.975(n-2)Sy.x
1+1 n+ (xi-x)2
Σ(xi-x)2 (1)
Sy.x = Σ(y∧-yi)2/(n-2) (2)
式中:
y∧ ———用回归方程计算各已知浓度x 下的预测值;
n ———临床样本的数量;
Sy.x ———直线回归的剩余标准差;
xi ———x 轴上第i 个值(比对程序测定某样本的均值);
yi ———y 轴上第i 个值(实验程序测定某样本的均值);
x ———所有样本比对程序测定均值的整体均值。
对于待评标准物质,利用公式(1)和公式(2),计算出比对程序测定均值xi对应
的预测值y∧ 的95%预测区间,如果实验程序的测定均值yi落在该区间内,说明该标准
物质在两种程序间具有互换性。
在散点图上,可将一系列临床样本的比对程序测定均值xi与对应的yi值的95%预
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测区间在回归线两边标记出来。若标准物质的点在预测区间内,表明标准物质和临床样
本之间具有互换性。若标准物质的点落在预测区间之外,表明标准物质和临床样本之间
不具有互换性。
该方法评估互换性的应用实例可参考附录A、JJF1644—2017 的附录A 或
WS/T356—2011。
6.4 戴明回归分析
采用X、Y两种测量程序分别对临床样本和标准物质进行测定,假设测量结果之间
存在线性关系,且两种测量程序中都存在测量误差,则临床样本测量结果之间的关系表
示为:
yi=αH+βH(xi+εxi )+εyi (3)
式中:
yi ———测量程序Y对第i 个临床样本测定的结果;
xi ———测量程序X对第i 个临床样本测定的结果;
αH ———临床样本测定得到一对结果值之间线性关系的截距;
βH ———临床样本测定得到一对结果值之间线性关系的斜率;
εxi ———测量程序X对第i 个临床样本测定的随机误差;
εyi ———测量程序Y对第i 个临床样本测定的随机误差。
在随机误差εxi 和εyi 相互独立,且分别服从期望为0,标准偏差为σ(εxi )和σ(εyi )
的正态分布,其中标准偏差为常数,且与被测量的水平无关的情况下,利用测定数据可应
用戴明回归分析估计模型(3)中的参数。
多次重复测量时,模型(3)可表示为:
yi=αH+βH(xi+εx)+εy (4)
式中:
αH ———临床样本测定得到一对结果值之间线性关系的截距;
βH ———临床样本测定得到一对结果值之间线性关系的斜率;
εx ———测量程序X的测量平均值的随机误差;
εy ———测量程序Y的测量平均值的随机误差。
戴明回归分析可得到参数αH 和βH 的无偏最小方差估计α∧H 和β∧
H。
计算过程如下:
β∧
H=σ∧2y -λ∧σ∧2x + σ∧2y -λ∧σ∧2x
( )2+4λ∧σ∧2x
y
2σ∧
xy (5)
α∧
H=y=
-β∧
Hx=
(6)
σ∧2x
=1 nΣn
i=1 (xi -x=
)2 (7)
σ∧2y
=1 nΣn
i=1 (yi -y=
)2 (8)
σ∧
xy =1 nΣn
i=1(xi -x=
)(yi -y=
) (9)
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x=
=1 nΣn
i=1
xi (10)
y=
=1 nΣn
i=1
yi (11)
λ∧ =σ∧2(εy)/σ∧2(εx) (12)
式中:
n ———临床样本数量;
x=
,y = ———分别为临床样本在X、Y测量程序上的总均值,及所有临床样本的检测
均值;
yi,xi ———分别为第i 个临床样本重复检测的均值。
用公式(13)和公式(14)计算公式(12)中的参数σ∧2(εx)和σ∧2(εy):
σ∧2ε( x )= 1 n(N H -1)Σn
i=1ΣN H
j=1 (xij -xi)2 (13)
σ∧2ε( y )= 1 n(N H -1)Σn
i=1ΣN H
k=1 (yik -yi)2 (14)
式中:
N H ———每个样本重复检测的次数;
j ———在测量程序X中样本的重复检测次数;
k ———在测量程序Y中样本的重复检测次数。
从以上公式便可以计算出α∧H,β∧
H 从而确定回归线方程y=α∧H+β∧
Hx,将该方程绘
制为一条直线,并计算该直线的95%预测区间,计算方法如下:
[L,U]=yR_pred±t1-γ2
(ν)×σ∧(yR_pred) (15)
ν=n(N H-1) (16)
σ∧(yR_pred)=
(xR -x=)2σ∧2βH+ 1 N R[β∧2Hσ∧2(εx)+σ∧2(εy)](1+1n
) (17)
σ∧2βH= β∧2H
nσ∧2x
y (σ∧2xσ∧2y -σ∧2x
y) (18)
式中:
[L,U]———预测区间;
yR_pred ———测量程序Y的平均结果yR的预测值,yR_pred=α∧H+β∧
HxR;
xR ———测量程序X测量标准物质的重复测量的平均值;
ν ———预测值yR_pred的标准差σ∧(yR_pred)的自由度;
γ ———显著性水平;对于95%的预测区间,γ=0.05;
t1-γ2
(ν)———自由度为ν 的t 分布的1-γ2
æ
è ç
ö
ø ÷
百分位数。
在同一张图上,首先绘制y=α∧H+β∧
Hx 表示的直线,并绘制其95%预测区间,最
后在该图上绘制yR和xR点。当yR和xR点落在预测区间内时,标准物质视为具有互换
性;反之,视为不具有互换性。当标准物质具有系列浓度时,应对每个浓度都进行互换
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性评估。
使用戴明回归分析进行互换性评估的结果图,如图1所示。如果假设通过测量程序
X和测量程序Y测量的每个临床样本和标准物质都有相同的测量次数j 并得到平均值,
并且在每种测量程序的测量范围内方差恒定,那么这两个程序测定的临床样本测量结果
之间的回归模型的95%预测区间表示基于j 次测量结果的平均值将落在95%概率的预
测区间。类似,具有互换性的侯选标准物质基于k 次测量结果的平均值应与临床样本
表现相同,其测量值应以95%的概率落在这些范围内。如果上述标准物质结果的平均
值落在临床样本的95%预测区间之外,则该标准物质被认为是不具有互换性。
图1 标准物质在测量程序X与测量程序Y之间的互换性评估结果
图1显示在测量程序X和测量程序Y中,3个标准物质(B、C、D)可以与临床样
本互换,2个标准物质(A、E)不具有互换性。
该方法评估互换性的应用实例可参照附录B。
7 互换性评估报告
互换性评估报告应包括以下信息:
1)临床样本信息;
2)所有测量程序的详细描述,包括测量方法、测量原理、测量中所使用的仪器、
试剂等信息;
3)数学模型及计算过程;
4)评估结果以表格或图形表示,可通过以下表格形式进行记录,并对结果进行
说明。
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表1 标准物质互换性评估结果汇总表
标准物质测量程序A 测量程序B 测量程序C 测量程序D 测量程序E
标准物质1
标准物质2
标准物质3
标准物质4
标准物质5
注:表格中“√”表示该标准物质在用于标准物质定值的测量程序与对应的常规测量程序之间
具有互换性, “×”表示该标准物质在其定值的测量程序与对应的常规测量程序之间不可
互换。
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附录A
互换性评估示例———普通最小二乘法回归分析
A.1 目的
评估某酶学标准物质在参考测量程序和常规测量程序之间的互换性。
A.2 材料与方法
实验样品为临床新鲜血清样本20例,编号H1~H20;5种需要评估互换性的标准
物质,编号R1~R5;标准物质定值测量程序为参考测量程序,临床检验常规测量程序
为实验程序。
将标准物质随机排列在实验样品之中,所有样品重复测量3次,用参考测量程序及
常规测量程序同时对所有样品进行测量,测量后的样品置于-70℃贮存,以便后续
研究。
实验结束后,选择适宜的规则进行离群值检查;用所有样品的均值制作散点图,x
轴为参考测量程序的结果,y 轴为常规测量程序的结果,选用普通最小二乘法进行线性
回归。鉴于所选用测量程序的精密度性能良好,将互换性决定限定为95%预测区间,
即用常规测量程序测量标准物质得到的均值如果落在该区间内,说明该酶学标准物质在
参考测量程序和常规测量程序之间具有互换性。
A.3 实验结果
表A.1 使用参考测量程序及常规测量程序对样品测量的原始数据
样品编号
参考测量程序测量结果/(U/L) 常规测量程序测量结果/(U/L)
第一次第二次第三次第一次第二次第三次
H1 267.9 267.6 267.8 295.8 295.9 296
H2 105.3 105.3 105.2 113.1 113.3 113.23
H3 461.2 461.4 461.3 518.2 518.3 518.3
H4 149.1 149.0 149.2 160.9 161.1 160.8
H5 117.64 117.7 117.8 131.1 131.1 131.0
H6 287.7 287.7 287.7 324.9 324.7 324.9
H7 263.7 263.7 263.7 293.1 293.2 293.3
H8 551.5 551.6 551.5 614.6 614.7 614.8
H9 651.6 651.5 651.3 733.1 733.2 733.1
H10 230.0 230.1 230.2 250.6 250.4 250.5
H11 148.3 148.5 148.4 164.8 164.7 164.9
H12 63.1 63.2 63.1 73.3 73.1 73.2
H13 35.4 35.5 35.4 37.1 37.1 37.2
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表A.1 (续)
样品编号
参考测量程序测量结果/(U/L) 常规测量程序测量结果/(U/L)
第一次第二次第三次第一次第二次第三次
H14 297.5 297.5 297.5 331.5 331.4 331.5
H15 215.2 215.0 215.0 224.7 224.6 224.7
H16 325.1 325.2 325.0 366.1 366.0 366.2
H17 823.7 823.8 823.9 882.7 882.8 882.9
H18 302.5 302.5 302.5 338.7 338.6 338.7
H19 308.3 308.3 308.3 338.3 338.2 338.3
H20 831 831 831 890.1 890.1 890.0
R1 203.6 203.6 203.6 260.1 260.2 260.4
R2 73.1 73.3 73.1 72.3 72.2 72.2
R3 281.4 281.6 281.4 300.1 300.2 300.3
R4 333.6 333.6 333.6 365.2 365.2 365.1
R5 521.4 521.6 521.3 512.5 512.6 512.6
A.4 普通最小二乘法回归分析
用公式(A.1)和公式(A.2)计算给定x 值(重复测量均值),新鲜临床样本预
测值y∧ 的双侧95%预测区间。
y∧±t0.975(n-2)Sy.x
1+1 n+ (xi-x=
)2
Σ(xi-x=
)2 (A.1)
Sy.x = Σ(y∧-yi)2/(n-2) (A.2)
式中:
y∧ ———用回归方程计算各已知浓度(x)下的预测值;
n ———临床样本的数量;
Sy.x ———直线回归的剩余标准差;
xi ———x 轴上第i 个值(参考测量程序测定某样本的均值);
yi ———y 轴上第i 个值(常规测量程序测定某样本的均值);
x=
———所有样品参考测量程序测定均值的整体均值,本实验为321.79 (U/L)。
计算结果汇总见表A.2。
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表A.2 计算结果汇总表
样品
参考测量程序常规测量程序
xi (xi-x=
)2 yi y∧ (y∧-yi)2 95%上限95%下限
H1 267.8 2919 295.9 295.5 0.2 316.8 274.1
H2 105.3 46884 113.2 119.0 33.6 140.8 97.2
H3 461.3 19462 518.3 505.6 159.9 527.2 484.1
H4 149.1 29823 160.9 166.6 32.2 188.3 145.0
H5 117.7 41649 131.1 132.5 2.1 154.3 110.8
H6 287.7 1162 324.8 317.1 59.6 338.5 295.7
H7 263.7 3375 293.2 291.0 4.6 312.4 269.7
H8 551.5 52780 614.7 603.6 123.1 625.5 581.7
H9 651.5 108684 733.1 712.1 441.4 734.5 689.7
H10 230.1 8408 250.5 254.6 16.5 276.0 233.1
H11 148.4 30065 164.8 165.8 1.1 187.5 144.2
H12 63.1 66905 73.2 73.3 0.0 95.3 51.2
H13 35.4 82002 37.1 43.2 36.9 65.3 21.0
H14 297.5 590 331.5 327.8 13.8 349.1 306.4
H15 215.1 11391 224.7 238.2 184.2 259.7 216.8
H16 325.1 11 366.1 357.7 70.2 379.1 336.4
H17 823.8 252004 882.8 899.3 271.3 923.0 875.5
H18 302.5 372 338.7 333.2 30.1 354.5 311.8
H19 308.3 182 338.3 339.5 1.5 360.8 318.1
H20 831.0 259291 890.1 907.1 289.1 930.9 883.3
R1 203.6 13970 260.2 225.8 1184.3 247.3 204.3
R2 73.2 61815 72.2 84.1 142.0 106.1 62.2
R3 281.5 1626 300.2 310.3 102.9 331.7 289.0
R4 333.6 139 365.2 367.0 3.2 388.3 345.6
R5 521.4 39856 512.6 570.9 3405.3 592.7 549.2
A.5 标准物质互换性结果判断
根据表A.2,判断标准物质R1~R5的互换性,结果见表A.3。
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表A.3 标准物质互换性性结果判断
样本xi yi y∧ 95%上限95%下限判断
R1 203.6 260.2 225.7863 247.2807 204.2920 不具有可互换性
R2 73.2 72.2 84.1488 106.1129 62.1847 具有可互换性
R3 281.5 300.2 310.3418 331.7132 288.9703 具有可互换性
R4 333.6 365.2 366.9533 388.3100 345.5967 具有可互换性
R5 521.4 512.6 570.9216 592.6713 549.1718 不具有可互换性
根据表A.2,以参考测量程序测量结果为x 轴、常规测量程序测量结果为y 轴,
绘制临床样本测量结果的线性回归曲线及95%预测区间,见图A.1。
图A.1 使用普通最小二乘法回归对标准物质进行互换性评估结果
在两种测量程序中,根据临床样本的结果显示,R2、R3、R4的测定结果都包含在
95%预测区间内,R1、R5的测定结果在95%预测区间外,因此R2、R3、R4在上述两
种测量程序之间具有互换性,R1、R5在上述两种测量程序之间不具有互换性。
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附录B
互换性评估示例———戴明回归分析
B.1 目的
评估某C-反应蛋白(C-ReactiveProtein,CRP)标准物质在定值测量程序和常规
测量程序之间的互换性。
B.2 材料与方法
实验样品为临床新鲜血清样品25例;R1、R2、R3、R4、R5、R6共6种需要评估
互换性的CRP标准物质;标准物质定值测量程序为同位素稀释液相色谱串联质谱法
(ID-LC-MS/MS法),常规测量程序为免疫比浊法CRP常规测量程序。
将标准物质随机排列在实验样品之中,所有样品重复测量3次,用标准物质定值测
量程序及常规测量程序同时对所有样品进行测量,测量后的样品置于-70 ℃贮存,以
便后续研究。
实验结束后,选择适宜的规则进行离群值检查;用所有样品的均值作散点图,x 轴
为标准物质定值测量程序的测量结果,y 轴为常规测量程序的测量结果,选用戴明回归
进行线性回归,并绘制回归线的95%预测区间,采用常规测量程序测量标准物质得到
的均值如果落在该区间内,说明该CRP标准物质在定值所用的测量程序和常规测量程
序之间具有互换性。
B.3 实验结果
表B.1 定值测量程序和常规测量程序对CRP的测量结果
样本编号ID-LC-MS/MS法/(mg/L) 免疫比浊法/(mg/L)
第一次第二次第三次第一次第二次第三次
H1 81.2 80.8 80.8 82.3 87.0 79.3
H2 43.0 45.0 41.4 42.1 43.4 45.5
H3 11.6 8.2 11.7 8.6 10.7 9.9
H4 23.7 21.6 22.7 17.3 25.3 24.4
H5 49.7 50.0 47.9 49.3 53.3 46.9
H6 56.8 53.6 59 56.1 59.7 52.6
H7 1.3 2.5 1.1 2.2 1.6 2.7
H8 47.0 45.7 49 47.6 46.2 48.6
H9 79.1 75.7 80.8 74.7 80.7 78.6
H10 25.6 28.5 21.7 25.6 22.6 28.6
H11 17.1 20.4 16.1 15.6 17.6 13.3
H12 55.7 51.3 59.7 54.9 57.0 53.6
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表B.1 (续)
样本编号ID-LC-MS/MS法/(mg/L) 免疫比浊法/(mg/L)
第一次第二次第三次第一次第二次第三次
H13 4.3 6.2 4.4 5.2 5.2 3.7
H14 47.6 43.4 51.6 49.5 43.8 48.2
H15 68.3 73.0 69.0 61.7 73.9 69.1
H16 18.2 12.2 14.8 18.9 17.5 13.8
H17 31.3 35.0 26.8 30.6 33.0 32.0
H18 0.1 0.7 0.5 0.4 0.7 0.2
H19 95.9 97.1 94.9 98.2 92.9 99.6
H20 14.1 12.0 16.1 12.0 10.2 14.4
H21 52.7 49.5 52.0 49.4 52.9 48.7
H22 71.3 68.3 74.7 71.6 75.3 71.2
H23 35.2 33.2 37.0 37.2 32.5 39.4
H24 8.5 6.5 9.0 6.6 10.8 6.9
H25 39.2 35.8 42.1 37.3 45.8 39.3
R1 0.7 1.3 0.8 1.4 1.4 1.6
R2 14.2 13.9 14.1 11.9 12.7 11.8
R3 53.6 53.4 53.5 59.3 59.3 59.5
R4 80.2 79.6 80.3 79.7 78.2 80.3
R5 40.5 40.9 40.7 33.9 34.0 35.5
R6 53.5 53.6 53.4 54.4 54.4 56.8
B.4 结果的戴明回归分析
根据表B.1中的数据,分别计算每个临床样本在两种测量系统上测定结果的均值,
绘制散点图并通过回归分析检验其线性,对适合线性回归的数据绘制偏差图检验偏差分
布情况,采用合适的方法剔除离群值。当数据符合戴明回归的条件时,进行戴明回归
分析。
戴明回归方程y=α∧H+β∧
Hx 的参数及95%预测区间的计算方法如下:
x= =1 nΣn
i=1
xi =39 (B.1)
y= =1 nΣn
i=1
yi =39 (B.2)
σ∧2x
=1 nΣn
i=1 (xi -x=)2 =703 (B.3)
σ∧2y
=1 nΣn
i=1 (yi -y=)2 =715 (B.4)
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σxy =1 nΣn
i=1
xi -x=
( ) yi -y=
( ) =708 (B.5)
σ∧2(εx)= 1 n(N H -1)Σn
i=1ΣN H
j=1 (xij -xi)2 =5.83 (B.6)
σ∧2ε( y )= 1 n(N H -1)Σn
i=1ΣN H
k=1 (yik -yi)2 =8.39 (B.7)
所以:λ∧=σ∧2(εy)
σ∧2(εx)=1.439 (B.8)
又得:β∧
H=σ∧2y -λ∧σ∧2x + σ∧2y -λ∧σ∧2x
( )2+4λ∧σ∧2x
y
2σ∧
xy =1.0079 (B.9)
α∧H=y = -β∧
Hx=
=-0.2308 (B.10)
σ∧2βH= β∧2H
nσ∧2x
y (σ∧2xσ∧2y -σ∧2x
y)=8.62×10-5 (B.11)
当xR=43.1,yR_pred=45.7计算得:
σ∧(yR_pred)=
(xR-x=
)2σ∧2βH+ 1 N H[β∧2Hσ∧2(εx)+σ∧2(εy)](1+1n
) =2.227(B.12)
所以:当γ=0.05时,对应的95%预测正间为:
[L,U]=YR_pred±t1-γ2
[n(N H-1))×σ∧(YR_pred)]=[41.2,49.4] (B.13)
以同位素稀释质谱法测量结果均值为x 轴、免疫比浊法测量结果均值为y 轴,绘
制临床样本测量结果的戴明回归曲线和测量结果的95%预测区间。
图B.1 使用戴明回归分析对CRP进行互换性评估结果
在两种测量程序中,根据临床样本的结果显示,R1、R2、R4、R6的测定结果都
包含在95%的预测区间内,R1、R2、R4、R6在上述两种测量程序之间具有互换性,
R3、R5的结果在95%的预测区间外,R3、R5在上述两种测量程序之间不可互换。
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附录C
基于IFCC方案的偏移差值法
IFCC互换性评估工作组提出的偏移差值法(DifferenceinBias)使用临床预期用途
相关的固定标准来量化标准物质与临床样本的接近程度。通过偏移差值法中的误差模
型,可以估计方法之间偏移的变异来源,进而更好的解释互换性的评估结果。
注:该方法参考IFCC互换性评估工作组发表的以下文献: [1]ClinChem,2018,64 (3):
447-454. [2]Clin Chem,2018,64 (3):455-464. [3]Clin Chem,2018,64 (3):
465-474.
C.1 偏移差值法理论
C.1.1 误差模型
偏移差值法互换性评估基于误差模型(ErrorModel)理论,误差模型模拟了不同
测量程序测量结果差异的误差组分。通常使用一定量的临床样本在一个批次内用不同测
量程序进行若干次重复测定,其中两个测量程序测定单个临床样本的测定结果差异的简
易模型如公式(C.1)所示。
y-x=b(μ)+d+ey -ex (C.1)
式中:
y ———该临床样本测量程序Y测定值;
x ———该临床样本测量程序X测定值;
μ ———该临床样本的真实浓度;
b(μ)———测量程序Y与测量程序X测定结果之间的共有偏差,可为恒定常数或μ
的连续函数;
d ———样本特异性效应,可认为是在人群中选择样本的随机变异组分;
ex ———测量程序X的批内变异组分;
ey ———测量程序Y的批内变异组分。
b(μ)可表示为μ 的连续函数,样本浓度μ 发生微小变化会引起b(μ)发生变化。
样本特异性效应d 的标准差示为σd 。若其中一个或两个测量程序的选择性提高,可减
小样本特异性。测量程序的批内变异ex 和ey 的标准差分别示为σx 和σy 。理想情况下,
测量程序的批内变异是完全随机的,σx 和σy 可通过重复测量的结果进行评估,σd 通过
随机变异估计值排除批内变异组分而得。若不满足方法间偏差完全来源于随机变异的前
提条件,则公式(C.1)的误差组分模型还需包含位置效应组分。而临床样本的重复测
量如果不是连续测量,在评估σd 时会将位置效应变异也计算在内。其中位置效应是指
测量样本时由于不同检测位置带来的变异,是批内方法性能的一个趋势性变异组分。在
互换性评估中,建议所有样本检测在一个测量批内完成,并且对同一个临床样本的进行
连续重复测量,其中位置效应通过在不同位置组测量标准物质来进行评估。b(μ)和σd
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通常与选取的系列临床样本有关,但其标准差假定与浓度趋势近似无关。所有误差组分
的分布假定为近似正态分布。表C.1汇总了方法间偏差可能存在的变异来源和评估方
式,并在C.4误差组分评估中进行了详细介绍。
表C.1 实际情况下方法间偏差可能存在的变异来源
变异类型可能来源评估方式
重复测量变异一批内连续重复测量带来的变异通过样本连续重复测量的结果评估
位置效应变异
一批内不同位置带来的变异,批内方法
性能的一个趋势性的变异组分
通过设置标准物质不同位置组来评估
样本特异性变异
来源于在人群抽样的变异,不同样本可
能有不同的性质(比如基质效应) 通过比较随机变异与批内变异来确定
浓度趋势性变异
来源于不同浓度引起的方法间偏差的趋
势性的变化
通过比较观察到的变异与随机变异来
确定
C.1.2 互换性评估
偏移差值法互换性评估是通过在标准物质的浓度范围内,评估标准物质在两个测量
程序之间的偏差与临床样本在两个测量程序之间的偏差是否一致。所有临床样本方法间
偏差的均值记作BH,标准物质的方法间偏差记作BR,偏移差值dR为BH 和BR的差值
[公式(C.2)]。为了评估标准物质的互换性,需指定偏移差值dR 的允许范围,即互
换性评价限(C),互换性评价限通常根据标准物质的临床用途确定,如允许总误差。
当测量值是k 个重复测量的平均值时,随机变异e 和d 对方法间偏差变异的贡献σRandom
如公式(C.3)。
dR=BR-BH (C.2)
σRandom=
σ2d +σ2x
k +σ2y
k (C.3)
而标准物质的互换性通过比较偏移差值dR、偏移差值扩展不确定度U (dR)与互
换性评价限C 的关系来评定,分为以下3种情况:
(1)若dR±U(dR)在0±C 之内,则表示标准物质具有互换性;
(2)若dR±U(dR)在0±C 之外,则标准物质不具有互换性;
(3)若dR±U(dR)在0±C 范围重叠,则表示标准物质的互换性无法判定。
当U(dR)>C 时,无法评估标准物质的互换性,过大的U(dR)可能是由于不合适
的实验设计(重复测量次数或临床样本数量不够),也可能是检测方法的低精密度和低
选择性造成样本特异性效应过高引起的。若是实验设计的不足,应更改实验设计并重新
实验。若是检测方法的原因,应剔除性能不佳的测量程序,因此在进行互换性实验之
前,需提前了解各个测量程序的精密度及选择性,通过初步判断后纳入互换性评估。
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C.2 互换性评估实验设计
偏移差值法互换性实验的设计方案应该实现评估偏移差值及偏移差值的扩展不确定
度,同时评估方法间偏差的变异组分以确定变异的主要来源。因此,推荐的实验设计方
案如下。收集n 个临床样本,参与互换性评估的测量程序分别在一批之内测定所有临
床样本,每个临床样本连续重复测定k 次。临床样本的测定顺序需随机排序,避免按
照浓度排序。每个待评价的标准物质分成p 组,代表p 个不同的位置,穿插分布在整
批测定之间,并在相应位置上连续重复测定k 次。若已知其他因素造成方法间偏差,
则在实验设计中需考虑该因素的影响。例如,测量程序使用多通路取样针添加样本或试
剂,则每个通路需进行相同次数的重复测量,即k 至少等于通路数目。
临床样本数目n 至少需要30个,且其浓度需在整个区间内均匀分布,才能区分样
本特异性效应以及与浓度相关的b(μ)。临床样本浓度范围无须覆盖每个测量程序的测
量区间,但需覆盖每个标准物质及相邻浓度范围。重复测量次数k 最小为2次,但出于
精密度和离群值剔除的考虑,推荐进行3次重复测量。若测量程序的精密度是主要变异
来源,则需要更多的重复测量次数。通过测量不同位置的标准物质可以评估位置效应,
并对标准物质与临床样本的偏移差值扩展不确定度进行更好的评估。位置数目p 推荐
不低于5,则可以满足位置效应评估时所需的自由度。互换性度量的估计值dR必须在
可接受的不确定度范围内确定。作为最低要求,建议U (dR) 的推荐最小值无法满足不确定度的要求,该实验设计能够识别不确定度的主要来源,并
指出后续实验需要的改进方向。
C.3 数据初步分析
互换性评估数据处理时使用图表进行统计分析,可以区分浓度趋势对变异组分造成
的影响。在统计分析中,随机误差组分需与浓度无关。若不能满足该要求,可对数据进
行自然对数转换(ln转换)或其他转换,ln转换的优势在于可以更好的解释结果。是
否进行数据转换和数据转换形式需根据数据初步分析结果来决定。
进行互换性评估之前,每个测量程序需进行精密度考察,如图C.1所示,计算该
测量程序每个临床样本重复测量的标准差和平均值并作图。如图C.1A 所示,如果该方
法的精密度考察未表明其标准差与浓度之间存在强相关(斜率大于2),则可合并所有
临床样本的标准差作为该方法重复测量标准差的估计值,记作sy 。若临床样本的标准
差与浓度成比例关系(图C.1B),则结合图表考虑是否进行数据转换。
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图C.1 精密度考察
注:A 表明区间内临床样本重复测量的标准差为常数,B表明标准差与浓度呈比例关系。
图C.2 未进行数据转换(A)和自然对数转换后(B)的浓度结果分布图
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图C.2的纵坐标为两个测量程序检测临床样本的差值或数据转换后的差值,当有
参考测量程序时横坐标为参考测量程序的测定值,反之使用两个测量程序测定值的均
值。结果的分布宽度受到所有随机组分变异的影响,通过对结果进行观察,判断结果的
分布与浓度相关程度来决定是否使用数据转换。图C.2为使用原始数据和数据转换后
的浓度结果分布图,明显可以观察到当其分布与浓度相关时,更适合使用数据转换。与
精密度考察相比,结果的分布与浓度不存在比例关系更为重要,是数据处理中首要满足
的前提条件。若数据转换后仍不能满足浓度结果分布在该浓度区间近似恒定,则应在浓
度结果分布近似恒定的不同浓度区间分别对标准物质进行互换性评估。
对精密度和浓度结果分布进行考察后,需对离群值进行剔除。当离群值相对较少时
(<10%),可直接对离群值进行剔除避免对评估结果造成影响。目视法通常足以实现离
群值的识别,从精密度考察和结果分布图中可识别出明显的离群值。如果某个数据难以
判断,可以在不剔除和剔除该数据的情况下分别对数据进行分析。若不剔除该潜在离群
值对评估结果没有明显影响,则可以保留该数据。
C.4 误差组分评估
C.4.1 源于标准物质的变异组分
源于检测标准物质的变异组分主要为位置效应变异和重复测量变异。在互换性评估
时,对于每个标准物质设置了p 个位置组,并且在每个位置重复连续测量了k 次。可
以通过单因素方差分析来判断每个测量程序是否存在位置效应,其检验统计量F 如公
式(C.4)所示。位置组均值间的标准差记作sPos-mean,为该测量程序检测标准物质总变
异的估计。而se/ k 为该测量程序重复测量变异的估计,其中s2e为不同位置组组内方差
的均值。若方差分析结果判定存在位置效应,则位置效应变异sPos的评估如公式(C.5)
所示。当F<1,即公式(C.5)的根号内为负数时,可将sPos估计值设为数值零。以上
为单个标准物质的误差组分计算,若互换性评估存在多个标准物质时,可对标准物质的
变异组分分别进行合并,即所有标准物质变异均方差的平方根。注意在合并sPos时,不
能使用数值零替代根号内的负数进行计算。
F=s2Pos-mean
s2e/k (C.4)
sPos=
s2Pos-mean-s2ek
(C.5)
C.4.2 源于临床样本的变异组分
C.4.2.1 评估重复测量变异
重复测量变异通过合并所有临床样本重复测定的标准差而评估,根据不同的测量程
序分别记作sy 和sx 。若标准物质的重复测量变异与临床样本的重复测量变异通过方差
检验未发现明显差异,则标准物质的重复测量变异可以包括在sy 和sx 中,否则应分别
对标准物质和临床样本使用各自的重复测量变异估计值。
C.4.2.2 评估浓度趋势性变异
临床样本方法间偏差即浓度结果的分布可由两个部分组成,第一个部分是拟合到散
点中心的连续函数,以及第二部分函数分布的变异。第一部分即为b(μ)的估计值,第
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二部分应该为随机变异组分即公式(C.3)中的σRandom。理论上来说,连续浓度临床样
本的方法间偏差Bi [公式(C.6)]应具有近似相同的预期均值,可以从每对连续浓度
下方法间偏差中估计偏差函数周围的变异。合并所有连续浓度下方法间偏差Bi 的差值
可得出基于均方递差(MSSD)的变异估计值sMSSD [公式(C.7)]。公式(C.7)中的
Bi 按照浓度的升序排序,该变异估计值sMSSD包括了样本特异性组分,排除了浓度趋势
性变异的组分,通常作为σRandom的估计值。其中观察到的临床样本间方法偏差变异即为
Bi 间的标准差,记作sB [公式(C.8)]。如方法间偏差函数为常数即无浓度趋势性变异
存在,sMSSD与sB应不存在较大差异。因此,对sMSSD和sB进行方差检验,若sMSSD远小于
sB,则证明有浓度趋势性变异。
Bi=yi-xi (C.6)
sMSSD =
1
2(n -1)·Σn-1
i=1 (Bi+1 -Bi)2 (C.7)
sB =
1
(n -1)·Σn
i=1 (Bi -BH)2 (C.8)
式中:
yi ———测量程序Y对临床样本i 测定的均值;
xi ———测量程序X对临床样本i 测定的均值;
n ———临床样本数量;
Bi ———临床样本i 的方法间偏差;
BH ———所有临床样本方法间偏差的均值。
C.4.2.3 评估样本特异性变异
如上所述,sMSSD是对随机变异组分σRandom的估计值。因此当不存在样本特异性效应
时,sMSSD的估计值应如公式(C.9)所示,即重复测定变异。对sMSSD和σRandom(0)进行方
差分析,其检验统计量F 如公式(C.10),若sMSSD远大于重复测定变异,则说明存在样
本特异性变异。
σRandom(0)=
σ2x
k +σ2y
k (C.9)
F=k·s2MSSD
s2x +s2y
(C.10)
则样本特异性变异估计值sd 的计算方式如公式(C.11),若无浓度趋势性变异存
在,应该用sB替换公式(C.11)中的sMSSD。若在估计标准物质的变异组分中发现测量
程序存在位置效应,则应对公式(C.11)的样本特异性变异sd 进行校正,校正后的样
本特异性变异估计值sd(corr)如公式(C.12)。
sd =
s2MSSD-s2x +s2y
k (C.11)
sd(corr)=
s2MSSD-s2x +s2y
k -s2Pos(x)-s2Pos(y) (C.12)
无论是否存在样本特异性效应,互换性评估和扩展不确定度U (dR)的计算以相同
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的方式进行。然而,若不确定度太大从而无法对标准物质互换性进行判定,则必须确定
在不确定度中起主导作用的误差分量,从而改进互换性评估实验方案并重新评估。具体
改进措施例如,是否应该增加重复检测的次数或临床样本的数量,是否应该剔除某些临
床样本,或者因某个测量程序的选择性不佳,是否在互换性评估中排除该测量程序等。
C.5 互换性评估
标准物质互换性评估通过标准物质在两个测量程序之间的偏差与临床样本在两个测
量程序之间的偏差的差值dR及其扩展不确定度U(dR)来进行评定的。其中不确定度u
(dR)由源于标准物质的不确定度和源于临床样本的不确定度两部分构成,其中来源于
标准物质的不确定度评估如公式(C.13)所示。其中sPos-mean(x)和sPos-mean(y)分别为在源于
标准物质变异组分评估中测量程序X和测量程序Y的位置组均值间标准差。
u(BR)=
s2Pos-mean(x)+s2Pos-mean(y)
p (C.13)
BR的不确定度u(BR)是确定的,而b(μ)在标准物质浓度下的估计值和不确定度
取决于互换性的实验结果,可能存在以下4种情况:
(1)偏差函数b(μ)在整个临床样本浓度区间恒定(即常数),且覆盖了标准物质
的浓度。
在此情况下临床样本偏差的估计值为所有临床样本方法间偏差的均值BH,其不确
定度u(BH)的评估如公式(C.14)。dR为BR和BH 的差值[公式(C.2)],其不确定
度u(dR)的评估如公式(C.15)。
u(BH)=sB
n (C.14)
u(dR)=
s2Pos-mean(x)+s2Pos-mean(y)
p +s2Bn
(C.15)
(2)偏差函数b(μ)在包含标准物质的浓度区间近似为常数。
若在整个浓度区间存在浓度趋势变异,则找到一个覆盖标准物质浓度的区间(q 个
临床样本),在此区间内偏差函数b(μ)不受浓度因素影响。在此情况下,q 的数目必
须足够大,以给出可接受的不确定度,其不确定度的u(dR)与情况(1)类似,不同
之处在于用q 替换n 进行计算[公式(C.16)]。
u(dR)=
s2Pos-mean(x)+s2Pos-mean(y)
p +s2Bq
(C.16)
(3)在部分浓度区间内(q 个临床样本),偏差函数b(μ)是一个关于浓度的连续
函数,且标准物质的浓度在该浓度区间的中间位置。
样本数目q 必须是足够大的偶数,以给出可接受的不确定度,临床样本也需在该
浓度区间内均匀分布。用q 个临床样本方法间偏差的均值作BH 的估计值,其源于临床
样本的不确定度的评估需要使用sMSSD替代sB进行计算,来排除浓度趋势性的影响[公
式(C.17)]。若偏差函数存在一个明显的浓度性趋势,可能无法进行互换性评估。
u(dR)=
s2Pos-mean(x)+s2Pos-mean(y)
p +s2MSSD
q (C.17)
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(4)不满足上述(1)、(2)和(3)3种情况。例如,只有少量甚至不存在浓度接
近于标准物质的临床样本。
在相关浓度区间内没有临床样本或临床样本数目很少的情况下,无法验证该模型的
合理性,也无法得出可靠的互换性评估结果。
图C.3 偏移差值法进行互换性评估示意图
最终,标准物质互换性评估结果展示如图C.3。黑色实线为临床样本的方法间偏差
均值BH,黑色虚线为互换性评价限,黑色方块为每个临床样本的方法间偏差,黑色方
块为标准物质的方法间偏差BR,方块上的黑色实线为偏移差值的扩展不确定度
U(dR)。如图所示,R1、R2和R4的互换性评估结果为无法判定,R3的结果为具有互
换性,而R5的评估结果为不具有互换性。
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