来源： IVDdiagnosis

今天我想结合一个定量项目对测试数据的临床统计分析做一下介绍，因为定量项目也会包含定性项目的一致性检验，所以顺带就介绍了，具体过程如下：

一、离群点的检查

对于我们自己的试剂和参比试剂测量偏差过大的，应先剔除掉，做后期的第三方试剂的确认。并且，北京局的文件规定，离群值的个数不得超过2.5%比如，在100个样本的临床试验中，不得出现3个离群值。
评判标准：两种方法测试的绝对差值及相对差值不得超出两种方法测试绝对差值/相对差值的均值的4倍，具体见下图：


（备注：这是文献中找到的计算方法，其实我自己更倾向于将上述公式（2）中的分母Xi换成Yi更好一些）

二、线性回归

以考核试剂检测结果为Y轴，参比试剂检测结果为X轴作散点图。采用最小二乘法进行线性回归分析，计算斜率（b）和截距（a），建立回归方程Y=a+bx，并计算Pearson相关系数。
下面图示Excel计算线性回归的方法：




r值：Multiple（0.935）；
r2值：R Square（0.874）；
a值：Intercept，57.5，（-32.7887，147.7899）；
b值：X Variable 1，0.8515，（0.6916，1.0115）。
分析：我们看到，r平方=0.874，说明两者的相关性一般；a值包含0值，b值包含1值，但是分别距离0值和1值不近，这个就要看自己能接受的水平去得到最终的结论。

三、Bland-Altman图

一般用自己试剂与参考试剂的差值或者比值为Y值，以自己试剂与参考试剂的均值作为X轴作图，并计算两种计算方法分别对应的均值±1.96SD作为可接受范围。
制作这种图形目前最专业的应该是MedCalc软件，具体的操作过程我就不再赘述了，同学们可以自己去查询，我目前习惯用的是芸豆荚的一款小软件，也挺好用的，举个例子：




我们从图片中可以得出结论，无论是以差值计算，还是以比值计算，最后都是有一个点落在了置信区间外面，比率为5%，应该是可以接受的。

四、符合率及一致性分析

一般对于定量试剂，应分析自己试剂与参照试剂参考区间内外的符合率，以及相应的95%可信区间。以交叉表的形式总结两种试剂的检测结果，对结果进行四格表kappa检验以验证两种试剂结果的一致性，如下图：

kappa的判定标准：
Kappa系数≥0.75，为高度一致，认为两系统等效；
Kappa系数≥0.4，认为一致，但需进一步进行相关统计学分析；
Kappa系数<0.4，则认为两系统不一致，两系统不等效。
以图中为例，我用自己设计的Excel小程序进行了统计，如下图：


kappa值为0.9565，所以相关性良好。

五、医学决定水平处的偏倚及其置信区间

对于任何给定的X值，Y的估计值：


在给定的医学决定水平Xc处的预期偏倚（Bc）的估计值，按以下公式计算：


Bc的95%可信区间（在Xc处的真正偏倚）按以下公式计算：


其中估计值的标准误的计算公式如下：


结果判断与解释：
将医学决定水平预期偏倚的可信区间与允许误差的限值相比较（建议参照1/2CLIA’88、1/2室间质评可接受范围、1/2来源于生物变异的总允许误差、卫生行业标准等相关要求设定允许误差），如预期偏倚可信区间未超出相关允差限值，判定两检测系统等效，如未达到该标准，两检测系统不等效，需进一步改进方法进行临床验证。

例：我们还是以上面的那组数为模板，采用事先编好公式的Excel小程序去计算，假如医学决定水平的数值为300，可接受标准为1/2*20%=10%（也就是±30之间），我们看一下结果输出，如下图：

我们看到偏倚的下限是满足要求的，上限（36.5320）超出了30，判定为不合格。