张鸿伟，赵正杰，赵 妍，黎海生，栗秀芳，钱 净，郭 翀

（1.昆明市第一人民医院检验科，云南 昆明 650011；2.昆明医科大学第一附属医院检验科，云南 昆明 650032）

临床实验室质量控制的目的是保证检验结果质量。临床实验室在进行血细胞分析室内质量控制时，通常要评估分析项目的性能特征，设定合适的质量目标，选择质控品个数和质控规则[1-2]。目前，选择分析项目的质控规则往往是根据相关文件要求的固定规则或根据经验，对如何确定每天样本检测前后运行质控分析批长度等问题并未进行客观评价。在实际操作过程中，如果没有合适的统计软件，很难方便地去对上述质量活动进行评价。昆明市第一人民医院检验科通过美国伯乐公司Unity Real Time质控软件（简称URT）的Westgard Advisor功能，可以便捷地对上述性能指标进行统计分析，选择个性化质控规则。本研究对实验室应用URT，结合分析批长度Westgard西格玛规则流程图，对血细胞分析项目个性化质控规则和分析批长度的确定进行介绍，供临床实验室参考。

1 材料和方法

1.1 资料来源

收集昆明市第一人民医院检验科2019年1月3日—9月4日累计4个完整批血细胞分析室内质量控制在控数据，以及2019年2次参加国家卫生健康委临床检验中心全血细胞计数室间质量评价结果。检测项目包括白细胞计数、红细胞计数、血小板计数、血红蛋白、血细胞比容。

1.2 仪器和试剂

XN 1000血液分析仪（日本Sysmex公司）及配套试剂、校准品和质控品，涉及的4个完整批质控品为低、中、高值3个水平，批号分别为83591100、90511100、91061100和91611100。

1.3 方法

1.3.1 检测系统分析项目不精密度[变异系数（coefficient of variation，CV）]评估 统计4个完整批血细胞分析室内质控低、中、高值3个水平质控品每个检测项目在控数据的累积CV，计算各项目3个水平质控品合并CV[3]，其中血小板计数因3个水平质控品的CV差异较大，未计算合并CV，分别进行评价。

1.3.2 偏移（bias，Bias）评估 收集2019年2次参加国家卫生健康委临床检验中心全血细胞计数室间质量评价结果，剔除离群值，计算其与相应批号室间质量评价样本靶值的百分差值。由于全血细胞计数各项目每次室间质量评价包括5个质控样本，故以10个百分差值绝对值的均值作为该实验室该项目的估计Bias。

1.3.3 允许总误差（allowable total error，TEa）来源 根据生物学变异制定白细胞计数、红细胞计数、血小板计数、血红蛋白、血细胞比容项目的TEa[3]。

1.3.4 西格玛（sigma，σ）值、OPSpecs图和σ度量图绘制 使用URT的Westgard Advisor功能，输入全血细胞计数分析项目相应测定次数、TEa、Bias、不精密度（CV）数据，系统会自动计算出σ值、给出建议的质控规则，并绘制OPSpecs图和σ度量图，同时计算出误差检出率、假失控率和分析质量保证程度，以制定合适的室内质控策略。

1.3.5 计算质量目标指数（quality goal index，QGI） 根据公式QGI=Bias/（1.5×CV）计算QGI，对σ值未能达到6的项目，查找并分析导致方法性能不佳的主要原因。当QGI<0.8时，提示需优先改进精密度；当QGI>1.2时，提示需优先改进正确度；当0.8≤QGI≤1.2时，提示精密度和正确度均需改进[1-2]。

1.3.6 确定检测项目分析批长度 根据分析批长度Westgard西格玛规则流程图[3-5]，确定检测项目合适的批长度。σ值越高，表示分析性能越好，每批可检测的样本量越多。

2 结果

2.1 血细胞分析项目性能特征

经URT统计的σ值、建议质控规则、误差检出率、假失控率、分析质量保证程度、QGI和优先改进方向见表1。以血小板计数低值为例，经URT绘制的OPSpecs图及σ度量图见图1、图2。

图1 血小板计数低值OPSpecs图

图2 血小板计数低值σ度量图

表1 血细胞分析项目性能特征、建议规则及优先改进方向

2.2 检测项目分析批长度

不同σ水平对应相应的分析批长度，其中红细胞计数、血小板计数高值分析批长度为1 000份样本，白细胞计数、血小板计数中值分析批长度为450份样本，血红蛋白分析批长度为200份样本，血细胞比容、血小板计数低值分析批长度为45份样本。见图3。

图3 分析批长度Westgard西格玛规则流程图

3 讨论

目前，Westgard六西格玛多规则质控方法在实验室的应用越来越广泛。这一质控方法是以临床需求为质量控制目标设计和建立的，是临床实验室实现临床质量目标简便、有效的方法[6]。其根据实际情况不断被更新，特别是新推出的分析批长度Westgard西格玛规则，把不同σ度量的质控方法与每批可检测患者样本数结合起来，从关注实验室质控在控转移到关注患者检验结果是否在控，有更现实的临床意义。

早期的OPSpecs图主要通过手工操作，费时、费力。目前，已有相应的商业化软件面市。URT综合了经典Westgard多规则逻辑图和六西格玛管理方法，支持规则选择并可设计最佳质量控制方案，可方便、快捷地实现自动化质控[1-2]。这也是本实验室选择这一软件进行质控管理的重要原因之一。

本研究发现，血细胞分析项目（含血小板计数3个水平）性能特征并不相同，σ水平为2.97～9.14，其中达到6σ的项目有红细胞计数和血小板计数高值，4<σ<6的项目有白细胞计数、血红蛋白、血小板计数中值，<4σ的项目有血细胞比容、血小板计数低值。这一结果与我们在日常工作中的实际情况一致。本研究中，除血小板计数外，其他分析项目不同浓度水平不精密度基本一致。因此，本研究采用合并CV来分析不精密度。另外，由于血小板计数3个水平质控品的不精密度差异较大，因此未合并CV，而分开讨论，其中血小板计数低值误差检出率、假失控率分别为0.566、0.028，性能特征不能满足当前质量要求，只能选择多规则。对于类似情况，在同一个分析项目3个水平中，仅有1个水平不能满足性能要求，而其他2个水平均符合性能要求时，TEa是根据不同分析性能分别设定，还是在不影响临床诊疗需求的情况下适当调整质量目标，有待进一步研究和探讨。根据公式：σ=（TEa-｜Bias｜）/CV可知，在检测系统性能稳定的情况下，即在Bias和CV不变的情况下，σ值与TEa有密切联系，TEa设定大小决定σ值大小。有较多研究也报道了不同来源TEa（即不同性能质量规范下）会计算出不同的σ值[3，7]，从而影响检测项目质控规则的选择。因此，建议临床实验室根据自身实际情况设定合适的TEa，在设定TEa时有不同层次的质量规范，我们认为至少要满足国家标准或行业要求，然后在此基础上根据产生问题的原因进行持续改进。

本研究发现，根据血细胞分析各项目性能特征所得到的建议规则也不尽相同，从单独1个规则（15s）到多规则（13s/2 of 32s/R4s/31s）之间，实现了各分析项目个性化质控规则的选择。个性化质控规则对减少假失控率，降低质控复测率，避免资源浪费，提高质控效率等有积极意义，相关研究对此也进行了积极探索[8-9]。建议临床实验室应根据分析项目性能特征选择个性化质控规则。本研究通过计算QGI，对σ值未能达到6的项目，除血红蛋白项目建议优先改进正确度外，其他分析项目均建议优先改进精密度。这就为今后的质量管理工作指明了方向。需要指出的是：制定相应改进方案后，仍需加强仪器设备维护保养、质控品准备、混匀等质控全过程控制，关注人员培训、仪器定期校准有效性，不断减小CV和Bias。这也是下一阶段本实验室血细胞分析质量控制中的重点工作。

对检测大批量样本时如何减少患者风险的问题，Westgard以不可接受患者结果最大预期数目（N）=1为目标确定分析批长度，建立了σ分析批长度列线图，并在2018年美国临床化学年会上根据列线图制作了简单、实用的分析批长度Westgard西格玛规则流程图[4-5，10]，不仅满足了2016年美国临床实验室标准化协会C24-Ed4指南中提出的基于风险质量控制策略需确定4个要素（质控品个数、质控测定次数、质控规则、样本分析批长度），还兼具简单、直观的优点[10]。从本实验室血细胞分析的批长度来看，不同分析项目批长度不同，分析批长度从45到1 000不等。张莉等[10]认为分析项目分析批长度仅为45份的要求在实际工作中是难以实现的，因此对4σ水平以下的检测系统，不应该追求更严格的质控规则，而需进一步提高分析系统性能。此外，我们认为还要再次评估质量目标，即评价TEa设定是否合适。本实验室采取种种有效措施，如规范血细胞质控操作全过程的控制、减少质控品开瓶次数、避免超期使用、重新进行仪器校准等，并持续改进后，血细胞分析中血红蛋白和血小板计数低值项目超过了4σ水平，最终该检测系统经综合评估后确定分析批长度为200份，这与该检测系统每日样本量约为200份是一致的，效果有待在工作中进一步观察。可见，在实际工作中如何应用好这一新的质量管理工具，特别是多个分析项目用同一套质控品的情况下，如何确定合适的分析批长度，有待在工作中结合实际情况进一步探索。

综上所述，应用URT对血细胞分析等定量分析项目进行六西格玛性能评价，根据性能特征来选择个性化质控规则，可减少假失控率，避免资源浪费，提高质控效率；QGI可帮助临床实验室针对原因进行持续改进。Westgard西格玛规则流程图可帮助确定合适的分析批长度，确保患者检测质量。