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    血細胞分析系統(tǒng)自動審核規(guī)則建立與確認

    2016-12-15 03:28:22王劍飚上海瑞金醫(yī)院檢驗科上海200000
    中國醫(yī)療器械信息 2016年13期
    關鍵詞:通過率血細胞陰性

    王劍飚 上海瑞金醫(yī)院檢驗科 (上海 200000)

    血細胞分析系統(tǒng)自動審核規(guī)則建立與確認

    王劍飚 上海瑞金醫(yī)院檢驗科 (上海 200000)

    目的:建立一套血細胞分析系統(tǒng)的自動審核規(guī)則,并對該套規(guī)則進行有效性驗證。方法:參照國際血液學組織提出的“41條復檢規(guī)則”及Mindray BC-6800全自動血細胞分析儀的技術水平,建立初步的樣本審核規(guī)則并錄入Mindray labXpert樣本審核系統(tǒng);選取上海瑞金醫(yī)院約1000例臨床樣本對規(guī)則的假陽性、假陰性及自動審核通過率等指標進行驗證;根據(jù)驗證結果對規(guī)則進行調(diào)整及確認,規(guī)則確認后選取不少于1萬例樣本進行自動審核驗證,測試自動審核通過率,人工審核所占比例及鏡檢審核所占比例。結果:對初步的審核規(guī)則驗證結果表明,假陰性率小于2%,假陰性的樣本主要為中晚幼粒細胞低值(幼稚比例在3%以內(nèi))紅細胞形態(tài)異常及血小板形態(tài)異常等情況,假陰性樣本中不存原始細胞增多及幼稚比例3%以上的樣本,臨床風險較??;假陽性率較高,接近18%,從而也影響了自動審核通過率。根據(jù)假陽性分析結果對規(guī)則進行了調(diào)整,規(guī)則調(diào)整后,假陰性率與調(diào)整前基本一致,但假陽性率有明顯降低,且自動審核通過率有較大的提升;采用確定的規(guī)則運行了1萬多例樣本,自動審核通過率為76.4%。而導致自動審核不通過的主要因素為IMG%增高、未成熟細胞報警及WBC超出設定的范圍等因素;采用該套系統(tǒng)后,平均TAT(turnaround time)縮短了4.1分鐘。結論:采用Mindray CAL 8000血細胞分析系統(tǒng)及配套的LabXpert樣本審核軟件對樣本進行分析及自動審核,制定嚴謹?shù)淖詣訉徍艘?guī)則,可以保證較低假陰性前提下,實現(xiàn)大部分樣本自動審核(75%以上),提高檢驗科的工作效率。同時醫(yī)生可以將更多的時間與精力用于異常樣本復檢上,使血常規(guī)報告的質(zhì)量大大提高。

    血細胞分析 自動審核 規(guī)則

    隨著臨床實驗室樣本量的增加,實驗室人員面臨巨大挑戰(zhàn),目前大型醫(yī)院均有全自動化的檢驗設備,檢驗工作效率相比過去已經(jīng)有了很大的提高,如果需要進一步節(jié)省人力成本,縮短TAT,同時保證報告質(zhì)量,分析后結果處理方法尤為重要。另外,實驗室人員素質(zhì)要求也越來越高,目前實驗室人員素質(zhì)參差不齊的現(xiàn)象也會影響報告質(zhì)量。因此,建立實驗室的樣本自動審核系統(tǒng)為解決上述問題提供了一種有效的途徑。目前檢驗科生化、免疫及凝血系統(tǒng)采用自動審核的較為多見。另外也有文獻介紹了如何制定與確認生化分析儀自動審核系統(tǒng),但血細胞分析系統(tǒng)采用自動審核發(fā)報告較少,可能與血細胞分析結果特殊性有較大關系。要得出一個高質(zhì)量的血細胞分析結果,需要同時考慮以下因素:樣本性狀(考慮樣本有無凝血、溶血等因素)、儀器狀態(tài)(如結果有無堵孔、通道有無異常等)、參數(shù)及報警情況、與該病人的歷史結果進行對比(Delta Check)等其他各方面的因素。labXpert為深圳邁瑞公司開發(fā)的連接血常規(guī)檢測儀器與實驗室信息管理系統(tǒng)(LIS)中間軟件。我們可以在該系統(tǒng)上設置自動審核規(guī)則,該軟件的自動審核路徑依照CLSI Auto 10-A進行設計,將規(guī)則錄入該系統(tǒng)后,所有樣本的結果根據(jù)該套規(guī)則進行判斷,實現(xiàn)樣本的自動審核,也可以在該套系統(tǒng)上對異常樣本進行人工審核及鏡檢審核,提高樣本審核效率。自動審核能夠大大提高檢驗科室的工作效率,但是我們同時也要考慮樣本審核的臨床風險,因此,制定科學的審核規(guī)則尤為重要。為了制定一套合理有效的規(guī)則,我院對審核規(guī)則進行充分的驗證,且根據(jù)驗證結果對規(guī)則進行了適當?shù)恼{(diào)整,使規(guī)則更加合理。根據(jù)確定的規(guī)則再進行大量樣本的驗證。

    1.材料與方法

    1.1 樣本選擇

    規(guī)則確定樣本選擇:選取門診及住院的EDTA-K2抗凝的樣本約1000例,其中初診的病人約占80%,復診的病人約20%。

    自動審核通過率驗證樣本選擇:選取不少于10000例EDTA-K2抗凝的樣本。

    上述所有的樣本均在采集后4小時內(nèi)在Mindray CAL 8000上進行分析。

    1.2 儀器與試劑

    CAL 8000血液細胞分析流水線(兩臺BC-6800+一臺SC-120推片染色機)、配套試劑、全血質(zhì)控物及校準物,由深圳邁瑞生物醫(yī)療電子股份有限公司生產(chǎn)。

    1.3 自動審核系統(tǒng)

    labXpert系統(tǒng)是由深圳邁瑞公司開發(fā)的血液細胞分析專家系統(tǒng)軟件。軟件的樣本審核模塊是該系統(tǒng)最核心的模塊之一,該模塊主要包括,自動審核、人工審核及鏡檢審核三個部分。樣本審核路徑參照CLSI Auto 10-A設定,建立了嚴格的審核邏輯關系,該邏輯關系也符合人工審核樣本的思路,具體審核路徑見圖1,且所有的規(guī)則設置在圖1中完成。

    1.4 方法

    所有標本嚴格按照CAL 8000使用說明書的要求對血常規(guī)進行檢測。所有用于自動審核規(guī)則評估的樣本,經(jīng)血液分析儀檢測后均用SC-120自動進行推片染色,每個樣本制作3張血涂片。參照CLSI H20-A2的鏡檢方法,由兩名有經(jīng)驗的中級以上技術職稱的技術人員對所有樣本進行鏡檢。規(guī)則確定后,再選取不少于1萬例樣本進行分析。

    1.5 初步規(guī)則的制定

    參照國際血液學復檢專家組提出的“41條復檢規(guī)則”及BC-6800血細胞分析儀的技術水平,制定出了CAL 8000血細胞分析工作站自動審核初步規(guī)則及鏡檢條件初步規(guī)則,具體規(guī)則見表1及表2。

    1.6 陽性標準的制定

    參照國際血液學復檢專家組制定的陽性標準作為本次評估的鏡檢陽性標準:紅細胞(RBC)形態(tài)有中度或更大改變;血片中發(fā)現(xiàn)有瘧原蟲;血小板(PLT)形態(tài)有中度或更大改變;血小板聚集比較多見;杜勒氏小體、毒性改變、空泡的粒細胞有中度或更大改變;原始細胞≥1個;早/中幼階段細胞≥1個;晚幼階段細胞>2個;異型淋巴細胞≥5個;有核紅細胞(NRBC)≥1個,漿細胞≥1個。

    儀器陽性標準:樣本結果沒有通過自動審核的均為陽性。

    1.7 自動審核規(guī)則的評估

    以鏡檢結果作為金標準,對初步自動審核規(guī)則進行評估。參照CLSI H20-A2的鏡檢方法,每個標本由兩位主管技師進行鏡檢,每個主管技師分類計數(shù)200個白細胞(WBC)。當兩位技師鏡檢結果偏差超過允許范圍時,再由第三位技師鏡檢復核,最后取兩位相近結果的均值做為最終的鏡檢結果。根據(jù)鏡檢結果及l(fā)abXpert自動審核結果,計算自動審核假陽性率、假陰性率及自動審核通過率等指標,并對假陽性及假陰性樣本構成進行分析,根據(jù)分析結果對審核規(guī)則進行調(diào)整。

    圖1. labXpert軟件樣本審核路徑圖

    1.8 統(tǒng)計學分析

    實驗數(shù)據(jù)用Microsoft Excel 2007及l(fā)abXpert內(nèi)部統(tǒng)計功能進行統(tǒng)計學處理,統(tǒng)計自動審核規(guī)則評估的約1000例樣本的假陰性率,假陽性率及通過率,并對假陰性及假陽性情況進行分析;規(guī)則調(diào)整后重新統(tǒng)計上述樣本假陰性率,假陽性率及通過率。統(tǒng)計批量樣本的自動審核通過率及需人工審核及鏡檢審核的比例。

    假陽性:儀器提示人工審核或鏡檢審核,但是鏡檢為陰性的樣本。

    假陰性:儀器提示自動審核,但是鏡檢為陽性的樣本。

    真陽性:儀器提示需人工審核或鏡檢審核,且鏡檢為陽性的樣本。

    真陰性:儀器提示自動審核,且鏡檢為陰性的樣本。

    一致性:真陽性的樣本和真陰性樣本數(shù)之和。

    自動審核通過率:自動審核通過的樣本數(shù)/所有分析的樣本數(shù)×100%。

    表1. 自動審核規(guī)則初稿

    單條規(guī)則觸發(fā)率:反應該條規(guī)則被運行且被觸發(fā)的情況,指所有的樣本結果使用規(guī)則樹運行時,該規(guī)則被運行且被觸發(fā)的次數(shù)/該規(guī)則總的運行的次數(shù)。

    表2. 鏡檢條件初稿

    1.9 質(zhì)量控制

    用配套的校準物將BC-6800血液細胞分析儀進行校準且校準驗證通過。每天實驗前,均先測試全血質(zhì)控物,質(zhì)控在控。

    2.結果

    2.1 初步自動審核規(guī)則驗證

    通過檢測1024份標本對自動審核規(guī)則有效性進行評估,統(tǒng)計自動審核規(guī)則的假陽性率、假陰性率、一致性及自動審核通過率,并且對假陰性樣本及假陽性的構成進行分析,自動審核規(guī)則驗證統(tǒng)計具體結果見下表3,假陰性樣本分布見下表4,假陽性樣本分布見下表5。

    2.2 自動審核規(guī)則調(diào)整及確認

    根據(jù)上述規(guī)則驗證結果對自動審核規(guī)則進行調(diào)整:對假陰性樣本進行分析,假陰性率小于2%,假陰性的樣本主要為中晚幼粒細胞低值(幼稚比例在3%以內(nèi))、紅細胞形態(tài)異常及血小板形態(tài)異常等情況,假陰性樣本中不存原始細胞增多及幼稚比例3%以上的樣本,臨床風險較??;對假陽性樣本進行分析,由于鏡檢陽性標準中主要為形態(tài)異常指標,沒有把計數(shù)參數(shù)增高、減低作為陽性標準,因此,假陽性的樣本中計數(shù)參數(shù)的異常占了較高的比例。結合臨床風險及BC-6800的技術水平考慮,我們對參數(shù)范圍中WBC、PLT及MCV的要求進行調(diào)整。為了進一步降低臨床風險,我們決定在參數(shù)范圍檢查中增加IMG%≤0.8的要求,目的為在保證報告的質(zhì)量的同時提高自動審核通過率,同時鏡檢條件也做了適當?shù)恼{(diào)整,調(diào)整方案見表6及表7。

    表3. 初步自動審核規(guī)則驗證統(tǒng)計

    表4. 假陰性樣本分布表

    表5. 假陽性樣本分析

    規(guī)則調(diào)整后,再將1024例樣本重新運行新規(guī)則,根據(jù)運行結果重新統(tǒng)計假陽性率、假陰性率、一致性及自動審核通過率等結果,結果見表8。數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn),假陰性率與規(guī)則調(diào)整前變化不明顯,且均在2%以內(nèi),臨床風險較小,但假陽性 率降低明顯,同時自動審核通過率也有明顯提高。

    表6. 參數(shù)規(guī)則調(diào)整方案

    表 7 鏡檢條件調(diào)整方案

    表8. 自動審核規(guī)則調(diào)整后數(shù)據(jù)統(tǒng)計

    表9. 主要規(guī)則觸發(fā)率分析

    2.3 規(guī)則調(diào)整后大量樣本驗證

    自動審核規(guī)則確認后,將規(guī)則錄入labXpert系統(tǒng),選擇大量樣本對自動審核系統(tǒng)進行驗證。共收集住院及門診的樣本總計11790例,將所有樣本結果通信到labXpert系統(tǒng)中,統(tǒng)計樣本危急值樣本比例、自動審核通過率、待人工審核比例及待鏡檢審核比例,其結果為樣本危急值樣本比例6.4%、自動審核通過率76.4%、待人工審核比例3.3%及待鏡檢審核比例20.3%。同時分析影響自動審核不通過的主要因素。統(tǒng)計數(shù)據(jù)表明,導致自動審核不通過的主要節(jié)點為參數(shù)與報警檢查節(jié)點,我們分析了該節(jié)點主要導致自動審核不通過的因素,具體分析結果見表9。

    2.4 采用自動審核系統(tǒng)后發(fā)報告時間差異對比

    TAT有不同的定義,因為不同的職位的人員關注的時間有差異,對于檢驗者來說主要關注的是從樣本在檢驗科簽收到報告發(fā)出的時間,而對于臨床醫(yī)生則關注的是從申請單開出到獲取到報告的時間。我們本次臨床試驗主要統(tǒng)計的是檢驗科簽收到報告發(fā)出的時間,選取了1000例樣本。傳統(tǒng)審核方式平均TAT耗時26.4分鐘,labXpert軟件審核平均TAT耗時22.3分鐘,縮短了4.1分鐘。

    3.討論

    labXpert為血液細胞分析儀配套使用的樣本審核系統(tǒng),該系統(tǒng)完全按照人工審核樣本的思路設計,審核過程結合了樣本狀態(tài)檢查、危急值檢查、參數(shù)結果及報警提示檢查、Delta Check及鏡檢確認。同時醫(yī)院可以根據(jù)自身病源特征及技術水平設定臨床例外條件及人工復核條件,從而提高自動審核效率及報告質(zhì)量。醫(yī)院采用該系統(tǒng)后,符合設定規(guī)則的報告將自動審核,因此自動審核規(guī)則尤為重要,自動審核規(guī)則設置是否合理,直接決定了最后發(fā)報告的質(zhì)量及自動審核通過率。我們根據(jù)國際血液學復檢專家組制定的“41條復檢規(guī)則”及BC-6800血細胞分析儀的實際技術指標,制定了初版的自動審核規(guī)則及鏡檢規(guī)則,并對規(guī)則做了科學、細致的評估。評估結果為假陰性均小于2.0%,假陽性約為18%。我們對假陰性及假陽性做了詳細的分析,根據(jù)分析結果對該套規(guī)則進行調(diào)整,增加IMG%做為審核條件,降低幼稚粒細胞的假陰性率。同時對WBC、MCV及PLT范圍進行了適當?shù)恼{(diào)整,調(diào)整后假陰性率仍可以保證在2%以內(nèi),且假陽性率得到了明顯的降低而自動審核通過率有明顯的提高,在保證報告質(zhì)量的同時,提高了自動審核通過率,最終得出了一套較為理想的自動審核規(guī)則。

    根據(jù)確定的規(guī)則,我們選擇了大量的樣本(超過10000例)對規(guī)則進行驗證,驗證結果顯示,自動審核通過率為76.4%。自動審核通過率較低的原因是血液科是瑞金醫(yī)院的優(yōu)勢科室,異常樣本較多,因此自動審核通過率較低,同時危急值樣本比例較高。所以,考慮到瑞金醫(yī)院的實際特點,我們后續(xù)還需要對規(guī)則進一步優(yōu)化,比如將血液科做為人工審核的條件,危急值分科室進行設定等均可以考慮。自動審核的實現(xiàn)節(jié)省了大量審核正常樣本的時間。同時CAL 8000(Mindray 血細胞分析流水線)可以將剩下的約20%~30%的異常樣本進行自動重測、推片染色或者僅需人工審核確認。鏡檢審核的樣本可以直接用labXpert上的鏡檢計數(shù)器進行細胞計數(shù),計數(shù)完后直接將各分類結果轉化成百分比進行發(fā)報告。

    同時,我們也發(fā)現(xiàn)采用自動審核系統(tǒng)后的另一個較大的優(yōu)勢是可以使不同的檢驗醫(yī)生審核報告統(tǒng)一化,所有的醫(yī)生均采用同一套規(guī)則審核報告,避免了不同醫(yī)生經(jīng)驗和掌握知識的差異而導致報告質(zhì)量的差異,也避免了同一個醫(yī)生在不同場景,不同工作狀態(tài)下發(fā)報告的差異。

    總之,采用自動審核系統(tǒng)對血常規(guī)報告進行審核,在保證報告質(zhì)量的前提下可以提高效率,但是各實驗室由于病源差異,自動審核率有一定的差異,建議各醫(yī)院要結合所在醫(yī)院病人特點及所用儀器的技術水平制定一套符合實驗室自身特點的自動審核規(guī)則,且在使用過程中,不斷根據(jù)使用效果對規(guī)則進行優(yōu)化,最終形成一套合理、可靠的規(guī)則。

    Establishment and Validation of Automatic Verification Procedures for Blood Cell Analysis System

    WANG Jian-biao Department of laboratory, Shanghai Ruijin Hospital (Shanghai 200000)

    Objective: To establish a series of automatic verification procedures for blood cell analysis system, and verify the validity of these procedures. Methods: The initial verification procedures were established and input into Mindray labXpert sample verification system by reference to “41 review rules” settled by the international hematological organization and the technical level of Mindray BC-6800 automatic blood cell analyzer. About 1000 blood samples were collected from Shanghai Ruijin Hospital and detected by Mindray BC-6800 to achieve false positive rate, false negative rate and the pass rate of automatic verification of such initial procedures. After analyzed the obtained data, the verification procedures were adjusted and confirmed. Subsequently more than 10000 blood samples were collected to test the pass rate of automatic verification, the proportion of human review and the proportion of microscopic examination. Results: The results of initial automatic verification procedures examination showed that false negative rate was lower than 2% and false positive rate was relatively high that is almost 18%.And the false negative samples were the samples with low level of myelocyte and metamyelocyte (naive ratio is less than 3%), abnormal morphologicalerythrocyte, abnormal morphological platelet and so on. And what is most important that there was no false negative sample with increased archaeocyte or more than 3% naive ratio, leaving small clinical risk. Relatively high false positive rate also infiuenced the pass rate of automatic verification. Verification procedures were adjusted by reference to false positive results, and after adjustment, false negative rate had a great consistency with before and false positive rate had a significant reduction along with the rising of pass rate of automatic verification. More than 10000 blood samples were detected under the confirmed automatic verification procedures, and the pass rate of automatic verification was 76.4%. The major factors influence the pass rate of automatic verification were that increasing IMG%, warning of immature blood cells, WBC counting beyond setting and so on. Moreover, average turnaround time was shortened 4.1 minutes after such procedures were employed. Conclusion: Mindray CAL 8000 blood cell analysis system and suitable LabXpert sample verification software were employed and simultaneously precise automatic verification procedures were settled. After that more than 75% blood samples could be automatic verified with assured lower false negative rate, leaving higher work efficiency in department of laboratory. At the same time, doctors could spend more time and energy on the review of abnormal samples, to improve the quality of blood routine report greatly.

    blood cells analysis, automatic verification, rules

    1006-6586(2016)07-0005-07

    R446.1

    A

    2016-04-26

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