建立在精密度上的线性研究试验,如何确认试验数据是合格的?

文摘   2024-10-21 08:01   广东  

对于线性研究来说,精密度,无疑是最需要关注和最重要的性能指标。

在《制定线性范围的目标:要是当年开发产品的时候,有人告诉我这些就好了》这篇文章当中,我解释了精密度会如何对我们设定线性范围的目标——ADL造成影响的;而在《关于线性研究实验设计,七个掏心掏肺的建议》这篇文章当中,我又阐述了如何根据CV来设定线性研究的重复次数。

所以,在你完成线性研究实验,排除离群值之后,接下来需要做的,就是确定研究实验中精密度的情况。

你需要对每个线性参考品的SD值和CV值进行计算,然后结合线性参考品的浓度,绘制精密度曲线,从而观察在整个研究当中,检测系统的精密度——当然,这里主要是重复性——是否符合要求。

SD和CV

我还是使用《对线性研究数据进行初步检查的目的,是为了排除离群值》一文当中的例子,来给你做一下说明。

在下表当中,我列出了SD和CV与5次重复的均值(即测得值)的关系。

表1 | 生物标志物ABC的RCs、测得值、SDs和%CVs
缩略语:%CV,以百分比表示的变异系数;RC,相对浓度;SD,标准差。

根据上表的数据,你就可以用线性参考品的测得值为X轴,SD值为Y轴,绘制精密度曲线,如图1所示。

图1 | 生物标志物ABC的SD与测得值(5次重复的均值)的关系
缩略语:SD,标准差。

当然,也可以用线性参考品的测得值为X轴,CV值为Y轴,绘制精密度曲线,如图2所示。

图2 | 生物标志物ABC的%CV与测得值(5次重复的均值)的关系
缩略语:%CV,以百分比表示的变异系数。

是采用图1还是图2的方式,就取决于你在设定ADL时,选择是固定偏倚的方式,还是相对偏倚的方式。
精密度曲线

在绘制了精密度曲线之后,我们就可以对线性研究中的重复性是否可以接受进行初步的评估,而且可以确定线性回归当中所使用的权重是多少。

我们可以将线性研究中获得的精密度曲线,和精密度研究当中获得的精密度曲线进行比较(你可以参考《定量测量程序的精密度验证手册》中的规定,准备一条精密度曲线),观察两条曲线之间的一致性。

但这个时候我们要注意一个问题,就是随着重复次数的不同,我们可能需要将线性区间分为几个子区间分别进行讨论和分析。

最好的情况,就是你对每个线性参考品都做了至少四次重复,在这种情况下,我们就可以不分区了,将整条精密度曲线进行对比。

这主要是因为,如果你做了四次或者更多次的重复,那么,就足够确定精密度参数(CV或者SD)和测得浓度(平均值)之间的关系了。

但如果你只做了三次重复的话,那可能就要把线性区间分为四个子区间进行分析,每个子区间当中,包含两到三个线性参考品。

然后,你应该根据子区间内的线性参考品,计算它们的混合SD值,或者CV值,再和每个线性参考品的平均值一起绘制精密度曲线。

当然,如果你只做了两次重复的话,那么就得把线性区间分为三个子区间进行分析了,在每个子区间当中,都包含至少三个线性参考品,接下来,可以按照三次重复的做法,计算子区间的混合SD/CV值,再和线性参考品的平均值一起绘制精密度曲线。

接下来,我给你举一个例子,看看具体是怎么操作的。

举个例子

现在假设对一个检测系统进行线性研究,因为重复次数的问题,分了四个子区间,在一个子区间当中呢,包含了三个线性参考品。

这三个线性参考品的标准差(SD)分别为,SD1、SD2和SD3,而其重复次数则分别为R1、R2和R3,那么,该子区间的混合方差计算公式就如下所示:



如果所有的重复次数都相同的话,你可以利用这个简化公式进行计算:


当然,我们也可以利用这个公式来计算确定线性研究的精密度限(Limits of Precision, LoP),也就是检查本次线性研究试验结果是可靠的标准。

计算LoP所用的标准差,是可以从精密度研究当中获得的,但要注意一点,精密度实际上是分为很多种的,比如运行内(重复性),运行间、日间、实验室间等等,所以在选择标准差的时候,需要选择和你线性研究试验一致的标准差来计算。

比如,在《关于线性研究实验设计,七个掏心掏肺的建议》一文当中,我建议最好是一次试验能全部做完,那么,在这种情况下,你就要选运行内标准差,也就是重复性标准差

但如果你一次做不完,要分多个RUN进行实验的话,那在计算LoP所使用的标准差,就必须是运行间标准差

当你算出子区间的标准差之后,就可以绘制精密度曲线,并且和你在精密度研究当中获得的精密度曲线进行目视检查,比较两者之间的一致性。

如果两者是一致的,那么本次线性研究的数据在精密度方面就是可接受的,可以继续计算;但如果不一致,那就要对不一致性进行调查,并且给出相应的解决方案。

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*个人观点,仅供参考。




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