Референс в медицине что это

Референсные значения

Что считают «нормой» для лабораторных исследований?

«Результаты исследования выходят за пределы нормы» — говорит Вам врач, изучив листок результатов анализа, испещренный цифрами. Вы встревожены — значит, Вы больны? Что может означать это заключение, «За пределами нормы»? Насколько это опасно? На эти вопросы можно ответить так: отклонение результатов исследования от нормы означает, что необходимо дополнительное обследование.

Результаты исследования, как и любую другую медицинскую информацию, необходимо анализировать только комплексно. Рассмотрим, например, один из наиболее широко используемых медицинских показателей — частоту сердечных сокращений. Вы можете прямо сейчас определить его значение, посчитав пульс на запястье в течение минуты. Большинство людей знают, что «нормальная» частота сердечных сокращений составляет около 70 ударов в минуту. Однако как было определено, что это значение «нормальное»? Для этого пришлось определять частоту пульса у миллионов людей в течение многих десятков лет.

Возможно, Вы знаете также, что у бегунов-марафонцев и вообще у спортсменов частота пульса нередко оказывается значительно ниже — для них «нормальной» окажется и частота, равная 55 ударов в минуту. В то же время, когда человек поднимается по лестнице, частота пульса, равная даже 120 ударов в минуту, окажутся для него нормальной. Это значение превышает пределы нормы для положения в покое, но считается «нормальным» для ситуации активной физической нагрузки.

Следовательно, частоту сердечных сокращений, как и любой другой медицинский показатель, следует анализировать в контексте. Не зная соответствующего контекста, оценить результаты любого исследования невозможно. Чтобы понять, какие значения частоты сердечных сокращений являются нормальными именно для Вас, врач должен знать нормальные значения для большинства людей Вашего возраста, а также уровень Вашей физической активности в момент определения этого показателя (или за несколько минут до этого). При оценке всех клинико-лабораторных показателей результаты, полученные для данного пациента, сравнивают с так называемым «референсным диапазоном» (его нередко называют также «нормой», но в настоящее время этот термин считают недостаточно точным; причины для этого рассмотрены ниже).

Каково определение термина «референсный диапазон»?

Для некоторых исследований возможны только два варианта результатов: «есть» или «нет». Положителен ли результат посева из глотки на стрептококк? Выявлены ли антитела к вирусу, свидетельствующие об инфицировании?

Однако значительно больше оказывается исследований, результат которых определяется контекстом проведения исследования. Обычно в описании результатов исследовании указывают полученные значения показателей и референсный диапазон (или «норму»). Например, описание результатов исследования на содержание тиреотропного гормона (ТТГ) может выглядеть как: 2,0 мМЕ/мл, диапазон нормальных значений 0,4–4,0 мМЕ/мл. Результаты исследования свидетельствуют, что полученное значение находится в пределах референсного диапазона.

Каким образом был определен этот диапазон? Проще всего представить его, как среднее значение показателя, полученное в результате обследования большого количества здоровых людей.

Первым этапом определения референсного диапазона служит выявление группы людей, для которых этот диапазон будет использоваться: например, для здоровых женщин в возрасте 20–30 лет. Затем у достаточно большого количества людей из этой группы определяют данный показатель. Для полученных данных рассчитывают среднее и диапазон нормальных значений (равный плюс-минус 2 стандартных отклонения от среднего).

Термин «референсный диапазон» представляется более правильным, чем термин «диапазон нормальных значений», поскольку подчеркивает относительность этих данных и возможность их применения только к определенной группе людей. Использование референсных диапазонов вместо нечетко определенных «норм» позволяет описать условия применения данных сравнительных показателей наиболее точно. При оценке результатов обследования различных групп людей становится очевидно, что «нормальные» значения показателя для одной группы не всегда оказываются нормальными для другой. Например, при беременности многие биохимические показатели организма женщины изменяются, поэтому для беременных женщин определены специальные референсные диапазоны значений этих показателей.

Влияние возраста и пола

Для многих показателей единого референсного диапазона, который можно применять для всех людей, не существует, поскольку на результаты исследования могут влиять возраст и пол обследуемого, а также большое количество других факторов. Щелочная фосфатаза — это фермент, находящийся в клетках, из которых образуются кости, поэтому его концентрация в костях увеличивается в соответствии со скоростью образования новых костных клеток. У детей и подростков высокий уровень щелочной фосфатазы не только нормален, но и желателен — поскольку у ребенка должны расти здоровые кости. Однако такой же уровень у взрослого человека свидетельствует о заболеваниях: остеопорозе, метастазах опухолей костной ткани (когда она начинает расти вне костей) или других. Поэтому при обследовании большого количества людей в разных возрастных группах получены различные референсные диапазоны.

В процессе нормального старения снижаются также уровень гемоглобина и гематокрит (показатель количества эритроцитов). Кроме того, при многих исследованиях необходимо учитывать пол обследуемого:

• Креатинин образуется в процессе нормального обмена веществ в мышцах, после чего выделяется в кровь и удаляется из организма почками. Его уровень нередко используют для оценки эффективности работы почек. Поскольку у мужчин мышечная масса выше, чем у женщин, референсный диапазон для мужчин оказывается более высоким, чем для женщин.

• Аналогична ситуация с формой фермента креатинкиназы, называемой КФК-МВ. Она выделяется в кровь при повреждении мышечных клеток сердца, и высокий уровень КФК-МВ свидетельствует о повреждении сердечной мышцы, поэтому по уровню этого фермента диагностируют сердечные приступы (стенокардию). Поскольку у мужчин мышечная масса выше, уровни КФК у них также оказываются более высокими. Когда это исследование только внедряли, у многих пожилых женщин уровень КФК-МВ оказался значительно ниже, и не достигал порогового значения для диагностики сердечного приступа, и в этой возрастной группе женщин частота выявления сердечных приступов оказалась заниженной.

• Другой пример: у женщин при менструациях кровопотеря может сопровождаться снижением уровней гемоглобина и гематокрита. Таким образом, референсные диапазоны для этих показателей необходимо оценивать с учетом, как возраста, так и пола обследуемого.

Другие факторы, влияющие на результаты исследований

Обычно лаборатории одновременно с результатами исследования сообщают также референсный диапазон результатов для данного обследуемого с учетом его возраста и пола. После этого врачу необходимо будет оценить полученные результаты в соответствии с индивидуальными данными о пациенте, включая получаемые им лекарственные и растительные препараты. Кроме того, на результаты исследования может повлиять множество других факторов: потребление кофе, курение, прием алкоголя или витамина С; диета (вегетарианская или мясная); стресс или состояние тревоги; беременность. На некоторые результаты может повлиять даже положение тела обследуемого в момент проведения исследования, а также наличие физических нагрузок перед его проведением. Например, при вставании из положения лежа могут повыситься уровни альбумина и кальция в крови.

На результаты исследования может повлиять и ряд редко учитываемых факторов, например, профессия обследуемого, высота над уровнем моря, расстояние от океана. Кроме того, на результаты ряда исследований может повлиять физическая нагрузка (в частности, при нагрузке повышаются уровни креатинфосфокиназы-КФК, аспарагиновой аминотрансферазы-АСТ, лактатдегидрогеназы-ЛДГ). Кроме того, при длительных интенсивных физических нагрузках (например, у марафонцев и тяжелоатлетов) могут повышаться уровни тестостерона, лютенинизирующего гормона (ЛГ), тромбоцитов.

Все эти примеры показывают, что для правильной оценки результатов лабораторных (как и амбулаторных — проводимых на дому) исследований образцы крови и мочи важно получать в стандартизованных условиях. При подготовке к исследованию от обследуемого требуется соблюдать указания врача, например, прийти для сдачи крови для исследования утром и натощак. Соблюдение этих указаний позволит провести анализ максимально близко к общим требованиям, и тем самым максимально приблизить результаты исследования к референсным для данной группы пациентов.

Когда «нормы» не рассматривают

В некоторых исследованиях, например, при определении уровня холестерина, в подавляющем большинстве случаев вместо определения референсных диапазонов достаточно только оценить, не превышает ли результат определенного порогового значения, так называемого «красного флажка». В научных исследованиях показано, что, когда уровень холестерина повышается до 200 миллиграмм на децилитр, риск поражения сердца увеличивается настолько, что необходимо начинать лечение; при этом соотношение результатов исследования с диапазонами статистически «нормальных» значений уже не играет роли.

Кроме того, референсные диапазоны не рассматривают и в ряде других ситуаций. Например, определение содержания в крови определенного препарата у пациента, находящегося в бессознательном состоянии, проводят для оценки предполагаемого действия этого препарата, а не соотношения концентрации с референсным диапазоном.

Кроме того, врачебная оценка требуется при выраженном изменении показателей, имеющих медицинское значение, даже если они не выходят за пределы референсного диапазона.

Как оценивают результаты исследований, выходящие за пределы референсного диапазона?

Согласно вероятностной статистике, за пределы истинного референсного диапазона может выходить каждый двадцатый (или 1 из 20, или 5%) результат исследования; поэтому результат отдельного исследования нельзя считать статистически значимым. Обычно результаты исследований выходят за пределы референсного диапазона только незначительно. Тем не менее, следует помнить, что, у здорового человека если одно и то же исследование повторить 20 раз, с высокой вероятностью один из результатов этого исследования окажется вне пределов референсного диапазона, притом, что никаких нарушений здоровья у обследуемого при этом нет.

Безусловно, иногда результаты, выходящие за пределы референсного диапазона, свидетельствуют о заболевании. Первое, что следует сделать врачу, чтобы проверить это — повторить исследование. Возможно, выход результата исследования за пределы референсного диапазона был связан с одной из причин, упомянутых выше, либо были нарушены правила обработки образца для исследования (образец крови не был заморожен, либо сыворотка не была отделена от эритроцитов, либо образец держали в тепле).

Обычно лаборатории приводят результаты исследования с учетом возраста и пола обследуемого, а врач при их оценке учитывает также и другие факторы, в частности, диету и уровень физической активности обследуемого, а также получаемую им лекарственную терапию. Если какие-либо факторы могут повлиять на результаты исследования, не забудьте сообщить о них врачу.

Почему в этом документе не приводятся конкретные референсные диапазоны?

Хотя мы довольно подробно обсуждаем вопросы, касающиеся референсных диапазонов, самих этих диапазонов в нашем документе почти не приведено. Причин для этого несколько:

• Международные стандарты приняты только для очень небольшого количества показателей (например, для уровней холестерина, глюкозы, простатспецифичного антигена). В отношении этих немногочисленных показателей были предприняты значительные усилия по стандартизации всех лабораторных методов исследования и форм описания их результатов. Мы упоминаем принятые целевые уровни этих показателей. Эти пороговые значения следует отличать от референсных диапазонов, поскольку они служат «красными флажками» для принятия медицинских решений, а не являются статистически «нормальными» диапазонами. Для большинства других исследований референсные диапазоны каждая лаборатория, проводящая данное исследование, определяет самостоятельно. Различные лаборатории пользуются разными видами оборудования и применяют различные методы проведения исследований. Это означает, что лабораториям приходится устанавливать собственные референсные диапазоны, и указывать наряду с полученным результатом исследования также и референсный диапазон для него. Таким образом, врачу и пациенту необходимо пользоваться референсным диапазоном, указанным проводящей исследование лабораторией, а не какими-либо теоретически рассчитанными или почерпнутыми из литературы значениями референсных диапазонов.

• Различные лаборатории описывают результаты многих исследований в различных единицах, национальных или международных. В США лаборатории нередко пользуются «условными единицами», а в Европе, как и в других частях света — международными, описанными в системе СИ («systeme internationale,» или SI). Например, для содержания железа референсный диапазон может составлять в условных единицах 400–1600 мкг/л (микрограмм на литр), в то же время в системе СИ он равен 7,16–28,6 мкмоль/л (микромоль на литр). Если ваша лаборатория пользуется для определения референсных диапазонов единицами, отличающимися от приводимых в нашем документе, их одновременное применение может приводить к значительным затруднениям и ошибочным оценкам. В случае возникновения каких-либо сомнений советуем обратиться к врачу.

• Мы пытаемся обеспечить Вас информацией, но не заменить консультацию врача. Мы надеемся, что Вы сможете лучше понять, что собой представляют лабораторные исследования, но мы не можем предсказать все факторы, которые могут повлиять на результаты проводимых Вам исследований, поэтому в отсутствие дополнительных данных не беремся оценивать их результаты. Если Вам требуются дополнительные разъяснения относительно результатов исследований, обратитесь к врачу.

В отношении результатов исследований и референсных диапазонов существует два распространенных заблуждения:

Мнение: «Отклонение результатов исследования от нормы означает наличие заболевания”.

Истина: Выход результатов исследования за пределы референсного диапазона не всегда означает наличие заболевания — это только знак для врача о необходимости дополнительного обследования. Иногда отклонение результатов исследования от нормы встречается и у совершенно здоровых людей — но право решения об этом лучше предоставить врачу.

Возможно, что результат исследования окажется среди тех 5% нормальных результатов, которые оказываются за пределом статистически определенного референсного диапазона. Кроме того, следует помнить, что на результаты исследования может повлиять большое количество факторов, не означающих наличия заболевания: например, высокий уровень глюкозы в крови может быть связан не с диабетом, а с высоким содержанием сахара в диете. Уровень липидов (жиров) может оказаться высоким, если обследуемый незадолго до получения крови для исследования поел. Уровень ферментов печени может на некоторое время повышаться после употребления алкоголя, и это повышение не обязательно свидетельствует о циррозе. На рынке постоянно появляются новые лекарства, и лаборатории не всегда успевают проверить, не влияет ли прием этих лекарств на результаты исследований. Нередко оказывается, что многие из этих лекарств влияют на результаты некоторых исследований, причем такое изменение результатов не имеет медицинского значения. Скорее всего, при выявлении отклонений результатов от референсного диапазона врач решит повторить исследование. Иногда измененные результаты, особенно находящиеся вблизи границы референсного диапазона, нормализуются самостоятельно. Кроме того, врач попытается найти объяснение выявленным изменениям результатов; возможно, это будет одно из объяснений, приведенных выше. Ключевым вопросом при этом будет: насколько результат отклоняется от референсного диапазона?

Если результаты обследования позволят выявить заболевание, врач сможет уточнить его тяжесть. Однако для ответа на эти вопросы очень редко оказывается достаточно одного исследования.

Мнение: «Если результаты исследования нормальные, никаких заболеваний нет».

Истина: Безусловно, получить такие результаты приятно, но они вовсе не гарантируют, что все в порядке. Результаты исследований у здоровых и больных людей часто перекрываются, поэтому при анализе результатов всегда сохраняется небольшая вероятность пропустить имеющееся заболевание. Аналогично тому, как у некоторых здоровых людей результаты исследований выходят за пределы референсного диапазона, у некоторых больных результаты лабораторных исследований оказываются в пределах этого диапазона. Если Вы стараетесь соблюдать здоровый образ жизни, такие результаты показывают, что Вы на правильном пути. Однако если Ваше поведение сопряжено с наличием факторов риска, например, злоупотреблением наркотиками и алкоголем, диетическими погрешностями, эти результаты окажутся хорошими только до поры до времени, и не следует ожидать, что они будут сохраняться долго. Хорошие результаты исследований — это не индульгенция на неправильный образ жизни.

Источник

Референс в медицине что это

В поиске ответа на вопрос, является ли результат лабораторного исследования, полученный у пациента, нормальным, врач проводит его сравнение с другими величинами. Долгое время в качестве базы сравнения использовались так называемые нормы, или нормальные значения, полученные эмпирическим путем, сформировавшиеся в результате устоявшейся практики. При этом дать четкое определение термину «норма» не удавалось. 1969 г. на смену расплывчатому понятию нормы R. Gräsbeck и N. Saris предложили термины «референтное значение» (РЗ) и «референтный интервал» (РИ), развившиеся в последующие 10 лет в теорию референтных значений. Наиболее полно история данного вопроса, включая основные этапы развития теории, а также перечень нерешенных проблем представлены в работе J. Siest и соавт. «Теория референтных значений: незаконченная симфония» [1]. Цель данного обзора — изложить основные рекомендуемые мировыми экспертами подходы и методы определения РИ, включая алгоритмы для переноса и верификации РИ, обозначить текущие проблемы в современной теории и практике РИ.

Определение и предназначение референтного интервала

Наиболее полно терминология и методические указания, рекомендуемые консенсусом экспертов, даны в документе Института клинических и лабораторных стандартов (CLSI) [2]. РИ определяется на референтной выборке условно здоровых людей, соответствующих оговоренным критериям, т. е. на группе референтных индивидуумов, представляющих референтную популяцию. Референтное значение (РЗ) — это величина аналита у референтного индивидуума. Совокупность референтных значений формирует референтное распределение. РИ представляет собой 95% центральный диапазон РЗ, ограниченный верхним и нижним референтными пределами.

РИ является статистическим показателем и отражает биологические свойства референтной популяции, на которой был определен, — межиндивидуальную биологическую вариацию. Важно помнить, что по своему определению РИ предназначен быть зеркалом популяции и не может служить критерием суждения о здоровье или патологии. Для принятия решения об отнесении пациента к здоровым или больным, группе риска или для других клинических задач используются пороговые значения (ПЗ) (пороги клинического решения в терминологии ГОСТа [3]). Различиям между РИ и ПЗ посвящен недавний обзор комитета IFCC по РЗ и ПЗ (IFCC C-RIDL) [4], основные из которых представлены в табл. 1. Таблица 1. Различие между РИ и ПЗ Примечание. Применение РИ имеет свои ограничения, в частности при интерпретации результатов аналитов с низким индексом индивидуальности. У таких аналитов внутрииндивидуальная вариация ниже межиндивидуальной вариации, значения пациента могут не выходить за пределы РИ, но значительно отличаться от значений, типичных для данного пациента. В этом случае целесообразнее использовать мониторинг уровня аналита и для интерпретации динамики сравнивать получаемый результат не с РИ, а с критической разницей значений RCV (Reference Change Value, в ГОСТе — референтное различие значения [3]).

Непрямой метод определения РИ

В зависимости от способа получения данных по РЗ выделяют прямой и непрямой методы определения РИ. В первом случае для решения этой задачи проводится целенаправленный рекрутинг референтных индивидуумов, тогда как при непрямом подходе источником РЗ служит массив данных, уже накопленный в медицинской или лабораторной информационной системе.

В действующем руководстве CLSI рекомендуется прямой метод определения РИ [2]. Вместе с тем в последнее время отмечается возрастающий интерес к непрямому методу, часто называемому теперь «дата майнинг». Несмотря на такие его недостатки, как неполная информация о референтных индивидуумах, исключение нездоровых лиц с помощью статистических упражнений, недостаточность контроля преаналитического этапа и аналитических условий, члены комитета IFCC считают возможным использование непрямого метода в ряде случаев [5]. Это относится к ситуациям, когда сложно рекрутировать требуемое количество референтных индивидуумов для проведения исследования прямым методом, в частности при определении РИ для детей, пожилых лиц, беременных. К достоинствам непрямого метода относятся отсутствие больших затрат на рекрутинг референтных индивидуумов, взятие и тестирование биоматериала; использование РЗ, непосредственно относящихся к обслуживаемой популяции; получение РЗ в пре- и аналитических условиях, соответствующих реальной рутинной практике действующей лаборатории.

При непрямом методе предпочтение отдается использованию данных обследуемых амбулаторно пациентов. В случае госпитальных баз необходима идентификация заболеваний по кодировке с исключением определенных подгрупп в зависимости от исследуемого аналита. Также для исключения могут использоваться другие доступные в системе данные о состоянии здоровья пациента. С целью снижения вероятности наличия патологического результата используются только РЗ пациентов с единственным результатом или в серии измерений выбирается последний результат.

РИ при непрямом методе рассчитываются с помощью специальных математических инструментов, в частности с использованием анализа Blattacharya и его модификаций [2], метода Hoffman [6], F. Arzideh и соавт. [7], которые менее чувствительны к присутствию патологических результатов по сравнению с классическими параметрическим или непараметрическим методами. В Интернете доступны следующие приложения: на базе excel Bellview Bhattacharya analysis (Doug Chesher) https://sourceforge.net/projects/bellview/; на базе excel от Graham Jones http://www.sydpath.stvincents.com.au/; https://www.r-bloggers.com/mining-your-routine-data-for-reference-intervals-hoffman-bhattacharya-and-maximum-likelihood/. В бурно развивающемся мире «биг дата» исследователи активно ищут решения для нивелирования недостатков непрямого метода, определения механизмов исключения выпадающих значений, согласования минимального размера данных и возможных статистических допущений.

Определения РИ прямым методом

Основные этапы определения РИ прямым методом подробно описаны в руководстве CLSI, которое также рекомендовано IFCC [2]. Хорошим примером могут служить протокол, а также стандартные операционные процедуры и примеры анкет, опубликованные комитетом IFCC C-RIDL для многоцентровых исследований [8]. Ниже приведена краткая выдержка из руководства [2] и рекомендаций рабочей группы по аккредитации и стандартам ISO/CEN Европейской федерации лабораторной медицины [9]. Это адаптированный перечень основных шагов при прямом методе:

1. На основе данных литературы проанализируйте возможные факторы биологической и аналитической вариации для исследуемого аналита.

2. С учетом этих данных определите критерии включения/исключения и отразите это в анкете для участников исследования.

3. Установите для данного аналита требуемое количество референтных индивидуумов в зависимости от предполагаемого статистического метода расчета пределов РИ, в том числе для каждой из подгрупп в случае возможного деления РИ по подгруппам.

4. Подпишите у предполагаемых участников информированное согласие на участие в исследовании и соберите заполненные анкеты.

5. Проверьте отобранных потенциальных референтных индивидуумов по данным анкеты на предмет соответствия заранее определенным критериям включения/исключения. Исключите, если необходимо.

6. В случае ожидаемого деления РИ на подгруппы сформируйте подгруппы референтных индивидуумов на основе данных анкеты.

7. Подготовьте отобранных участников к взятию биоматериала в соответствии с процедурой, обычно используемой в лаборатории.

8. Соберите и обработайте образцы.

9. Определите Р.З.: анализируйте образцы с использованием хорошо проверенных и контролируемых методов.

10. Постройте гистрограмму РЗ и оцените распределение данных.

11. Идентифицируйте возможные ошибки и/или выпадающие значения.

12. Проанализируйте Р.З.: выберите статистический метод и рассчитайте референтные пределы и доверительные интервалы.

13. Документируйте все шаги и процедуры.

Важно помнить, что необходимо, помимо обеспечения качества, на аналитическом этапе стандартизовать и строго контролировать различные преаналитические процедуры.

Описанный выше алгоритм прямого метода относится к так называемому подходу a priori, когда исключение по заданным критериям выполняется до взятия биоматериала. В случае a posteriori критерии исключения применяются после сбора образцов, и в такой ситуации придется рекрутировать заведомо большее число потенциальных референтных индивидуумов, чтобы в конечном итоге иметь достаточное их количество в референтной выборке с точки зрения статистики.

В табл. 2 приведен Таблица 2. Примеры возможных критериев исключения согласно стандарту CLSI [2] перечень характеристик индивидуумов, которые, согласно руководству [2], потенциально могут рассматриваться в качестве критериев исключения. В уже упомянутом протоколе IFCC для многоцентровых исследований были приняты следующие критерии исключения: наличие диабета, хронических заболеваний печени или почек, стационарное лечение за последние 4 нед, донорство крови за последние 3 мес, известное носительство гепатита В, С или ВИЧ, беременные, кормящие или рожавшие менее 1года назад, участие в другом исследовательском проекте, содержащем экспериментальный препарат, за последние 12 нед [10]. Остальные факторы, потенциально способные оказать влияние на результат, например прием медикаментов, интенсивность курения и приема алкоголя, частота физических упражнений, фиксировали в анкете участника. Данный подход был относительно мягким, в связи с чем для аналитов, связанных с широко распространенными латентными патологиями, при последующем анализе дополнительно применяли вторичные критерии исключения. В частности, использовали метод LAVE, разработанный K. Ichihara. Метод заключается в нескольких итерациях расчета РИ, при которых исключаются РЗ индивидуумов с одним аномальным результатом или более по другим заранее оговоренным «тестам оценки здоровья» [10].

Надо отметить, что критерии включения/исключения являются одним из самых дискуссионных моментов в исследованиях по определению Р.И. Прежде всего, не существует единого понятия условно здорового человека. С практической точки зрения очень жесткие ограничения приведут к низкой реализуемости задачи рекрутинга требуемого количества референтных индивидуумов, а также существенно повысят стоимость предварительного обследования и отбора. При определении критериев включения/исключения важно помнить об основном предназначении РИ — служить отражением исследуемой популяции. Необходимо приводить четкое описание отобранной референтной популяции для ясного понимания ограничений применимости РИ, полученных в исследовании.

Статистические методы расчета РИ

При определении РИ предполагается как визуальная оценка распределения РЗ, так и использование набора статистических инструментов. Анализ скатерограммы РЗ позволяет предположить наличие выбросов — значений аналита, существенно отличающихся от общего массива Р.З. Для принятия решения об их исключении часто используют правило Dixon/Reed: если отношение разницы значений между выпадающим значением и соседним к нему РЗ к разнице между крайними значениями всего полученного диапазона РЗ ≥0,3, то данное выпадающее значение подлежит исключению из референтной выборки. Если присутствуют 2—3 выброса с одной стороны распределения, то данное правило применяется к наименьшему выпадающему значению. В случае, если оно подлежит исключению, то остальные также исключаются. Если нет, то тогда исследователь либо оставляет эти выпадающие значения, либо применяет процедуру блока Barnett и Lewis [2]. IFCC также рекомендует подход, изначально предложенный Тurkey и доработанный Horn, согласно которому выбросы идентифицируются в квартилях. Рассчитываются значения нижнего Q1 и верхнего Q3 квартилей, межквартильный размах IQR=Q3—Q1. Исключаются Р.З., выходящие за нижнюю границу, определяемую как Q1—1,5IQR, или превышающие верхний порог Q3+1,5IQR. Заметим, что после удаления выброса подходящий тест необходимо применить к оставшимся РЗ на предмет выявления другого выпадающего значения.

Существует несколько методов для расчета пределов РИ: параметрический, непараметрический, робастный. Первый предполагает нормальное (или «гауссово») распределение РЗ, и пределы РИ рассчитываются как среднее РЗ±1,96 SD. Однако в случае биологических аналитов такое распределение встречается нечасто. Для расчета пределов РИ непараметрическим методом форма распределения РЗ не имеет значения. По этой причине он рекомендован IFCC [2]. Для определения РИ непараметрическим методом РЗ ранжируются от меньшего к большему. В случае выборки в 120 РЗ в качестве 2,5 перцентиля выбирается РЗ на третьей позиции и РЗ на 118-м месте для 97,5 перцентиля.

Если распределение ненормальное, то можно предпринять попытку трансформировать данные, используя наиболее подходящий метод трансформации, например логарифмический, и затем проверить полученные РЗ на нормальность распределения. Надо отметить, что в рамках глобального многоцентрового исследования РЗ по РИ удалось провести успешную трансформацию для подавляющего большинства исследованных аналитов [10]. Было показано, что два способа давали близкие значения, но в случае параметрического метода наблюдали более узкие доверительные интервалы (ДИ) для пределов РИ по сравнению с непараметрическим. Для аналитов, ассоциированных с метаболическим синдромом, наблюдали более узкие РИ, рассчитанные с помощью параметрического метода, по сравнению с непараметрическим.

Пределы РИ должны представляться с 90% ДИ, описывающими диапазон значений истинного предела РИ с 90% вероятностью. Чем уже ДИ, тем надежнее Р.И. Считается приемлемым, если ДИ не превышает 0,2 ширины РИ [9]. Наиболее сильно на ДИ влияет размер выборки. В связи с этим, согласно рекомендациям IFCC, для расчета РИ непараметрическим методом требуется как минимум 120 РЗ [2]. Для определения пределов РИ параметрическим методом необходимо более 200 РЗ, так как в районе 150 РЗ и ниже параметрический метод нестабилен [10]. Широко распространенным способом расчета ДИ является bootstrap-метод. В нем вероятность распределения пределов РИ оценивается в ходе 100 итераций расчета РИ для псевдовыборок и более, которые формируются на основе имеющейся базы РЗ специальным генератором повторных выборок.

Для случаев, когда доступно небольшое количество РЗ, IFCC допускает применение робастного метода, который не требует нормального распределения РЗ и устойчив к выбросам. Используется специальный робастный алгоритм, присваивающий РЗ различный вес в зависимости от удаленности РЗ от медианы. Робастный метод позволяет установить РИ в случае 20 референтных индивидумов, однако с неприемлемо широкими ДИ. В связи с этим IFCC рекомендует иметь как минимум 80 РЗ для использования робастного метода [2].

Краткое описание статистических подходов для исследований по РИ представлено в обзоре Y. Ozarda [11], включая перечень инструментов для принятия решения о выделении РИ для подгрупп. В него вошли:

1) метод Harris и Boyd, рекомендующий разделение РИ для двух подгрупп численностью n₁ и n₂, если отношение стандартных отклонений для подгрупп (большего к меньшему) превысит 1,5, или если рассчитанный z*-критерий по формуле

2) метод Lahti и соавт. с оценкой доли индивидуумов за пределами РИ для двух подгрупп в «хвосте» общего распределения всех РЗ;

3) метод, разработанный K. Ichihara и J.C. Boyd, оценивающий значимость различия средних в подгруппах и предлагающий рассмотреть возможность разделения РИ, если SDR — отношение стандартного отклонения среднего в подгруппах к межиндивидуальному отклонению — выше 0,3 [10].

Однако приведенные методы обладают ограничениями, и для принятия решения, помимо статистики, исследователю необходим вдумчивый визуальный анализ распределения РЗ, сопоставления с физиологией и другими данными по возможным источникам вариации Р.З. Наиболее частыми критериями для разделения РИ по подгруппам являются пол и возраст. Опыт глобального многоцентрового исследования IFCC по РЗ свидетельствует о целесообразности проведения отдельно статистического анализа для мужчин и женщин при выяснении необходимости установить РИ для разных подгрупп. Повышенное внимание необходимо уделять анализу возможного разбиения на возрастные подгруппы у аналитов, зависимых от индекса массы тела. Эти два источника вариации могут усиливать влияние друг друга на распределение РЗ, симулировать или маскировать эффект на РЗ в зависимости от аналита и возрастной динамики индекса массы тела в популяции. Следует отметить, что при расчете РИ для различных подгрупп требуется соблюдение рекомендованного минимального количества референтных индивидуумов в каждой из подгрупп.

Перенос и верификация РИ

В последние годы проведено несколько многоцентровых исследований по установлению РИ с большими выборками референтных индивидуумов в северных странах, Азии, Австралии, Канаде, 12 странах, вошедших в глобальный проект комитета IFCC, включая Россию [10—12]. С целью практического использования полученных результатов комитет IFCC C-RIDL призывает лаборатории к активному проведению процедуры переноса и верификации РИ, установленных в ходе исследований. Это также соответствует требованиям стандарта ISO15189, согласно которому каждая лаборатория периодически должна оценивать используемые ею Р.И. По сравнению с самостоятельной разработкой РИ верификация является более реалистичной задачей и не требует привлечения больших ресурсов.

Детальные инструкции содержатся в руководствах CLSI [2, 13]. Несмотря на то что в документе [2] «валидация» и «верификация» используются как синонимы, хотелось бы обратить внимание на различие, прокомментированное в обзоре [12]. По сути оба термина обозначают получение доказательств соответствия определенным требованиям. Вместе с тем исторически термин «валидация» применяется в отношении процедуры объективного подтверждения применимости аналитической системы для указанной цели и соответствия аналитических характеристик системы, внедряемой в работу лаборатории, заявленным требованиям в заранее установленных пределах. Она предусматривает тестирование большего количества образцов и сбора данных. Процедура валидации подразумевает, что лаборатория должна установить РИ прямым методом. Однако если лаборатория переносит в свою практику РИ из литературы, инструкций к реагенту или от другой лаборатории, то соответствующий процесс подтверждения приемлемости использования переносимых РИ определяется как верификация.

Возможны два основных сценария при переносе РИ — сравнение аналитических систем или популяций. Если лаборатория решила сменить метод (или анализатор), т. е. обслуживаемая популяция осталась прежней, то перенос РИ внутри лаборатории превращается в «сравнение аналитических систем». Данная задача решается в соответствии с документом CLSI, рекомендованным IFCC [13]. Следует помнить, что перенос РИ с одной аналитической платформы на другую, основанный на математической коррекции результатов измерений, невозможен, если имеются существенные различия между аналитическими процессами на каждой платформе. Это, например, характерно для многих иммунохимических методов ввиду использования разных антител к разным эпитопам аналита, перекрестной реактивности антител с множеством циркулирующих форм определяемого аналита и существенных отличий в калибровке. Решение о проведении исследования по сравнению методов с целью переноса РИ рекомендуется принять после изучения публикаций по сопоставлению метода лаборатории и метода, использованного для установления РИ, результатов ранее проведенных исследований о возможности переноса РИ между методами, данных производителей об аналитических характеристиках методов и результатов программ внешнего контроля качества.

Для получения статистически надежных результатов сравнительных измерений исследуемых проб биоматериала должно быть не менее 40. Концентрация аналита в пуле биоматериала должна охватывать весь аналитический диапазон измерений — от низких до высоких значений с равномерным распределением по концентрациям. Нет необходимости брать образцы биоматериала у специально отобранных лиц, достаточно использовать биоматериал, оставшийся в лаборатории после проведения заказанных анализов. Лучше избегать хранения образцов и проводить измерения обоими методами в течение 2 ч или быстрее, если известно, что аналит нестабилен (например, лактат, аммиак). Если есть необходимость в хранении образцов до исследования, то важно строго соблюдать условия хранения — температуру, время, стабилизатор и другие, необходимые для обеспечения стабильности исследуемого аналита. Условия хранения должны быть описаны в надежных источниках литературы и рекомендациях производителей исследуемых методов. Измерения в пробах должны быть равномерно распределены по времени и выполнены в течение 3—5 рабочих дней (всего 40 проб, 8 проб в день в течение 5 дней).

По результатам сравнительных измерений проводят графический и статистический анализы. Строят графики рассеяния исходных результатов с последующим расчетом коэффициента корреляции (или коэффициента детерминации — r 2 ) и коэффициентов линейной регрессии, графики отличий (Бланд—Альтмана) и график остатков. Выявляют и удаляют выбросы и единичные экстремально высокие или низкие значения концентраций. Для корректного переноса референтных пределов по уравнению простой линейной регрессии необходимо, чтобы r 2 ≥0,95. Если r 2 ≤0,7, перенос невозможен. При промежуточных значениях коэффициента детерминации возможен расчет по уравнению регрессии Deming. При визуальной оценке графиков определяются равномерность распределения отличий в зависимости от концентрации, отсутствие кластеризации результатов, близость к нормальному распределения остатков в зависимости от концентрации. Нормальный характер распределения остатков должен быть подтвержден графически (график Q—Q). Кроме того, по мнению экспертов, смещение по оси Y не должно быть большим по сравнению с шириной Р.И. При соблюдении всех вышеперечисленных условий можно использовать уравнение линейной регрессии для расчета пределов РИ для новой аналитической системы. Подробно алгоритм переноса РИ с одной аналитической системы на другую описан в статье об исследовании CALIPER, предлагаемой читателям в переводе в данном номере журнала [14]. В случае узкого РИ, например у натрия, возможна ситуация, когда для перерасчета РИ предпочтительнее оценка смещения средних двух методов [2]. Независимо от использованного способа переноса, будь то принятие изначальных РИ или их перерасчет тем или иным образом, IFCC рекомендует провести далее процедуру верификации новых РИ, о чем пойдет речь ниже.

При переносе РИ от аналогичной аналитической системы на другую популяцию стандарт CLSI допускает применение двух подходов: субъективную оценку и верификацию с использованием образцов от условно здоровых лиц, соответствующих критериям включения/исключения и представляющих популяцию, обслуживаемую лабораторией. В первом случае лаборатория должна сопоставить свои характеристики с параметрами лаборатории, в которой были разработаны РИ, с целью убедиться в их схожести. Основные пункты для анализа: географические и демографические критерии, преаналитические процедуры, аналитический метод, референтная популяция, использованный протокол и статистические методы для расчета Р.И. При задокументированном совпадении допускается применение переносимых РИ [2].

Схема применения второго подхода с использованием небольшой референтной выборки представлена на рисунке Рис. 1. Схема верификации РИ, переносимого в лабораторию, согласно стандарту CLSI с использованием ограниченной референтной выборки. 1. На первом этапе проверяются РЗ от 20 референтных индивидуумов на предмет наличия выбросов. Если потребовалось исключение, то для замены привлекаются новые референтные индивидуумы. Далее проводится сопоставление РЗ от 20 индивидуумов с переносимым РИ. РИ считается верифицированным, если не более чем 2 образца из 20 вышли за пределы Р.И. Если таковых было 3 или 4, то требуется привлечение дополнительно новых 20 референтных индивидуумов. Если в новой набранной группе 3 выхода за границы РИ или более или в первой двадцатке РЗ от 5 индивидуумов выходили за пределы РИ, то перенос РИ невозможен. Требуется проверка аналитической процедуры на предмет исключения возможных ошибок и предполагается возможная разница в составе референтных популяций. В этих случаях лаборатория должна разработать собственные Р.И. Обязательным также является анализ равномерности распределения РЗ, используемых для верификации. Если при наличии двух РЗ, выходящих за пределы верифицируемого РИ, также имеется смещение РЗ в сторону вышедших значений, то верификация РИ вызывает сомнение. В таком случае целесообразно применять другие методы верификации. Когда более 90% РЗ попадают в верифицируемый РИ, автоматическое принятие такого РИ не рекомендуется в связи с тем, что, возможно, принимаемый РИ слишком широк для обслуживаемой популяции.

При верификации РИ, установленных для подгрупп, стандарт CLSI допускает проверку РИ для одной из подгрупп: в случае ее успешной верификации возможно сделать заключение о верификации РИ для всех подгрупп. Однако такое решение может вызывать сомнения, и желательно проводить верификацию для каждой из подгрупп.

Стандарт CLSI предусматривает дополнительный вариант переноса РИ для аналитов с высокой клинической значимостью, правильная интерпретация которых критична для лаборатории. Это предполагает расчет РИ робастным методом на референтной выборке из 60 условно здоровых лиц. Полученные Р.И. сравниваются с РИ из полноценного исследования, включавшего не менее 120 Р.З. Для выявления значимых различий между двумя референтными выборками применяются упомянутые ранее правила выделения РИ для подгрупп (метод Harris/Boyd и др.) [2]. В этом варианте лаборатории также необходимо самостоятельно принять решение для каждого аналита о приемлемости ширины ДИ РИ, рассчитанных таким образом.

Помимо способов верификации, рекомендованных в стандарте CLSI, существуют и другие подходы, в частности data mining — использование локальных информационных баз данных, позволяющее отобрать сотни и тысячи результатов лабораторных исследований условно здоровых индивидуумов. В этом случае применяется оценка меры центральной тенденции распределения данных (медианы или моды), которая более устойчива к присутствию патологических результатов, чем пределы Р.И. Для оценки аналитического или популяционного смещения сравниваются медиана данных, извлеченных из информационной системы, с медианой выборки РЗ, использованных для установления Р.И. Помимо этого, необходимо мониторировать процент аномальных результатов и оценить долю флагов, т. е. значений, попадающих за пределы используемого РИ, — текущую и ожидаемую при переходе к верифицированному Р.И. Если изменение доли флагов не превысит допустимые пределы, то РИ считается приемлемым. Согласно концепции минимального, оптимального и желаемого предела смещения, доля флагов может варьировать в диапазоне от 1,0 до 1,8% для флагов о выходе за нижний предел РИ и от 5,7 до 3,3% для флагов превышения верхней границы Р.И. Авторы работы [15] не рекомендуют использовать data mining, если нет четкого различия между распределениями РЗ здоровых и нездоровых лиц или существует значительное смещение между методами, приводящее к ложному завышению или занижению доли флагов. Альтернативный стандарту CLSI подход — мониторинг медианных значений и частоты результатов за пределами РИ может с успехом применяться не только для первичной верификации, но и при проведении периодических подтверждений корректности использующихся Р.И. При проведении верификации полезно дополнительно рассчитать РИ непрямым методом на основе данных информационной системы. В дальнейшем периодически проводить аналогичные расчеты и сравнивать получаемый РИ с первоначально рассчитанным непрямым методом РИ для подтверждения стабильности используемого РИ и отсутствия аналитического или популяционного смещения.

Сегодня лаборатория обладает современным арсеналом средств для установления адекватных Р.И. Доступны протоколы и результаты многоцентровых исследований для большого перечня аналитов и множества платформ, разработаны процедуры переноса и верификации Р.И. Возрастает значимость технологий data mining, создающих новые возможности по установлению и верификации РИ для разных популяций и сложных для рекрутинга групп — детей, пожилых, беременных. По мере накопления данных молекулярно-биологических исследований могут возникать новые задачи, в частности разработки РИ для подгрупп с различным генотипом.

Источник