【冯仁丰】临床检验的互换性评估应该怎么做？ 4

7.3.1 使用回归分析的互换性评估

7.3.1.1 回归方式

线性回归假设在一对变量（X,Y）间有线性关系，并估计了一个线性模式参数和它们的标准误。三个回归程序是通常使用的：普通的最小二乘（OLS）、Deming、和Passing-Bablok（PB）的拟合程序。OLS和Deming回归使用了最小二乘拟合程序，但在数据作出的假设上有差异。所以，选择回归程序和它的正确使用，强烈地依赖于可用数据的特性，namely即在X变量中存在随机误差、在整个数据范围内，X和Y误差的方差的变异性、和对RM和病人样品使用的重复次数。

OLS（Ordinary Least Squares最小二乘）OLS assumes normally distributed error of constant variable Y. OLS 假设在变量Y内恒定方差的正态分布的误差。在使用两个检测程序Y和X得到的结果，用于拟合一个回归模式，按照Deming回归考虑二者具有随机误差。Demimg回归估计的斜率和截距，通过使观察值和回归线间的平方正交距离的和为最小。它不要求X和Y数据的方差相等-- 当方差不等时，在某个相应角度度量的非正交的和，消除了观察值和回归线间的squared平方距离，但它假设在整个数据范围这些方差是恒定的。

在被测量的很小范围的检测程序，如电解质，方差（随机误差的标准差）实际上是恒定的。在其他情况下，随机检测误差的标准差，经常大致上在很大分析检测范围的很大比例中被测量水平呈比例关系。检测随机误差的标准差信息，是大致上恒定的、或与被测量水平呈比例，经常在厂商规范中可用。如果没有这样的信息可用，可以通过天然临床样品检测的重复结果的标准差中获取，将这些数据相对于相应重复均值绘图，评估是否方差不是恒定的（即，通过确定回归线斜率的95%可信区间，是否没有包括0）。

当二者方法X和Y的标准差在整个检测范围内大致上是恒定的，可以应用检测结果的重复均值进行regular普通Deming回归。在误差方差不是恒定的、但呈比例下，推荐加权Deming回归分析或检测结果的对数转换的非加权Deming回归。通过检测结果的对数转换稳定了标准差，这是依据统计理论，并被计算和绘制的重复检测结果的对数标准差的验证。

从这些内容，知道了EP30文件对方法X和Y对一组病人样品进行检测。最后检测结果使用了加权Deming回归处理。

从文件上的附图说明：

1）EP30文件采用了Deming回归统计。因为Deming回归认可了两个比较方法均具有误差的情况下进行的统计处理。

2）以方法MA与方法MD比较中，每个样品实际比较的结果分布状态，得到了Deming回归的统计回归线外，还依据组成回归线的所有实验点，分布在回归线的周围，绘制出这些实验点在回归线上下的95%的分布。形成了95%的预期范围。

3）按照这个95%的预期分布范围，与所有被检测的预期RM的实际检测比对点比较。如果预期RM的实验点，在所有临床样品比较的95%预期范围内的，则该RM被认可与临床样品样品具有可互换的表现。反之，若候选RM的实验点不在临床样品被比较的95%的预示范围的，表示候选RM与临床样品不可互换。

因此，EP30文件对候选RM是否与临床样品具有可互换的判断，完全依赖实验比对结果的分布。完全根据实验结果的统计分布。这是EP30-A文件的严重不足的表现。