发布时间 : 星期三 文章NCCLS-C28-A2（临床实验室如何确定和建立生物参考区间）更新完毕开始阅读
个体中揭示这些标准。
(3)被用来作参考区间研究的参与者有知情同意权，完成一份适当的书面同意表格并让所有参考个体完成调查表。
(4) 基于调查表调查结果和其他合适的健康评估结果将潜在的参考个体进行分类。 (5) 依排除标准或其它评估结果将暗示处于不良健康状态的个体从参考样品组中排除。 (6) 从期望的可信限角度考虑，确定一个合适的参考个体样本数。
(7) 准备为给定分析物测量进行样品收集时选择个体，该活动须与为病人进行实际常规检测活动一致。
(8) 收集、处理各种生物学样品，须与为病人进行实际常规检测活动的样本收集、处理方式方法一致。
(9) 在明确规定的状态下（此状态须与为病人进行实际常规检测活动状态一致）依照各自分析方法对样品进行分析，收集分析结果得到的参考值。
(10) 审核获得的参考值数据，并利用直方图去评估数据的分布。 (11) 识别并剔除可能的错误数据和离群值。
(12) 整理分析参考值。例如，选择一种判断和估计方法，估算参考限和参考区间 (假如合适，可对参考区间进行分级)。
(13) 记录以上所有步骤和程序，并归档保存。
上述操作程序是与通过推测的途径(见5.3 )来选择参考个体和确定参考值方式一致的。实际操作过程中, 当检查群体是期望很健康的潜在参考个体的时候, 完成调查表和收集样品常是同步进行。而一旦发现有排除情形时，该个体的分析测量应该被取消。
有时候采用归纳的方法可能是有用甚至是必需品的。这一种方式适用于已经从医学检查或其他大量组合人群中测量收集的大量数据来确定标准值。归纳方法, 同样必须考虑确定参考值时应包含某些特定的人群及其代表性。总之，归纳法只有在测量完成之后才能得到。
4.2 预先已检测过的分析物
在某种合适的情形下，实验室可以采用迁移法确定参考区间，没有必要进行大规模新的全程研究。用来迁移的参考区间是由其他实验室或某种试剂生产商通过往日研究建立的，至今仍有效的参考值。但是必须注意到，只有待测试的群体和整个方法学（包括从测试个体的准备到分析测量）均是相同的或具有可比性，迁移才能被认可和接受。不同检测系统方法学可比性验证技术可参考NCCLS 文献中的EP9文件（利用患者样本进行方法学比较和偏倚评估）。正如在第8节所描述的那样，迁移来的参考区间，必须采用一个简便的研究来
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验证它的有效性。
5 参考个体的选择
5.1 介绍
这一节的内容是就如何从一个参考群体中选择参考个体来组成参考样品组提供指导和建议。本指南第3节已经为上述有下划线的术语做出定义，所以主要是讨论两种不同的样品抽取技术（推测法和归纳法），同时也将探讨排除及分组定义并给出一个样品调查表。
如第1节所讨论, 本指南是一份旨在为确定“相对健康”参考值的程序。健康的确是一种相对的状态，目前缺乏一种放之四海而皆准的健康定义。确定人处于什么状态才被视为是健康的，就成为所有研究的首要问题。而且在选择参考个体时的第一步，就是要建立一个标准将非健康者排除在纳入的参考样品之外。当然，每个机构或研究者可能对健康的标准有不同的理解，但这些标准应该在进行分析前被定义好。表明一个候选参考个体是健康良好的，可能要进行多种检查，诸如病史调查和体格检查和/或某些实验室检测。作为参考值研究的健康标准应该描述清楚并记录保存，以便别人能对你纳入的参考样品所处的健康状态进行评估。至少对每个参考个体的健康状态应该维持一个评估调查表。
5.2 排除和分组
排除标准应该描述详细，必须将候选参考个体中假如出现符合排除标准的个体，排除在纳入的参考样本之外。 你可在本节的表2中发现一些潜在的排除标准的例子。当选择参考个体作为参考样品来确定有关健康状态下的参考区间时，表1中的某些条件必须受到严格控制。表1 所列并不是详尽无遗，应该将它在设计排除标准时作为我们启发思考问题的线索。而且不是所有的参考值研究都会有相同的排除标准。 表1 可能的排除标准
经常喝酒 献血者 血压不正常 吸毒 正在服用医生开方的药物 正在服用自购药物 某些环境因素 禁食或者非禁食 遗传易感因素 正在住院治疗或最近住过院 近期患病 哺乳期 肥胖 特殊职业 口服避孕剂 怀孕 近期手术 吸烟 近期接受输血 滥用维生素 6
分组标准具有从所有挑选出来的参考个体按照各自有意义的分类法将参考样品进行分组的特性。 最常用的分组标准是年龄和性别。除两者之外，其它因素在表2中列出。同样，表2所列不是详尽无遗，应该将它在设计分组标准时作为启发思考问题的线索。
表2 可能的分组因素
年龄 血型 昼夜变化 饮食习惯 血统背景 运动 禁食或者非禁食 生存地区 抽取样品时体位 种族 性别 月经周期的不同阶段 怀孕期间的各阶段 抽取样品时的时间段 吸烟
某项研究中的排除标准可能用来作为另一研究中的分组标准。最明显的例子就是怀孕因素。 当某实验室将普通人群作为研究对象时，也许就要把怀孕妇女排除在他们的参考个体之外。然而，假如是一个专门进行产科学研究的实验室，它可能就要选择怀孕妇女将其按妊娠期每三个月的分组方法分组研究。
设计良好的调查表就是执行排除和分组标准的最好方法之一。这些表格应该简便而非命令式。问题最好常用“是”或者“不是”来回答，简单且不需要解释。调查表可以结合一些简单的检查，如测量研究对象的血压，身高和体重等, 也可以结合基本的咨询，如适当的问询他们是如何考虑他们自己处在健康良好状态的，问询不能太专业化，应选用些常识问题评估研究对象。在5.4节中就有一个样品调查表的格式。
5.3 参考个体的选择
确定相对健康人群参考区间的参考个体没有必要一定是年轻成人，他们可以是非常类似于患者群的人群正在接受医学评估。事实上，小组委员会反对一般意义上的年轻又健康的成年人这种明确的“金标准”的观念，并建议有关年龄因素的参考区间，许多情况下可以更具有临床应用性。某些由于年龄的变化导致实验室检测结果改变，并不能用来评价健康状态。例如老年患者中的胆固醇或内分泌变化。参考个体不应该是住院患者或者临床病人，除非绝对需要。诸如可能是必需的小儿科或老年人的研究。
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术语“推测”和“归纳”是用来描述从参考群体中选择参考个体的二种常用方法的。 推测采样法需要在选择参考个体前已经很好的建立排除和分组标准。 这种方法最适用于已经有较好的研究基础并建立了完善的实验室程序的检测。方法学建立好之后, 实验室就必须着手该检测方法潜在的生物学变异来源的全面的已有文献查找。搜寻文献获得的数据为我们进一步研究所需制定的排除和分组标准奠定了基础。这些标准确定之后, 结合问询工作我们就能形成格局特色的调查表。该调查表是用来将不符合标准的部分人排除在抽取样品的人群之外，并选择不同的人群形成不同的组别。上述所有步骤完成之后才能进行血样品的采集。用来分析的参考个体数必须是在统计学意义上有效的足够的数量(见7.1节)。
与推测法相比，归纳法的操作程序刚好相反。归纳法是在抽取样品并分析测试之后进行排除和分组的。归纳法采样非常适合于一个全新的或者他人较少研究的实验室程序，而且该程序文献报道甚少。因为起初对如何分组的因素还不完全明确，所以此法的调查表设计可能需要更加全面和彻底的考虑到所有影响因素。
5.4 样品调查表
本指南列出了一份调查表图样（见插图2）。为保护参考个体的隐私，调查表涉及的信息和测试结果是保密的，这一点非常重要。有一些变化因素如姓名、住址和联系电话要充分考虑到，这样就可以让我们万一发现某参考个体有些异常趋势时更容易的联系上他（她）们。毫无疑问，有了肯定的医学诊断, 我们有义务和责任通知其本人或他（她）的医生。在这种情况下，实验室应该建立合适的医学评估和保密性告知机制。但有时采用匿名的调查，也许是一种更好地获得某个必需数据的手段，不过这时就要用上一个编号系统(注意：作为匿名的参考个体有与实验室保持联系的责任，以方便实验室如果测试有任何问题好决定是否需要追踪)。当然匿名的调查会有更多的难以预料的棘手问题。尤其是在采用推测法进行采样研究的情况下，另一种可能的变化还须引起注意，那就是要通过排除和分组的方法，将明确会影响研究的疾病状态等问题进行归类。被设计关于被知道影响的疾病州的资讯疑问在调查之下的测试应该被包括在内。
实验室应及时地获得每个参考个体的书面知情同意书。该同意书应该清楚地表达实验室全体人员均有权获得样品，并有权使用有关的实验室检测数据和调查表信息来确定参考区间。通常是调查表和知情同意同时进行。调查表、知情同意书和此研究本身的性质等，必须经过本机构内部的学术委员会或伦理委员会审查。
6 分析前和分析中的影响因素
从参考群体中获得的分析结果，一定要反映所有的能影响测验结果的分析前和分析中
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