流式细胞仪临床前性能验证中精密度与准确度验证方法探讨

流式细胞仪在现代临床检测中占据重要地位，其临床前性能验证里，精密度与准确度的验证是关键。精密度关乎检测结果的重复性与稳定性，准确度体现检测结果与真实值的契合程度，深入探讨二者的验证方法，对保障流式细胞仪临床应用质量意义重大。

精密度验证的基本概念

精密度指相同条件下多次测量同一样本时结果的接近程度，包含重复性精密度与中间精密度等类型。重复性精密度是同一实验室、操作人员、仪器上短时间内多次重复测定同一样本的结果差异情况。中间精密度则考虑不同时间、操作人员、仪器等因素对精密度的影响。

进行重复性精密度验证时，要选具代表性的样本，浓度涵盖流式细胞仪常见检测范围。接着按标准操作流程多次重复测定样本相关指标，如荧光强度、细胞计数等，再通过计算多次测定结果的标准差、变异系数等指标评估重复性精密度。

中间精密度验证需考虑更多变量因素，像更换操作人员，让不同人员按相同步骤测样本；或更换仪器设备，用同一批次不同流式细胞仪测定。在不同条件下多次测样本后，计算相关统计指标来全面评估中间精密度。

准确度验证的定义与意义

准确度是检测结果与真实值的符合程度。流式细胞仪临床前性能验证中，准确结果对疾病诊断、治疗监测等至关重要，准确度低会致临床决策错误，所以必须严格验证。

验证准确度通常用已知准确浓度的标准品或参考物质。将其作为样本测定，再把测定结果与真实值比较，计算相对误差等指标评估准确度。例如标准品真实细胞计数已知，流式细胞仪测定计数与真实值偏差越小，准确度越高。

还可用回收试验验证准确度，即向样本加已知量待测物质，测加入前后结果差异，通过计算回收率评估。回收率越接近100%，准确度越高，该方法对评估流式细胞仪检测样本中目标物质准确性很有效。

精密度与准确度验证的实验设计

设计实验时要遵循严格原则。确定合理样本数量，过少会致结果偏差大，过多增成本时间。重复性精密度验证可选10次以上重复测定，中间精密度验证因考虑不同因素需增加样本数量。

要确保实验条件标准化，包括样本处理、仪器校准、操作流程统一等。样本处理须严格按规定步骤，避免引入误差；仪器校准很重要，每次实验前都要校准，保证仪器良好状态。

实验设计中要选合适统计分析方法。精密度验证常用标准差、变异系数等指标量化程度；准确度验证用相对误差、回收率等依据。合理运用统计方法能准确评估精密度和准确度情况。

精密度验证的具体操作步骤

首先准备符合要求的样本，如临床常见细胞悬液等。然后将样本分若干组用于重复性和中间精密度验证。重复性精密度验证组安排同一操作人员短时间内多次重复测定样本特定指标并记录结果。

接着计算重复性精密度统计指标，如算多次测定结果平均值，再算每个测定值与平均值差值，通过差值计算标准差和变异系数，变异系数越小重复性精密度越好。中间精密度验证组按不同条件如不同操作人员、不同仪器等测样本并计算相应统计指标。

操作中要严格记录每步操作细节和测定结果，保证数据准确可追溯。若发现测定结果异常，需重新测定，排除异常值后再统计分析。

准确度验证的具体操作流程

首先选取合适标准品或参考物质，其浓度明确准确。然后将标准品或参考物质作为样本用流式细胞仪测定并记录结果，再将测定结果与真实值比较计算相对误差，公式为（测定值-真实值）/ 真实值 × 100%。

对于回收试验，先测原始样本中目标物质含量，再加入已知量目标物质后再次测定，计算回收率=（加入后测定值-原始测定值）/ 加入量 × 100%。通过多次回收试验综合评估准确度，操作中要保证样本处理、仪器操作等环节标准化，避免误差引入。

精密度与准确度验证中的质量控制

验证过程中质量控制至关重要。要建立严格体系，包括实验人员培训、仪器设备定期维护等。实验人员需经专业培训，熟悉操作和流程，保证操作规范。

仪器设备定期维护不可忽视，流式细胞仪要定期校准、清洁和性能检查，确保良好状态。实验中要设置质量控制品，其有已知精密度和准确度水平，通过测定监控精密度和准确度情况，若结果超出预期范围，要查找原因纠正。

实验数据记录和管理也是质量控制范畴，要保证数据完整、准确可追溯，建立规范记录表格，详细记录样本信息、实验条件、测定结果等，以便回顾实验时准确查找数据，保证结果可靠。

常见问题及解决方法

验证中可能遇精密度问题，如变异系数过大，可能是样本处理不均匀、仪器操作不稳定等导致。此时要重新检查样本处理步骤，保证样本均匀混合；检查仪器操作是否规范，重新校准仪器等。

准确度验证中若相对误差较大，可能是标准品或参考物质使用不当或测定有系统误差。要重新核对标准品或参考物质来源和浓度，保证准确无误；检查实验流程中是否有引入系统误差环节，如样本稀释不当、仪器波长校准不准确等并调整纠正。

还可能出现实验数据异常值，对异常值要根据情况处理，若是操作失误导致可重新测定，若是样本特殊情况导致要分析原因，统计分析时考虑是否剔除异常值以保证结果准确。