6种间接法算法建立杭州地区成人胱抑素C参考区间一致性分析

doi:10.3969/j.issn.1673-8640.2025.11.003

摘要/Abstract

摘要：

目的分析间接法不同算法建立血清胱抑素C（Cys C）参考区间的一致性。方法选取浙江大学医学院附属第一医院进行Cys C检测的>18岁健康体检者，以2019年1月—2023年12月的32 266名健康体检者为建立集，以2024年1—6月的6 531名健康体检者为验证集。采用Harris & Boyd法结合GAMLSS模型确定是否需按性别或年龄分组。分别采用6种间接法算法{非参数法[美国临床实验室标准化协会（CLSI）EP28-NP文件]、参数法（CLSI EP28-P文件）、TMC法、refineR法、Kosmic法和Hoffmann法}建立各组95%参考区间，比较不同算法的偏倚比（BR）。对不同算法建立的参考区间进行验证。结果男性血清Cys C水平显著高于女性（P<0.01），各年龄组之间血清Cys C水平差异均有统计学意义（P<0.01）。以非参数法建立的Cys C参考区间（男性：19~39岁为0.61~1.01 mg·L^-1、40~60岁为0.63~1.10 mg·L^-1、≥61岁为0.69~1.30 mg·L^-1；女性：19~46岁为0.50~0.85 mg·L^-1、≥47岁为0.56~1.05 mg·L^-1。）为基准，参数法、refineR法、Hoffmann法建立的参考区间与非参数法基本一致（|BR|≤0.330），与TMC法（男性19~39岁和女性总体）和Kosmic法（男性总体、19~39岁和女性总体）建立的部分年龄段Cys C参考区间与非参数法差异较大（|BR|≥0.445）。在验证集中，6种算法建立的参考区间男性和女性的通过率分别为90%~97.3%和90.5%~93.0%。Cys C的参考区间与年龄相关，男、女性均在19岁开始呈下降趋势，男性40岁开始逐渐升高，女性47岁开始逐渐升高。结论 6种间接法算法建立的杭州地区成人Cys C参考区间存在一定的差异，非参数法和refineR法的操作更简单且结果稳健。杭州地区成人Cys C参考区间男性高于女性，且与年龄呈非线性相关。

关键词: 胱抑素C, 间接法, 参考区间, 杭州, 成人

Abstract:

Objective To investigate the consistency of different algorithms for establishing the reference range of serum cystatin C（Cys C）by indirect method. Methods Healthy subjects >18 years old who underwent serum Cys C determination at the First Affiliated Hospital of Zhejiang University School of Medicine were enrolled. The 32 266 healthy subjects from January 2019 to December 2023 were used as establishment set，and the 6 531 healthy subjects from January to June 2024 were used as validation set. Harris & Boyd method and the GAMLSS model were used to determine whether to group by gender or age. Six indirect method algorithms, {non-parametric method [the Clinical and Laboratory Standards Institute（CLSI）EP28-NP document]，parametric method（CLSI EP28-P document），TMC，refineR，Kosmic and Hoffmann}, were used to establish 95% reference ranges for each group，and the bias ratio （BR） of different algorithms was compared. The reference ranges established by different algorithms were verified. Results The serum Cys C level in males was higher than that in females （P<0.01），and the serum Cys C levels among different age groups were statistically significant （P<0.01）. Based on the reference range established by non-parametric method as the reference（the reference range of serum Cys C for males was：0.61-1.01 mg·L^-1 for 19-39 years old，0.63-1.10 mg·L^-1 for 40-60 years old，and 0.69-1.30 mg·L^-1 for≥61 years old；the reference range of serum Cys C for females was：0.50-0.85 mg·L^-1 for 19-46 years old，and 0.56-1.05 mg·L^-1 for≥47 years old），the reference ranges established by parametric method，refineR and Hoffmann were basically consistent （|BR|≤0.330），while there were significant differences （|BR|≥0.445） with TMC（for males 19-39 years old，and for females overall）and Kosmic（for males overall and 19-39 years old，and for females overall）. In the validation set，the pass rates of the reference ranges established by the 6 algorithms for males and females were 90.0%-97.3% and 90.5%-93.0%，respectively. The reference range of serum Cys C was age-related，showing a downward trend starting from 19 years old，gradually increasing for males starting from 40 years old，and gradually increasing for females starting from 47 years old. Conclusions There are certain differences in the reference ranges of serum Cys C established by the 6 indirect method algorithms in Hangzhou. Among them，non-parametric method and refineR algorithms have simpler operations and more stable results. The reference range of serum Cys C for males in Hangzhou is higher than that for females，and it is non-linearly related to age.

Key words: Cystatin C, Indirect method, Reference range, Hangzhou, Adult

中图分类号:

R446.1

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图/表 6

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项目	例数	$ \bar{x} $/ （mg·L^-1）	s/ （mg·L^-1）	偏度	峰度
男性	14 844	0.85	0.152	2.604	35.867
19~39岁	5 201	0.80	0.113	0.711	2.280
40~60岁	7 963	0.85	0.146	3.640	70.268
≥61岁	1 681	0.98	0.200	1.446	4.770
女性	17 422	0.72	0.136	1.514	9.572
19~46岁	9 964	0.67	0.102	1.936	33.134
≥47岁	7 458	0.79	0.147	1.206	4.689

项目	例数	$ \bar{x} $/ （mg·L^-1）	s/ （mg·L^-1）	偏度	峰度
男性	14 844	0.85	0.152	2.604	35.867
19~39岁	5 201	0.80	0.113	0.711	2.280
40~60岁	7 963	0.85	0.146	3.640	70.268
≥61岁	1 681	0.98	0.200	1.446	4.770
女性	17 422	0.72	0.136	1.514	9.572
19~46岁	9 964	0.67	0.102	1.936	33.134
≥47岁	7 458	0.79	0.147	1.206	4.689

项目	例数	非参数法/ （mg·L^-1）	参数法/ （mg·L^-1）	TMC算法/（mg·L^-1）	refineR算法/（mg·L^-1）	Kosmic算法/（mg·L^-1）	Hoffmann算法/（mg·L^-1）
男性	14 844	0.62 （0.59，0.65）~1.10 （1.06，1.13）	0.62 （0.62，0.62）~1.10 （1.10，1.10）	0.63 （0.62，0.63）~1.10 （1.09，1.12）	0.62 （0.62，0.63）~1.09 （1.00，1.10）	0.62 （0.61，0.62）~1.03 （1.02，1.03）	0.62 （0.62，0.62）~1.10 （1.10，1.10）
19~39岁	5 201	0.61 （0.59，0.64）~1.01 （0.98，1.05）	0.61 （0.61，0.61）~1.01 （1.01，1.01）	0.61 （0.60，0.62）~0.96 （0.94，0.97）	0.61 （0.59，0.62）~0.99 （0.94，1.02）	0.61 （0.61，0.61）~0.95 （0.94，0.95）	0.61 （0.61，0.61）~1.01 （1.01，1.02）
40~60岁	7 963	0.63 （0.60，0.66）~1.10 （1.06，1.13）	0.62 （0.62，0.63）~1.10 （1.10，1.10）	0.64 （0.63，0.64）~1.12 （1.10，1.14）	0.63 （0.62，0.64）~1.11 （1.05，1.13）	0.63 （0.62，0.63）~1.08 （1.07，1.08）	0.63 （0.62，0.63）~1.10 （1.10，1.11）
≥61岁	1 681	0.69 （0.64，0.72）~1.30 （1.25，1.37）	0.68 （0.68，0.68）~1.31 （1.30，1.31）	0.68 （0.67，0.70）~1.32 （1.26，1.38）	0.68 （0.68，0.71）~1.26 （1.15，1.33）	0.69 （0.68，0.71）~1.29 （1.28，1.31）	0.68 （0.67，0.69）~1.31 （1.29，1.32）
女性	17 422	0.52 （0.49，0.54）~0.96 （0.92，1.00）	0.51 （0.51，0.51）~0.96 （0.96，0.96）	0.51 （0.51，0.51）~0.85 （0.84，0.85）	0.52 （0.51，0.52）~0.92 （0.84，0.95）	0.51 （0.51，0.52）~0.91 （0.91，0.91）	0.51 （0.51，0.52）~0.96 （0.96，0.96）
19~46岁	9 964	0.50 （0.48，0.53）~0.85 （0.82，0.88）	0.50 （0.50，0.50）~0.85 （0.85，0.85）	0.51 （0.51，0.51）~0.86 （0.85，0.88）	0.50 （0.50，0.51）~0.86 （0.82，0.87）	0.51 （0.50，0.51）~0.85 （0.85，0.86）	0.50 （0.50，0.51）~0.85 （0.85，0.85）
≥47岁	7 458	0.56 （0.53，0.59）~1.05 （1.01，1.09）	0.55 （0.55，0.56）~1.05 （1.05，1.05）	0.56 （0.56，0.57）~1.06 （1.04，1.09）	0.56 （0.56，0.57）~1.05 （0.97，1.06）	0.56 （0.55，0.56）~1.05 （1.05，1.06）	0.56 （0.55，0.56）~1.05 （1.04，1.05）

项目	例数	非参数法/ （mg·L^-1）	参数法/ （mg·L^-1）	TMC算法/（mg·L^-1）	refineR算法/（mg·L^-1）	Kosmic算法/（mg·L^-1）	Hoffmann算法/（mg·L^-1）
男性	14 844	0.62 （0.59，0.65）~1.10 （1.06，1.13）	0.62 （0.62，0.62）~1.10 （1.10，1.10）	0.63 （0.62，0.63）~1.10 （1.09，1.12）	0.62 （0.62，0.63）~1.09 （1.00，1.10）	0.62 （0.61，0.62）~1.03 （1.02，1.03）	0.62 （0.62，0.62）~1.10 （1.10，1.10）
19~39岁	5 201	0.61 （0.59，0.64）~1.01 （0.98，1.05）	0.61 （0.61，0.61）~1.01 （1.01，1.01）	0.61 （0.60，0.62）~0.96 （0.94，0.97）	0.61 （0.59，0.62）~0.99 （0.94，1.02）	0.61 （0.61，0.61）~0.95 （0.94，0.95）	0.61 （0.61，0.61）~1.01 （1.01，1.02）
40~60岁	7 963	0.63 （0.60，0.66）~1.10 （1.06，1.13）	0.62 （0.62，0.63）~1.10 （1.10，1.10）	0.64 （0.63，0.64）~1.12 （1.10，1.14）	0.63 （0.62，0.64）~1.11 （1.05，1.13）	0.63 （0.62，0.63）~1.08 （1.07，1.08）	0.63 （0.62，0.63）~1.10 （1.10，1.11）
≥61岁	1 681	0.69 （0.64，0.72）~1.30 （1.25，1.37）	0.68 （0.68，0.68）~1.31 （1.30，1.31）	0.68 （0.67，0.70）~1.32 （1.26，1.38）	0.68 （0.68，0.71）~1.26 （1.15，1.33）	0.69 （0.68，0.71）~1.29 （1.28，1.31）	0.68 （0.67，0.69）~1.31 （1.29，1.32）
女性	17 422	0.52 （0.49，0.54）~0.96 （0.92，1.00）	0.51 （0.51，0.51）~0.96 （0.96，0.96）	0.51 （0.51，0.51）~0.85 （0.84，0.85）	0.52 （0.51，0.52）~0.92 （0.84，0.95）	0.51 （0.51，0.52）~0.91 （0.91，0.91）	0.51 （0.51，0.52）~0.96 （0.96，0.96）
19~46岁	9 964	0.50 （0.48，0.53）~0.85 （0.82，0.88）	0.50 （0.50，0.50）~0.85 （0.85，0.85）	0.51 （0.51，0.51）~0.86 （0.85，0.88）	0.50 （0.50，0.51）~0.86 （0.82，0.87）	0.51 （0.50，0.51）~0.85 （0.85，0.86）	0.50 （0.50，0.51）~0.85 （0.85，0.85）
≥47岁	7 458	0.56 （0.53，0.59）~1.05 （1.01，1.09）	0.55 （0.55，0.56）~1.05 （1.05，1.05）	0.56 （0.56，0.57）~1.06 （1.04，1.09）	0.56 （0.56，0.57）~1.05 （0.97，1.06）	0.56 （0.55，0.56）~1.05 （1.05，1.06）	0.56 （0.55，0.56）~1.05 （1.04，1.05）

项目	参数法		TMC法		refineR法		Kosmic法		Hoffmann法
项目	BRLL	BRUL	BRLL	BRUL	BRLL	BRUL	BRLL	BRUL	BRLL	BRUL
男性	-0.006	-0.008	0.058	0.04	0.016	-0.098	-0.025	-0.596*	-0.008	0
19~39岁	0.003	0.020	-0.023	-0.546*	0.02	-0.186	-0.01	-0.616*	0	0.029
40~60岁	-0.043	-0.001	0.066	0.144	0.017	0.067	-0.033	-0.175	-0.042	0.008
≥61岁	-0.064	0.039	-0.042	0.129	-0.045	-0.27	0.026	-0.039	-0.064	0.039
女性	-0.069	0.005	-0.092	-1.012*	-0.045	-0.33	-0.053	-0.445*	-0.071	0.009
19~46岁	0.037	0.009	0.112	0.167	0.045	0.078	0.056	0.045	0.045	0.011
≥47岁	-0.042	-0.014	0.01	0.109	-0.008	-0.008	-0.04	0.008	-0.04	-0.008