定性分析的特点是二元性,根据预先设定的阈值将结果划为阳性或阴性。定性分析可分成2种类型:第1类是确定被测量,目前使用强大的光谱和色谱技术来确定一个或一组被测量非常普遍。第2类是样本分类,其目标是在以前建立的标准(如管理者给定的阈值或客户设定的临界浓度)的基础上为样本提供一个快速可靠的分类 。例如,根据临界值将血清样本分成人类免疫缺陷病毒(HIV)抗体阳性和阴性两类。临床检验领域的定性检测包括传染类指标检测和微生物鉴定。

溯源性是计量学的基础,其在质量体系中有明确的应用。传统溯源性的计量学定义一直用于定量分析,通过使用标准和校准后也适用于定性分析。

1.定性分析的标准和校准 标准是确保可溯源性的关键因素,定性分析所用的标准有两类。一类是基质化学参考物,被测物质在一个与人体接近的基质环境中,例如质控品不但含有被测量还含有血浆或血清中的其他成分。另一类是纯化学参考物,参考物只含有已知量和性的被测物。与定量分析类似,定性分析应使用基质化学参考物,以去除干扰。为确定样本中的分析物,仪器的真实特征需要用参考物直接校准。 简化的分类定性方法可用普通标准物质进行间接校准,最常用的是典型的单变量校准(线性回归)。因此,从质量控制的角度来看,最常见的实验室记载的校准计划主要是定量分析,但对满足定性分析追溯性要求也是有效的。

2.定性分析方法的溯源性 用于二元反应的方法可分为两个代表类型:基于简便的定性反应(如斑点实验)和基于定量反应(如仪器方法专门用于检测样本中现有化合物是否比预设浓度高或低)。2种方法都可以被视为筛选方法,其可以被看作是溯源金字塔的基础。确认方法和参考方法是另外两个较高级的计量方法,用于建立定性分析溯源链。最后,筛查方法和确认方法必须表现出参考方法的溯源性,主要是一级参考测量程序。

3.定性分析不可靠性 不确定性是一个建立得较好的定性试验计量学属性^{[ 3]},但使用其使是/否的二元反应可靠性特征化似乎并不十分恰当。不可靠性与不确定性的特征和使用比较见 表1。不确定性是定量实验结果的属性并表示为期望结果浓度范围。另一方面,不可靠性也是表示了被测量的反应范围,但其二元是/否反应的属性及误差产生的范围。

表1

表1

表1 不可靠性与不确定性的相同和不同点 计量 学术语 定量结 果属性 二元反 应属性 范围 预期结 果区间 误差产 生区间 不可靠性 否 是 是 否 是 不确定性 是 否 是 是 否

表1 不可靠性与不确定性的相同和不同点

假定样本中某一物质的含量为临界值浓度(C)。根据这一临界浓度,实验室的首要任务是在几个候选方法中选择一个方法,其有合适的检出限(C_DL)并且使得C和C_DL之间有一定的差异(C始终大于C_DL)。C和C_DL到底应具有什么样的最小差异才能确保信息可靠呢?其取决于选定方法的性质。定性方法不可靠性作如下讨论。(1)当已选定一个纯二元定性方法(例如传统的定性分析方法或斑点实验),这种方法的特点是很敏感,可以通过较大的检出限来说明。在此浓度水平(C_DL),浓度范围(C₀到C₁)围绕C_DL可被确定为不确定性区,在此区域人类感官无法区分阳性和阴性的反应。当此方法应用于样本中被测量浓度低于或高于这个不确定性区域,将产生可靠的阳性或阴性的结果。因此,选择此类方法的条件与临界值浓度的关系是:C>[C_DL+(C₁-C₀)]。(2)如果一个定量方法已确定了二元反应的临界值浓度,U(C_DL)和U(C)分别是C_DL和C时特定的不确定性,在这种情况下,选择条件如下:C>[C_DL+U(C_DL)+U(C)]。

二元反应总是基于某一被测量预先设定的临界值浓度(C)。如果 x是真值、P( x)是阳性率、N( x)是阴性率,可作概率浓度图。理想的检测是当浓度高于临界值,100%为阳性结果。当检测浓度低于临界值时,100%为阴性结果。理想的概率-浓度图形状见 图1(a)。 图1(a)中的情况与U=0理想的试验方法对应。真阴性反应为P( x)=0%、N( x)=100%,真阳性反应为P( x)=100%、N( x)=0%。现实的测试方法图形与理想图形有区别,见 图1(b)。不可靠性可以界定为浓度范围从C₀到C₁,在这个区间内存在不确性的情况。在此区域:0%<P( x)<100%;100%>N( x)>0%。如果α₀为假阳性率、α₁为假阴性率,间隔(C₀: C₁),对于假反应率的不可靠区间 P(C₀)=α₀、N(C₁)=α₁。因此,可以以 图1(c)的方式建立不同浓度区间。不同区域的定义如下:① x<C₀:真阴性反应可靠区间;② C₀< x<C: 假阳性的不可靠区域;③ C< x<C₁: 假阴性的不可靠区域;④ x>C₁: 真阳性可靠区域。

图1

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	图1 图1 二元反应的概率-浓度图

图2

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	图2 建立二元反应不可靠区间的实验点(黑点)

4.不可靠区间实验估计 从理论上说,上述原理构成了制订估计检测方法不可靠性简便的程序基础。然而,某一特定测试方法概率-浓度曲线必须从理论上进行定义。为此,有必要进行实验的一系列试验。因此,如果C是标准浓度(如阈值),应当准备C附近的不同标准浓度和检测的对应阳性率[P( x)][例如,递增的取5种浓度( x₁、 x₂、 x_C、 x₃、 x₄),2个浓度>C、1个=C、2个<C,每个浓度平行做10个样本]。通过使用这些值将有可能作出 P( x) x曲线,见 图2。从而通过实验获得C₀和C₁值。标准浓度的值必须选择在C附近 ,P( x) x 曲线假定为线性关系。实验指出[P( x_i), x_i]几乎是一条直线,可推算为P( x)=0和P( x)=100(如 图2),并分别给出了C₀和C₁。

在假阴性的格代表室内质量控制是质量控制体系一项重要活动。室内质量控制相关的是质控图,其可以用来描述常规的定量方法,预测检测分析的阳性和阴性趋势,还可影响结果的追溯性和可靠性。通过适当的调整,可以扩大这些质控图在定性分析中的应用。

定性方法的控制图主要目的是控制二元反应的仪器/系统的性能,能够检出假阳性反应。

定性检测质控图应该使用优登图。每一个定性检测程序应包括一个阴性和一个阳性质控物;对于产生分级或滴度结果的检测程序应分别包括阴性控制物和具有分级或滴度反应性的阳性质控物。这2个控制样本的选择应基于二元反应的不可靠性。正如前面已讨论,使用C₀和C₁浓度的控制样本:在C₁浓度时控制样本为阳性A(+),在C₀浓度时控制样本为阴性B(-)^{[ 4]}。通过使用这2个控制样本,可制作如 图3所示的图形。

图的横坐标和纵坐标以天数表示分别代表阳性质控品和阴性质控品。也就是把定性测定中的两个质控物(C₁,C₀)的检测结果绘制在象限图中,直观反映出测量时的质量控制状态,即当C₁为阳性和C₀为阴性时,质控点落在1区,表示在控。当C₁为阴性和C₀为阴性时,质控点落在3区时为单一假阴性,表示失控;若C₁为阳性而C₀为阳性时,即质控点落在2区时,为单一假阳性,也是失控;若C₁为阴性而C₀为阳性时,质控点即落在4区时,表示为假阳性和假阴性,2个质控物均为失控。例如,我们将2006年1月份HBsAg的质控结果绘在该质控图上。发现其中1月9日的阳性质控品(C₁)结果为阴性,即落在了假阴性区域,说明是单一假阴性失控。

图3

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	图3 图3 HBsAg定性检测的质控图

当前定性分析的质量控制十分重要且面临一定挑战。传统的化学计量学要求分析资料之间一致。二元反应的溯源性可以与统计学原理连贯起来,但也要考虑定性分析的特殊性。定性分析中不可靠性已被提出取代不确定性,以便使用更加合理的参数来表明错误发生的区间。根据适用性和国际确认程序已显示出定性方法确认的2种灵活的协议。筛选试验室内质量控制的实用方法已提示出了与定量分析常用控制图的明确关系。