YYVIP易游科普——IVDR性能评估之线性研究的那些事儿

　　YY,VIPYY,VIPYY,VIPYY,VIPYY,VIP在上一期的推文《沙格科普系列——IVDR性能评估之精密度研究的那些事儿》中，我们以CLSI EP05A3为基础给大家介绍了一些精密度研究的关注事项，

　　在IVDR的附录I 9.1（a）中列出的IVD产品的分析性能指标中，明确要求适用时需要评估测量范围和线性。

　　线性——在给定范围内，提供测试结果与测试样品中分析物的浓度（或数量）成正比的能力。简单概括就是，测定值与真值之间成正比的能力，它反应的是产品的一种能力。

　　线性区间——测量结果（与真值之间）完全符合拟合直线的区间。它是一个浓度（数量）的范围，可以从下面一张图来进行理解，虚线部分的结果就已经超出了产品的线性区间了，其结果将变得不再可靠。

　　当然在有需要时，也可以对这个区间进行扩展研究，使用稀释或加标处理的样本去建立扩展测量区间（AMI），详细可以参考CLSI EP34 1st ed，这里不再赘述，后续再和大家介绍。

　　随着国内国际的标准的不断更新完善，线性验证的方案也越来越实用，可执行性也越来高，结果的分析判断也越来越科学。

　　相对于EP06-A，EP06-Ed2有了非常大的更新。EP06-Ed2舍弃了多项式回归而采用加权最小二乘法（加权线性回归），评价每个浓度水平线性偏差的评估思路。

　　同时，提出了允许线性偏差的概念，明确了线性范围与分析区间的关系，也明确了高低浓度水平样本选择的依据。

　　对于线性验证，高、低浓度虽然明确要求在测量范围（或线性范围）之内，但具体浓度的界定之前非常含糊，EP06-Ed2进行了明确。

　　可以采用LLoQ与ULoQ附近浓度的样本（低值与高值）进行比例混合（如高浓度样本比例PH，i分别为0，0.1，0.25，0.5，0.75，1.0），得到5~6个浓度的系列样本。

　　根据高浓度样本不同的重复性（Repeatability），对应高值浓度要求如下表：

　　根据LLoQ浓度水平的不精密度（Imprecision），对应低值浓度要求如下：

　　加权最小二乘法线性验证的计算，完全可以在Excel表格中完成。以下是沙格根据EP06-Ed2中的数据实例制定出的计算表格，只需要输入对应的数据，表格会自动计算出线性是否通过验证。

　　以上可能没有比较直观的概念，那么在EP06-Ed2中使用下图来进行表示上述表格的计算结果。

　　从上图来进行判断就比较直接，如果任何一个Pool未显示与±ADL区间（阴影部分）有重叠，则线性验证失败。

　　本例中使用的样本数量是线性验证的最小样本数量，如果增大重复测定次数可以更加可靠的估计均值以及均值的不确定度，但要注意，这样也很可能会减少CI区间的大小，在实际验证操作过程中要注意控制。最后，是本例的结论。