Актуальность установки требований к качеству лабораторных исследований связана с высокой клинической значимостью их результатов. Ведение внутрилабораторного контроля (ВЛК) качества подразумевает использование адекватных контрольных правил для оценки приемлемости результатов измерений контрольных материалов (КМ), что во многом определяет надежность выдаваемых результатов пациентов. Внедрение в практику методологии «Шесть сигм» для планирования ВЛК привело к пересмотру привычного алгоритма использования контрольных правил. Анализ процесса методом «Шесть сигм» базируется на четко установленном значении общей допустимой аналитической ошибки (TE_a). Результаты измерений КМ можно оценить в шкале сигмаметрии в зависимости от выбранной величины TЕ_a, после чего формируется набор соответствующих контрольных правил, позволяющих эффективно выявлять случайные и систематические ошибки [1].

Ключевым вопросом на этапе планирования качества является определение алгоритма, необходимого при выборе TE_a. В 2014 г. были предложены три модели требований к аналитическому качеству, основанные на связи лабораторных показателей с клиническими исходами (модель 1), компонентах биологической вариации (модель 2) и так называемом текущем состоянии качества, или «state-of-the-art» (модель 3). Позднее были опубликованы критерии, разработанные рабочей группой EFLM, по соотнесению лабораторных показателей с конкретными моделями требований к качеству (TFG-DM) и определена последовательность установки ТЕ_а [2].

Цель настоящей публикации — оценка возможностей применения алгоритма TFG-DM для группы лабораторий ИНВИТРО. Проведен анализ результатов ВЛК 47 рутинных биохимических показателей в лабораториях сети ИНВИТРО (11 аналитических систем Abbott ARCHITECT16000 и 8000 в 5 городах России). Для ВЛК использовали двухуровневые КМ Bio-Rad Assayed Chemistry.

Источники TE_a для модели 1 (клинические исходы) — [2]; для модели 2, основанной на биологической вариабельности (БВ) аналита, — база данных БВ [3] и последние разработки исследовательской группы EuBIVAS [4—6]. TE_a для модели 3 взяты из программ внешней оценки качества (ВОК): RIQAS и минимальные требования к аналитическому качеству, установленные испанскими коллегами (EQAP) [7].

Сигмаметрию выполняли в программе Bio-Rad Unity Real Time по долгосрочным результатам ВЛК двух уровней КМ (не менее 100 принятых контрольных измерений).

Модель 1 (клинические исходы). В соответствии с рекомендациями была установлена ТЕ_а для общего холестерола, ЛПВП, ЛПНП и триглицеридов [8]. Для альбумина, согласно руководству [9], была выбрана концентрация КМ, близкая к порогу принятия клинического решения, — 40 г/л. Результаты сигмаметрии представлены в табл. 1.

Большинство аналитов имеет сигму более 4. Для альбумина 3 аналитические системы из 8 имеют сигму более 4 на приемлемом уровне по БВ и все — на минимальном уровне требований к качеству по БВ (см. табл. 1).

Модель 2 (биологическая вариация). В табл. 2 и

Модель 3 (текущее состояние/«state-of-the-art») дает возможность установить требования к качеству относительно текущего уровня развития технологий. В числе прочего источником ТЕ_а здесь могут быть данные программ ВОК и межлабораторных сличений. Такой подход используется в тех случаях, когда данные по первым двум моделям отсутствуют или недостижимы.

Применение алгоритма рабочей группы TFG-DM ставит ряд вопросов:

1. При использовании модели 1 мы следовали рекомендациям, определяющим качество измерения альбумина на уровне концентрации 40 г/л, клинически значимой для пациентов на хроническом гемодиализе [9]. Очевидно, если лаборатория не работает с такими пациентами, нет смысла применять подобные критерии требований к аналитическому качеству. Другой пример — установка ТЕ_а измерения глюкозы в крови на уровне принятия клинического решения 7 ммоль/л, который ВОЗ предлагает в качестве одного из критериев постановки диагноза сахарного диабета. Проблема в том, что зачастую КМ коммерческого производства не имеют такой или близкой концентрации аналита, как следствие, оценить аналитическое качество на этом уровне концентрации глюкозы затруднительно.

2. Модель 2, использующая для установки ТЕ_а данные по БВ, имеет очевидные преимущества: охватывает широкий спектр лабораторных показателей и позволяет установить критерии для оценки допустимых смещения и воспроизводимости. К недостаткам относятся методология оценки компонентов БВ и актуальность соответствующей базы данных. Долгое время основным источником БВ были данные [3]. В последнее время появились результаты исследовательской группы EuBIVAS [4—6]. Они имеют более надежное обоснование [4—6], но пока доступны для ограниченного числа аналитов. Требования к качеству, установленные по данным этих исследований, более жесткие, что связано с тщательным статистическим анализом результатов исследований и стандартизацией их выполнения. Пример разницы при использовании двух источников ТЕ_а по БВ — результаты сигмаметрии для АЛТ и креатинина (см. табл. 2, 3).

3. Модель 3 подразумевает использование данных по достижимому на данный момент качеству измерений («state-of-the-art»). Однако требования к ТЕ_а существенно разнятся в зависимости от выбранной программы ВОК. Так, например, ТЕ_а для общего белка согласно EQAP — 12%, RIQАS — 8,2%; ТЕ_а для кальция — 11 и 7,5% соответственно. Такая разница влияет на результаты сигмаметрии и соответственно на выбор контрольных правил.

Внедрение методики TFG-DM в практику работы сети лабораторий ИНВИТРО позволило оптимизировать планирование аналитического качества, сделать его последовательным и логичным. С другой стороны, перед нами встал ряд вопросов, начиная от выбора значимых уровней концентраций КМ, применимости клинических рекомендаций для конкретной лаборатории и заканчивая особенностями источников данных при установке ТЕ_а по моделям 2 и 3.

TFG-DM описывает четкую последовательность действий при использовании моделей требований к качеству, но в каждом индивидуальном случае выбор значения ТЕ_а должен быть взвешен и обоснован прежде всего в связи с клиническими особенностями обследуемых в лаборатории пациентов.

Автор, ответственный за переписку: Д.А. Бусыгин —
e-mail: dbusygin@invitro.ru

Corresponding author: D.А. Busygin — e-mail: dbusygin@invitro.ru