임상 검체 검사의 정도 관리란?
임상병리학에서의 정도관리는 의사들로 하여금 확신을 가지고 진단 및 치료를 할 수 있도록 실험실에서 얻 어진 결과치에 대해 유용성을 부여하는 일련의 체계를 말한다.
정도관리의 기능은 의학적으로 의미가 없는 분석 error를 찾아내는 것으로 control(검사 결과치를 잘 알고 있는 sample material )물질을 분석하여 현재의 결과와 기대치를 비교하는 것이다.
정도관리 물질이란?
정도관리 물질이란 농도를 알고 있는 하나, 또는 여러 개의 constituents(검사하고자 하는 물질) 로 구성되 어 있으며, " 환자 검체와 동일하게 반응하는 물질로써 검사 과정의 accurascy 와 precision을 검정할 때 이용하는 물질을 말한다.
정도관리의 역사?
1931 Shewart 정도관리의 기본 원리 소개
1950 Levey & Jenning hart 를 임상화학에 도입
1952 Henry 실험실 정도관리를 위한 정도관리 물질 소개
1975 Eileas 검사실에서 종합 정도관리 개념 도입
1977 ~ 1988 Westgard 정도관리 테이터 해석에 관한 multi rule 소개
정도관리에 이용되는 용어들
1) Accuracy (정확도) 기대치에 근접하는 정도를 판단하는 척도
2) Precision (정밀도) 2 개 이상의 측정치에 대한 재현성을 판단하는 척도
3) Sensitivity (민감도) 측정할 수 있는 물질의 최소량을 판단하는 척도
4) Specificity (특이도) 측정하고자 하는 물질과만 특이하게 반응하는 정도의 척도
5) Peer group 여러 실험실에서 사용하는 동종의 장비 group
6) Mean (X, 평균값) 같은 검사를 여러 번 하여 각 결과의 합을 횟수로 나눈 값.
x = ∑ x/n, x: 각각의 결과, n = 검사 횟수
평균값은 최소한 한 달 이상의 기간을 통해 20회 이상 서로 다른 검사를 기준으로 산출되어야 의미가 있으며, 이 평균이 다음 검사 결과의 "Target value"가 된다.
Provision mean(Xp)
한달 이상 20회 이상의 결과치가 없을 경우 working mean 대신 이용한다.
7회에 걸쳐 3번씩 결과를 산출, 총 21회의 결과를 이용하여 산출.
7) SD (Standard Deviation)
결과치가 평균값을 중심으로 분포한 정도를 표시 SD = Squart ( ∑ Xi2 - ( ∑ Xi) 2 / (n-1)) 측정한 횟수가 30 이상일때 n 을 n-1 로 대치
SD 는 검사 방법의 비교, 새로운 기기의 Evaluation 에 아주 유용하며, 작은 값일수록 항상성 있는 결과를 의미 한다.
보통 임상검사에 있어서는 평균값을 중심으로 +/- 2SD 범위 내의 값을 의미있는 값으로 본다.
정규 분포 곡선에서 1SD 범위 내에 68.3%
2SD 범위 내에 95.5%
3SD 범위 내에 97.7%의 결과가 분포한다.
8) CV (Coefficiency of variation)
어떤 인자 (method, instruments)의 변화로 초래되는 효과(precision)를 비교하는 척도.
평균에 대한 표준 편차의 백분율로 표시 CV = (SD/mean) x 100
각 측정 값에 대한 precision 을 검색하는데 유용
보통 낮은 농도에서는 높고, 높은 농도에서는 낮게 나타난다.
EX) pg/ml 수준의 측정시 20% 정도를 허용하고 ug/ml 수준에서는 10% 이하일 때 임상적 의의가 있다.
9) CVR(Cofficiency of variation ratio)
Peer group 과 performance(precision) 비교시
CVR = (Peer group CV) / (실험실 CV), Target CVR = 1
CVR = 1.5 이면, precision 이 타 실험실에 비해 50% 떨어짐을 의미
10) SDI (Standard Deviation Index, 표준편차 계수)
Peer group 과 performance(accuracy) 비교시 이용됨
실험실 평균과 Peer group 평균의 차를 peer group SD 로 나눈 값으로 표시
SDI = (실험실 평균 - peer group 평균) / peer group SD - SDI : 0 이상적, 실험실 평균 = peer group 평균
- SDI : -1 ~ +1 허용범위 - SDI : 1 ~ 1.5 원인 규명 필요
- SDI : 2.0 이상 결과를 신뢰할 수 없으며, 반드시 원인 규명이 필요함.
11) Calibrator ( Standard)
: 농도를 알고 있는 여러 level 의 물질로 장비가 정상적으로 작동할 수 있도록 보정하는데 이용(특별한 시약이나 assay 에 optimized 되어 있음)
!!! 절대 control 물질로 사용하면 안됨!!!
12) Control
: 장비의 정상적 작동 여부 및 시약의 이상 여부를 확인하는 물질.
환자 검체와 동일하게 취급하며, assay 되었을 때 결과치가 허용 범위 내에 있어야 한다.
13) Analyte : 검체에 함유된 물질 중 분석하고자 하는 물질.
14) Constituent : 정도관리 물질에 함유된 물질들
Westgard Multi Rule 정도관리 결과의 해석
이상적 정도관리 : 위배제율(False rejection rate)을 최소화, Error 검출을 최대화한다.
정도관리의 데이터가 유효 한지 무효 한지를 판단하는 일련의 법측을 1977~1989 년 Westgard 박사가 소개함.
보통 6 개의 법칙이 이용되며, 이용하는 control level 수에 따라 선택하여 적용한다.
◎ 장점
① 이상적인 정도관리가 가능
② 3SD 내의 모든 데이터를 evaluation 할 수 있다.
③ Systematic error 와 Random error 를 정밀 분석 가능하다.
④ 과거와 현재의 performance 를 비교할 수 있다.
이용하는 control level 수에 따라 선택적으로 적용
① 1 level control 이용시 : 12s, 41S
② 2 level control 이용시 : 12s, 13S, 22s, R4S, 41S ,10x
③ 3 level control 이용시 : 12s, 2 of 3 22s, R4S, 9x
④ 4 level control 이용시 : 12s, 13S, 22s, R4S, 41S, 8x
Westgard multi rules
하단설명부분 : Rule의 의미와 Error 종류
12S
하나의 control 값이 +/- 2SD 범위를 벗어날 경우 - Random error
13S
하나의 control값이 +/- 3SD 범위를 벗어난 경우 - Random error
22S
2개의 연속된 값이 -2SD 또는 +2SD를 벗어나는 경 우
- Systematic
R4S
연속된 2개의 값의 차가 4SD를 넘을 때 - Random error
41S
4개의 연속된 값이 같은 방향으로 +1SD 혹은 -1SD 를 벗어날 때
- Systematic error
10X
연속된 10개의 값이 평균의 어느 한쪽에 치우칠 때 - Systematic
통상적으로 적용되는 또다른 Multirule은 어떤 것이 있는가?
2 of 32s
3개의 control 측정치 중 2대의 측정치가 같은 방향 인 +2s 혹은 - 2s를 나타낼 시 reject한다.
31s
3개의 control측정치가 연속적으로 평균치의 같은 방 향인 + 1s혹은 - 1s를 나타낼 때 reject한다.
9x
연속적으로 9개의 control 측정치가 평균치의 한쪽 방향으로 떨어질 때 reject한다.
7T
- Control 측정치가 7번 연속적으로 점차 높아 지거나 점차
낮아질 때 reject한다.
6x
연속적으로 6개의 control 측정치가 평균치의 한쪽 방향으로 떨어질 때 reject한다.
Systematic error(계통오차) : 일정 방향으로 계통적으로 나타나는 오차를 말한다.
① 개인적인 습관
② 각 측정 기기의 계통적 부정확성
③ 시약의 불량
④ 측정 환경의 계통적인 부적격성
⑤ 측정법 자체의 습성
Random error(우연오차)
: 한 측정법에 있어서 계통적 오차를 일으키는 원인을 다 제거한 후 비로서 설명될 수 있는 종류이다.
우연오차가 허용오차 범위 내에 포함되어야 하며, 이에서 벗어난 우연오차가 발생된다면, 그 측정법은 사용할 수 가 없다.
정도관리 용어 용 어
영 문 의 미
이행 Shift X-R 관리도에서 X의 +측 또는 -측으로 치우쳐서, 연속적으로 6-7회 나타
나는 경우 shift 현상이라고 한다
예민도(감도) Sensitivity 예민도 또는 감도는 2개의 다른 수치를 감별할 때 예민도가 높은 정도의 크고 작은 차이를 감별하는 것. 간접적으로 정밀도와 관련이 있다.
X-R 관리도법 X-R control chart method
Pool 혈청을 연속적으로 반복 측정을 하여, 측정치 X1, X 2 의 값 가지 고,
,
의 X와 R을 그래프에 기입하여 보통 2б로 관리하는 방법
F 검정 F test F표를 이용하여 등분산성의 검정이나 일원배치법 등에서 이용한다.
F 분포 F distribution 2개의 표본의 분산에 대한 분포
회귀직선 Regression line
회수시험 (첨가회수시
험)
Recovery test
정량하려고 하는 물질의 일정량을 시료에 첨가하여 측정하고, 무첨가 시 료의 수치와의 차가 첨가한 양의 몇 %가 회수되었는지를(회수율) 보는 정 확도의 test임
경향 Trend X-R 관리도법에서 연속적으로 상승 또는 하강하는 점이 7점 이상 출현하
는 경우 trend 현상이라고 한다.
편차 Bias 측정된 수치와 참 값과의 차이를 나타내는 것으로서, bias는 분석시 같은 unit이어야 한다.
외부정도관리
external quality control
검사실 간 행하는 정도관리로서, 대표적인 것으로서 control survey가 있다.
계절변동
between- season variation
계절, 즉 여름 또는 겨울 이외의 시기를 동일 조건으로 하였을 때 보여지는 변동을 말한다.
우연오차 random error
이런 오차는 한 측정법에서 계통적 오차를 일으키는 모든 원인을 다 제거 한 후에 비로서 설명될 수 있는 종류이다. 즉, 우연오차는 허용오차 범위 내에 포함되어야 하는 점이며, 이에서 벗어난 우연 오차가 발생된다면 그 측정 방법에는 사용될 수 없다.
계통오차 Systematic 이런 오차는 어떤 일정한 방향으로 계통적으로 나타나는 오차를 말한다.
error
정밀도(precision)가 우수하다는 전제하에 설명될 수 있는 종류이다. 즉 매일 측정을 하여 갈 때 어떤 날부터 갑자기 계단적인 측정치를 얻게 되는 경우를 뜻한다.
계량치 variable
어떤 측정 system에서도 변화가 있다. Variable은 온도, 시간, 양, 그리 고 시약등을 포함한다. 이러한 variable은 systematic error와 random error의 원인이 된다.
국제단위계 (SI)
system international unit
1960년 제11회 국제도량형 회의에서 채택된 실용단위이다.
오차 error 측정치의 오차로 계통오차와 우연오차의 2가지로 대별된다.
관리혈청 control serum
정확도를 보기 위한 것으로서 상품화되어 시판되고 있으며, 각종의 성분 에 대해 함유된 농도가 표시되어 있으며, 그 표시치를 참고치로 한다.
재현성 reproducibilit y
정밀도와 동의어로서 동시재현성(repeatability)과 일간재현성(daily reproducibility)가 있다.
참고혈청 reference
serum Control 혈청이 아니며, 그 내용 물질의 농도가 명시되어 있는 것.
참고치 reference value
기준표본 군에 속하는 개인의 특정형의 관찰 또는 측정에 의하여 얻은 분 석치를 의미한다.
정확도 Accuracy 측정된 결과치가 참값에 어느 정도 가까운가, 일치하는가를 보는 것.
신뢰한계 confidence limit
95% 신뢰한계 또는 정규 분포할 때 모든 결과 중의 95.45%를 포함하는 범위를 말한다. 68% 이면 평균치에 대해 ±1SD의 범위이고 95.45%는 2배, 99.7%는 3배의 표준편차 중에 포함된다
정밀도 precision
동일 검체를 같은 때 중복 측정하거나, 날짜를 바꾸어서 측정하여도 항상 같은 결과를 얻는지를 보는 것. 숫자로 주어진 값은 없으나 이는 반복 검사 결과의 표준편차나 CV 값으로 정의된 비정밀도로 표시한다.
상관계수 Correlation
coefficinet 2개의 변량의 관계를 나타내는 계수로서
로 표시되고 이다.
중앙치 median
분포를 크기 순서로 나열했을 때 가장 중앙에 위치하는 관측값이다. 관측 값이 상당히 많을 때, 관측값의 중심 값을 찾을 때 사용한다. 완전한 정규 분포를 하면 평균치, 중앙치, 유행치는 일치한다.
t 검정 t test 대응 평균치의 차, 모집단평균의 검정, 모집단 표준편차가 불분명한 평균
치의 신뢰한계를 t 표를 이용하여 검정하는 방법.
t 분포 t distribution 모집단의 평균과의 차표본의 평균, 표본의 표준편차, 표본의 수에 따른 분 포.
특이도 specificity 측정하고자 하는 물질과만 특이하게 반응하는 정도의 척도
민감도 sensitivity 측정할 수 있는 물질의 최소량을 판단하는 척도
내부정도관리
internal quality control
각각의 검사실 내에서 자체적으로 정도관리 물질을 이용하여 행하는 정도 관리로서, X-R 관리도 등이 있다.
일내변동 within-day variation
개인에 있어서 1일내에 일어나는 변동으로, 체온이 기상시에는 낮고, 오 후에는 높은 것처럼 여러가지 성분이 하루 중에 변동을 갖는 것.
일간변동 between-day variation
날짜를 변경해서 측정했을 시 보여지는 변동으로, 이것은 날짜 이외의 모 든 조건을 동일하게 했을 시 보여지는 변동이다.
표준편차 standard deviation
정규분포하였을 때 평균치에 대한 분산을 측정하는 것.
분산 variance 변동을 개수로 나눈 것.
평균 mean 어떤 집단을 대표하는 수치로서 표본의 합을 표본 수로 나눈 것.
변동계수 coefficient 평균치에 대한 변동을 백분율로 나타낸 것.
variation
누화법
cumulative sum method (cu-sum method)
실측치와 참조치의 차를 누적하여 그래프에 plot하는 것으로서 관리한계 는 설정하지 않고 그 선의 경사도에 따라 좋고 그름을 판단하는 것.
Calculation 이란 무엇인가?
Control 의 농도와 허용범위가 분석되어 있는 Control 물질(Known control)을 사용시에도 Calculation 이 필요한가?
그렇다. 그 검사실 내에서 측정된 control 의 결과를 계산하여 control 의 허용범위를 설정해야 한다. 여러 검사실에서 특정 방법에 의해 분석되어 그 수치와 허용 한계가 정해져 있으나, 이것은 여러 검사실의 변화가 다 포함되어 있음을 의미한다. 그렇기 때문에 이러한 범위들은 한 검사실 내에 적용을 하기에는 너무 넓은 범위를 갖게 된다. 이렇게 넓은 범위의 control 범위를 적용하게되면 그 검사실 내에서는 정도관리의 문제 점들을 발견 하기가 어렵게 된다.
US CLIA regulation 에서는 다음과 같이 각 검사실에서는 그 검사실 자체의 평균값(mean) 과 표준편차 값(standard deviation)을 갖도록 요구하고 있다.
[ 493.1218(5d) “ When calculation and control materials are used, statistical parameters (e.g., mean and standard deviation) for each lot number of calculation material and each lot of control material must be determined through repetitive testing.”]
검사실 내의 Control mean 자체값을 갖기 위해서는 어떤 통계적인 계산값이 필요한가?
각 control 측정값들을 모아서 평균 (mean) 과 표준편차 (standard deviation) , coefficent of variation (CV) 값을 계산하는 것이 필요하다.
Mean, SD, CV
이러한 계산값들을 얻기 위해서는 얼마나 많은 control 값들을 모으는 것이 필요한가 ?
경험적으로 10 일간, 혹은 최소 2 주 이상 20 개 이상의 측정값을 모아야 하며, 4 주간 이상 혹은 20 일간의 측정값을 모으면 더욱 좋다. 이렇게 하는 것은 각 검사실에서 control material 의 측정값을 모으는 기간과 인수가 충분해야 하기 때문이며, 또한 분석하는 날 마다 예상되는 변화들이 다 포함되어야 하기 때문이다.
너무 짧은 기간 동안 소수의 측정값을 적용하면 standard deviation(표준편차)의 값이 작아지게 된다. 충 분한 기간을 갖는다는 것은 더 많은 operator 와 방법의 변화 요인들, 즉 기기의 maintenance 의 전과 후, 시약 lot no 의 변화, sample probe 와 pipette 등등, 이러한 변화들을 포함하기 위해서는 한달의 기 간으로도 충분치않는 기간 이다.
실제적으로, mean 값과 SD 값은 종종 월 단위로 만들어 지는데, 지난달의 계산된 값들 즉, 누적값들을 더 하여 lot-to-date mean 과 SD 를 control limit 로 설정하여 사용 한다. 이 누적값 또는 lot-to-date control limit 는 오랜기간 동안(long term period) 검사를 실행한 결과들을 모은 것이기 때문에 보다 나 은 상태를 반영 하여 준다.
Mean(평균)을 구하는 방정식은?
n = number of points x = data points
Standard deviation(표준편차)을 구하는 방정식은?
x = individual point x = mean
n = number of points
CV 란 ?
"coefficient of variation" 을 CV 로 표현하는 것으로서, CV 는 표준 편차를 평균 퍼센트로 표현한 것이 다.
CV= SD/mean X 100
CV 는 왜 유용한가?
CV 값이 높으면 정규 분포에서 데이터가 크게 편향된 것이기 때문에 CV 값 계산은 항시 유용하다. CV 가 표 준편차 보다 좋은 점은 표준 편차가 단위로 표시되는데 비하여 CV 는 단위가 없다는 점이다. 이것은 분석의 비정밀성, 생물학적 변이를 평가하는데 여러 다른 측정의 데이터를 비교할 수 있기 때문에 아주 유용하다
Control 의 범위는 어떻게 구하는가?
주어진 control material 의 mean 과 SD 를 이용한다. 2SD 혹은 3SD 를 이용하여 mean 값에 더하거 나 빼주어 범위를 계산한다.
예를들어 Glucose 의 control material 의 mean 값이 100mg/dL 이고, SD 값이 5 mg/dL 이라면, 2SD control limit 을 적용하면 90mg/dL 과 110mg/dL 이 되며, 3SD control limit 을 적용하면 85mg/dL 과 115mg/dL 이 된다.
See a web-based Control Limit calculator .( click 시 Excel spreed sheet 가 나온다.) How many significant figures should be used in control limit calculations?
Z-score 란 무엇인가?
Z-score 란 그 material 의 평균치로부터 측정된 control 결과가 Standard deviation 으로부터 얼마나 떨어져 있는가를 계산한 수치이다. 이것의 계산은 평균치와 control 결과의 차를 standard deviation (SD)로 나눈 값이다.
예를들면 control 결과는 112 이고 평균치는 100 이며 standard deviation 은 5 라면, z-score 는 2.4 [ ( 112-100)/5 ] 이다. 이 z-score 2.4 의 의미는 관찰된 control 의 결과가 평균치로부터 2.4SD 에 있 다는 것이다.
그러므로 이결과는 2s control limit 는 벗어났지만 3s control limit 는 벗어나지 않았다는 뜻이 된다.
Z-score 는 왜 유용한가?
Multitest analyzer 에서 시약의 종류가 다른 많은 종목의 검사를 동시에 시행할 때에, 혹은 2 개 또는 그 이상의 control 결과를 볼때에 z-score 는 아주 유용성을 갖고 있다. 각각의 control 결과가 control limit 를 얼마나 벗어났는지를 빠르게 찾아 볼 수 있다. 예를들면, z-score 가 3.2 를 나타내면 3s control limit 을 벗어났다는 의미이다.
또한 2 개의 서로 다른 control material 의 z-score 가 2 혹은 그 이상의 연속된 값으로 나타나면, 교차된 control material 의 systematic change 나 trend 현상을 빠르게 파악할 수 있다
SDI (Standard Deviation Index)란 무엇인가?
외부정도관리(external quality control program) 참여시 peer group 과 정확도를 비교하는데 이용된 다. SDI 는 참여 검사실의 값과 peer group 평균의 차를 peer group SD 로 나눈 값으로 표현( 검사실 평 균 ? peer group 평균) / peer group SD) 한다.
SDI 가 0 이면 가장 이상적이며, -1 ∼ +1 까지 허용 범위이며, 1 ∼ 1.5 는 원인 규명이 필요하며, 2.0 이 상이면 반드시 원인 규명을 해야 한다. 앞에서 언급했듯이, SDI 와 z-score 는 유사점이 있다.
근본적으로는 같으나, z-score 는 내부 정도관리용으로서 개개의 QC 결과를 확인하는 것으로 사용되는데,
SDI 는 외부정도관리 프로그램으로 그 정도관리프로그램에 참여한 모든 lab 의 평균과 비교거나 또는 target value 를 얻기위해 실행되는 점이 다르다.
