Методическая статья

Оценка анализатора тестирования в месте оказания медицинской помощи для измерения лейкоцитов периферической крови

DOI:

10.3791/63364

⸱

22 марта 2022 г.

 ,  ,  ,  ,  ,  , 
1National Center for Respiratory Medicine, National Clinical Research Center for Respiratory Disease, State Key Laboratory of Respiratory Disease, Guangzhou Institute of Respiratory Health, First Affiliated Hospital of Guangzhou Medical University, 2Laboratory Department, Fifth affiliated (Zhuhai) Hospital of Zunyi Medical University

* These authors contributed equally

В этой статье

Краткое содержание

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Здесь представлен протокол измерения лейкоцитов периферической крови с помощью анализатора лейкоцитов на основе карты POCT. Одни и те же образцы крови были протестированы двумя автоматизированными гематологическими анализаторами для оценки согласованности и точности результатов. Результаты показали, что оцениваемый анализатор имел хорошую корреляцию с системой отсчета.

Аннотация

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Лейкоциты (лейкоциты) являются важным показателем воспаления в организме, и они могут помочь различать бактериальные и вирусные инфекции. В настоящее время большинство первичных медицинских учреждений в Китае имеют низкий процент внедрения технологии анализа крови, и в центрах первичной медико-санитарной помощи срочно необходима система обнаружения гематологии с высоким соотношением цены и эффективности и простотой работы. В этой статье представлен принцип и процедуры работы анализатора лейкоцитов на основе карт на основе карт poCT (оцениваемой системы), который использовался для обнаружения индексов лейкоцитов, таких как нейтрофилы, лимфоциты и клетки промежуточной группы (включая эозинофилы, базофилы и моноциты) в цельной крови. Результаты оцениваемой системы сравнивались с результатами двух коммерческих автоматических гематологических анализаторов (эталонная система). Проанализирована корреляция и согласованность между оцениваемой системой и коммерческими эталонными системами. Результаты показали, что количество лейкоцитов и количество гранулоцитов, обнаруженных оцениваемой и референсной системами, показали сильную положительную корреляцию (rs = 0,972 и 0,973 соответственно), в то время как количество лимфоцитов показало относительно низкую корреляцию (rs = 0,851). График Бланда-Альтмана показал, что основное различие между значениями, обнаруженными оцениваемой системой и системами отсчета, находится в пределах 95% согласия (LoA), что указывает на то, что две системы находятся в хорошем согласии. В заключение, оцениваемая система имеет отличную корреляцию, надежную согласованность и надежное сравнение с результатами широко используемых автоматических гематологических анализаторов. Он идеально подходит для выявления лейкоцитов в первичных медицинских учреждениях, где отсутствует полностью автоматический пятикатегорийный гематологический анализатор, особенно в период нормализации профилактики и контроля COVID-19.

Введение

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Количество лейкоцитов (WBC) или дифференциал является важным показателем, отражающим воспаление организма, который может отличить бактериальную инфекцию от вирусной. Анализ WBC также полезен для последующей диагностики и лечения1. В настоящее время пятиклассификаторный полностью автоматический гематологический анализатор широко применяется в крупных и средних медицинских подразделениях, поскольку он является автоматическим, обладает высокой эффективностью, дает точные и надежные результаты, эффективно снижает интенсивность работы лаборантов. Играет важную роль при клиническом обследовании 2,3. Тем не менее, большинство первичных медицинских учреждений, таких как общественные медицинские центры и частные клиники, имеют низкий уровень внедрения гематологического анализатора. Согласно общенациональному многоцентровому исследованию по строительству клинических лабораторий в Китае, лабораторное строительство первичных медицинских учреждений является недостаточным, о чем свидетельствуют небольшие размеры лабораторий, недостаточная передача талантов и распространение науки и техники в сельской местности, среди других факторов4.

С декабря 2019 года COVID-19 начал распространяться по всему миру и перерос в глобальную пандемию. В «постэпидемическую эпоху» был предложен ряд национальных стратегий по осуществлению нормализованных мер профилактики и контроля эпидемических ситуаций. Лаборатория первичных медицинских учреждений играет важную роль в диагностике и лечении на низовом уровне, а также в профилактике и борьбе с болезнями. Это первая линия обороны и контроля в эпидемических ситуациях, и она имеет решающее значение для профилактики и борьбы с COVID-195. Некоторые исследования показали, что обнаружение лимфоцитов периферической крови и нейтрофилов будет способствовать скринингу, диагностике и лечению пациентов с COVID-19, и что соотношение нейтрофилов / лимфоцитов также может быть использовано в качестве клинических показателей раннего предупреждения о тяжелой и критической COVID-19 6,7. Кроме того, обнаружение лейкоцитов имеет то преимущество, что обеспечивает быстрый отчет. Первичные медицинские учреждения и учреждения здравоохранения могут широко проводить обнаружение лейкоцитов, чтобы помочь своевременно обнаружить и провести скрининг подозреваемых инфекций.

Лейкоцитарный анализатор на основе карт POCT (оцениваемая система; см. Таблицу материалов) представляет собой трехклассификаторный анализатор клеток крови, основанный на золотом стандарте «Принцип Култера». Оцениваемая система предоставляет результаты количественного анализа одной гистограммы WBC и семи параметров крови, включая количество лейкоцитов, количество гранулоцитов (Gran#), процент гранулоцитов (Gran%), количество лимфоцитов (Lym#), процент лимфоцитов (Lym%), количество промежуточных клеток (Mid#) и процент промежуточных клеток (Mid%). Он использует инновационную технологию на основе карт и имеет такие преимущества, как наличие комплекта для обнаружения одного человека, отсутствие жидких отходов, быстрое обнаружение в течение 30 секунд, отсутствие регулярного обслуживания и удобная эксплуатация. Поэтому он особенно хорошо подходит для первичных медицинских учреждений. Это исследование направлено на оценку эффективности клинического обнаружения лейкоцитарного анализатора на основе карт POCT путем сравнения с двумя полностью автоматическими коммерческими гематологическими анализаторами (эталонная система 1 и эталонная система 2; см. Таблицу материалов) из лабораторий двух крупных государственных больниц.

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Протокол

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Это исследование и использование образцов крови человека были одобрены Комитетом по этике Первой аффилированной больницы Медицинского университета Гуанчжоу (GYYY-2016-73). Все участники дали свое письменное согласие самостоятельно или через своих родителей (в случае детей).

1. Основная информация исследовательской комиссии

ПРИМЕЧАНИЕ: Венозная кровь была собрана у пациентов, которые посетили Первую аффилированную больницу Медицинского университета Гуанчжоу (больница 1) и пятую аффилированную (Чжухай) больницу Медицинского университета Цзуньи (больница 2). Инструментом, используемым для планового обследования крови в больнице 1, является референсная система 1, в то время как больница 2 использует референс-систему 2.

  1. В общей сложности 1066 образцов крови были взяты у пациентов, которые посетили больницу 1 (532) и больницу 2 (534) и прошли плановые обследования крови в течение января 2021 года.
    ПРИМЕЧАНИЕ: Пациенты были выбраны случайным образом, пришли из нескольких отделений и страдают от различных заболеваний.
  2. Исключить пациентов с неполной медицинской документацией, а также тех, кто не сотрудничал или отказался дать информированное согласие. Исключите тех пациентов, у которых образцы крови показали гемолиз, хилевую кровь или помутнение, или если кровь была недостаточной по объему или хранилась более 24 ч.

2. Исследование потока и измерений, представляющих интерес

ПРИМЕЧАНИЕ: Оцениваемой системе требуется 5 мкл образца крови для определения лейкоцитов и трех классификационных параметров. После сбора крови оцениваемая система и система отсчета использовались для планового обследования крови.

  1. Обнаружение лейкоцитов и трех классификационных параметров 532 и 534 образцов крови с использованием системы отсчета и оцениваемой системы соответственно.
    1. Пусть высококвалифицированный техник случайным образом перенумерует выбранные образцы крови после завершения клинического теста с помощью эталонной системы. Затем передайте образцы другому высококвалифицированному специалисту для обнаружения WBC и классификации параметров с использованием оцениваемой системы.
  2. Раскройте результаты двух систем.
  3. Попросите третьего специалиста проанализировать пять показателей (а именно WBC count, Gran#, Gran%, Lym#, Lym%), разделяемых только оцениваемыми и эталонными системами.

3. Порядок использования оцениваемой системы

ПРИМЕЧАНИЕ: Оцениваемая система использует принцип электрического импеданса (принцип Култера) для подсчета WBC в элементе обнаружения. Протокол тестирования разделен на шесть частей: запуск анализатора, подготовка теста, забор крови, смешивание реагентов, анализ образцов и выключение анализатора.

  1. Запустите анализатор
    1. Поверните переключатель питания [O/I] на задней панели анализатора в [I]. Убедитесь, что индикатор анализатора горит.
    2. Введите правильное имя пользователя и пароль в диалоговом окне входа и нажмите «Войти». Убедитесь, что система автоматически выполняет самопроверку и инициализацию запуска, а затем отображает домашнюю страницу Анализ образцов .
  2. Подготовка к тестам
    ПРИМЕЧАНИЕ: Для полного анализа образца крови требуется четыре расходных материала: ланцет крови, гемолитический реагент, количественная пипетка с капиллярной трубкой внутри и модуль обнаружения клеток крови (рисунок 1).
    1. Нажмите «Следующий образец», правильно введите пол, имя и другую клиническую информацию (по мере необходимости) и выберите соответствующую референс-группу. Нажмите OK , чтобы сохранить информацию.
      ПРИМЕЧАНИЕ: Разные возрастные группы имеют свой собственный контрольный интервал, поэтому выбор правильной референтной группы может получить более подходящую подсказку тревоги. Новорожденный: 1-28 дней; Дети: от 29 дней до 14 лет; Взрослый мужчина/женщина/общий: старше 15 лет.
    2. Разорвите тонкую пленку модуля обнаружения клеток крови, нажмите кнопку Вход/Выход из склада и правильно поместите модуль обнаружения клеток крови в склад машины, с его отверстием, обращенным наружу.
    3. Прокол гемолитического реагента герметизирующей пленкой кончиком количественной пипетки.
  3. Забор крови
    1. Забор капиллярной крови: Продезинфицируйте левый безымянный палец ватным тампоном, смоченным в спирте одним способом и один раз. После того, как спирт естественным образом высохнет, используйте кровяной ланцет, чтобы проколоть кожу левого безымянного пальца.
      1. Аккуратно выдавите первую каплю крови и протрите ее ватным тампоном. Выжмите достаточно крови, чтобы сформировать полный «каплю воды» и собрать 5 мкл образца крови, используя капиллярную трубку внутри количественной пипетки.
    2. Забор венозной крови: Соберите 5 мкл предварительно полученного образца венозной крови с помощью капиллярной трубки внутри количественной пипетки. Все тесты в этом исследовании использовали венозную кровь, которая была собрана у каждого пациента (5 мл) с использованием вакуумного сосуда, содержащего антикоагулянт ЭДТА-К2. Пройдите все тесты в течение от 30 мин до 24 ч.
  4. Смешивание реагентов
    1. Вставьте количественную пипетку в гемолитический реагент (2,5 мл) и плотно прижмите его, чтобы освободить образец крови из капиллярной трубки.
    2. Смешайте кровь в капиллярной трубке и гемолитическом реагенте, перевернув ее вверх дном 15-20 раз с постоянной скоростью, пока в капиллярной трубке не останется явной красной крови. В этом исследовании образец крови смешивают с гемолитическим реагентом в соотношении 1:500.
  5. Анализ образцов
    1. Откройте крышку и сожмите раствор в модуль обнаружения клеток крови.
    2. Нажмите кнопку Вход/Выход со склада . После того, как модуль обнаружения клеток крови войдет на склад, нажмите кнопку Подсчет .
      ПРИМЕЧАНИЕ: Мигающий зеленый индикатор указывает на то, что анализатор ведет подсчет. Модуль обнаружения клеток крови автоматически покинет склад после подсчета, и его следует удалить и утилизировать должным образом. Каждый тест занимает всего 30 с.
    3. На интерфейсе анализатора дважды нажмите кнопку OK , чтобы подтвердить, что модуль обнаружения клеток крови был удален.
    4. На интерфейсе анализатора нажмите на кнопку Печать , чтобы распечатать результаты теста.
  6. Выключите анализатор
    1. В интерфейсе анализатора нажмите на кнопку завершения работы и выберите Да в диалоговом окне, которое появляется на интерфейсе. Убедитесь, что система начинает выполнять последовательность завершения работы.
    2. Установите переключатель [O/I] на задней панели мэйнфрейма в [O] после завершения последовательности завершения работы.

4. Статистический анализ

  1. Обнаруживайте выбросы с помощью обобщенного метода экстремального студенческого отклонения (ESD) и устраняйте эти выбросы для последующего статистического анализа в соответствии с требованиями Американской ассоциации по стандартизации клинических лабораторий (CLSI) EP9-A3 документ8.
  2. Вычисление описательных параметров, таких как средние значения и стандартные отклонения (SD) для нормально распределенных непрерывных данных; медианы и 25%-75% межквартильные диапазоны для ненормально распределенных данных; и частоты и процентные показатели для категориальных данных.
  3. Используйте тест Пирсона χ2 или точный тест Фишера для определения степени взаимосвязи между категориальными переменными. Используйте Т-тест парной выборки или тест Манна-Уитни U для сравнения числовых данных между группами.
  4. Покажите распределение и линейную ассоциацию обнаруженных результатов двух систем с помощью точечных графиков. Примените непараметрический корреляционный тест Спирмена для доступа к степени взаимосвязи между количественными переменными. Используйте графики Блэнда-Альтмана и внутриклассовый коэффициент корреляции (ICC) для проверки соответствия между количественными значениями, обнаруженными двумя системами.
  5. Анализируйте данные с помощью статистического программного обеспечения по выбору. P-значение < 0,05 считается статистически значимым.

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Результаты

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Пример данных
В общей сложности 1066 пациентов были зачислены в два исследовательских центра, включая больницу 1 (n = 532) и больницу 2 (n = 534). Характеристики пациента приведены в таблице 1. Средний возраст мужчин составляет 49,9%, средний возраст — 52 (32, 66) лет. Пациенты, включенные в исследование, состояли из стационарных пациентов (51,1%), амбулаторных пациентов (39,0%) и пациентов с физическим обследованием (8,4%). Образцы были протестированы у пациентов, посетивших отделени...

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Обсуждение

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

С развитием современной лабораторной медицины в настоящее время типично видеть несколько технологий обнаружения, используемых в одних и тех же или разных лабораториях для идентификации одного и того же клинического маркера. В результате следует уделять больше внимания последовательности результатов тестов, чтобы помочь клиникам в точных интерпретациях и суждениях о результатах тестов. По данным следствия, общая стоимость лабораторного оборудования в третичных больницах и независимых лабораториях существенно выше, чем в п...

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Раскрытие информации

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Авторам нечего раскрывать.

Благодарности

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Это исследование было поддержано Фондом медицинских научных исследований провинции Гуандун, Китай (A2019224). Группы финансирования согласились с дизайном исследования, анализом данных, подготовкой рукописей и решением о публикации. Никакого другого финансирования для этого исследования получено не было.

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Материалы

Список материалов, использованных в этой статье
ИмяКомпанияКаталожный номерКомментарии
Модуль обнаружения клеток кровиChuanghuai Medical Technology Co., Ltd. (Шэньчжэнь, Китай)расходные материалы для оцениваемой системы
Blood lancetChuanghuai Medical Technology Co., Ltd. (Шэньчжэнь, Китай)расходные материалы для оцениваемой системы
Гемолитический реагентChuanghuai Medical Technology Co., Ltd. (Шэньчжэнь, Китай)расходные материалы для оцениваемой системы
IBM SPSS Statistics 25International Business Machines Corp., Армонк, Нью-ЙоркПрограммное обеспечение для анализа данных
MedCalc 11.4.2.02021 MedCalc Software LtdПрограммное обеспечение для анализа данных
Microsoft Excel 2019Microsoftдля анализа данных
Point-of-care testing (POCT) карточный анализатор лейкоцитовChuanghuai Medical Technology Co., Ltd. (Шэньчжэнь, Китай)CX-2000Оценочная система
Количественная пипетка с капиллярной трубкой внутриChuanghuai Medical Technology Co., Ltd. (Шэньчжэнь, Китай)расходные материалы для полностью
автоматического гематологического анализатора Siemens и связанных с ним реагентов и расходных материаловSiemens Healthcare Diagnostics Inc.ADVIA 2120iРеференсная система
2 UniCel DxH 800 Coulter Система клеточного анализа и связанные с ней реагенты и расходные материалыBeckman Coulter, Inc.DxH 800Система координат 1
Программное обеспечение

Ссылки

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,
  1. Agbaria, A. H., et al. Diagnosis of inaccessible infections using infrared microscopy of white blood cells and machine learning algorithms. The Analyst. 145 (21), 6955-6967 (2020).
  2. Mlinaric, A., et al. Autovalidation and automation of the postanalytical phase of routine hematology and coagulation analyses in a university hospital laboratory. Clinical Chemistry and Laboratory Medicine. 56 (3), 454-462 (2018).
  3. Genzen, J. R., et al. Challenges and opportunities in implementing total laboratory automation. Clinical Chemistry. 64 (2), 259-264 (2018).
  4. Kang, F., Li, W., Wang, W., Chen, B., Wang, Z. A nationwide multicenter study on clinical laboratory construction in China. Chinese Journal of Hospital Administration. 35 (10), 867-871 (2019).
  5. Rawaf, S., et al. Lessons on the COVID-19 pandemic, for and by primary care professionals worldwide. The European Journal of General Practice. 26 (1), 129-133 (2020).
  6. Balla, M., et al. COVID-19, Modern pandemic: a systematic review from front-line health care providers' perspective. Journal of Clinical Medicine Research. 12 (4), 215-229 (2020).
  7. Cheng, B., et al. Predictors of progression from moderate to severe coronavirus disease 2019: a retrospective cohort. Clinical Microbiology and Infection. 26 (10), 1400-1405 (2020).
  8. Budd, J. Measurement procedure comparison and bias estimation using patient samples; approved guideline-third edition. Clinical and Laboratory Standards Institute. 33 (11), (2013).
  9. Wang, Y. Development trend of testing instruments in grass-roots hospitals. Medical Equipment. 24 (03), 26-27 (2011).
  10. Miesler, T., Wimschneider, C., Brem, A., Meinel, L. Frugal innovation for point-of-care diagnostics controlling outbreaks and epidemics. ACS Biomaterials Science & Engineering. 6 (5), 2709-2725 (2020).
  11. Vesper, H. W., Myers, G. L., Miller, W. G. Current practices and challenges in the standardization and harmonization of clinical laboratory tests. The American Journal of Clinical Nutrition. 104, Suppl 3 907-912 (2016).
  12. Vaz Fragoso, C. A. Epidemiology of lung disease in older persons. Linics in Geriatric Medicine. 33 (4), 491-501 (2017).
  13. Qian, C., Xie, T. Regional differences and demographic reasons of population aging in Guangdong Province. Scientific Research on Aging. 5 (01), 46-56 (2017).
  14. de Graaf, A. J., Hiemstra, S. W., Kemna, E. W. M., Krabbe, J. G. Evaluation of a POCT device for C-reactive protein, hematocrit and leukocyte differential. Clinical Chemistry and Laboratory Medicine. 55 (11), 251-253 (2017).
  15. Chabot-Richards, D. S., George, T. I. White blood cell counts: reference methodology. Clinics in Laboratory Medicine. 35 (1), 11-24 (2015).
  16. Green, R., Wachsmann-Hogiu, S. Development, history, and future of automated cell counters. Clinics in Laboratory Medicine. 35 (1), 1-10 (2015).
  17. Henry, B. M., de Oliveira, M. H. S., Benoit, S., Plebani, M., Lippi, G. Hematologic, biochemical and immune biomarker abnormalities associated with severe illness and mortality in coronavirus disease 2019 (COVID-19): a meta-analysis. Clinical Chemistry and Laboratory Medicine. 58 (7), 1021-1028 (2020).
  18. Flanagan, B., Keber, B., Mumford, J., Lam, L. Hematologic conditions: leukocytosis and leukemia. FP Essentials. 485, 17-23 (2019).

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Перепечатки и разрешения

Запросить разрешение на повторное использование текста или иллюстраций этой статьи JoVE

Запросить разрешение

Теги

Point Of Care TestingLeukocyte AnalyzerWhite Blood CellBlood Cell DetectionHematology AnalyzerPeripheral Blood LeukocytesCapillary Blood CollectionGranulocyte CountLymphocyte CountBland Altman Analysis

Похожие статьи