这篇文档属于类型c，即指南类文件。以下是其主要内容的总结和提取：
文档基本信息
- 标题：Measurement Procedure Comparison and Bias Estimation Using Patient Samples; Approved Guideline—Third Edition
- 发布机构：Clinical and Laboratory Standards Institute (CLSI)
- 文档编号：EP09-A3
- 发布日期：August 2013
文档目标与适用范围
- 目标：为实验室和制造商提供测量程序（measurement procedure）比较实验的设计指南，以及通过患者样本数据评估两种体外诊断（in vitro diagnostic, IVD）测量程序间偏倚（bias）的分析方法。
- 适用范围：适用于定量检测的IVD测量程序，不适用于定性检测（ordinal IVD measurement procedures）。
核心内容
测量程序比较实验的设计
- 实验目的：验证候选测量程序（candidate measurement procedure）与比较测量程序（comparative measurement procedure）之间的偏倚是否在可接受范围内。
- 实验类型：
- 制造商研究：包括建立偏倚性能（establishment）和验证性能声明（claims verification），需至少100例患者样本。
- 临床实验室研究：引入新测量程序时验证性能，需至少40例患者样本。
- 样本要求：
- 使用未修饰的患者样本（unmodified patient samples），覆盖测量区间（measuring interval）。
- 避免使用修饰样本（如稀释或加标样本），因其可能影响可比性（commutability）。
数据可视化与分析技术
- 散点图（scatter plot）：显示两种测量程序结果的关系，用于初步评估变异性特征（如恒定标准差或恒定变异系数）。
- 差异图（difference plot）：
- 类型：根据水平轴选择（比较程序结果或两种程序结果的平均值）和垂直轴选择（绝对差异或百分比差异）。
- 用途：识别偏倚模式（恒定偏倚、比例偏倚或混合模式）。
- 排序差异图（ranked order difference plot）：适用于样本分布不均匀时，帮助识别变异性特征的变化点。
定量分析方法
- 差异图分析：
- 恒定标准差（constant SD）：计算差异的平均值或中位数。
- 恒定变异系数（constant CV）：计算百分比差异的平均值或中位数。
- 混合模式：分段分析，分别计算低浓度和高浓度区间的偏倚。
- 回归分析：
- 普通线性回归（ordinary linear regression, OLR）、加权最小二乘回归（weighted least squares, WLS）、Deming回归（Deming regression）和Passing-Bablok回归（Passing-Bablok regression）。
- 用途：量化两种测量程序的关系（斜率和截距），并提供特定浓度下的偏倚估计。
结果解释与性能声明
- 将估计的偏倚与预设的接受标准比较。
- 制造商需声明偏倚性能（如平均偏倚或特定浓度下的偏倚），临床实验室需验证声明或独立量化偏倚。
附录与补充内容
- 包含多个附录，详细说明统计方法（如置信区间计算、离群值检测、回归技术）和实际案例（如混合变异性分析）。
- 提供示例数据集（appendix J）和术语定义（如测量真实性（measurement trueness）、测量精度（measurement precision））。
指南的意义与价值
- 标准化：为制造商和实验室提供统一的实验设计和数据分析方法，确保偏倚评估的可靠性和可比性。
- 应用价值：
- 制造商：支持性能声明的建立和验证，满足监管要求。
- 实验室：指导新测量程序的引入和现有程序的验证，确保检测结果的一致性。
- 技术亮点：
- 强调数据可视化（差异图）的重要性，帮助直观识别偏倚模式。
- 提供多种回归方法的选择依据，适应不同变异性特征的数据。
重要注意事项
- 样本选择需覆盖测量区间，避免因分布不均导致分析偏差。
- 离群值（outliers）需通过统计方法（如极端学生化偏差，extreme studentized deviate, ESD）或可视化工具识别和处理。
- 回归方法的选择需基于数据特性（如误差分布、变异性模式）。
该指南是IVD领域的重要参考文件，尤其适用于需要量化测量程序间差异的研究和实践场景。