附录
该附录包含许多按照各种医学实验室规范进行的测量不确定度的测定例子。这些例子是由不同的实验室提供的，因此应该注意的一点是可能会用到各种格式
A1 合成不确定度估算
当测量不确定度来自于一个以上输入时，结果的不确定度是通过合并重要的作用输入的不确定度来计算的。在增加个体不确定度估算时，必须遵循一些数学规则。两个公式是相关的，而且两者的选择取决于最终结果是如何从作用输入中计算的。
1. 对于从独立输入（如，没有协方差的输入）的总数和/或区别中计算出的合成不确定度的估算。
如果一个结果（R）是从通过加法和/或减法的两个（或多个）独立输入中获得的，那么作用输入的不精密度必须合计为他们的总体方差 (SD2)：
让：R = X + Y 或 R = X - Y,
那么：uR = ((uX)2 + (uY)2)1/2
其中：uR，uX和uY是各自的输入标准不确定度（如测量程序内的技术步骤，其他测量），被表示为标准不确定度（如不精密度）。
例子：阴离子间隙的测量不确定度(ucAG)
阴离子间隙（AG）来自于血清（血浆）钠、钾、氯化物和碳酸氢盐测量的合并。
AG = ( [Na+] + [K+]) - ( [Cl-] + [HCO3-])
结果的不确定度与个体的标准不确定度(ux1, ux2,等)总数有关，并存在于测量的每一个步骤中。对于来自于总数和/或区别的结果，合并不确定度能通过将特定测量的方差加在一起的数学方法表示。
(uAG)2 = (uNa+)2 + (uK+)2 + (uCl-)2 +(uHCO3-)2
让：uNa+= 1.2 mmol/L; 1.2 mmol/L; uK+ = 0.1 mmol/L; uCl- = 1.3 mmol/L; uHCO3-= 1.2 mmol/L
那么：(uAG)2 = (1.2)2 + (0.1)2 + (1.3)2 + (1.2)2
(uAG)2 = 4.58; uAG = 2.14 = ~2 mmol/L（见C6.4 整取）。
2.对于从独立输入（如，没有协方差）的乘积和/或商中计算出的合成不确定度的估算。
如果一个结果是从通过乘法和/或除法的独立被测量中获得的，那么特定测量的不精密度必须使用它们的变动系数（CV2）计算：
让：R=X×Y 或R=X/Y 那么，
(uR/R)2 = (SDX/X)2 + (SDY/Y)2 = (CVR)2 = (CVX)2 + (CVY)2
其中：CVR，CVX 和 CVY 是各自的相对不确定度（如，CV%）。
例子：快速识别尿中钙—肌酸酐比率的计算
让：uca = 7.71 mmol/L; ucreat = 3.1 mmol/L
CVUca = 5.2%; CVUcreat = 3.9%
uUca/creat = ((5.2)2 + (3.1)2)1/2 = 6.5%
MU = 7% (见C1.6.4 - 整取)。
A2 测量不确定度对结果解释的应用
一名患者的血清前列腺特异性抗原（PSA）结果是4.2 μg/L；12个月前，由同一实验室采用相同程序得出的结果是3.8 μg/L。
1．PSA水平升高了吗？
仅仅考虑测量不确定度
实验室PSA方法在2.9 μg/L浓度时的合成不确定度（ucPSA）是0.15 μg/L (相对uc = 5.0%)。假设PSA方法的偏倚已没有明显改变。
PSA已经增加了：4.2 - 3.8 = 0.4 μg/L = 0.4/3.8 × 100 = 10.5%
PSA的增加比实验室对测量不精密度的预期大吗？
可以看到：如果两个连续结果的差别> 21/2× 1.96 x uA (2.77 × CVA)，则他们在95%的可信水平上可测程度不同，其中uA=方法的合成不确定度（SD），CVA=方法的相对SD（相对uc）。
对于上面的例子：2.77 × 5.0 = 14%, 例如，因为他们在可测程度上不同的可信度为95%，所以首批结果(3.8 + 0.53 = > 4.33 μg/L)的这两个结果应该相差> 14%(> 0.53 μg/L)。
对于一个99%置信水平：
21/2 × 2.58 × uA = 3.65 × uA = 18.3% (例如 > 0.7 μg/L)；第二次结果应该> 4.5 μg/L。
实验室能够以几种方法使用它的MU数据并借助解释性的评论（例如，考虑到测量的可变性，该结果在95%置信水平上没有显著不同）来帮助相关的从事人员。
考虑到测量不确定度和生物学差异
在实际中，个体生物学差异（CV1）的影响应该被包括在统计比较中，因为两个结果与参考区间类似，所以假设公布的数据能够被使用是合理的(CVI = 14.0%)。以正常方式总结测量和生物分布。
对于95%置信水平：
21/2× 1.96 × [(CVA)2 + (CVI)2] 1/2= 2.77 × [(5.0)2 + (14.0)2]
= 2.77 × 14.87 = 41.2%（例如，第一个结果增加数必须至少未41.2%，或者1.57 μg/L 到 ~5.4 μg/L，因为有95%的可信度是第二个结果和第一个结果在可测程度和生物学上都是不同的）。
能够看到MU和生物学差异对PSA结果的相对影响。
实验室能够以评论的方式帮助进行结果解释，如‘考虑到测量和生物学差异，该结果需要> 5.3 μg/L，因为有95%可信度是该结果与先前结果相比明显增加了。
2．最新得出的PSA值明显高于4.0 μg/L的临床决定值吗？
4.0 μg/L的临床决定值没有一个与它相关的已知不确定度。4.2μg/L的水平上相对uc=5.0%=0.21μg/L。患者结果的95%置信区间是± 1.96 × 0.21 = 0.41 = 0.4 μg/L。因此，最新结果的95%置信区间是3.8-4.4 μg/L。
A3 国际标准化比率
国际标准化比率（INR）是通过用一个因子-国际敏感度指数（ISI）-调整凝血酶时间而得到的。INR结果修正了偏倚，而此偏倚是与WHO标准凝血活酶相比较时规格检测凝血活酶试剂所具有的。
在下面的例子中，合成不确定度的计算包括考虑到当前试剂批次ISI值精密度的生产商的溯源性数据。但是，因为试剂特异性参考区间已经由实验室确定，所以在该计算中没有对偏倚进行纠正。因此，偏倚已经被忽略不计。MU的计算如下所示。
1．识别被测量 — P，凝血酶；相对时间
2．校准品 — ISI因子由生产商设置。能获得不确定度。
3．设置一个分析目标 —这个要以生物学差异（CVI）的比例为基础。
对很多检测来说，实验室可能决定使用Westgard网页上的数据库中的CVI值。另一种是，实验室可能使用另一个标准发布的分析目标或从一项特殊的多实验室研究中确定一个目标。
因此，对凝血酶时间来说，目标可能是：0.5 CVI = 2.0%（来自数据库https://www.westgard.com/biodatabase1.htm）。
4．识别所有的测量不确定度
a．不精密度可以从实验室自己的内部QC的CV值中计算。这被称为CVA且来源于接近临床决定点的控制血浆的内部QC数据。数据应该来自于大量可连续的测定（例如，异常P 凝血酶时间）。
凝血酶时间=39.5秒±1.1秒（平均值±SD，n=200个样品）
CV% = 100 x SD/平局值 %
CVA = 1.1/39.5 = 2.8%
没有达到满意的分析目标，因为CVA大于来自数据库的0.5CVI（例如，2.8%>2.0%）。不过，0.75CVI（3%）的最小目标已经达到。
b．ISI值的不确定度 通常都无法从生产商那里获得这些数据。如果生产商确实提供了校准信息的全部溯源性，那么ISI的不确定度能被包含在不确定度的计算中（例如，生产商表明凝血活酶试剂ISI=1.26 ± 0.03（CV=2.3%）。
c．偏倚 因为实验室已经确定了一个试剂特异性参考区间，所以偏倚对测量不确定度的影响已经得到纠正。
5．合成相对不确定度
uC = [(CV1)2 + (CV2)2 ]0.5
uC = [(2.8)2 + (2.3)2]0.5 = 3.6%
6．扩展相对不确定度
U =uC× k
其中k=2，包含因子为95.5%
U=7%
对于一个大约为95%的置信水平，使用k=2的包含因子。
注:
1.在本例中，被测量是P-凝血酶时间（例如39.5秒）。
2.凝血酶比率（PR）计算为
PR=检测样品时间/标准时间 39.5/12.0=3.3。
3．INR来源于PR和ISI
INR=PRISI 3.21.26=4.3
4.每批凝血酶试剂的ISI是特定的，且ISI可能在数据单上标出或按要求从生产商那里获得（例如，ISI=1.26±0.03）。
5.如果无法获得ISI溯源性数据，则仅有实验室的不精密度能被计算，然后报告平均凝血酶时间为39.5秒时，CVA%=u=2.8%。
6．发布在为生物学差异制定的Westgard数据库中的许多血液学分析物的值不适合当前的应用。目标能建立在以Westgard为基础的方法上（例如，实验室内比较）。
7．INR的CV%与凝血酶时间的CV%是不一样的。
A4 血红蛋白
在下面的例子中，合成不确定度的计算不包括来自于生产商的溯源性数据，因为这些是不可获得的。但是当这些数据可获得时，要把他们加进去。在该计算中有偏倚的纠正，因为实验室特异性偏倚是从循环终结RCPA质量保证项目（QAP）报告中确定的。
MU的计算如下所示：
1．识别被测量
静脉血液血红蛋白浓度，vB—血红蛋白质量浓度。
2．设置一个实验室应该达到的目标
该目标通常是一个相对不确定度（如，CV%）。 实验室可能决定使用Westgard网站上的数据库中的值。另一种是，实验室可能使用另一个可接受的分析目标或从一项特殊的多实验室研究中确定一个目标。因此，血红蛋白的目标可能是：0.5CVI=1.4%(来自数据库https://www.westgard.com/biodatabase1.htm)
3．识别所有测量不确定度
a．不精密度可从实验室自己的内部QC中计算出 这被称为CVA%，来源于接近临床决定点的控制样品的内部QC数据。数据应该来自于大量可连续的测定。
例如，控制X（n=200份样品）的CVA%=1.1%。
因为1.1%小于分析目标1.4%，所以已经满足了想要的分析目标。
这可以被报告为在xxx g/L的平均血红蛋白处uc=1.1%。
b．血红蛋白校准品的不确定度 如果生产商为参考标准提供溯源性，那么这些数据可以用于确定合成不确定度（类似之前ISI的例子）。但这不包括在下面的例子中。
c．偏倚 数据可以在RCPA QAP验证试验的循环终结报告中，以个体实验室为基础获得。
例如，血红蛋白的不确定度CV（最后五次循环的平均值）=1.2%。
4．相对合成不确定度
uC= [(CV1)2 + (CV2)2 ….]0.5
uC = [(1.1)2 + (1.2)2]0.5 = 1.6%
5．相对扩展不确定度
U = uC× k
uC = 3.2% (k = 2)
对于大约为95%的置信水平，使用的包含因子是k=2。
A5 白细胞
在这个例子中，合成不确定度的计算不会有溯源性，因为没有白细胞的初级参考。应该注意的是对照血的基质与患者样本是不一样的，对照物的不精密度，尤其是不同白细胞计数的对照物不精密度通常偏大。在该计算中有偏倚的纠正，因为实验室特异性偏倚数据可以从循环末端QAP报告中获得。
MU的计算如下：
1．被测量
B 白细胞；计数浓度。
2．设置一个实验室应该达到的目标
这通常是一个相对不确定度（如CV%），并以CVI%著称。
实验室可能会决定使用Westgard网站上的数据库中的值。另一种是，实验室可能使用另一个标准的公开分析目标或从一相特殊的多实验室研究中确定一个目标。
因此，白细胞的目标可能是：0.5%CVI%=5.5%（来自数据库https://www.westgard.com/biodatabase1.htm)。
3．识别所有的测量不确定度
a．不精密度可从实验室自己的内部QC中计算出 这被称为CVA%，来源于接近临床决定点的控制样品的内部QC数据。数据应该来自于大量可连续的测定。
例如，‘控制X’的CVA=2.6%（n=200个样品）。
预期的分析目标已满足2.2%，并小于5.5%的分析目标。
这种情况可以被报告为白细胞平均计数为y?y 109/L时uc=2.6%。
b．偏倚 数据可以在RCPA QAP验证试验的循环终结报告中，以个体实验室为基础获得。
例如，白细胞计数的平均偏倚（最后五次循环的平均值）=3.2%。
4．相对合成不确定度
uC = [(CV1)2 + (CV2)2 ….]0.5
uC = [(2.6)2 + (3.2)2]0.5 = 4.12%
5．相对扩展不确定度
U = uC × k
此时，（k=2（95.5%包含因子）
U=8%（k=2）
对于大约95%的置信水平，使用的包含因为为k=2。
如果有要求的话，一种正确的报告方式会是白细胞=6.6±0.5×109/L。不过，这只能按要求来提供。
A6 脆性X（A）综合症的测量程序（CGG重复）
不确定度测量报告
脆性X（A）综合症的测量程序（CGG重复）
注意：
? 在可能的情况下，应该对等位基因在43-47CGG和57-61CGG重复的个体进行排序来准确得出等位基因大小。不过，从技术方面，这一点不一定在所有情况下都是可能的。应该告知临床医生这些主要区域中的不确定度的测量，并应该建议进行基因咨询。
? 由于可变的外显率/稳定性，参考区间的临床意义不是精确的，因此，在中级和变异前范围内进行仔细的临床咨询是必要的。
? 等位基因>53次重复的个体应该进行Southern印迹分析，以排除全突变嵌合的可能性。但是，在53和61CGG重复的主要范围内，不会提供一个准确的大小。
A7 血清风疹IgG
测量不确定度
文件修订
QC官方授权
日期
A8 微生物学
在临床微生物学中，引起一个给定测量程序的不确定度的主要因素有：
测量中特殊量的不完整定义（见G1被测量）
与校准过程有关的不确定度（见G4测量不确定度目标）
分析仪（见G4测量不确定度目标）、干扰（见G1被测量）和不精密度（见G2不精密度）使用的不恰当的校准功能
结果的整取处理，尤其是尿液细胞计数结果的整取（见G6数值意义）
这些不确定度来源并不适用于所有的情况；对每个测量程序来说，鉴别出应该把这些来源中的哪些考虑进去是有必要的。
在下面的例子中，展现了一个普通和特殊的微生物量测量的逐层步骤。
尿液微生物—白细胞计数
1．被测量—尿液白细胞计数（U-WBC）；数值浓度
尿液中出现白细胞（WBCs）是对尿道感染的反应。尿液样本中测量的WBCs数量将决定接种了哪种培养介质，也将会影响细菌培养和敏感性结果的解释和报告。
尿液WBC计数是以范围形式报道的(< 10 × 106/L; 10-50 × 106/L; 50-100× 106/L; > 100 × 106/L)。部分依赖WBC计数的算法决定了最终结果增添哪种评论。少于或大于50 × 106/L的WBC计数会影响媒介接种的选择，而少于或大于10 × 106/L的WBC计数会影响报告和评论。因为这个原因，确定该被测量的不确定度等级是很重要的。
2．测量程序
将尿液样本的一个样品装载到计数池内，在光镜或相差显微镜下对给定体积中的WBCs数量进行人工计数。
3．不确定度的可能来源
*这些变量不涉及到该被测量MU的确定之中。
4．被估算的不确定度的来源
将要检查样本的混合和抽样，操作者，细胞的人工计数和计算。所有这些不确定度的来源在操作者、样本和程序时间中通过反复测量来进行估算。
5．方法
对常规实验室工作中遇到的两个尿液样本进行不确定度的估算—其中一个样本有高WBC计数（大约是50 × 106/L），另一个样本的WBC计数低，在重要的解释临界10 × 106/L附近。在样本中加入硼酸（最终浓度为1.8%）来保护细胞成分。
使用3种方法来进行不确定度的测量：
? 有高WBC计数的尿液（不同的计数池）—在几天内，对尿液样本进行抽样，装载计数池，并且由8个操作者使用显微镜的常规方法对样本进行50次WBC计数。
? 有低WBC计数的尿液（不同的计数池）—在几天内，对样本进行抽样，转载计数池，并由8个操作者使用显微镜的常规方法对样本进行50次WBC计数。
? 有低WBC计数的单次取样尿液（同样的计数池）—测量混合、抽样和仪器变量，在单次抽样程序后，由6个操作者在同样的计数池中进行计数。
6．结果
以上每个方法的数据都记录到一个电子数据表中。
可以显示数据位正态分布。计算平均、中位值、SD、CV%和测量不确定度（MU），典型的95%置信水平或CV%×2。
7．概要
结果将会提示这些测量中存在一定的变量，抽样和仪器变量以及操作者因素都引起了MU。
无法获得一个可接受的不确定度水平指南，但是意识到MU和使这些变量最小化的技术将会提高结果的质量。实验室应该继续检查这些问题。在分类区间（如，<10,10-50等）基础上的不确定度估算可能会提供更多的真实结果，应该对其进行检查。也应该探索人员培训和操作者之间的变量。受到细胞计数结果影响的实验室协议可能需要调整。
A9 血浆/血清肌酸酐
A10 肌酸酐清除率
肌酸酐清除率来自于血清（血浆）肌酸酐的测量，是一个伴有尿液肌酸酐（为了本例子的目的，假设所有的尿液肌酸酐都是独立的）测量的定时（通常是24小时）尿液收集。一个结果的总不确定度与所有个体的不确定度总数相关，而个体不确定度在测量的每个过程中都会产生。通过乘法和/或除法得到的结果，总不确定度必须使用分数标准偏差或CV以数学形式表达出来：
(uR/R)2 = (uX/X)2 + (uY/Y)2 + (uZ/Z)2 + …
肌酸酐清除率计算的不确定度总和，其中：
C=肌酸酐清除率 mL/秒
P=血浆肌酸酐 μmol/L
U=尿液肌酸酐 μmol/L
V=尿液体积 mL
T=收集时间 秒
C=（U×V）/(P×T) mL/秒
假设： P = 100 uP = 2.5; CV% = 0.025
U = 10,000 uU = 250; CV% = 0.025
V = 1500 uV = 15; CV% = 0.01
T = 24 小时 uT = 假设没有误差
(86,400 秒)
C = (10,000 × 1500)/(100 × 86,400) = 1.74 mL/秒
u 清除率 = C × {(uU/U)/2 + (uV/V)2 + (uP/P)2 + (uT/T)2} 1/2
然后C= 1.74 ± 0.13 mL/秒 (95.5% CI)
假设： P = 100 uP = 5.0; CV% = 0.05
U = 10,000 uU = 250; CV% = 0.025
V = 1,500 uV = 15; CV% = 0.01
T = 24 小时 uT = 假设没有误差
(86,400 秒)
然后C = 1.74 ± 0.18 mL/秒 (95.5% CI)
编译：柏芳
参考文献
ISO (International Organization for Standardization) (1992), Quantities and Units - Part 0:
General Principles (ISO 31-0:1992(E)), ISO, Geneva.
ISO (1993), International Vocabulary of Basic and General Terms in Metrology (VIM), 2nd
edition, ISO, Geneva.
ISO (1995), Guide to the Expression of Uncertainty in Measurement, ISO, Geneva.
ISO (1999), General Requirements for the Competence of Calibration and Testing Laboratories
(ISO/IEC 17025), ISO, Geneva.
ISO (2003), Medical Laboratories - Particular Requirements for Quality and Competence,
(ISO/IEC 15189), ISO, Geneva.
Westgard JO, Desirable Specifications for Total Error, Imprecision and Bias, Derived from
Biologic Variation.
https://www.westgard.com/biodatabase1.htm (Accessed 7 September 2006).
White GH and Farrance I (2004), Uncertainty of measurement in quantitative medical
testing: a laboratory implementation guide, The Clinical Biochemist Reviews 25(4):S1-24.
进一步阅读
Badrick T, Wilson SR, Dimeski G and Hickman PE (2004), Objective determination of
appropriate reporting intervals, Annals of Clinical Biochemistry 41(5):385-390.
EA (European Co-operation for Accreditation of Laboratories) (2003), EA-4/16. EA
Guidelines on the Expression of Uncertainty in Quantitative Testing, December 2003 rev00.
https://www.european-accreditation.org (Accessed June 2005).
Eurachem (2000), Quantifying Uncertainty in Analytical Measurement, Eurachem/CITAC
Guide, 2nd edition
https://www.measurementuncertainty.org/mu/guide/index.html (Accessed September 2005).
Fuentes-Arderiu X (2004), Uncertainty of Measurement in Clinical Microbiology, eJIFCC
(electronic Journal of the International Federation of Clinical Chemistry and Laboratory
Medicine) 13(4)
https://www.ifcc.org/ejifcc/vol13no4/130401006.htm (Accessed December 2004).
Hawkins RC and Johnson RN (1990), The significance of significant figures, Clinical
Chemistry 36(5):824.
Kristiansen J (2001), Description of a generally applicable model for the evaluation of
uncertainty of measurement in clinical chemistry, Clinical Chemistry and Laboratory
Medicine 39:920-931.
Kristiansen J (2003), The guide to expression of uncertainty in measurement approach for
estimating uncertainty: an appraisal, Clinical Chemistry 49:1822-1829.
Kristiansen J and Christensen JM (1998), Traceability and uncertainty in analytical
measurements, Annals of Clinical Biochemistry 35(3):371-379.
Krouwer JS (2003), Critique of the guide to the expression of uncertainty in measurement
method of estimating and reporting uncertainty in diagnostic assays, Clinical Chemistry
49:1818-1821.
NPAAC (2004), Standards for Pathology Laboratory Participation in External Proficiency
Testing Programs, Appendix 1, NPAAC (National Pathology Accreditation Advisory
Council), Australian Government Department of Health and Ageing, Canberra.
Ricos C, Alvarez V, Cava F, García-Lario JV, Hernández A, Jiménez CV, Minchinela J,
Perich C and Simón M (1999), Current databases on biological variation: pros, cons, and
progress, Scandinavian Journal of Clinical and Laboratory Investigation 59:49
