基于真实世界数据的四种间接方法建立IgG性别与年龄特异性参考区间的对比研究

本研究针对临床实验室直接采用厂商提供的免疫球蛋白G(IgG)参考区间(RI)存在性别、年龄差异的问题，通过Hoffmann、Bhattacharya等四种间接方法分析北京医院13,162例真实世界数据，首次建立中国成人血清IgG的性别-年龄特异性RI。结果显示不同性别、年龄组RI存在显著差异，新算法RefineR与传统方法结果一致性良好，为实验室自建RI提供了高效解决方案，成果发表于《Clinica Chimica Acta》。

　　

免疫球蛋白G(IgG)作为人体最主要的抗体类型，其浓度变化与感染、多发性骨髓瘤等疾病密切相关。然而临床诊断长期面临一个尴尬问题：实验室多直接采用试剂厂商提供的参考区间(Reference Interval, RI)，但这些数据往往基于西方人群建立，忽略了性别、年龄等生物变异因素。国际临床化学联合会(IFCC)虽建议实验室自建RI，但传统直接法需招募大量健康志愿者，成本高昂且耗时费力。

北京医院的研究团队另辟蹊径，利用实验室信息系统(LIS)中2020-2021年的13,162例患者检测数据，首次系统比较了Hoffmann、Bhattacharya两种传统间接法与新型RefineR、ReflimR算法在建立中国成人IgG特异性RI中的表现。研究采用贝克曼库尔特IMMAGE800检测系统，通过严格的百分位差(pD)和允许偏倚标准验证发现：男性与女性的IgG RI存在显著差异，且随年龄增长呈现上限升高、下限降低的趋势。尤为重要的是，新开发的RefineR算法通过R包实现逆向建模，在保持与传统方法结果一致性的同时大幅提升了计算效率。

关键技术方法
研究团队采用实验室信息系统(LIS)回溯性收集北京医院24,333例检测记录，经数据清洗后保留13,162例（男性5,535例，女性7,627例）。通过log转换使数据符合正态分布后，分别应用Hoffmann概率纸法、Bhattacharya分箱法及RefineR、ReflimR两种R包算法计算RI，并以德国临床化学与检验医学学会(DGKL)制定的允许偏倚标准进行验证。

数据分布特征
原始数据呈现右偏态分布（偏度0.502），经log转换后接近正态（偏度-0.126）。样本构成中住院患者占34.1%，体检人群仅1.8%，显示真实世界数据的特点。

RI建立结果
四种方法计算的RI下限均符合厂商RI的pD标准，但Hoffmann和RefineR法计算的上限与国家行业标准RI更接近。值得注意的是，无论国家行业标准还是厂商标准，其RI均未达到本研究通过CV计算的最小允许偏倚。

讨论与意义
该研究首次证实中国人群IgG水平存在显著的性别与年龄差异：男性RI普遍高于女性，而老年人呈现"上限放宽、下限降低"的特点。RefineR等新算法的应用为实验室自建RI提供了高效工具，其逆向建模策略相比传统方法更适应大数据时代需求。研究成果不仅为临床提供更精准的诊断依据，也为我国检验医学参考区间的本土化建立提供了方法学范式。

论文最后强调，在精准医疗时代，实验室应当基于本地人群特征建立特异性RI。这项发表于《Clinica Chimica Acta》的研究，通过严谨的方法学比较和大量真实世界数据验证，为这一目标的实现提供了切实可行的技术路径。