《Microbiology Spectrum》：Laboratory characteristics associated with microbial identification quality: a national multicenter study based on external quality assessment across China
编辑推荐：
临床微生物实验室是感染性疾病诊断和抗菌药物管理的重要组成部分。然而，中国三级医院实验室能力及质量差距的数据仍然有限。本多中心横断面研究旨在评估实验室特征与微生物鉴定表现之间的关联，并建立探索性预测模型以预测达到项目规定的互认阈值。数据收集自中国31个省份的18
临床微生物实验室是感染性疾病诊断和抗菌药物管理的重要组成部分。然而，中国三级医院实验室能力及质量差距的数据仍然有限。本多中心横断面研究旨在评估实验室特征与微生物鉴定表现之间的关联，并建立探索性预测模型以预测达到项目规定的互认阈值。数据收集自中国31个省份的183家三级医院微生物实验室。研究人员分析了13项基线实验室特征，包括机构规模、人员配置、设备、基质辅助激光解吸电离飞行时间质谱（MALDI-TOF MS）可及性及ISO 15189认证，与通过标准化全国室间质量评价（EQA）方案评估的微生物鉴定表现之间的关系。采用相关性分析、多因素线性回归、K-means聚类和logistic回归评估关联性、表现异质性及项目规定互认阈值的达成情况。MALDI-TOF MS可及性与鉴定表现呈现最强且最一致的关联，在校正模型中与苛养菌（β = 9.84，95% CI 3.65–16.02；P = 0.002）、罕见菌（β = 7.23，95% CI 4.03–10.43；P < 0.001）、酵母菌（β = 7.16，95% CI 1.66–12.66；P = 0.011）及总鉴定评分（β = 45.44，95% CI 5.38–85.50；P = 0.026）呈正相关。医院床位数仅与酵母菌鉴定相关，而生物安全柜数量与沙门菌血清分型表现相关。聚类分析识别出三个表现层级，支持微生物鉴定能力存在异质性。探索性预测模型保留了MALDI-TOF MS可及性和常规孵育箱数量，显示出中等区分度（AUC = 0.755），在最佳截断概率0.524时灵敏度为92.9%，特异度为50.0%。这些发现表明技术可及性和特定实验室特征与微生物鉴定表现相关，可能有助于指导有针对性的实验室质量改进策略。
**研究背景** 临床微生物实验室是感染性疾病诊断、抗菌药物优化治疗、感染控制及抗菌药物耐药性（AMR）监测的基础支撑。包括中国在内的西太平洋地区承受着高负担的耐药感染，可靠的实验室数据对区域公共卫生行动至关重要。尽管近年来实验室基础设施有所改善，但不同机构间鉴定表现的异质性仍然显著。实验室表现受多种因素影响，包括人员配置水平、人员能力、设备可及性与维护、工作流程组织、质量管理实践及机构支持等。然而，既往研究多为描述性，聚焦于认证要求、EQA框架、抗菌药物管理角色或一般性实验室质量挑战。直接将人员配置、设备、基础设施、信息支持及医院规模等常规实验室特征与实际微生物鉴定表现联系起来的定量证据仍然有限。特别是人力资源、实验室硬件和软件条件及机构能力差异在多大程度上导致微生物鉴定质量异质性，尚未得到充分表征。国家EQA项目提供了客观的、真实世界的功能能力衡量指标，但很少有研究将EQA结果与系统性资源评估相结合以支持政策和质量改进。实验室间结果互认需要稳定、高质量的鉴定表现。为此，研究人员开展了这项全国多中心研究，主要目标有二：一是利用标准化EQA结果评估基线实验室特征与微生物鉴定表现之间的关联；二是表征实验室间的表现异质性并建立探索性预测模型以预测项目规定互认阈值的达成情况。研究结果可能有助于为中国临床微生物服务的有针对性能力建设、差异化质量控制和合理资源配置提供参考。
**关键技术方法** 该研究为横断面多中心设计，纳入中国31个省份183家三级医院微生物实验室。数据来源于基线调查和国家EQA项目。EQA挑战面板包含40个评分项目（25个常见细菌、6个苛养菌、2个罕见菌、5个酵母菌、2个沙门菌血清分型），每项最高20分，总分最高800分。主要结局为五个病原体特异性评分及总鉴定评分。统计分析采用Shapiro-Wilk检验、Pearson/Spearman相关分析、双向逐步选择的多因素线性回归（计算方差膨胀因子VIF评估多重共线性）、K-means聚类分析、logistic回归模型构建，并通过受试者工作特征曲线下面积（AUC）、bootstrap校准（1000次重抽样）及决策曲线分析（DCA）评估模型性能。使用R软件（版本4.5.2）进行分析，遵循STROBE指南报告。
**研究结果** 参与实验室基线特征方面，183家三级医院微生物实验室总体人员配置适中，实验室总人员中位数为7人，中级人员为最大职业层级（中位数=3），高级、副高级和初级人员中位数各为1。设备资源总体适中，常规孵育箱和生物安全柜中位数均为3台，CO?孵育箱为2台，超低温冰箱为1台。MALDI-TOF MS在146家实验室（79.8%）可及，102家实验室（55.7%）通过ISO 15189认证。相关性分析显示，大多数基线实验室特征与微生物鉴定表现呈正相关。MALDI-TOF MS可及性与常见细菌（r = 0.52）和总鉴定评分（r = 0.49）相关性最强，也与苛养菌（r = 0.33）、罕见菌（r = 0.31）、酵母菌（r = 0.41）和沙门菌血清分型评分（r = 0.18）呈正相关。实验室总人员数与常见细菌（r = 0.37；P < 0.001）和总分（r = 0.36；P < 0.001）呈正相关。开放医院床位数也与多个鉴定结局呈正相关，包括酵母菌评分（r = 0.28；P < 0.001）和总分（r = 0.33；P < 0.001）。设备相关变量中，生物安全柜和CO?孵育箱与多个鉴定结局呈中度正相关，包括总分（分别为r = 0.30和r = 0.33）。ISO 15189认证与鉴定结局相关性较弱，包括总分（r = 0.23）。
多因素关联方面，多因素线性回归显示MALDI-TOF MS可及性与较高的苛养菌评分（β = 9.84，95% CI 3.65–16.02；P = 0.002）、罕见菌评分（β = 7.23，95% CI 4.03–10.43；P < 0.001）、酵母菌评分（β = 7.16，95% CI 1.66–12.66；P = 0.011）及总鉴定评分（β = 45.44，95% CI 5.38–85.50；P = 0.026）显著相关。医院床位容量还与酵母菌评分相关（每1000张床β = 1.81，95% CI 0.03–3.60；P = 0.047），生物安全柜数量与沙门菌血清分型评分相关（β = 0.86，95% CI 0.18–1.53；P = 0.013）。常见细菌模型中无保留变量达到统计学显著性。ISO 15189认证在酵母菌和沙门菌血清分型模型中被保留但未达统计学显著性。所有含多个保留变量的最终模型中VIF均低于2，表明多重共线性低。在探索性logistic回归 examining MALDI-TOF MS可及性相关实验室资源指标中，实验室总人员数（OR = 1.75，95% CI 1.27–2.56；P = 0.002）和CO?孵育箱数量（OR = 6.73，95% CI 2.58–22.09；P < 0.001）与MALDI-TOF MS可及性显著相关。
表现层级与相关实验室特征方面，基于标准化病原体特异性鉴定评分的探索性K-means聚类将实验室分为三个表现组。第3类实验室（n = 159）在所有领域表现最高，评分接近理论最大值。第2类实验室（n = 7）在所有类别中表现 substantially 较低，第1类（n = 17）表现居中。三个聚类间实验室特征存在差异，包括实验室总人员数（P < 0.001）和MALDI-TOF MS可及性（P < 0.001）。MALDI-TOF MS在第1、2、3类实验室中的可及比例分别为35.3%、71.4%和84.9%，而ISO 15189认证在各聚类间无显著差异（P = 0.474）。
互认阈值达成的预测模型方面，经过双向逐步选择，两个基线实验室特征保留在最终logistic回归模型中用于预测项目规定互认阈值（总分≥760）的达成，包括常规孵育箱数量和MALDI-TOF MS可及性。MALDI-TOF MS可及性与阈值达成强相关（OR = 10.9，95% CI 4.72–27.3；P < 0.001），而常规孵育箱数量的关联未达统计学显著性（OR = 1.29，95% CI 0.99–1.73；P = 0.071）。ROC曲线显示中等区分性能，AUC为0.755。在最佳截断概率0.524时，模型灵敏度为92.9%，特异度为50.0%。校准分析显示bootstrap重抽样后预测概率与观察概率之间一致性可接受。DCA表明在相当大的阈值概率范围内净获益高于全部治疗和全不治疗策略，提示对实验室表现分层具有潜在净获益。这些结果代表开发数据集内的探索性性能评估，在应用于其他实验室人群前需要外部验证。
**讨论与结论** 这项利用标准化EQA数据的全国多中心研究识别了与三级医院微生物实验室微生物鉴定表现相关的若干实验室特征。最一致的发现是MALDI-TOF MS可及性与多个病原体类别及总鉴定评分较高鉴定表现之间的关联。多因素校正后，人员配置、机构规模及其他基础设施指标的关联不太一致。据研究人员所知，这是首批将EQA表现与系统性资源评估相结合的大规模研究之一，同时建立了预测项目规定互认阈值达成的探索性预测模型。多因素分析中，MALDI-TOF MS可及性与较高的苛养菌、罕见菌、酵母菌及总鉴定评分显著相关。既往研究强调了专业知识、实验室监督、人员培训和能力评估在维持微生物实验室质量中的重要性，这些基于文献的考量为本研究实验室表现的解释提供了背景，但并未作为过程层面因素直接评估。医院床位容量在本研究中作为机构规模的指标，还与酵母菌鉴定评分相关。实际标本或检测量未评估，因此医院床位容量反映机构规模而非实验室工作量或其他过程层面特征。基础设施相关因素方面，生物安全柜数量与沙门菌血清分型评分相关，这种关联可能反映更广泛的实验室能力或其他未测量的操作特征，而非生物安全柜可及性与血清分型表现之间的直接关系。相比之下，常规孵育箱关联较弱，提示实验室基础设施与鉴定表现之间的关系可能因资源类型而异。聚类分析揭示了分层表现分布，大多数实验室取得满意结果，但一小部分亚组能力明显较低。探索性预测模型对互认阈值达成显示中等区分度。这些发现支持进一步评估风险分层方法，但在实践中应用模型前需要外部验证。研究存在若干局限性：观察性设计无法建立因果关系；培训频率、设备维护方案、实验室信息系统功能、工作流程标准化、本地标准操作程序、检测模式、人员能力和经验及结果审核实践等关键过程指标未纳入分析；定量微生物检测量不可用，人员配置无法按实验室工作量标准化；预测模型在独立实验室人群中应用前需要外部验证。未来研究应在更全面的评估框架内整合资源、过程和结局指标，并在独立前瞻性队列中验证预测模型。这些发现强调在更广泛的实验室特征背景下考虑技术可及性尤其是MALDI-TOF MS可及性的重要性，而非依赖任何单一资源指标。观察到的EQA表现异质性也支持持续进行差异化质量评估和能力建设。总之，所选实验室特征与中国三级医院微生物实验室微生物鉴定表现相关，MALDI-TOF MS可及性在多个鉴定结局中显示最一致的校正关联。探索性聚类识别出异质性表现组，包含MALDI-TOF MS可及性和常规孵育箱数量的预测模型对项目规定互认阈值达成显示中等区分度。这些发现为进一步评估提供了探索性基础，但需要在独立队列中确认。未来需要纳入检测量、工作流程、能力及其他过程指标并使用独立验证队列的研究来确认这些发现。
