醫學檢驗常用的方法

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醫學檢驗常用的方法范文第1篇

關鍵字：生物化學檢驗;發展趨勢;常用技術;臨床診斷

0引言

在檢驗醫學中臨床生物化學檢驗是重要的組成部分之一，在實驗室有主要地位。臨床生物化學檢驗主要是通過現代科學技術，對患者體液中的化學成分進行分析，在臨床診斷中有助于醫師對患者的病情進行分析、預防、治療，臨床生物化學檢驗是一門新興技術，隨著醫療技術的不斷發展，改線技術也逐漸的完善、成熟，逐漸的成為臨床診斷中重要的技術之一。對生物化學檢驗進行深入的研究與分析，能在一定程度上促進臨床醫學的發展。

1臨床生物化學檢驗概述

在對臨床生物化學檢驗進行了解前，首先應對生物化學進行簡單的認識，生物化學是對生物的化學組成、生物結構與生命中的化學變化進行研究的學科，生物化學的內容包含了激素、核酸、維生素、無機離子、蛋白質、遺傳、繁殖、結構、功能以及物質代謝等等[1]。進行研究的目的是對疾病發生過程中生物化學的變化情況進行描述，幫助臨床醫師對患者病癥的生物化學成分進行分析、判斷，提供相應的治療依據。臨床生物化學檢驗主要是通過生化檢驗對主要化學成分進行分析，對患者的機能、病情進行有效的評估，為臨床疾病的治療與預防提供依據。

2臨床生物化學檢驗技術發展趨勢

20世紀末期，隨著生物化學、臨床醫學及分析化學的發展與進步，同時計算機技術與自動化技術的迅猛發展，在一定程度上促進了生物化學的進步，提升了臨床生物化學檢驗技術水平。新世紀以后，隨著分子生物學的逐漸成熟與核酸分子雜交技術的推廣[2]，臨床生化試驗在一定程度上提高了生物學檢驗技術水平。另一方面，臨床生化檢驗技術在計算機信息技術與自動化分析技術的支持下迅速發展。目前，臨床生物化學檢驗在電介質平衡、酸堿平衡、糖尿病、精神疾病、腎臟疾病、心肌損傷等多種疾病的檢驗中得到了廣泛的應用，且取得了顯著的效果，該項技術的發展也開始從橫向發展專為縱向深化。

3臨床生物化學檢驗常用技術

臨床生物化學檢驗技術是在自動化生化儀器的廣泛應用的基礎上對生物化學檢驗技術進行推動的一種檢驗技術，現階段醫學技術中生化檢驗的頻率逐漸的增加，現代科學技術與生化技術不斷融合，產生了一些新興的檢驗技術，例如：生物傳感、光譜分析等，取得了顯著的應用效果，其中光譜分析技術與電化學分析技術是臨床生物化學檢驗中最常用的兩種技術。

3.1光譜分析

發射光譜分析技術發射光譜分析技術主要包含了火焰光譜與熒光分析兩種方法，其中火焰光譜主要是在火化與電弧的作用下，讓物質在高溫狀態離解為離子或者原子后，發射出光譜線，然后根據強度在試樣品中的含量為標準，得到具體的含量。熒光分析則是利用熒光強弱對物質的含量進行測定，該種方法具有高靈敏度，能夠對復雜組分進行微量分析的應用優勢，但是對測定條件與儀器的要求較高。原子吸收分光光度法原子吸收分光光度法是待測元素燈的特征譜線穿過供試品，經過試原子化產生原子蒸汽以后，將蒸汽中需要測量的元素基態原子吸收，并對輻射光的強度減弱情況進行測定，得到供試品內元素的含量。進行原子吸收測定會受到背景干擾，因此在進行原子吸收分光廣度分析時，必須對背景影響進行考慮，同時原子化條件、波長變化也會影響檢測的靈敏性與穩定性[3-11]，因此在檢測時應盡可能的避免影響因素，提高檢測質量。可見分光光度法該方法的應用原理是朗柏-比爾定律，比較法、標準曲線法師進行吸收光譜法的定量測量方法。

3.2電化學分析

在實驗技術與電化學基本原理的基礎上，根據物質的電化學性質，例如：電導、電量、電位計化學含量的多少進行分析的一種方法。電化學分析技術具有高靈敏度、高精確度、高選擇性、操作簡單等優點。現階段所應用的例子電位選擇分析法，其原理是根據溶液內活性物質與電極電位之間的關系進行分析，具有操作簡單、選擇性好、分析效率高的優點。

3.3生物傳感技術

醫學檢驗常用的方法范文第2篇

關鍵詞: 生物信息學 醫學統計學 課堂教學

生物信息學融合了生物技術、計算機技術、數學和統計學的大量方法，已逐漸成為發現生命過程中所蘊涵知識的一門重要學科。其基本問題主要包括：DNA分析、蛋白質結構分析、分子進化。醫學統計學作為醫科院校的基礎課程之一，長期以來其理論和方法就廣泛應用于臨床醫學、基礎醫學的各類研究中。隨著生物新技術的誕生，在推動生物信息學發展的同時，醫學研究對象也由宏觀的病人、生物組織拓展到微觀的基因領域，所面對的實驗數據在性質和結構上也都有所不同，這對醫學統計學的應用提出了新的更高的要求。

目前，醫學統計學的很多原理和方法已成功地應用于這些新研究之中，并在此基礎之上有了新的發展和改進。如概率分布的知識與序列相似性分析、蛋白質分類等技術密切相關；方差分析、非參數檢驗方法經改進和結合后在基因表達數據的前期分析中發揮了較好的作用；而聚類分析、判別分析、相關分析這些大家所熟知的統計學方法更是在基因分類和調控網絡的建立中得到了廣泛的應用。在進行醫學統計學課堂教學時加入生物信息學方面的應用實例，不僅可以使學員了解本學科研究的前沿和醫學、生物信息學研究的新發展，還可以提高學員對于醫學統計學理論學習的興趣，掌握先進的生物實驗數據分析方法，提高今后從事醫學科研的能力。下面，本文在回顧醫學統計學授課主要內容的基礎上，就醫學和生物信息學中的可能應用舉例如下：

一、概率分布

概率分布（probability distribution）是醫學統計學中多種統計分析方法的理論基礎。授課內容一般包括：二項分布、Possion分布、正態分布、t分布、F分布等。

借助概率分布常常可以幫助我們了解生命指標的特征、醫學現象的發生規律等等。例如，臨床檢驗中計量實驗室指標的參考值范圍就是依據正態分布和t分布的原理計算得到；許多醫學試驗的“陽性”結果服從二項分布，因此它被廣泛用于化學毒性的生物鑒定、樣本中某疾病陽性率的區間估計等；而一定人群中諸如遺傳缺陷、癌癥等發病率很低的非傳染性疾病患病數或死亡數的分布，單位面積（或容積）內細菌數的分布等都服從Poisson分布，我們就可以借助Poisson分布的原理定量地對上述現象進行研究。

在生物信息學中概率分布也有一定應用。例如，Poisson分布可以用于基因（蛋白質）序列的相似性分析。被研究者廣泛使用的分析工具BLAST (Basic Local Alignment Search Tool)能迅速將研究者提交的蛋白質（或DNA）數據與公開數據庫進行相似性序列比對。對于序列a和b，BLAST發現的高得分匹配區稱為HSPs。而HSP得分超過閾值t的概率P(H(a，b)>t)可以依據Poisson分布的性質計算得到。

二、假設檢驗

假設檢驗（hypothesis）是醫學統計學中統計推斷部分的重要內容。假設檢驗根據反證法和小概率原理，首先依據資料性質和所需解決的問題，建立檢驗假設；在假設該檢驗假設成立的前提下，采用適當的檢驗方法，根據樣本算得相應的檢驗統計量；最后，依據概率分布的特點和算得的檢驗統計量的大小來判斷是否支持所建立的檢驗假設，進而推斷總體上該假設是否成立。其基本方法包括：u檢驗、t檢驗、方差分析（ANOVA）和非參數檢驗方法。

假設檢驗為醫學研究提供了一種很好的由樣本推斷總體的方法。例如，隨機抽取某市一定年齡段中100名兒童，將其平均身高（樣本均數）與該年齡段兒童應有的標準平均身高（總體均數）做u檢驗，其檢驗結果可以幫助我們推斷出該市該年齡段兒童身高是否與標準身高一致，為了解該市該年齡段兒童的生長發育水平提供參考。又如，醫學中常常可以采用t檢驗、秩和檢驗比較兩種藥物的療效有無差別；用?2檢驗比較不同治療方法的有效率是否相同等等。

這些假設檢驗的方法在生物實驗資料的分析前期應用較多，但由于研究目的和資料性質不同，一般會對某些方法進行適當調整和結合。

例如，基于基因芯片實驗數據尋找差異表達基因的問題。基因芯片（gene chip）是近年來實驗分子生物學的技術突破之一，它允許研究者在一次實驗中獲得成千上萬條基因在設定實驗條件下的表達數據。為了從這海量的數據中尋找有意義的信息，在對基因表達數據進行分析的過程中，找到那些在若干實驗組中表達水平有明顯差異的基因是比較基礎和前期的方法。這些基因常常被稱為“差異表達基因”，或者“顯著性基因”。如果將不同實驗條件下某條基因表達水平的重復測量數據看作一個樣本，尋找差異表達基因的問題其實就可以采用假設檢驗方法加以解決。

如果表達數據服從正態分布，可以采用t-檢驗（或者方差分析）比較兩樣本（或多樣本）平均表達水平的差異。

但是，由于表達數據很難滿足正態性假定，目前常用的方法基于非參數檢驗的思想，并對其進行了改進。該方法分為兩步：首先，選擇一個統計量對基因排秩，用秩代替表達值本身；其次，為排秩統計量選擇一個判別值，在其之上的值判定為差異顯著。常用的排秩統計量有：任一特定基因在重復序列中表達水平M值的均值 ；考慮到基因在不同序列上變異程度的統計量 ，其中，s是M的標準差；以及用經驗Bayes方法修正后的t-統計量： ，修正值a由M的方差s2的均數和標準差估計得到。

三、一些高級統計方法在基因研究中的應用

（一）聚類分析

聚類分析（clustering analysis）是按照“物以類聚”的原則，根據聚類對象的某些性質與特征，運用統計分析的方法，將聚類對象比較相似或相近的歸并為同一類。使得各類內的差異相對較小，類與類間的差異相對較大1。聚類分析作為一種探索性的統計分析方法，其基本內容包括：相似性度量方法、系統聚類法（Hierarchical Clustering）、K-means聚類法、SOM方法等。

聚類分析可以幫助我們解決醫學中諸如：人的體型分類，某種疾病從發生、發展到治愈不同階段的劃分，青少年生長發育分期的確定等問題。

近年來隨著基因表達譜數據的不斷積累，聚類分析已成為發掘基因信息的有效工具。在基因表達研究中，一項主要的任務是從基因表達數據中識別出基因的共同表達模式，由此將基因分成不同的種類，以便更為深入地了解其生物功能及關聯性。這種探索完全未知的數據特征的方法就是聚類分析，生物信息學中又稱為無監督的分析（Unsupervised Analysis）。常用方法是利用基因表達數據對基因（樣本）進行聚類，將具有相同表達模式的基因（樣本）聚為一類，根據聚類結果通過已知基因（樣本）的功能去認識那些未知功能的基因。對于基因表達數據而言，系統聚類法易于使用、應用廣泛，其結果——系統樹圖能提供一個可視化的數據結構，直觀具體，便于理解。而在幾種相似性的計算方法中，平均聯接法(Average Linkage Clustering)一般能給出較為合理的聚類結果2。

（二）判別分析

判別分析（discriminant analysis）是根據觀測到的某些指標的數據對所研究的對象建立判別函數，并進行分類的一種多元統計分析方法。它與聚類分析都是研究分類問題，所不同的是判別分析是在已知分類的前提下，判定觀察對象的歸屬3。其基本方法包括：Fisher線性判別（FLD）、最鄰近分類法（k-Nearest Neighbor Classifiers）、分類樹算法（Classification Tree Algorithm），人工神經網絡（ANNs）和支持向量機（SVMs）。

判別分析常用于臨床輔助鑒別診斷，計量診斷學就是以判別分析為主要基礎迅速發展起來的一門科學。如臨床醫生根據患者的主訴、體征及檢查結果作出診斷；根據各種癥狀的嚴重程度預測病人的預后或進行某些治療方法的療效評估；以及流行病學中某些疾病的早期預報，環境污染程度的堅定及環保措施、勞保措施的效果評估等。

在生物信息學針對基因的研究工作中，由于借助了精確的生物實驗，研究者通常能得到基因（樣本）的準確分類，如，基因的功能類、樣本歸結于疾病（正常）狀態等等。當利用了這些分類信息時，就可以采用判別分析的方法對基因進行分類，生物信息學中又稱為有監督的分析（Supervised Analysis）。例如，基因表達數據分析中，對于已經過濾的基因，前三種方法的應用較為簡單。而支持向量機（SVMs）和人工神經網絡（ANNs）是兩種較新，但很有應用前景的方法。

（三）相關分析

相關分析（correlation analysis）是醫學統計學中研究兩變量間關系的重要方法。它借助相關系數來衡量兩變量之間的關系是否存在、關系的強弱，以及相互影響的方向。其基本內容包括：線性相關系數、秩相關系數、相關系數的檢驗、典型相關分析等。

我們常常可以借助相關分析判斷研究者所感興趣的兩個醫學現象之間是否存在聯系。例如，采用秩相關分析我們發現某種食物中黃曲霉毒素相對含量與肝癌死亡率間存在正相關關系；采用線性相關方法發現中年女性體重與血壓之間具有非常密切的正相關關系等等。

生物信息學中可以利用相關分析建立基因調控網絡。如果將兩個不同的基因在不同實驗條件下的表達看作是兩個變量，相關分析所研究的正是兩者之間的調控關系。如采用線性相關系數進行兩基因關系的分析時，其大小反應了基因調控關系的強弱，符號則反應了兩基因是協同關系（相關系數為正），還是抑制關系（相關系數為負）。

四、意義

生物信息學不僅是醫學統計學的研究前沿，更是醫學研究由宏觀向微觀拓展的重要領域，其研究內容已逐漸為多數醫學院校的學員了解和熟悉。而如何對新技術產生的生物實驗數據進行準確合理的分析，卻成為生物信息學研究的主要瓶頸之一。

在醫學統計學課堂教學中引入生物信息學實例，而不僅僅局限于常見的醫學、衛生領域的例子，將難以理解的統計理論和方法與前沿的生物實例相結合，拓寬了學員的視野，提高了學員的學習興趣，更可以加深對所學知識的理解；與此同時，使學員掌握了生物實驗數據的先進分析方法，擴大了學員的知識面，提高了他們今后開展醫學科研工作的能力。

還有一些醫學統計學方法目前也逐漸應用于生物信息學研究中，諸如：遺傳算法、熵理論等等。但這些方法已經超出了醫學統計學課堂教學的范圍，我們將嘗試在第二課堂或選修課中，作為補充知識進行講授，供那些學有余力的學員學習交流。

參考文獻

1．郭祖超著. 醫學統計學. 第1版.北京：人民軍醫出版社，1999. 238-243

醫學檢驗常用的方法范文第3篇

目前整體上分子診斷學實驗教學的開設情況存在以下三方面的不足：(1)教學形式單一。教學過程基本上是教師根據課本講義上的內容進行灌輸式講授，粉筆+黑板+口頭講授，教學方法比較簡單，內容陳舊，在學生來看，是以背書為主，較難調動學生們學習的興趣。(2)實驗室硬件條件相對不足。分子診斷學實驗在所需的硬件設施上往往需要投入的經費較高，加之對授課教師的分子生物學基本技術要求也較高等原因，使得實驗教學的受重視程度不夠，最終導致學生的動手能力和分析解決問題的能力沒能得到很好的發展。(3)驗證性實驗所占比例較大。實驗教學不僅要以培養學生的動手操作能力為目的，單純地完成一些驗證性實驗，更重要的是通過加強專業技術訓練，培養學生的科學思維與創新能力。傳統的分子診斷學實驗主要是一些基本操作技術，以驗證理論為目的，學生機械地按已有的操作步驟進行，缺少與其它學科的融會貫通，無法使學生形成完整的科研思路。因此，為了后續學科的學習和為培養適應新世紀醫學發展要求的高級檢驗醫學人才奠定良好基礎，使教學方法和教學內容的運用趨于綜合化，不斷提高學生的創新科學思維素質，進一步加強學生創新能力和綜合分析問題的能力是關鍵環節。

2優化實驗教學的多樣化教學模

根據多年教學、科研和臨床的經驗，筆者認為多樣化教學模式的開展對于在課堂教學中培養學生的臨床思維是非常必要的。

2.1多媒體組合教學

醫檢專業本科教育開設分子診斷學時間不長，實驗教學中還存在一些期待改進的地方，其中實驗教學軟件這方面就比較欠缺，國內目前難以購置較好的整體優化的分子診斷學實驗多媒體課件和影像教學片，創作整體優化的分子診斷學應用型實驗教學多媒體課件將提高分子診斷學實驗的教學效果，并為暫時尚不具備條件的醫學院校開設應用型分子診斷學實驗提供較為理想的課件，提高教學效果。多媒體組合教學就是在教學工作中運用數碼相機、攝像機、錄像機、大屏幕投影儀以及多媒體計算機和網絡等進行整體組合優化，根據實際情況制作相應的多媒體課件、幻燈片和電視教學片等教學軟件，在課堂上講解實驗理論時，可以先利用多媒體視頻或動畫等方式，為學生演示實驗室常用儀器和器材的工作原理和規范正確的使用方法、實驗室安全知識以及實驗原理和步驟等，這樣學生可獲得直觀印象，加深對實驗技能的理解。教師還能利用多媒體手段在課堂外，將多媒體技術、網絡技術和視頻技術聯合應用進行多媒體網絡教學，向學生展示現代分子診斷學研究設備、新的研究技術以及受實驗條件、學時和安全性的限制使得學生無法直接接觸到的實驗操作，使學生能夠及時了解到分子診斷學實驗的最新研究手段，同時同學們還可以掌握規范正確的操作，又可在網絡上模擬整個實驗過程，提高學生的學習興趣和動手操作能力，進而達到加深學生對分子診斷學實驗的整體認識和掌握常用疾病針對性實驗室檢測的目的，實現學生與計算機的交互、學生與學生的交互、學生與老師之間的交互，大家共同學習，學習的方式和環境發生了改變，知識的傳播不再受時空的制約，并可實時進行。通過多媒體組合教學的方式，學生可以在短時間內增加信息量，拓展知識面，開闊眼界，從而提高實驗教學的效果。

2.2分組討論

在實驗前可設置與實驗相關的臨床問題，引起學生的思考，帶著問題進行實驗，在實驗的過程中以及結束后，針對預設性問題、實際遇到的問題和異常的結果以小組形式展開討論，討論不僅進一步加強學生對實驗原理、操作和結果的理解，還可加強學生團結合作的意識。

2.3雙語教學

根據實驗相關內容，結合分子診斷的最新知識和學生外語水平實施雙語教學，同時教師向學生講授查閱文獻的途徑、技能和方法，并引導學生閱讀一些有關的論文文獻。雙語教學有利于鞭策教師提高自身綜合素質，更有利于學生提高運用專業英語水平的能力，指導學生查閱國際最新的文獻資料，及時了解前沿科學技術發展情況，豐富課外科研知識。

2.4實驗報告論文

采用論文的形式寫實驗報告，根據原理、操作步驟，結合相關理論知識和文獻，對實驗現象和結果進行充分論述，借以提高學生的問題分析能力，鍛煉學生的語言表達能力和邏輯思維能力，并可為日后論文的撰寫奠定基礎。

2.5完善實驗的系統性和完整性

實驗內容主要包括分子生物學最基本的實驗技術及不斷加入的、隨技術發展的、能與臨床學科通匯貫通的先進性、臨床型實驗，以疾病為主線，以國家批準的臨床常用的診斷試劑盒為材料。另外還可以將教師的科研課題結合到綜合性實驗中，用新穎、前沿的實驗內容激發學生的求知欲，進一步提高學生學習實驗課的興趣和主動性。經過這些綜合性實驗加強學生對各知識點的融會貫通,強化學生對整體知識的掌握。按教學規律和大綱要求安排實驗教學內容，改變傳統的實驗教學內容，整體優化選擇臨床應用型分子診斷學實驗中最常用的關鍵技術為題材。擬為：(1)質粒DNA的提取;(2)真核細胞DNA和mRNA的分離純化;(3)限制性內切酶的應用;(4)DN段的連接;(5)核酸的鑒定;(6)重組質粒在體外的表達;(7)表達產物的分離和純化;(8)Westernblot;(9)轉化與轉染;(10)實時熒光定量PCR檢測乙肝病毒DNA;(11)實時熒光定量RT-PCR檢測丙肝病毒RNA;(12)流式細胞術分析淋巴細胞亞群;(13)CD4+CD8+絕對計數;(14)流式細胞術檢測HLA-B27;(15)DNA指紋分析;(16)改良TRAP法檢測端粒酶的活性。其中核酸的分離、純化、酶切、連接、鑒定與表達是最基本的分子生物學的技能訓練，實時熒光定量PCR是臨床上用于絕對定量病患體內微生物核酸量的最常用的方法，流式細胞術屬于臨床常用的是一種在功能水平上對生物分子進行定量分析的檢測手段，改良TRAP法檢測端粒酶的活性是綜合性實驗，包括提取小鼠組織DNA、勻漿、測蛋白含量、PCR、聚丙烯酰胺凝膠電泳等。

3結語

醫學檢驗常用的方法范文第4篇

1材料與方法

1．1材料1．1．1材料Balb／c小鼠：由廣州醫學院動物中心提供，4～6周齡，雄性，清潔級，體質量20～25g，無卵清蛋白（OVA）飲食。致敏液：由0．08％OVA0．1mL（美國Sigma公司）和等體積液態鋁（美國Pierce公司）混合。LY294002（PI3K抑制劑）：美國Sigma公司提供。1．1．2動物分組分組方法：隨機數字表法。組別：OVA組、LY294002組和對照組。1．1．3實驗方法OVA組：本組小鼠于第0、7、14天腹腔注射致敏液0．2mL，第15天將小鼠置于透明密閉容器中以1％OVA溶液10mL霧化吸入，每次20min，隔日一次，連續5周。LY294002組：同期同時給予注射致敏液和吸入OVA，第13天開始經尾靜脈給予LY294002，用量為7．5mg／kg，連續3d每天1次，第15天于吸入OVA前30min給藥。對照組：同期同時給予相同體積生理鹽水腹腔注射及霧化吸入。觀察指標：支氣管肺泡灌洗液（BALF）中細胞分類計數、骨髓懸液和肺組織學檢查。通過實驗檢測LY294002對OVA致敏哮喘小鼠肺組織病理、BALF和骨髓中細胞分類的影響，計數細胞總數和嗜酸性粒細胞（Eos）并進行統計學分析［3］。1．1．4實驗目的運用公式法、PASS軟件Simple法和Stata軟件計算法求得本實驗的樣本含量，并通過實驗所得數據驗證其檢驗效能，判斷3種方法確定的樣本含量的有效性。1．2方法1．2．1公式法介紹n＝［（Zα／2＋Zβ）＊σ／δ］2，n為所需要的樣本含量，δ為總體差值，σ為總體標準差，Zα／2為標準正態分布的雙側臨界值；Zβ為正態分布的單側臨界值。1．2．2PASS軟件介紹PASS是樣本含量估計和效能分析中常用的一款優秀的統計分析軟件［4］。它界面良好、功能齊全，可以進行描述性統計、相關及回歸分析、實驗設計、生存及可靠性分析、統計圖表繪制等操作，只需要輸入相應的參數，即可實現對樣本含量或檢驗效能的預測。常用方法有Com－poundSymmetry法、AR法、Banded法和Simple法。本實驗研究選用Simple法。1．2．3Stata軟件介紹Stata是一個功能強大的統計分析軟件，它可以進行t檢驗、參數估計、協方差分析、單因素和多因素的方差分析、方差齊性檢驗、缺項數據的處理、正態性檢驗等一般分析。它采用具親和力的窗口接口，操作靈活簡便、學習方便，使用者可以通過Stata官方網站學習使用方法。該軟件用于樣本含量和檢驗效能估計的主要命令是sampsi（samplesizeandpower），命令格式為：．sampsi＃1＃2［，一般選擇項］［重復測量選擇項］。＃1表示處理前測量的均數，＃2表示處理后測量的均數。一般選擇項包括：檢驗效能、檢驗水平、n1與n2樣本量的比值、sd1／sd2（sd為標準差）、單側／雙側檢驗、單樣本（缺省時為兩樣本比較）。常用方法有change法、post法和ancova法，本試驗研究選用ancova法。

2結果

2．1參數設置Ⅰ類錯誤概率大小α越小，所需要的樣本含量越大，通常情況下α取0．05，可取單側或雙側用統計學檢驗。選擇雙側檢驗的條件是研究結果高和低于效應指標的界限均有意義，所需樣本量就大；選擇單側檢驗條件是研究結果僅高或低于效應指標的界限有意義，所需樣本量就小。Ⅱ類錯誤概率大小β越小，檢驗效能1－β越大，所需樣本量也越大，一般要求檢驗效能不低于0．80，一般只取單側，本實驗取β＝0．1。n1與n2樣本量的比值常用的為4∶1、2∶1、1∶1，考慮成本最低取1∶1。總體標準差σ或總

體率π，常根據預實驗及前人的研究結果或統計理論進行估計，根據何勝東等［5］的研究結果和其他資料，取π＝0．7，σ＝7．87。容許誤差δ是指研究者要求的或客觀實際存在的樣本統計量與總體參數間或樣本統計量間的差值，本實驗認為Eos百分比降低80％以上為有效，取δ＝0．8σ。2．2計算結果公式計算值為12只，PASS軟件Simple法計算值為8只（見圖1），Stata軟件計算值為10只（由于軟件界面圖較復雜，本文不截取界面圖）。2．3實驗結果本實驗研究向廣州醫學院病理教研室咨詢了實驗材料的費用，根據以往的文獻研究經驗并考慮統計方便，最終確定樣本含量為10只。但考慮樣本的非正常失效（如取樣失敗、死亡等），筆者增加2只作為備份，將樣本編號為1～12號。本實驗在實驗過程中未出現樣本的非正常失效，12只小鼠都取到了真實有效的實驗數據。實驗研究結束后，筆者驗證了LY294002組對OVA組的檢驗效能，樣本數為8只取樣本編號為1～8號的數據，定為A組；樣本數為10只，取樣本編號為1～10號的數據，定為B組；樣本數為12只，取樣本編號為1～12號的數據，定為C組。其計算結果：所有組別1－β＞0．90（數據見表1），說明這3種方法計算的樣本數都是合適有效的。

3討論

醫學試驗研究設計包含專業設計和統計設計兩部分內容，統計設計對于保證研究結果的可靠性、科學性、重現性，具有非常重要的意義［6］。樣本含量估計與檢驗效能估算是統計設計中最重要的環節之一。只有科學地確定樣本含量才能確保研究的可靠性和研究結果的可信性。樣本含量的估計原則：在保證試驗研究結果具有一定可信度（1－α），又具有一定檢驗效能（1－β）的前提下，估算出能夠達到主要研究目標所需要的研究對象最小例數，以便通過樣本研究結果來推斷總體特征。其中α和β的取值大小是由試驗設計人員希望達到的可信性和檢驗效能而確定。有時試驗者會考慮到樣本意外丟失（如動物的非正常生病或死亡，人員的失訪等），會在估算出的最少樣本例數上比例不能太大，增加10％～20％即可，因為盲目追求大樣本量可能導致更多混雜因素的產生（如動物個體體質相差太大等），導致更大或更多的偏倚發生。醫學工作者習慣用公式計算法、查表法、文獻法和專家咨詢法等方法估算樣本含量，這些方法主觀因素對估算結果影響大，而統計軟件由于操作簡單，考慮的客觀因素多，計算結果相對合理。統計軟件除了本文介紹的PASS軟件和Stata軟件外，還有nQueryAdvisor軟件、SamplePower軟件（SPSS公司研發）、SASA軟件和SAS軟件等，使用方法都大同小異。本文采取的3種方法計算結果不相同但卻都是合理有效的，因為醫學試驗研究中樣本含量不是唯一的，不同的研究方法、研究目的，研究要求和研究資料決定了不同的樣本含量，從表1中可看出樣本含量也并不是越大越精確。這些樣本含量估算方法參考了研究個體的變異度、研究結果的精確度（抽樣誤差），但未考慮研究成本、可行性與倫理學要求對樣本含量的影響。

醫學檢驗常用的方法范文第5篇

關鍵詞：血液細胞；檢驗；質量控制

血液細胞檢查是通過一些儀器的檢測對血液細胞中一些成分、以及成分含量進行分析的技術，最常用的是學常規檢查，它包括紅細胞、白細胞、血紅蛋白以及血小板等的計數，共有10個項目，也稱作血常規檢查［1］。在臨床醫學上，血液細胞的檢查是十分重要的，它對于確診疾病、質量疾病起著關鍵的作用。因此，血液細胞檢測的質量準確與否至關重要，為了取得準確的、可靠的血常規檢測結果，防止在臨床診斷治療過程中出現誤診、錯診以及漏診，相關的檢驗部門和檢驗人員要充分、全面的考慮血常規檢測中可能存在的問題和各種影響因素，以便及時解決和嚴格控制。

1一般資料與方法

1．1一般資料。選取今年2月到6月這段時間自愿接受實驗的志愿者50名作為本次研究分析的對象，這些志愿者在血型上是要一致的，但在年齡性別上是有差異的。其中男性為30位，女性為20位，年齡在15－55歲之間，平均年齡為（32．5±2．6）。

1．2方法。參與這次的實驗研究50位志愿者他們都是在了解實驗性質的情況下資源參與的。首先要對這些志愿者配置抗凝血劑，即所有志愿者都將進行靜脈血液的抽取采集血樣。本次的實驗研究者對這些血樣進行不同比例的稀釋，再將相同比例的血液樣本進行打亂，分成50分進行檢驗。然后，在所有志愿者的靜脈出采集血樣，在獲得血液樣本后，對血液樣本進行質量儲存。在靜脈采血后，研究人員將采集的血液樣本混勻，分成七十八份。將這些血液樣本放在22度的環境中，半小時后將其中的十五份取出來進行檢測，在三小時后取出十五份進行檢測，最后在六小時后取出最后二十份血液標準，在對這些血液樣本進行檢驗的過程中，對同一時間取出的樣本用不同的儀器和方法進行檢驗［2］。在將得到的數據進行歸納統計，在進行對比后，分析血液細胞在臨床醫學中，血液抗凝、標本采集、存儲、檢驗以及時間等因素對血液細胞質量檢測的影響，并研究控制血液質量檢測的辦法。

1．3統計學分析。本次實驗的數據統計使用SPSS18．0軟件進行歸納統計，并且在處理數據的過程中采用t檢驗原理對數據資料進行分析對比，在資料比所產生的數據都統一的應用×2來檢驗，結果檢驗的數據顯示p＜0．05，具有統計學意義。

2結果

經過這次實驗的對比發現，不同稀釋比的血液樣本所含的紅細胞、白細胞、血紅蛋白以及血小板等都是不相同的，數據具有統計學意義p＜0．05。另外，血液標本放置時間的長短也會影響檢驗的質量準確性，數據符合統計學差異p＜0．05。

3分析

血液細胞檢查的質量問題的改善可以從以下幾個方面著手。

第一，檢驗人員的良好素質是保證檢驗質量的最基本的因素。檢驗人員需要具備系統的、全面的檢驗知識和專業素質，對于檢驗儀器設備的原理、性能、操作方法、注意事項、針對性能以及儀器的保養和維修都要了如指掌［3］。因為許多疾病是要通過血液檢查來發現的，如果檢驗人員對儀器不熟練，很有可能會耽誤病人的治療；再有檢驗人員應該嚴格要求自己，對于自己的工作環境要嚴格按照醫院的規章制度來，嚴格按照操作規定實行，確保檢驗結果的準確。

第二，就是血液樣本的采集。在血常規檢測中，采血部位的選擇、標本的抗凝、標本的稀釋以及標本的防止時間，都應該謹慎選擇與操作。一般采血的部位最常用的是靜脈采血和毛細血管末梢采血，因為數據顯示，相對于其他部位，靜脈血血樣是最為可靠的血液標本。同時在靜脈采血的過程中，要避免人為因素引起血液的稀釋或濃縮。用于血常規檢測的血樣必須使用抗凝劑抗凝處理［4］。由于血液是有血細胞和血漿兩部分組成的紅色的黏稠額懸液，所以在進行白細胞的檢測計數，直接檢測會有困難，所以就應該用針對性的措施進行計數。

第三，醫院要將血液檢查的質量問題放在重要位置。血液是人生命得以維續的基礎，血常規檢查就是醫學臨床中的重中之重。為了達到保證血液細胞檢驗的質量的準確性，更好的提高臨床醫學血液細胞檢驗質量控制質量，現代醫院等醫療機構應以現代質量控制與管理理念為指導，構建完善的檢驗質量控制管理體系，明確檢驗人員、檢驗相關部門負責人等相關人員的職責、權限，對于忽視工作的工作人員進行嚴厲的懲罰，從而引起檢驗人員對檢驗值量的重視。同時還要完善對血液細胞檢驗工作內容標準操作體系與操作管理制度，以此來約束和管理臨床醫學的血液檢驗工作人員，從而確保血液細胞檢查的質量。

4討論

分析本次臨床醫學實驗的檢驗結果，可以發現在血液細胞檢驗的質量中有許多影響因素的存在。血液檢驗結果缺少準確性，在血液細胞的檢驗過程中，需要注重各階段的質量控制。血液細胞檢驗工作流程的細致、優化能夠在很大程度上促進檢驗工作質量的提高，為檢驗工作質量控制的開展提供有利條件。在現代醫院的血液細胞檢驗質量控制工作開展中，醫院應認識到檢驗工作流程對質量控制、質量提高的重要性。以本院血液細胞檢驗設備儀器的實際情況為基礎進行科學分析，并通過分析結論進行檢驗工作流程的優化，促進質量控制工作的開展。綜上所述，有很多原因可以導致血液細胞檢測值量產生誤差，而血常規檢測又是開展臨床治療的關鍵，這就需要對血液細胞檢驗的全過程進行全面的、系統的、有效的控制。為此，醫院以及相關醫療機構需要形成統一的檢驗標準，以及形成整體的質量控制體系，注重檢驗前的血液標本制作和抗凝劑制作，以及對儀器的校準，同時對于檢驗人員專業素質要不定期的考察和培養，從而提高血液細胞檢驗的質量的準確性，為疾病診斷提供準確的判斷依據。

參考文獻

［1］沙薇，郭偉娜，于文波，安晶紅．試析臨床醫學血液細胞檢驗的質量控制［J］．中外醫療，2011，10：187

［2］徐曉嶸．淺析臨床醫學中血液細胞檢驗的質量控制［J］．現代診斷與治療，2012，09：1378－1379

［3］李璐．臨床醫學中血液細胞檢驗的質量控制分析［J］．中國衛生產業，2014，01：125－126

［4］楊秀芳．淺析臨床醫學血液細胞檢驗的質量控制［J］．中國衛生產業，2013，22：114－115