本发明涉及一种数据质控方法，更具体的说是涉及一种基于最大预期的医学实验室数据质控方法。
背景技术：
1、当continuous-production analyzers逐渐流行之后，传统的qc绩效指标假失控误报率(pfr)和真失控检出率(ped)无法解决检验频率的问题。parvin为此提出了一个新的概念最大预期增加不可接受的患者数量(maxe(nuf))。在这之后，martín yago等人，jameso westgard等人以及hassan bayat，进一步完善了parvin的模型，将复杂的数学问题简单化，可视化。
2、但martín yago等人认为当前的模型忽略了错误结果导致做出伤害患者决策的可能性。这主要是该模型将允许总误差(tea)作为评判标准。不同的tea标准会带来不同的结果，而且超过tea显然不能直接代表患者风险。如孕妇的尿hcg能提高上千倍，误差即使远远超过tea也毫不影响临床判断。而对于血糖较高的健康人，即使检测误差远小于tea也容易被误判为糖尿病人。而且tea也不是医生和患者关注的指标。医生和患者往往只关注他们的检验指标是否正常。
3、而用于临床分类或决策的指标，很容易就能想到参考区间(ri)，临床决定限(cdl)和危急值。超过参考区间可能被认为异常，cdl被认为对特定疾病存在诊断意义，而危急值对患者健康甚至生命影响极大。通过这些指标，可以计算因为未检测到的误差而增加的假阳性人数以及假阴性人数，从而判断质控规则，质控频率是否合理。
技术实现思路
1、针对现有技术存在的不足，本发明的目的在于提供一种通过计算机模拟计算因为未检测到的误差而增加的假阳性人数，从而探索使用ri、cdl和危急值作为基于患者风险的质控的评判标准的可行性的基于最大预期的医学实验室数据质控方法。
2、为实现上述目的，本发明提供了如下技术方案：一种基于最大预期的医学实验室数据质控方法，其特征在于：包括如下步骤：
3、步骤一，从医疗数据中选取合适的分析物，并针对该分析物选取相应的指标；步骤二，计算步骤一所选取的分析物在正常人的检测结果不在正常范围内的概率；
4、步骤三，基于步骤二计算获取的概率计算最大预期增加不可接受的患者数量maxe(nuf)；
5、步骤四，基于步骤三计算获取的最大预期增加不可接受的患者数量max e(nuf)计算最大预期增加不可接受的患者数量的分布情况。
6、作为本发明的进一步改进，所述步骤二中正常人的检测结果不在正常范围内的概率的步骤如下：
7、步骤二一，利用参考区间进行模拟正常人的真实值，如此检验结果x符合以下分布：
8、fx(x)～n(μ,σ2)
9、其中，μ为均值，σ为标准差；
10、步骤二二，基于检验结果y会围绕真实值呈正态分布，利用偏差和变异系数构造出分布：
11、fy|x(y|x)～n((1+bias)*x,(cv*x)2)
12、步骤二三，在无其他误差情况下，计算正常人检测结果超过参考区间的概率p1为：
13、
14、步骤二四，在无其他误差情况下，计算正常人检测结果超过临床决定限的概率p2为：
15、
16、步骤二五，在无其他误差情况下，计算正常人检测结果超过危急值(同时有上限和下限)的概率p3为：
17、
18、作为本发明的进一步改进，所述步骤三中计算最大预期增加不可接受的患者数量max e(nuf)的方式如下：
19、max e(nuf)＝max[δp*naf]
20、其中，在存在失控错误条件的情况下，δp为前后相差的概率，naf为预期受影响的人数。
21、作为本发明的进一步改进，所述步骤二二中的偏差通过参加室间质评的实验室的十五次结果进行passing-bablok回归计算，具体为：通过构建y＝b+ax回归方程，然后通过斜率a和1之间的差值估计计算获得。
22、作为本发明的进一步改进，所述步骤二二中变异系数通过实验室自行上报获取。
23、本发明的有益效果，本发明利用参考区间模拟正常人分布，以超过参考区间，临床决定限，危急值作为阳性标准，计算最大预期增加不可接受的患者数量的分布情况，实验室可以结合自身的水平定位，选择适当的质控规则和质控频率。
1.一种基于最大预期的医学实验室数据质控方法，其特征在于：包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于最大预期的医学实验室数据质控方法，其特征在于：所述步骤二中正常人的检测结果不在正常范围内的概率的步骤如下：
3.根据权利要求2所述的基于最大预期的医学实验室数据质控方法，其特征在于：所述步骤三中计算最大预期增加不可接受的患者数量max e(nuf)的方式如下：
4.根据权利要求3所述的基于最大预期的医学实验室数据质控方法，其特征在于：所述步骤二二中的偏差通过参加室间质评的实验室的十五次结果进行passing-bablok回归计算，具体为：通过构建y＝b+ax回归方程，然后通过斜率a和1之间的差值估计计算获得。
5.根据权利要求5所述的基于最大预期的医学实验室数据质控方法，其特征在于：所述步骤二二中变异系数通过实验室自行上报获取。
