iLABMED｜预分类PBRTQC模型可以降低K+的假阳性率

本研究背景关注于实验室检测中血清钾离子（K+）的实时质量控制（PBRTQC）。研究目的是通过预先将透析患者与其他患者（非透析及体检者）分类，建立差异化的PBRTQC模型，以降低假阳性率（FPR）。研究发现，透析患者的K+水平与非透析和体检患者存在显著差异，预先分类能有效降低后两者的FPR。透析患者因治疗前后K+波动大，其模型敏感性和准确性受影响。模型算法选择上，体检组用移动中位数，透析与非透析组用指数加权移动平均，体现了数据分布差异。结论强调，在建立PBRTQC模型时考虑生物学差异并进行预分类是必要的，可有效降低FPR，提升监控效率。研究也指出数据不平衡等局限性，未来需进一步优化。