设定定量检测Bland-Altman分析可接受标准

国家药品监督管理局医疗器械技术审评中心近日发布了《体外诊断试剂定量检测结果Bland-Altman分析注意事项》的共性问题解答：

Bland-Altman分析一般用于评价配对定量检测结果的一致性，在体外诊断试剂定量检测结果的Bland-Altman分析中，不仅应根据检测结果的偏差值计算一致性限度，还应根据临床要求设定适当的可接受标准，评价一致性限度是否在可接受标准范围之内。临床可接受标准的设定应有合理的依据。

这一官方答复直击了定量检测试剂临床评价中的核心审核逻辑。单纯凭借软件得出统计学层面的一致性限度远远不够，必须将其置于真实临床诊疗的容错边界内进行严密审视。

临床标准设定的底层逻辑与发补重灾区

很多企业在提交体外诊断试剂临床评价报告时，习惯于将对比数据导入统计软件跑出一个95%的一致性限度(Limits of Agreement, LoA)，然后直接得出一个结论“两者一致性良好”。这是典型的重统计、轻临床，也是注册申报中的高频发补痛点。高相关系数(如Pearson/Spearman)绝不等于高一致性。审评尺度关注的底层逻辑是：考核试剂与对比试剂之间的测量差值，是否会导致临床上的误诊或漏诊？

因此，一致性可接受标准绝不能基于已有的测试结果去倒推，必须在方案定稿前预先设立。例如，在推进自测用血糖监测系统注册项目时，相关的国家强制性标准或指导原则中已经明确规定了不同浓度段下的偏差可接受区间，这就为标准的设定提供了直接依据。如果没有此类明确的专法规定，企业必须主动检索诸如CLIA’88能力验证限度、生物学变异数据库(如Westgard网站)或权威临床诊疗指南，来论证你设定的边界是安全的。

如果不符合该要求，提交的报告中仅罗列散点差值，却未将LoA的上下限与临床可接受标准进行严密比对和论证，将面临直接发补，甚至因偏差过大导致前期临床试验数据作废的风险。

一致性评价的实操要点与方案规划

要得出可靠的Bland-Altman分析结果，试验设计和执行阶段的数据质量管控是前提。在纳入受试者及留样时，企业需要系统性地规划体外诊断试剂分析性能评估样本来源及具体的浓度分布，确保样本能够均匀覆盖试剂声明的线性范围，尤其是医学决定水平附近的测试点，避免因个别极端高低值导致一致性限度被异常拉宽而突破可接受标准。

此外，多中心临床研究中试剂及仪器的系统状态也会对散点图的离散程度产生显著影响。特别是在涉及体外诊断试剂增加适用仪器的变更申报或不同检测系统比对时，必须合理统筹体外诊断试剂临床试验批次的使用安排，严格把控系统误差与操作人员差异。这些未被重视的系统性波动，最终都会在Bland-Altman图中转化为扩大的置信区间，直接影响最终的一致性判定。

临床方案的统计学规划与临床依据的论证直接决定了产品能否顺利获批。如果企业在确立临床可接受标准或推演统计学假设时缺乏确凿的证据链，建议尽早寻求专业的医疗器械注册咨询支持，确保方案的顶层设计严密客观，一次性通过审评。