医学检验常用的方法

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医学检验常用的方法范文第1篇

关键字：生物化学检验;发展趋势;常用技术;临床诊断

0引言

在检验医学中临床生物化学检验是重要的组成部分之一，在实验室有主要地位。临床生物化学检验主要是通过现代科学技术，对患者体液中的化学成分进行分析，在临床诊断中有助于医师对患者的病情进行分析、预防、治疗，临床生物化学检验是一门新兴技术，随着医疗技术的不断发展，改线技术也逐渐的完善、成熟，逐渐的成为临床诊断中重要的技术之一。对生物化学检验进行深入的研究与分析，能在一定程度上促进临床医学的发展。

1临床生物化学检验概述

在对临床生物化学检验进行了解前，首先应对生物化学进行简单的认识，生物化学是对生物的化学组成、生物结构与生命中的化学变化进行研究的学科，生物化学的内容包含了激素、核酸、维生素、无机离子、蛋白质、遗传、繁殖、结构、功能以及物质代谢等等[1]。进行研究的目的是对疾病发生过程中生物化学的变化情况进行描述，帮助临床医师对患者病症的生物化学成分进行分析、判断，提供相应的治疗依据。临床生物化学检验主要是通过生化检验对主要化学成分进行分析，对患者的机能、病情进行有效的评估，为临床疾病的治疗与预防提供依据。

2临床生物化学检验技术发展趋势

20世纪末期，随着生物化学、临床医学及分析化学的发展与进步，同时计算机技术与自动化技术的迅猛发展，在一定程度上促进了生物化学的进步，提升了临床生物化学检验技术水平。新世纪以后，随着分子生物学的逐渐成熟与核酸分子杂交技术的推广[2]，临床生化试验在一定程度上提高了生物学检验技术水平。另一方面，临床生化检验技术在计算机信息技术与自动化分析技术的支持下迅速发展。目前，临床生物化学检验在电介质平衡、酸碱平衡、糖尿病、精神疾病、肾脏疾病、心肌损伤等多种疾病的检验中得到了广泛的应用，且取得了显著的效果，该项技术的发展也开始从横向发展专为纵向深化。

3临床生物化学检验常用技术

临床生物化学检验技术是在自动化生化仪器的广泛应用的基础上对生物化学检验技术进行推动的一种检验技术，现阶段医学技术中生化检验的频率逐渐的增加，现代科学技术与生化技术不断融合，产生了一些新兴的检验技术，例如：生物传感、光谱分析等，取得了显著的应用效果，其中光谱分析技术与电化学分析技术是临床生物化学检验中最常用的两种技术。

3.1光谱分析

发射光谱分析技术发射光谱分析技术主要包含了火焰光谱与荧光分析两种方法，其中火焰光谱主要是在火化与电弧的作用下，让物质在高温状态离解为离子或者原子后，发射出光谱线，然后根据强度在试样品中的含量为标准，得到具体的含量。荧光分析则是利用荧光强弱对物质的含量进行测定，该种方法具有高灵敏度，能够对复杂组分进行微量分析的应用优势，但是对测定条件与仪器的要求较高。原子吸收分光光度法原子吸收分光光度法是待测元素灯的特征谱线穿过供试品，经过试原子化产生原子蒸汽以后，将蒸汽中需要测量的元素基态原子吸收，并对辐射光的强度减弱情况进行测定，得到供试品内元素的含量。进行原子吸收测定会受到背景干扰，因此在进行原子吸收分光广度分析时，必须对背景影响进行考虑，同时原子化条件、波长变化也会影响检测的灵敏性与稳定性[3-11]，因此在检测时应尽可能的避免影响因素，提高检测质量。可见分光光度法该方法的应用原理是朗柏-比尔定律，比较法、标准曲线法师进行吸收光谱法的定量测量方法。

3.2电化学分析

在实验技术与电化学基本原理的基础上，根据物质的电化学性质，例如：电导、电量、电位计化学含量的多少进行分析的一种方法。电化学分析技术具有高灵敏度、高精确度、高选择性、操作简单等优点。现阶段所应用的例子电位选择分析法，其原理是根据溶液内活性物质与电极电位之间的关系进行分析，具有操作简单、选择性好、分析效率高的优点。

3.3生物传感技术

医学检验常用的方法范文第2篇

关键词: 生物信息学 医学统计学 课堂教学

生物信息学融合了生物技术、计算机技术、数学和统计学的大量方法，已逐渐成为发现生命过程中所蕴涵知识的一门重要学科。其基本问题主要包括：DNA分析、蛋白质结构分析、分子进化。医学统计学作为医科院校的基础课程之一，长期以来其理论和方法就广泛应用于临床医学、基础医学的各类研究中。随着生物新技术的诞生，在推动生物信息学发展的同时，医学研究对象也由宏观的病人、生物组织拓展到微观的基因领域，所面对的实验数据在性质和结构上也都有所不同，这对医学统计学的应用提出了新的更高的要求。

目前，医学统计学的很多原理和方法已成功地应用于这些新研究之中，并在此基础之上有了新的发展和改进。如概率分布的知识与序列相似性分析、蛋白质分类等技术密切相关；方差分析、非参数检验方法经改进和结合后在基因表达数据的前期分析中发挥了较好的作用；而聚类分析、判别分析、相关分析这些大家所熟知的统计学方法更是在基因分类和调控网络的建立中得到了广泛的应用。在进行医学统计学课堂教学时加入生物信息学方面的应用实例，不仅可以使学员了解本学科研究的前沿和医学、生物信息学研究的新发展，还可以提高学员对于医学统计学理论学习的兴趣，掌握先进的生物实验数据分析方法，提高今后从事医学科研的能力。下面，本文在回顾医学统计学授课主要内容的基础上，就医学和生物信息学中的可能应用举例如下：

一、概率分布

概率分布（probability distribution）是医学统计学中多种统计分析方法的理论基础。授课内容一般包括：二项分布、Possion分布、正态分布、t分布、F分布等。

借助概率分布常常可以帮助我们了解生命指标的特征、医学现象的发生规律等等。例如，临床检验中计量实验室指标的参考值范围就是依据正态分布和t分布的原理计算得到；许多医学试验的“阳性”结果服从二项分布，因此它被广泛用于化学毒性的生物鉴定、样本中某疾病阳性率的区间估计等；而一定人群中诸如遗传缺陷、癌症等发病率很低的非传染性疾病患病数或死亡数的分布，单位面积（或容积）内细菌数的分布等都服从Poisson分布，我们就可以借助Poisson分布的原理定量地对上述现象进行研究。

在生物信息学中概率分布也有一定应用。例如，Poisson分布可以用于基因（蛋白质）序列的相似性分析。被研究者广泛使用的分析工具BLAST (Basic Local Alignment Search Tool)能迅速将研究者提交的蛋白质（或DNA）数据与公开数据库进行相似性序列比对。对于序列a和b，BLAST发现的高得分匹配区称为HSPs。而HSP得分超过阈值t的概率P(H(a，b)>t)可以依据Poisson分布的性质计算得到。

二、假设检验

假设检验（hypothesis）是医学统计学中统计推断部分的重要内容。假设检验根据反证法和小概率原理，首先依据资料性质和所需解决的问题，建立检验假设；在假设该检验假设成立的前提下，采用适当的检验方法，根据样本算得相应的检验统计量；最后，依据概率分布的特点和算得的检验统计量的大小来判断是否支持所建立的检验假设，进而推断总体上该假设是否成立。其基本方法包括：u检验、t检验、方差分析（ANOVA）和非参数检验方法。

假设检验为医学研究提供了一种很好的由样本推断总体的方法。例如，随机抽取某市一定年龄段中100名儿童，将其平均身高（样本均数）与该年龄段儿童应有的标准平均身高（总体均数）做u检验，其检验结果可以帮助我们推断出该市该年龄段儿童身高是否与标准身高一致，为了解该市该年龄段儿童的生长发育水平提供参考。又如，医学中常常可以采用t检验、秩和检验比较两种药物的疗效有无差别；用2检验比较不同治疗方法的有效率是否相同等等。

这些假设检验的方法在生物实验资料的分析前期应用较多，但由于研究目的和资料性质不同，一般会对某些方法进行适当调整和结合。

例如，基于基因芯片实验数据寻找差异表达基因的问题。基因芯片（gene chip）是近年来实验分子生物学的技术突破之一，它允许研究者在一次实验中获得成千上万条基因在设定实验条件下的表达数据。为了从这海量的数据中寻找有意义的信息，在对基因表达数据进行分析的过程中，找到那些在若干实验组中表达水平有明显差异的基因是比较基础和前期的方法。这些基因常常被称为“差异表达基因”，或者“显著性基因”。如果将不同实验条件下某条基因表达水平的重复测量数据看作一个样本，寻找差异表达基因的问题其实就可以采用假设检验方法加以解决。

如果表达数据服从正态分布，可以采用t-检验（或者方差分析）比较两样本（或多样本）平均表达水平的差异。

但是，由于表达数据很难满足正态性假定，目前常用的方法基于非参数检验的思想，并对其进行了改进。该方法分为两步：首先，选择一个统计量对基因排秩，用秩代替表达值本身；其次，为排秩统计量选择一个判别值，在其之上的值判定为差异显著。常用的排秩统计量有：任一特定基因在重复序列中表达水平M值的均值 ；考虑到基因在不同序列上变异程度的统计量 ，其中，s是M的标准差；以及用经验Bayes方法修正后的t-统计量： ，修正值a由M的方差s2的均数和标准差估计得到。

三、一些高级统计方法在基因研究中的应用

（一）聚类分析

聚类分析（clustering analysis）是按照“物以类聚”的原则，根据聚类对象的某些性质与特征，运用统计分析的方法，将聚类对象比较相似或相近的归并为同一类。使得各类内的差异相对较小，类与类间的差异相对较大1。聚类分析作为一种探索性的统计分析方法，其基本内容包括：相似性度量方法、系统聚类法（Hierarchical Clustering）、K-means聚类法、SOM方法等。

聚类分析可以帮助我们解决医学中诸如：人的体型分类，某种疾病从发生、发展到治愈不同阶段的划分，青少年生长发育分期的确定等问题。

近年来随着基因表达谱数据的不断积累，聚类分析已成为发掘基因信息的有效工具。在基因表达研究中，一项主要的任务是从基因表达数据中识别出基因的共同表达模式，由此将基因分成不同的种类，以便更为深入地了解其生物功能及关联性。这种探索完全未知的数据特征的方法就是聚类分析，生物信息学中又称为无监督的分析（Unsupervised Analysis）。常用方法是利用基因表达数据对基因（样本）进行聚类，将具有相同表达模式的基因（样本）聚为一类，根据聚类结果通过已知基因（样本）的功能去认识那些未知功能的基因。对于基因表达数据而言，系统聚类法易于使用、应用广泛，其结果——系统树图能提供一个可视化的数据结构，直观具体，便于理解。而在几种相似性的计算方法中，平均联接法(Average Linkage Clustering)一般能给出较为合理的聚类结果2。

（二）判别分析

判别分析（discriminant analysis）是根据观测到的某些指标的数据对所研究的对象建立判别函数，并进行分类的一种多元统计分析方法。它与聚类分析都是研究分类问题，所不同的是判别分析是在已知分类的前提下，判定观察对象的归属3。其基本方法包括：Fisher线性判别（FLD）、最邻近分类法（k-Nearest Neighbor Classifiers）、分类树算法（Classification Tree Algorithm），人工神经网络（ANNs）和支持向量机（SVMs）。

判别分析常用于临床辅助鉴别诊断，计量诊断学就是以判别分析为主要基础迅速发展起来的一门科学。如临床医生根据患者的主诉、体征及检查结果作出诊断；根据各种症状的严重程度预测病人的预后或进行某些治疗方法的疗效评估；以及流行病学中某些疾病的早期预报，环境污染程度的坚定及环保措施、劳保措施的效果评估等。

在生物信息学针对基因的研究工作中，由于借助了精确的生物实验，研究者通常能得到基因（样本）的准确分类，如，基因的功能类、样本归结于疾病（正常）状态等等。当利用了这些分类信息时，就可以采用判别分析的方法对基因进行分类，生物信息学中又称为有监督的分析（Supervised Analysis）。例如，基因表达数据分析中，对于已经过滤的基因，前三种方法的应用较为简单。而支持向量机（SVMs）和人工神经网络（ANNs）是两种较新，但很有应用前景的方法。

（三）相关分析

相关分析（correlation analysis）是医学统计学中研究两变量间关系的重要方法。它借助相关系数来衡量两变量之间的关系是否存在、关系的强弱，以及相互影响的方向。其基本内容包括：线性相关系数、秩相关系数、相关系数的检验、典型相关分析等。

我们常常可以借助相关分析判断研究者所感兴趣的两个医学现象之间是否存在联系。例如，采用秩相关分析我们发现某种食物中黄曲霉毒素相对含量与肝癌死亡率间存在正相关关系；采用线性相关方法发现中年女性体重与血压之间具有非常密切的正相关关系等等。

生物信息学中可以利用相关分析建立基因调控网络。如果将两个不同的基因在不同实验条件下的表达看作是两个变量，相关分析所研究的正是两者之间的调控关系。如采用线性相关系数进行两基因关系的分析时，其大小反应了基因调控关系的强弱，符号则反应了两基因是协同关系（相关系数为正），还是抑制关系（相关系数为负）。

四、意义

生物信息学不仅是医学统计学的研究前沿，更是医学研究由宏观向微观拓展的重要领域，其研究内容已逐渐为多数医学院校的学员了解和熟悉。而如何对新技术产生的生物实验数据进行准确合理的分析，却成为生物信息学研究的主要瓶颈之一。

在医学统计学课堂教学中引入生物信息学实例，而不仅仅局限于常见的医学、卫生领域的例子，将难以理解的统计理论和方法与前沿的生物实例相结合，拓宽了学员的视野，提高了学员的学习兴趣，更可以加深对所学知识的理解；与此同时，使学员掌握了生物实验数据的先进分析方法，扩大了学员的知识面，提高了他们今后开展医学科研工作的能力。

还有一些医学统计学方法目前也逐渐应用于生物信息学研究中，诸如：遗传算法、熵理论等等。但这些方法已经超出了医学统计学课堂教学的范围，我们将尝试在第二课堂或选修课中，作为补充知识进行讲授，供那些学有余力的学员学习交流。

参考文献

1．郭祖超著. 医学统计学. 第1版.北京：人民军医出版社，1999. 238-243

医学检验常用的方法范文第3篇

目前整体上分子诊断学实验教学的开设情况存在以下三方面的不足：(1)教学形式单一。教学过程基本上是教师根据课本讲义上的内容进行灌输式讲授，粉笔+黑板+口头讲授，教学方法比较简单，内容陈旧，在学生来看，是以背书为主，较难调动学生们学习的兴趣。(2)实验室硬件条件相对不足。分子诊断学实验在所需的硬件设施上往往需要投入的经费较高，加之对授课教师的分子生物学基本技术要求也较高等原因，使得实验教学的受重视程度不够，最终导致学生的动手能力和分析解决问题的能力没能得到很好的发展。(3)验证性实验所占比例较大。实验教学不仅要以培养学生的动手操作能力为目的，单纯地完成一些验证性实验，更重要的是通过加强专业技术训练，培养学生的科学思维与创新能力。传统的分子诊断学实验主要是一些基本操作技术，以验证理论为目的，学生机械地按已有的操作步骤进行，缺少与其它学科的融会贯通，无法使学生形成完整的科研思路。因此，为了后续学科的学习和为培养适应新世纪医学发展要求的高级检验医学人才奠定良好基础，使教学方法和教学内容的运用趋于综合化，不断提高学生的创新科学思维素质，进一步加强学生创新能力和综合分析问题的能力是关键环节。

2优化实验教学的多样化教学模

根据多年教学、科研和临床的经验，笔者认为多样化教学模式的开展对于在课堂教学中培养学生的临床思维是非常必要的。

2.1多媒体组合教学

医检专业本科教育开设分子诊断学时间不长，实验教学中还存在一些期待改进的地方，其中实验教学软件这方面就比较欠缺，国内目前难以购置较好的整体优化的分子诊断学实验多媒体课件和影像教学片，创作整体优化的分子诊断学应用型实验教学多媒体课件将提高分子诊断学实验的教学效果，并为暂时尚不具备条件的医学院校开设应用型分子诊断学实验提供较为理想的课件，提高教学效果。多媒体组合教学就是在教学工作中运用数码相机、摄像机、录像机、大屏幕投影仪以及多媒体计算机和网络等进行整体组合优化，根据实际情况制作相应的多媒体课件、幻灯片和电视教学片等教学软件，在课堂上讲解实验理论时，可以先利用多媒体视频或动画等方式，为学生演示实验室常用仪器和器材的工作原理和规范正确的使用方法、实验室安全知识以及实验原理和步骤等，这样学生可获得直观印象，加深对实验技能的理解。教师还能利用多媒体手段在课堂外，将多媒体技术、网络技术和视频技术联合应用进行多媒体网络教学，向学生展示现代分子诊断学研究设备、新的研究技术以及受实验条件、学时和安全性的限制使得学生无法直接接触到的实验操作，使学生能够及时了解到分子诊断学实验的最新研究手段，同时同学们还可以掌握规范正确的操作，又可在网络上模拟整个实验过程，提高学生的学习兴趣和动手操作能力，进而达到加深学生对分子诊断学实验的整体认识和掌握常用疾病针对性实验室检测的目的，实现学生与计算机的交互、学生与学生的交互、学生与老师之间的交互，大家共同学习，学习的方式和环境发生了改变，知识的传播不再受时空的制约，并可实时进行。通过多媒体组合教学的方式，学生可以在短时间内增加信息量，拓展知识面，开阔眼界，从而提高实验教学的效果。

2.2分组讨论

在实验前可设置与实验相关的临床问题，引起学生的思考，带着问题进行实验，在实验的过程中以及结束后，针对预设性问题、实际遇到的问题和异常的结果以小组形式展开讨论，讨论不仅进一步加强学生对实验原理、操作和结果的理解，还可加强学生团结合作的意识。

2.3双语教学

根据实验相关内容，结合分子诊断的最新知识和学生外语水平实施双语教学，同时教师向学生讲授查阅文献的途径、技能和方法，并引导学生阅读一些有关的论文文献。双语教学有利于鞭策教师提高自身综合素质，更有利于学生提高运用专业英语水平的能力，指导学生查阅国际最新的文献资料，及时了解前沿科学技术发展情况，丰富课外科研知识。

2.4实验报告论文

采用论文的形式写实验报告，根据原理、操作步骤，结合相关理论知识和文献，对实验现象和结果进行充分论述，借以提高学生的问题分析能力，锻炼学生的语言表达能力和逻辑思维能力，并可为日后论文的撰写奠定基础。

2.5完善实验的系统性和完整性

实验内容主要包括分子生物学最基本的实验技术及不断加入的、随技术发展的、能与临床学科通汇贯通的先进性、临床型实验，以疾病为主线，以国家批准的临床常用的诊断试剂盒为材料。另外还可以将教师的科研课题结合到综合性实验中，用新颖、前沿的实验内容激发学生的求知欲，进一步提高学生学习实验课的兴趣和主动性。经过这些综合性实验加强学生对各知识点的融会贯通,强化学生对整体知识的掌握。按教学规律和大纲要求安排实验教学内容，改变传统的实验教学内容，整体优化选择临床应用型分子诊断学实验中最常用的关键技术为题材。拟为：(1)质粒DNA的提取;(2)真核细胞DNA和mRNA的分离纯化;(3)限制性内切酶的应用;(4)DN段的连接;(5)核酸的鉴定;(6)重组质粒在体外的表达;(7)表达产物的分离和纯化;(8)Westernblot;(9)转化与转染;(10)实时荧光定量PCR检测乙肝病毒DNA;(11)实时荧光定量RT-PCR检测丙肝病毒RNA;(12)流式细胞术分析淋巴细胞亚群;(13)CD4+CD8+绝对计数;(14)流式细胞术检测HLA-B27;(15)DNA指纹分析;(16)改良TRAP法检测端粒酶的活性。其中核酸的分离、纯化、酶切、连接、鉴定与表达是最基本的分子生物学的技能训练，实时荧光定量PCR是临床上用于绝对定量病患体内微生物核酸量的最常用的方法，流式细胞术属于临床常用的是一种在功能水平上对生物分子进行定量分析的检测手段，改良TRAP法检测端粒酶的活性是综合性实验，包括提取小鼠组织DNA、匀浆、测蛋白含量、PCR、聚丙烯酰胺凝胶电泳等。

3结语

医学检验常用的方法范文第4篇

1材料与方法

1．1材料1．1．1材料Balb／c小鼠：由广州医学院动物中心提供，4～6周龄，雄性，清洁级，体质量20～25g，无卵清蛋白（OVA）饮食。致敏液：由0．08％OVA0．1mL（美国Sigma公司）和等体积液态铝（美国Pierce公司）混合。LY294002（PI3K抑制剂）：美国Sigma公司提供。1．1．2动物分组分组方法：随机数字表法。组别：OVA组、LY294002组和对照组。1．1．3实验方法OVA组：本组小鼠于第0、7、14天腹腔注射致敏液0．2mL，第15天将小鼠置于透明密闭容器中以1％OVA溶液10mL雾化吸入，每次20min，隔日一次，连续5周。LY294002组：同期同时给予注射致敏液和吸入OVA，第13天开始经尾静脉给予LY294002，用量为7．5mg／kg，连续3d每天1次，第15天于吸入OVA前30min给药。对照组：同期同时给予相同体积生理盐水腹腔注射及雾化吸入。观察指标：支气管肺泡灌洗液（BALF）中细胞分类计数、骨髓悬液和肺组织学检查。通过实验检测LY294002对OVA致敏哮喘小鼠肺组织病理、BALF和骨髓中细胞分类的影响，计数细胞总数和嗜酸性粒细胞（Eos）并进行统计学分析［3］。1．1．4实验目的运用公式法、PASS软件Simple法和Stata软件计算法求得本实验的样本含量，并通过实验所得数据验证其检验效能，判断3种方法确定的样本含量的有效性。1．2方法1．2．1公式法介绍n＝［（Zα／2＋Zβ）＊σ／δ］2，n为所需要的样本含量，δ为总体差值，σ为总体标准差，Zα／2为标准正态分布的双侧临界值；Zβ为正态分布的单侧临界值。1．2．2PASS软件介绍PASS是样本含量估计和效能分析中常用的一款优秀的统计分析软件［4］。它界面良好、功能齐全，可以进行描述性统计、相关及回归分析、实验设计、生存及可靠性分析、统计图表绘制等操作，只需要输入相应的参数，即可实现对样本含量或检验效能的预测。常用方法有Com－poundSymmetry法、AR法、Banded法和Simple法。本实验研究选用Simple法。1．2．3Stata软件介绍Stata是一个功能强大的统计分析软件，它可以进行t检验、参数估计、协方差分析、单因素和多因素的方差分析、方差齐性检验、缺项数据的处理、正态性检验等一般分析。它采用具亲和力的窗口接口，操作灵活简便、学习方便，使用者可以通过Stata官方网站学习使用方法。该软件用于样本含量和检验效能估计的主要命令是sampsi（samplesizeandpower），命令格式为：．sampsi＃1＃2［，一般选择项］［重复测量选择项］。＃1表示处理前测量的均数，＃2表示处理后测量的均数。一般选择项包括：检验效能、检验水平、n1与n2样本量的比值、sd1／sd2（sd为标准差）、单侧／双侧检验、单样本（缺省时为两样本比较）。常用方法有change法、post法和ancova法，本试验研究选用ancova法。

2结果

2．1参数设置Ⅰ类错误概率大小α越小，所需要的样本含量越大，通常情况下α取0．05，可取单侧或双侧用统计学检验。选择双侧检验的条件是研究结果高和低于效应指标的界限均有意义，所需样本量就大；选择单侧检验条件是研究结果仅高或低于效应指标的界限有意义，所需样本量就小。Ⅱ类错误概率大小β越小，检验效能1－β越大，所需样本量也越大，一般要求检验效能不低于0．80，一般只取单侧，本实验取β＝0．1。n1与n2样本量的比值常用的为4∶1、2∶1、1∶1，考虑成本最低取1∶1。总体标准差σ或总

体率π，常根据预实验及前人的研究结果或统计理论进行估计，根据何胜东等［5］的研究结果和其他资料，取π＝0．7，σ＝7．87。容许误差δ是指研究者要求的或客观实际存在的样本统计量与总体参数间或样本统计量间的差值，本实验认为Eos百分比降低80％以上为有效，取δ＝0．8σ。2．2计算结果公式计算值为12只，PASS软件Simple法计算值为8只（见图1），Stata软件计算值为10只（由于软件界面图较复杂，本文不截取界面图）。2．3实验结果本实验研究向广州医学院病理教研室咨询了实验材料的费用，根据以往的文献研究经验并考虑统计方便，最终确定样本含量为10只。但考虑样本的非正常失效（如取样失败、死亡等），笔者增加2只作为备份，将样本编号为1～12号。本实验在实验过程中未出现样本的非正常失效，12只小鼠都取到了真实有效的实验数据。实验研究结束后，笔者验证了LY294002组对OVA组的检验效能，样本数为8只取样本编号为1～8号的数据，定为A组；样本数为10只，取样本编号为1～10号的数据，定为B组；样本数为12只，取样本编号为1～12号的数据，定为C组。其计算结果：所有组别1－β＞0．90（数据见表1），说明这3种方法计算的样本数都是合适有效的。

3讨论

医学试验研究设计包含专业设计和统计设计两部分内容，统计设计对于保证研究结果的可靠性、科学性、重现性，具有非常重要的意义［6］。样本含量估计与检验效能估算是统计设计中最重要的环节之一。只有科学地确定样本含量才能确保研究的可靠性和研究结果的可信性。样本含量的估计原则：在保证试验研究结果具有一定可信度（1－α），又具有一定检验效能（1－β）的前提下，估算出能够达到主要研究目标所需要的研究对象最小例数，以便通过样本研究结果来推断总体特征。其中α和β的取值大小是由试验设计人员希望达到的可信性和检验效能而确定。有时试验者会考虑到样本意外丢失（如动物的非正常生病或死亡，人员的失访等），会在估算出的最少样本例数上比例不能太大，增加10％～20％即可，因为盲目追求大样本量可能导致更多混杂因素的产生（如动物个体体质相差太大等），导致更大或更多的偏倚发生。医学工作者习惯用公式计算法、查表法、文献法和专家咨询法等方法估算样本含量，这些方法主观因素对估算结果影响大，而统计软件由于操作简单，考虑的客观因素多，计算结果相对合理。统计软件除了本文介绍的PASS软件和Stata软件外，还有nQueryAdvisor软件、SamplePower软件（SPSS公司研发）、SASA软件和SAS软件等，使用方法都大同小异。本文采取的3种方法计算结果不相同但却都是合理有效的，因为医学试验研究中样本含量不是唯一的，不同的研究方法、研究目的，研究要求和研究资料决定了不同的样本含量，从表1中可看出样本含量也并不是越大越精确。这些样本含量估算方法参考了研究个体的变异度、研究结果的精确度（抽样误差），但未考虑研究成本、可行性与伦理学要求对样本含量的影响。

医学检验常用的方法范文第5篇

关键词：血液细胞；检验；质量控制

血液细胞检查是通过一些仪器的检测对血液细胞中一些成分、以及成分含量进行分析的技术，最常用的是学常规检查，它包括红细胞、白细胞、血红蛋白以及血小板等的计数，共有10个项目，也称作血常规检查［1］。在临床医学上，血液细胞的检查是十分重要的，它对于确诊疾病、质量疾病起着关键的作用。因此，血液细胞检测的质量准确与否至关重要，为了取得准确的、可靠的血常规检测结果，防止在临床诊断治疗过程中出现误诊、错诊以及漏诊，相关的检验部门和检验人员要充分、全面的考虑血常规检测中可能存在的问题和各种影响因素，以便及时解决和严格控制。

1一般资料与方法

1．1一般资料。选取今年2月到6月这段时间自愿接受实验的志愿者50名作为本次研究分析的对象，这些志愿者在血型上是要一致的，但在年龄性别上是有差异的。其中男性为30位，女性为20位，年龄在15－55岁之间，平均年龄为（32．5±2．6）。

1．2方法。参与这次的实验研究50位志愿者他们都是在了解实验性质的情况下资源参与的。首先要对这些志愿者配置抗凝血剂，即所有志愿者都将进行静脉血液的抽取采集血样。本次的实验研究者对这些血样进行不同比例的稀释，再将相同比例的血液样本进行打乱，分成50分进行检验。然后，在所有志愿者的静脉出采集血样，在获得血液样本后，对血液样本进行质量储存。在静脉采血后，研究人员将采集的血液样本混匀，分成七十八份。将这些血液样本放在22度的环境中，半小时后将其中的十五份取出来进行检测，在三小时后取出十五份进行检测，最后在六小时后取出最后二十份血液标准，在对这些血液样本进行检验的过程中，对同一时间取出的样本用不同的仪器和方法进行检验［2］。在将得到的数据进行归纳统计，在进行对比后，分析血液细胞在临床医学中，血液抗凝、标本采集、存储、检验以及时间等因素对血液细胞质量检测的影响，并研究控制血液质量检测的办法。

1．3统计学分析。本次实验的数据统计使用SPSS18．0软件进行归纳统计，并且在处理数据的过程中采用t检验原理对数据资料进行分析对比，在资料比所产生的数据都统一的应用×2来检验，结果检验的数据显示p＜0．05，具有统计学意义。

2结果

经过这次实验的对比发现，不同稀释比的血液样本所含的红细胞、白细胞、血红蛋白以及血小板等都是不相同的，数据具有统计学意义p＜0．05。另外，血液标本放置时间的长短也会影响检验的质量准确性，数据符合统计学差异p＜0．05。

3分析

血液细胞检查的质量问题的改善可以从以下几个方面着手。

第一，检验人员的良好素质是保证检验质量的最基本的因素。检验人员需要具备系统的、全面的检验知识和专业素质，对于检验仪器设备的原理、性能、操作方法、注意事项、针对性能以及仪器的保养和维修都要了如指掌［3］。因为许多疾病是要通过血液检查来发现的，如果检验人员对仪器不熟练，很有可能会耽误病人的治疗；再有检验人员应该严格要求自己，对于自己的工作环境要严格按照医院的规章制度来，严格按照操作规定实行，确保检验结果的准确。

第二，就是血液样本的采集。在血常规检测中，采血部位的选择、标本的抗凝、标本的稀释以及标本的防止时间，都应该谨慎选择与操作。一般采血的部位最常用的是静脉采血和毛细血管末梢采血，因为数据显示，相对于其他部位，静脉血血样是最为可靠的血液标本。同时在静脉采血的过程中，要避免人为因素引起血液的稀释或浓缩。用于血常规检测的血样必须使用抗凝剂抗凝处理［4］。由于血液是有血细胞和血浆两部分组成的红色的黏稠额悬液，所以在进行白细胞的检测计数，直接检测会有困难，所以就应该用针对性的措施进行计数。

第三，医院要将血液检查的质量问题放在重要位置。血液是人生命得以维续的基础，血常规检查就是医学临床中的重中之重。为了达到保证血液细胞检验的质量的准确性，更好的提高临床医学血液细胞检验质量控制质量，现代医院等医疗机构应以现代质量控制与管理理念为指导，构建完善的检验质量控制管理体系，明确检验人员、检验相关部门负责人等相关人员的职责、权限，对于忽视工作的工作人员进行严厉的惩罚，从而引起检验人员对检验值量的重视。同时还要完善对血液细胞检验工作内容标准操作体系与操作管理制度，以此来约束和管理临床医学的血液检验工作人员，从而确保血液细胞检查的质量。

4讨论

分析本次临床医学实验的检验结果，可以发现在血液细胞检验的质量中有许多影响因素的存在。血液检验结果缺少准确性，在血液细胞的检验过程中，需要注重各阶段的质量控制。血液细胞检验工作流程的细致、优化能够在很大程度上促进检验工作质量的提高，为检验工作质量控制的开展提供有利条件。在现代医院的血液细胞检验质量控制工作开展中，医院应认识到检验工作流程对质量控制、质量提高的重要性。以本院血液细胞检验设备仪器的实际情况为基础进行科学分析，并通过分析结论进行检验工作流程的优化，促进质量控制工作的开展。综上所述，有很多原因可以导致血液细胞检测值量产生误差，而血常规检测又是开展临床治疗的关键，这就需要对血液细胞检验的全过程进行全面的、系统的、有效的控制。为此，医院以及相关医疗机构需要形成统一的检验标准，以及形成整体的质量控制体系，注重检验前的血液标本制作和抗凝剂制作，以及对仪器的校准，同时对于检验人员专业素质要不定期的考察和培养，从而提高血液细胞检验的质量的准确性，为疾病诊断提供准确的判断依据。

参考文献

［1］沙薇，郭伟娜，于文波，安晶红．试析临床医学血液细胞检验的质量控制［J］．中外医疗，2011，10：187

［2］徐晓嵘．浅析临床医学中血液细胞检验的质量控制［J］．现代诊断与治疗，2012，09：1378－1379

［3］李璐．临床医学中血液细胞检验的质量控制分析［J］．中国卫生产业，2014，01：125－126

［4］杨秀芳．浅析临床医学血液细胞检验的质量控制［J］．中国卫生产业，2013，22：114－115