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醫(yī)學(xué)檢驗(yàn)常用的方法范文第1篇

關(guān)鍵字：生物化學(xué)檢驗(yàn);發(fā)展趨勢(shì);常用技術(shù);臨床診斷

0引言

在檢驗(yàn)醫(yī)學(xué)中臨床生物化學(xué)檢驗(yàn)是重要的組成部分之一，在實(shí)驗(yàn)室有主要地位。臨床生物化學(xué)檢驗(yàn)主要是通過(guò)現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)，對(duì)患者體液中的化學(xué)成分進(jìn)行分析，在臨床診斷中有助于醫(yī)師對(duì)患者的病情進(jìn)行分析、預(yù)防、治療，臨床生物化學(xué)檢驗(yàn)是一門新興技術(shù)，隨著醫(yī)療技術(shù)的不斷發(fā)展，改線技術(shù)也逐漸的完善、成熟，逐漸的成為臨床診斷中重要的技術(shù)之一。對(duì)生物化學(xué)檢驗(yàn)進(jìn)行深入的研究與分析，能在一定程度上促進(jìn)臨床醫(yī)學(xué)的發(fā)展。

1臨床生物化學(xué)檢驗(yàn)概述

在對(duì)臨床生物化學(xué)檢驗(yàn)進(jìn)行了解前，首先應(yīng)對(duì)生物化學(xué)進(jìn)行簡(jiǎn)單的認(rèn)識(shí)，生物化學(xué)是對(duì)生物的化學(xué)組成、生物結(jié)構(gòu)與生命中的化學(xué)變化進(jìn)行研究的學(xué)科，生物化學(xué)的內(nèi)容包含了激素、核酸、維生素、無(wú)機(jī)離子、蛋白質(zhì)、遺傳、繁殖、結(jié)構(gòu)、功能以及物質(zhì)代謝等等[1]。進(jìn)行研究的目的是對(duì)疾病發(fā)生過(guò)程中生物化學(xué)的變化情況進(jìn)行描述，幫助臨床醫(yī)師對(duì)患者病癥的生物化學(xué)成分進(jìn)行分析、判斷，提供相應(yīng)的治療依據(jù)。臨床生物化學(xué)檢驗(yàn)主要是通過(guò)生化檢驗(yàn)對(duì)主要化學(xué)成分進(jìn)行分析，對(duì)患者的機(jī)能、病情進(jìn)行有效的評(píng)估，為臨床疾病的治療與預(yù)防提供依據(jù)。

2臨床生物化學(xué)檢驗(yàn)技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)

20世紀(jì)末期，隨著生物化學(xué)、臨床醫(yī)學(xué)及分析化學(xué)的發(fā)展與進(jìn)步，同時(shí)計(jì)算機(jī)技術(shù)與自動(dòng)化技術(shù)的迅猛發(fā)展，在一定程度上促進(jìn)了生物化學(xué)的進(jìn)步，提升了臨床生物化學(xué)檢驗(yàn)技術(shù)水平。新世紀(jì)以后，隨著分子生物學(xué)的逐漸成熟與核酸分子雜交技術(shù)的推廣[2]，臨床生化試驗(yàn)在一定程度上提高了生物學(xué)檢驗(yàn)技術(shù)水平。另一方面，臨床生化檢驗(yàn)技術(shù)在計(jì)算機(jī)信息技術(shù)與自動(dòng)化分析技術(shù)的支持下迅速發(fā)展。目前，臨床生物化學(xué)檢驗(yàn)在電介質(zhì)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(yàn)中得到了廣泛的應(yīng)用，且取得了顯著的效果，該項(xiàng)技術(shù)的發(fā)展也開始從橫向發(fā)展專為縱向深化。

3臨床生物化學(xué)檢驗(yàn)常用技術(shù)

臨床生物化學(xué)檢驗(yàn)技術(shù)是在自動(dòng)化生化儀器的廣泛應(yīng)用的基礎(chǔ)上對(duì)生物化學(xué)檢驗(yàn)技術(shù)進(jìn)行推動(dòng)的一種檢驗(yàn)技術(shù)，現(xiàn)階段醫(yī)學(xué)技術(shù)中生化檢驗(yàn)的頻率逐漸的增加，現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)與生化技術(shù)不斷融合，產(chǎn)生了一些新興的檢驗(yàn)技術(shù)，例如：生物傳感、光譜分析等，取得了顯著的應(yīng)用效果，其中光譜分析技術(shù)與電化學(xué)分析技術(shù)是臨床生物化學(xué)檢驗(yàn)中最常用的兩種技術(shù)。

3.1光譜分析

發(fā)射光譜分析技術(shù)發(fā)射光譜分析技術(shù)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(zhì)在高溫狀態(tài)離解為離子或者原子后，發(fā)射出光譜線，然后根據(jù)強(qiáng)度在試樣品中的含量為標(biāo)準(zhǔn)，得到具體的含量。熒光分析則是利用熒光強(qiáng)弱對(duì)物質(zhì)的含量進(jìn)行測(cè)定，該種方法具有高靈敏度，能夠?qū)?fù)雜組分進(jìn)行微量分析的應(yīng)用優(yōu)勢(shì)，但是對(duì)測(cè)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(cè)元素?zé)舻奶卣髯V線穿過(guò)供試品，經(jīng)過(guò)試原子化產(chǎn)生原子蒸汽以后，將蒸汽中需要測(cè)量的元素基態(tài)原子吸收，并對(duì)輻射光的強(qiáng)度減弱情況進(jìn)行測(cè)定，得到供試品內(nèi)元素的含量。進(jìn)行原子吸收測(cè)定會(huì)受到背景干擾，因此在進(jìn)行原子吸收分光廣度分析時(shí)，必須對(duì)背景影響進(jìn)行考慮，同時(shí)原子化條件、波長(zhǎng)變化也會(huì)影響檢測(cè)的靈敏性與穩(wěn)定性[3-11]，因此在檢測(cè)時(shí)應(yīng)盡可能的避免影響因素，提高檢測(cè)質(zhì)量?？梢?jiàn)分光光度法該方法的應(yīng)用原理是朗柏-比爾定律，比較法、標(biāo)準(zhǔn)曲線法師進(jìn)行吸收光譜法的定量測(cè)量方法。

3.2電化學(xué)分析

在實(shí)驗(yàn)技術(shù)與電化學(xué)基本原理的基礎(chǔ)上，根據(jù)物質(zhì)的電化學(xué)性質(zhì)，例如：電導(dǎo)、電量、電位計(jì)化學(xué)含量的多少進(jìn)行分析的一種方法。電化學(xué)分析技術(shù)具有高靈敏度、高精確度、高選擇性、操作簡(jiǎn)單等優(yōu)點(diǎn)。現(xiàn)階段所應(yīng)用的例子電位選擇分析法，其原理是根據(jù)溶液內(nèi)活性物質(zhì)與電極電位之間的關(guān)系進(jìn)行分析，具有操作簡(jiǎn)單、選擇性好、分析效率高的優(yōu)點(diǎn)。

3.3生物傳感技術(shù)

醫(yī)學(xué)檢驗(yàn)常用的方法范文第2篇

關(guān)鍵詞: 生物信息學(xué) 醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué) 課堂教學(xué)

生物信息學(xué)融合了生物技術(shù)、計(jì)算機(jī)技術(shù)、數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)的大量方法，已逐漸成為發(fā)現(xiàn)生命過(guò)程中所蘊(yùn)涵知識(shí)的一門重要學(xué)科。其基本問(wèn)題主要包括：DNA分析、蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)分析、分子進(jìn)化。醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)作為醫(yī)科院校的基礎(chǔ)課程之一，長(zhǎng)期以來(lái)其理論和方法就廣泛應(yīng)用于臨床醫(yī)學(xué)、基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)的各類研究中。隨著生物新技術(shù)的誕生，在推動(dòng)生物信息學(xué)發(fā)展的同時(shí)，醫(yī)學(xué)研究對(duì)象也由宏觀的病人、生物組織拓展到微觀的基因領(lǐng)域，所面對(duì)的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)在性質(zhì)和結(jié)構(gòu)上也都有所不同，這對(duì)醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)的應(yīng)用提出了新的更高的要求。

目前，醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)的很多原理和方法已成功地應(yīng)用于這些新研究之中，并在此基礎(chǔ)之上有了新的發(fā)展和改進(jìn)。如概率分布的知識(shí)與序列相似性分析、蛋白質(zhì)分類等技術(shù)密切相關(guān)；方差分析、非參數(shù)檢驗(yàn)方法經(jīng)改進(jìn)和結(jié)合后在基因表達(dá)數(shù)據(jù)的前期分析中發(fā)揮了較好的作用；而聚類分析、判別分析、相關(guān)分析這些大家所熟知的統(tǒng)計(jì)學(xué)方法更是在基因分類和調(diào)控網(wǎng)絡(luò)的建立中得到了廣泛的應(yīng)用。在進(jìn)行醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)課堂教學(xué)時(shí)加入生物信息學(xué)方面的應(yīng)用實(shí)例，不僅可以使學(xué)員了解本學(xué)科研究的前沿和醫(yī)學(xué)、生物信息學(xué)研究的新發(fā)展，還可以提高學(xué)員對(duì)于醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)理論學(xué)習(xí)的興趣，掌握先進(jìn)的生物實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分析方法，提高今后從事醫(yī)學(xué)科研的能力。下面，本文在回顧醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)授課主要內(nèi)容的基礎(chǔ)上，就醫(yī)學(xué)和生物信息學(xué)中的可能應(yīng)用舉例如下：

一、概率分布

概率分布（probability distribution）是醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)中多種統(tǒng)計(jì)分析方法的理論基礎(chǔ)。授課內(nèi)容一般包括：二項(xiàng)分布、Possion分布、正態(tài)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(biāo)的特征、醫(yī)學(xué)現(xiàn)象的發(fā)生規(guī)律等等。例如，臨床檢驗(yàn)中計(jì)量實(shí)驗(yàn)室指標(biāo)的參考值范圍就是依據(jù)正態(tài)分布和t分布的原理計(jì)算得到；許多醫(yī)學(xué)試驗(yàn)的“陽(yáng)性”結(jié)果服從二項(xiàng)分布，因此它被廣泛用于化學(xué)毒性的生物鑒定、樣本中某疾病陽(yáng)性率的區(qū)間估計(jì)等；而一定人群中諸如遺傳缺陷、癌癥等發(fā)病率很低的非傳染性疾病患病數(shù)或死亡數(shù)的分布，單位面積（或容積）內(nèi)細(xì)菌數(shù)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(duì)上述現(xiàn)象進(jìn)行研究。

在生物信息學(xué)中概率分布也有一定應(yīng)用。例如，Poisson分布可以用于基因（蛋白質(zhì)）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(zhì)（或DNA）數(shù)據(jù)與公開數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行相似性序列比對(duì)。對(duì)于序列a和b，BLAST發(fā)現(xiàn)的高得分匹配區(qū)稱為HSPs。而HSP得分超過(guò)閾值t的概率P(H(a，b)>t)可以依據(jù)Poisson分布的性質(zhì)計(jì)算得到。

二、假設(shè)檢驗(yàn)

假設(shè)檢驗(yàn)（hypothesis）是醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)中統(tǒng)計(jì)推斷部分的重要內(nèi)容。假設(shè)檢驗(yàn)根據(jù)反證法和小概率原理，首先依據(jù)資料性質(zhì)和所需解決的問(wèn)題，建立檢驗(yàn)假設(shè)；在假設(shè)該檢驗(yàn)假設(shè)成立的前提下，采用適當(dāng)?shù)臋z驗(yàn)方法，根據(jù)樣本算得相應(yīng)的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量；最后，依據(jù)概率分布的特點(diǎn)和算得的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的大小來(lái)判斷是否支持所建立的檢驗(yàn)假設(shè)，進(jìn)而推斷總體上該假設(shè)是否成立。其基本方法包括：u檢驗(yàn)、t檢驗(yàn)、方差分析（ANOVA）和非參數(shù)檢驗(yàn)方法。

假設(shè)檢驗(yàn)為醫(yī)學(xué)研究提供了一種很好的由樣本推斷總體的方法。例如，隨機(jī)抽取某市一定年齡段中100名兒童，將其平均身高（樣本均數(shù)）與該年齡段兒童應(yīng)有的標(biāo)準(zhǔn)平均身高（總體均數(shù)）做u檢驗(yàn)，其檢驗(yàn)結(jié)果可以幫助我們推斷出該市該年齡段兒童身高是否與標(biāo)準(zhǔn)身高一致，為了解該市該年齡段兒童的生長(zhǎng)發(fā)育水平提供參考。又如，醫(yī)學(xué)中常?？梢圆捎胻檢驗(yàn)、秩和檢驗(yàn)比較兩種藥物的療效有無(wú)差別；用?2檢驗(yàn)比較不同治療方法的有效率是否相同等等。

這些假設(shè)檢驗(yàn)的方法在生物實(shí)驗(yàn)資料的分析前期應(yīng)用較多，但由于研究目的和資料性質(zhì)不同，一般會(huì)對(duì)某些方法進(jìn)行適當(dāng)調(diào)整和結(jié)合。

例如，基于基因芯片實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)尋找差異表達(dá)基因的問(wèn)題。基因芯片（gene chip）是近年來(lái)實(shí)驗(yàn)分子生物學(xué)的技術(shù)突破之一，它允許研究者在一次實(shí)驗(yàn)中獲得成千上萬(wàn)條基因在設(shè)定實(shí)驗(yàn)條件下的表達(dá)數(shù)據(jù)。為了從這海量的數(shù)據(jù)中尋找有意義的信息，在對(duì)基因表達(dá)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析的過(guò)程中，找到那些在若干實(shí)驗(yàn)組中表達(dá)水平有明顯差異的基因是比較基礎(chǔ)和前期的方法。這些基因常常被稱為“差異表達(dá)基因”，或者“顯著性基因”。如果將不同實(shí)驗(yàn)條件下某條基因表達(dá)水平的重復(fù)測(cè)量數(shù)據(jù)看作一個(gè)樣本，尋找差異表達(dá)基因的問(wèn)題其實(shí)就可以采用假設(shè)檢驗(yàn)方法加以解決。

如果表達(dá)數(shù)據(jù)服從正態(tài)分布，可以采用t-檢驗(yàn)（或者方差分析）比較兩樣本（或多樣本）平均表達(dá)水平的差異。

但是，由于表達(dá)數(shù)據(jù)很難滿足正態(tài)性假定，目前常用的方法基于非參數(shù)檢驗(yàn)的思想，并對(duì)其進(jìn)行了改進(jìn)。該方法分為兩步：首先，選擇一個(gè)統(tǒng)計(jì)量對(duì)基因排秩，用秩代替表達(dá)值本身；其次，為排秩統(tǒng)計(jì)量選擇一個(gè)判別值，在其之上的值判定為差異顯著。常用的排秩統(tǒng)計(jì)量有：任一特定基因在重復(fù)序列中表達(dá)水平M值的均值 ；考慮到基因在不同序列上變異程度的統(tǒng)計(jì)量 ，其中，s是M的標(biāo)準(zhǔn)差；以及用經(jīng)驗(yàn)Bayes方法修正后的t-統(tǒng)計(jì)量： ，修正值a由M的方差s2的均數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)差估計(jì)得到。

三、一些高級(jí)統(tǒng)計(jì)方法在基因研究中的應(yīng)用

（一）聚類分析

聚類分析（clustering analysis）是按照“物以類聚”的原則，根據(jù)聚類對(duì)象的某些性質(zhì)與特征，運(yùn)用統(tǒng)計(jì)分析的方法，將聚類對(duì)象比較相似或相近的歸并為同一類。使得各類內(nèi)的差異相對(duì)較小，類與類間的差異相對(duì)較大1。聚類分析作為一種探索性的統(tǒng)計(jì)分析方法，其基本內(nèi)容包括：相似性度量方法、系統(tǒng)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(yī)學(xué)中諸如：人的體型分類，某種疾病從發(fā)生、發(fā)展到治愈不同階段的劃分，青少年生長(zhǎng)發(fā)育分期的確定等問(wèn)題。

近年來(lái)隨著基因表達(dá)譜數(shù)據(jù)的不斷積累，聚類分析已成為發(fā)掘基因信息的有效工具。在基因表達(dá)研究中，一項(xiàng)主要的任務(wù)是從基因表達(dá)數(shù)據(jù)中識(shí)別出基因的共同表達(dá)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(guān)聯(lián)性。這種探索完全未知的數(shù)據(jù)特征的方法就是聚類分析，生物信息學(xué)中又稱為無(wú)監(jiān)督的分析（Unsupervised Analysis）。常用方法是利用基因表達(dá)數(shù)據(jù)對(duì)基因（樣本）進(jìn)行聚類，將具有相同表達(dá)模式的基因（樣本）聚為一類，根據(jù)聚類結(jié)果通過(guò)已知基因（樣本）的功能去認(rèn)識(shí)那些未知功能的基因。對(duì)于基因表達(dá)數(shù)據(jù)而言，系統(tǒng)聚類法易于使用、應(yīng)用廣泛，其結(jié)果——系統(tǒng)樹圖能提供一個(gè)可視化的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，直觀具體，便于理解。而在幾種相似性的計(jì)算方法中，平均聯(lián)接法(Average Linkage Clustering)一般能給出較為合理的聚類結(jié)果2。

（二）判別分析

判別分析（discriminant analysis）是根據(jù)觀測(cè)到的某些指標(biāo)的數(shù)據(jù)對(duì)所研究的對(duì)象建立判別函數(shù)，并進(jìn)行分類的一種多元統(tǒng)計(jì)分析方法。它與聚類分析都是研究分類問(wèn)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(duì)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANNs）和支持向量機(jī)（SVMs）。

判別分析常用于臨床輔助鑒別診斷，計(jì)量診斷學(xué)就是以判別分析為主要基礎(chǔ)迅速發(fā)展起來(lái)的一門科學(xué)。如臨床醫(yī)生根據(jù)患者的主訴、體征及檢查結(jié)果作出診斷；根據(jù)各種癥狀的嚴(yán)重程度預(yù)測(cè)病人的預(yù)后或進(jìn)行某些治療方法的療效評(píng)估；以及流行病學(xué)中某些疾病的早期預(yù)報(bào)，環(huán)境污染程度的堅(jiān)定及環(huán)保措施、勞保措施的效果評(píng)估等。

在生物信息學(xué)針對(duì)基因的研究工作中，由于借助了精確的生物實(shí)驗(yàn)，研究者通常能得到基因（樣本）的準(zhǔn)確分類，如，基因的功能類、樣本歸結(jié)于疾?。ㄕ＃顟B(tài)等等。當(dāng)利用了這些分類信息時(shí)，就可以采用判別分析的方法對(duì)基因進(jìn)行分類，生物信息學(xué)中又稱為有監(jiān)督的分析（Supervised Analysis）。例如，基因表達(dá)數(shù)據(jù)分析中，對(duì)于已經(jīng)過(guò)濾的基因，前三種方法的應(yīng)用較為簡(jiǎn)單。而支持向量機(jī)（SVMs）和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANNs）是兩種較新，但很有應(yīng)用前景的方法。

（三）相關(guān)分析

相關(guān)分析（correlation analysis）是醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)中研究?jī)勺兞块g關(guān)系的重要方法。它借助相關(guān)系數(shù)來(lái)衡量?jī)勺兞恐g的關(guān)系是否存在、關(guān)系的強(qiáng)弱，以及相互影響的方向。其基本內(nèi)容包括：線性相關(guān)系數(shù)、秩相關(guān)系數(shù)、相關(guān)系數(shù)的檢驗(yàn)、典型相關(guān)分析等。

我們常?？梢越柚嚓P(guān)分析判斷研究者所感興趣的兩個(gè)醫(yī)學(xué)現(xiàn)象之間是否存在聯(lián)系。例如，采用秩相關(guān)分析我們發(fā)現(xiàn)某種食物中黃曲霉毒素相對(duì)含量與肝癌死亡率間存在正相關(guān)關(guān)系；采用線性相關(guān)方法發(fā)現(xiàn)中年女性體重與血壓之間具有非常密切的正相關(guān)關(guān)系等等。

生物信息學(xué)中可以利用相關(guān)分析建立基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)。如果將兩個(gè)不同的基因在不同實(shí)驗(yàn)條件下的表達(dá)看作是兩個(gè)變量，相關(guān)分析所研究的正是兩者之間的調(diào)控關(guān)系。如采用線性相關(guān)系數(shù)進(jìn)行兩基因關(guān)系的分析時(shí)，其大小反應(yīng)了基因調(diào)控關(guān)系的強(qiáng)弱，符號(hào)則反應(yīng)了兩基因是協(xié)同關(guān)系（相關(guān)系數(shù)為正），還是抑制關(guān)系（相關(guān)系數(shù)為負(fù)）。

四、意義

生物信息學(xué)不僅是醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)的研究前沿，更是醫(yī)學(xué)研究由宏觀向微觀拓展的重要領(lǐng)域，其研究?jī)?nèi)容已逐漸為多數(shù)醫(yī)學(xué)院校的學(xué)員了解和熟悉。而如何對(duì)新技術(shù)產(chǎn)生的生物實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行準(zhǔn)確合理的分析，卻成為生物信息學(xué)研究的主要瓶頸之一。

在醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)課堂教學(xué)中引入生物信息學(xué)實(shí)例，而不僅僅局限于常見(jiàn)的醫(yī)學(xué)、衛(wèi)生領(lǐng)域的例子，將難以理解的統(tǒng)計(jì)理論和方法與前沿的生物實(shí)例相結(jié)合，拓寬了學(xué)員的視野，提高了學(xué)員的學(xué)習(xí)興趣，更可以加深對(duì)所學(xué)知識(shí)的理解；與此同時(shí)，使學(xué)員掌握了生物實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的先進(jìn)分析方法，擴(kuò)大了學(xué)員的知識(shí)面，提高了他們今后開展醫(yī)學(xué)科研工作的能力。

還有一些醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)方法目前也逐漸應(yīng)用于生物信息學(xué)研究中，諸如：遺傳算法、熵理論等等。但這些方法已經(jīng)超出了醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)課堂教學(xué)的范圍，我們將嘗試在第二課堂或選修課中，作為補(bǔ)充知識(shí)進(jìn)行講授，供那些學(xué)有余力的學(xué)員學(xué)習(xí)交流。

參考文獻(xiàn)

1．郭祖超著. 醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué). 第1版.北京：人民軍醫(yī)出版社，1999. 238-243

醫(yī)學(xué)檢驗(yàn)常用的方法范文第3篇

目前整體上分子診斷學(xué)實(shí)驗(yàn)教學(xué)的開設(shè)情況存在以下三方面的不足：(1)教學(xué)形式單一。教學(xué)過(guò)程基本上是教師根據(jù)課本講義上的內(nèi)容進(jìn)行灌輸式講授，粉筆+黑板+口頭講授，教學(xué)方法比較簡(jiǎn)單，內(nèi)容陳舊，在學(xué)生來(lái)看，是以背書為主，較難調(diào)動(dòng)學(xué)生們學(xué)習(xí)的興趣。(2)實(shí)驗(yàn)室硬件條件相對(duì)不足。分子診斷學(xué)實(shí)驗(yàn)在所需的硬件設(shè)施上往往需要投入的經(jīng)費(fèi)較高，加之對(duì)授課教師的分子生物學(xué)基本技術(shù)要求也較高等原因，使得實(shí)驗(yàn)教學(xué)的受重視程度不夠，最終導(dǎo)致學(xué)生的動(dòng)手能力和分析解決問(wèn)題的能力沒(méi)能得到很好的發(fā)展。(3)驗(yàn)證性實(shí)驗(yàn)所占比例較大。實(shí)驗(yàn)教學(xué)不僅要以培養(yǎng)學(xué)生的動(dòng)手操作能力為目的，單純地完成一些驗(yàn)證性實(shí)驗(yàn)，更重要的是通過(guò)加強(qiáng)專業(yè)技術(shù)訓(xùn)練，培養(yǎng)學(xué)生的科學(xué)思維與創(chuàng)新能力。傳統(tǒng)的分子診斷學(xué)實(shí)驗(yàn)主要是一些基本操作技術(shù)，以驗(yàn)證理論為目的，學(xué)生機(jī)械地按已有的操作步驟進(jìn)行，缺少與其它學(xué)科的融會(huì)貫通，無(wú)法使學(xué)生形成完整的科研思路。因此，為了后續(xù)學(xué)科的學(xué)習(xí)和為培養(yǎng)適應(yīng)新世紀(jì)醫(yī)學(xué)發(fā)展要求的高級(jí)檢驗(yàn)醫(yī)學(xué)人才奠定良好基礎(chǔ)，使教學(xué)方法和教學(xué)內(nèi)容的運(yùn)用趨于綜合化，不斷提高學(xué)生的創(chuàng)新科學(xué)思維素質(zhì)，進(jìn)一步加強(qiáng)學(xué)生創(chuàng)新能力和綜合分析問(wèn)題的能力是關(guān)鍵環(huán)節(jié)。

2優(yōu)化實(shí)驗(yàn)教學(xué)的多樣化教學(xué)模

根據(jù)多年教學(xué)、科研和臨床的經(jīng)驗(yàn)，筆者認(rèn)為多樣化教學(xué)模式的開展對(duì)于在課堂教學(xué)中培養(yǎng)學(xué)生的臨床思維是非常必要的。

2.1多媒體組合教學(xué)

醫(yī)檢專業(yè)本科教育開設(shè)分子診斷學(xué)時(shí)間不長(zhǎng)，實(shí)驗(yàn)教學(xué)中還存在一些期待改進(jìn)的地方，其中實(shí)驗(yàn)教學(xué)軟件這方面就比較欠缺，國(guó)內(nèi)目前難以購(gòu)置較好的整體優(yōu)化的分子診斷學(xué)實(shí)驗(yàn)多媒體課件和影像教學(xué)片，創(chuàng)作整體優(yōu)化的分子診斷學(xué)應(yīng)用型實(shí)驗(yàn)教學(xué)多媒體課件將提高分子診斷學(xué)實(shí)驗(yàn)的教學(xué)效果，并為暫時(shí)尚不具備條件的醫(yī)學(xué)院校開設(shè)應(yīng)用型分子診斷學(xué)實(shí)驗(yàn)提供較為理想的課件，提高教學(xué)效果。多媒體組合教學(xué)就是在教學(xué)工作中運(yùn)用數(shù)碼相機(jī)、攝像機(jī)、錄像機(jī)、大屏幕投影儀以及多媒體計(jì)算機(jī)和網(wǎng)絡(luò)等進(jìn)行整體組合優(yōu)化，根據(jù)實(shí)際情況制作相應(yīng)的多媒體課件、幻燈片和電視教學(xué)片等教學(xué)軟件，在課堂上講解實(shí)驗(yàn)理論時(shí)，可以先利用多媒體視頻或動(dòng)畫等方式，為學(xué)生演示實(shí)驗(yàn)室常用儀器和器材的工作原理和規(guī)范正確的使用方法、實(shí)驗(yàn)室安全知識(shí)以及實(shí)驗(yàn)原理和步驟等，這樣學(xué)生可獲得直觀印象，加深對(duì)實(shí)驗(yàn)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(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和視頻技術(shù)聯(lián)合應(yīng)用進(jìn)行多媒體網(wǎng)絡(luò)教學(xué)，向?qū)W生展示現(xiàn)代分子診斷學(xué)研究設(shè)備、新的研究技術(shù)以及受實(shí)驗(yàn)條件、學(xué)時(shí)和安全性的限制使得學(xué)生無(wú)法直接接觸到的實(shí)驗(yàn)操作，使學(xué)生能夠及時(shí)了解到分子診斷學(xué)實(shí)驗(yàn)的最新研究手段，同時(shí)同學(xué)們還可以掌握規(guī)范正確的操作，又可在網(wǎng)絡(luò)上模擬整個(gè)實(shí)驗(yàn)過(guò)程，提高學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣和動(dòng)手操作能力，進(jìn)而達(dá)到加深學(xué)生對(duì)分子診斷學(xué)實(shí)驗(yàn)的整體認(rèn)識(shí)和掌握常用疾病針對(duì)性實(shí)驗(yàn)室檢測(cè)的目的，實(shí)現(xiàn)學(xué)生與計(jì)算機(jī)的交互、學(xué)生與學(xué)生的交互、學(xué)生與老師之間的交互，大家共同學(xué)習(xí)，學(xué)習(xí)的方式和環(huán)境發(fā)生了改變，知識(shí)的傳播不再受時(shí)空的制約，并可實(shí)時(shí)進(jìn)行。通過(guò)多媒體組合教學(xué)的方式，學(xué)生可以在短時(shí)間內(nèi)增加信息量，拓展知識(shí)面，開闊眼界，從而提高實(shí)驗(yàn)教學(xué)的效果。

2.2分組討論

在實(shí)驗(yàn)前可設(shè)置與實(shí)驗(yàn)相關(guān)的臨床問(wèn)題，引起學(xué)生的思考，帶著問(wèn)題進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，在實(shí)驗(yàn)的過(guò)程中以及結(jié)束后，針對(duì)預(yù)設(shè)性問(wèn)題、實(shí)際遇到的問(wèn)題和異常的結(jié)果以小組形式展開討論，討論不僅進(jìn)一步加強(qiáng)學(xué)生對(duì)實(shí)驗(yàn)原理、操作和結(jié)果的理解，還可加強(qiáng)學(xué)生團(tuán)結(jié)合作的意識(shí)。

2.3雙語(yǔ)教學(xué)

根據(jù)實(shí)驗(yàn)相關(guān)內(nèi)容，結(jié)合分子診斷的最新知識(shí)和學(xué)生外語(yǔ)水平實(shí)施雙語(yǔ)教學(xué)，同時(shí)教師向?qū)W生講授查閱文獻(xiàn)的途徑、技能和方法，并引導(dǎo)學(xué)生閱讀一些有關(guān)的論文文獻(xiàn)。雙語(yǔ)教學(xué)有利于鞭策教師提高自身綜合素質(zhì)，更有利于學(xué)生提高運(yùn)用專業(yè)英語(yǔ)水平的能力，指導(dǎo)學(xué)生查閱國(guó)際最新的文獻(xiàn)資料，及時(shí)了解前沿科學(xué)技術(shù)發(fā)展情況，豐富課外科研知識(shí)。

2.4實(shí)驗(yàn)報(bào)告論文

采用論文的形式寫實(shí)驗(yàn)報(bào)告，根據(jù)原理、操作步驟，結(jié)合相關(guān)理論知識(shí)和文獻(xiàn)，對(duì)實(shí)驗(yàn)現(xiàn)象和結(jié)果進(jìn)行充分論述，借以提高學(xué)生的問(wèn)題分析能力，鍛煉學(xué)生的語(yǔ)言表達(dá)能力和邏輯思維能力，并可為日后論文的撰寫奠定基礎(chǔ)。

2.5完善實(shí)驗(yàn)的系統(tǒng)性和完整性

實(shí)驗(yàn)內(nèi)容主要包括分子生物學(xué)最基本的實(shí)驗(yàn)技術(shù)及不斷加入的、隨技術(shù)發(fā)展的、能與臨床學(xué)科通匯貫通的先進(jìn)性、臨床型實(shí)驗(yàn)，以疾病為主線，以國(guó)家批準(zhǔn)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(jié)合到綜合性實(shí)驗(yàn)中，用新穎、前沿的實(shí)驗(yàn)內(nèi)容激發(fā)學(xué)生的求知欲，進(jìn)一步提高學(xué)生學(xué)習(xí)實(shí)驗(yàn)課的興趣和主動(dòng)性。經(jīng)過(guò)這些綜合性實(shí)驗(yàn)加強(qiáng)學(xué)生對(duì)各知識(shí)點(diǎn)的融會(huì)貫通,強(qiáng)化學(xué)生對(duì)整體知識(shí)的掌握。按教學(xué)規(guī)律和大綱要求安排實(shí)驗(yàn)教學(xué)內(nèi)容，改變傳統(tǒng)的實(shí)驗(yàn)教學(xué)內(nèi)容，整體優(yōu)化選擇臨床應(yīng)用型分子診斷學(xué)實(shí)驗(yàn)中最常用的關(guān)鍵技術(shù)為題材。擬為：(1)質(zhì)粒DNA的提取;(2)真核細(xì)胞DNA和mRNA的分離純化;(3)限制性內(nèi)切酶的應(yīng)用;(4)DN段的連接;(5)核酸的鑒定;(6)重組質(zhì)粒在體外的表達(dá);(7)表達(dá)產(chǎn)物的分離和純化;(8)Westernblot;(9)轉(zhuǎn)化與轉(zhuǎn)染;(10)實(shí)時(shí)熒光定量PCR檢測(cè)乙肝病毒DNA;(11)實(shí)時(shí)熒光定量RT-PCR檢測(cè)丙肝病毒RNA;(12)流式細(xì)胞術(shù)分析淋巴細(xì)胞亞群;(13)CD4+CD8+絕對(duì)計(jì)數(shù);(14)流式細(xì)胞術(shù)檢測(cè)HLA-B27;(15)DNA指紋分析;(16)改良TRAP法檢測(cè)端粒酶的活性。其中核酸的分離、純化、酶切、連接、鑒定與表達(dá)是最基本的分子生物學(xué)的技能訓(xùn)練，實(shí)時(shí)熒光定量PCR是臨床上用于絕對(duì)定量病患體內(nèi)微生物核酸量的最常用的方法，流式細(xì)胞術(shù)屬于臨床常用的是一種在功能水平上對(duì)生物分子進(jìn)行定量分析的檢測(cè)手段，改良TRAP法檢測(cè)端粒酶的活性是綜合性實(shí)驗(yàn)，包括提取小鼠組織DNA、勻漿、測(cè)蛋白含量、PCR、聚丙烯酰胺凝膠電泳等。

3結(jié)語(yǔ)

醫(yī)學(xué)檢驗(yàn)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(yī)學(xué)院動(dòng)物中心提供，4～6周齡，雄性，清潔級(jí)，體質(zhì)量20～25g，無(wú)卵清蛋白（OVA）飲食。致敏液：由0．08％OVA0．1mL（美國(guó)Sigma公司）和等體積液態(tài)鋁（美國(guó)Pierce公司）混合。LY294002（PI3K抑制劑）：美國(guó)Sigma公司提供。1．1．2動(dòng)物分組分組方法：隨機(jī)數(shù)字表法。組別：OVA組、LY294002組和對(duì)照組。1．1．3實(shí)驗(yàn)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(xù)5周。LY294002組：同期同時(shí)給予注射致敏液和吸入OVA，第13天開始經(jīng)尾靜脈給予LY294002，用量為7．5mg／kg，連續(xù)3d每天1次，第15天于吸入OVA前30min給藥。對(duì)照組：同期同時(shí)給予相同體積生理鹽水腹腔注射及霧化吸入。觀察指標(biāo)：支氣管肺泡灌洗液（BALF）中細(xì)胞分類計(jì)數(shù)、骨髓懸液和肺組織學(xué)檢查。通過(guò)實(shí)驗(yàn)檢測(cè)LY294002對(duì)OVA致敏哮喘小鼠肺組織病理、BALF和骨髓中細(xì)胞分類的影響，計(jì)數(shù)細(xì)胞總數(shù)和嗜酸性粒細(xì)胞（Eos）并進(jìn)行統(tǒng)計(jì)學(xué)分析［3］。1．1．4實(shí)驗(yàn)?zāi)康倪\(yùn)用公式法、PASS軟件Simple法和Stata軟件計(jì)算法求得本實(shí)驗(yàn)的樣本含量，并通過(guò)實(shí)驗(yàn)所得數(shù)據(jù)驗(yàn)證其檢驗(yàn)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(biāo)準(zhǔn)差，Zα／2為標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的雙側(cè)臨界值；Zβ為正態(tài)分布的單側(cè)臨界值。1．2．2PASS軟件介紹PASS是樣本含量估計(jì)和效能分析中常用的一款優(yōu)秀的統(tǒng)計(jì)分析軟件［4］。它界面良好、功能齊全，可以進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)、相關(guān)及回歸分析、實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)、生存及可靠性分析、統(tǒng)計(jì)圖表繪制等操作，只需要輸入相應(yīng)的參數(shù)，即可實(shí)現(xiàn)對(duì)樣本含量或檢驗(yàn)效能的預(yù)測(cè)。常用方法有Com－poundSymmetry法、AR法、Banded法和Simple法。本實(shí)驗(yàn)研究選用Simple法。1．2．3Stata軟件介紹Stata是一個(gè)功能強(qiáng)大的統(tǒng)計(jì)分析軟件，它可以進(jìn)行t檢驗(yàn)、參數(shù)估計(jì)、協(xié)方差分析、單因素和多因素的方差分析、方差齊性檢驗(yàn)、缺項(xiàng)數(shù)據(jù)的處理、正態(tài)性檢驗(yàn)等一般分析。它采用具親和力的窗口接口，操作靈活簡(jiǎn)便、學(xué)習(xí)方便，使用者可以通過(guò)Stata官方網(wǎng)站學(xué)習(xí)使用方法。該軟件用于樣本含量和檢驗(yàn)效能估計(jì)的主要命令是sampsi（samplesizeandpower），命令格式為：．sampsi＃1＃2［，一般選擇項(xiàng)］［重復(fù)測(cè)量選擇項(xiàng)］。＃1表示處理前測(cè)量的均數(shù)，＃2表示處理后測(cè)量的均數(shù)。一般選擇項(xiàng)包括：檢驗(yàn)效能、檢驗(yàn)水平、n1與n2樣本量的比值、sd1／sd2（sd為標(biāo)準(zhǔn)差）、單側(cè)／雙側(cè)檢驗(yàn)、單樣本（缺省時(shí)為兩樣本比較）。常用方法有change法、post法和ancova法，本試驗(yàn)研究選用ancova法。

2結(jié)果

2．1參數(shù)設(shè)置Ⅰ類錯(cuò)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(cè)或雙側(cè)用統(tǒng)計(jì)學(xué)檢驗(yàn)。選擇雙側(cè)檢驗(yàn)的條件是研究結(jié)果高和低于效應(yīng)指標(biāo)的界限均有意義，所需樣本量就大；選擇單側(cè)檢驗(yàn)條件是研究結(jié)果僅高或低于效應(yīng)指標(biāo)的界限有意義，所需樣本量就小。Ⅱ類錯(cuò)誤概率大小β越小，檢驗(yàn)效能1－β越大，所需樣本量也越大，一般要求檢驗(yàn)效能不低于0．80，一般只取單側(cè)，本實(shí)驗(yàn)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(biāo)準(zhǔn)差σ或總

體率π，常根據(jù)預(yù)實(shí)驗(yàn)及前人的研究結(jié)果或統(tǒng)計(jì)理論進(jìn)行估計(jì)，根據(jù)何勝東等［5］的研究結(jié)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(shí)際存在的樣本統(tǒng)計(jì)量與總體參數(shù)間或樣本統(tǒng)計(jì)量間的差值，本實(shí)驗(yàn)認(rèn)為Eos百分比降低80％以上為有效，取δ＝0．8σ。2．2計(jì)算結(jié)果公式計(jì)算值為12只，PASS軟件Simple法計(jì)算值為8只（見(jiàn)圖1），Stata軟件計(jì)算值為10只（由于軟件界面圖較復(fù)雜，本文不截取界面圖）。2．3實(shí)驗(yàn)結(jié)果本實(shí)驗(yàn)研究向廣州醫(yī)學(xué)院病理教研室咨詢了實(shí)驗(yàn)材料的費(fèi)用，根據(jù)以往的文獻(xiàn)研究經(jīng)驗(yàn)并考慮統(tǒng)計(jì)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(hào)為1～12號(hào)。本實(shí)驗(yàn)在實(shí)驗(yàn)過(guò)程中未出現(xiàn)樣本的非正常失效，12只小鼠都取到了真實(shí)有效的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)。實(shí)驗(yàn)研究結(jié)束后，筆者驗(yàn)證了LY294002組對(duì)OVA組的檢驗(yàn)效能，樣本數(shù)為8只取樣本編號(hào)為1～8號(hào)的數(shù)據(jù)，定為A組；樣本數(shù)為10只，取樣本編號(hào)為1～10號(hào)的數(shù)據(jù)，定為B組；樣本數(shù)為12只，取樣本編號(hào)為1～12號(hào)的數(shù)據(jù)，定為C組。其計(jì)算結(jié)果：所有組別1－β＞0．90（數(shù)據(jù)見(jiàn)表1），說(shuō)明這3種方法計(jì)算的樣本數(shù)都是合適有效的。

3討論

醫(yī)學(xué)試驗(yàn)研究設(shè)計(jì)包含專業(yè)設(shè)計(jì)和統(tǒng)計(jì)設(shè)計(jì)兩部分內(nèi)容，統(tǒng)計(jì)設(shè)計(jì)對(duì)于保證研究結(jié)果的可靠性、科學(xué)性、重現(xiàn)性，具有非常重要的意義［6］。樣本含量估計(jì)與檢驗(yàn)效能估算是統(tǒng)計(jì)設(shè)計(jì)中最重要的環(huán)節(jié)之一。只有科學(xué)地確定樣本含量才能確保研究的可靠性和研究結(jié)果的可信性。樣本含量的估計(jì)原則：在保證試驗(yàn)研究結(jié)果具有一定可信度（1－α），又具有一定檢驗(yàn)效能（1－β）的前提下，估算出能夠達(dá)到主要研究目標(biāo)所需要的研究對(duì)象最小例數(shù)，以便通過(guò)樣本研究結(jié)果來(lái)推斷總體特征。其中α和β的取值大小是由試驗(yàn)設(shè)計(jì)人員希望達(dá)到的可信性和檢驗(yàn)效能而確定。有時(shí)試驗(yàn)者會(huì)考慮到樣本意外丟失（如動(dòng)物的非正常生病或死亡，人員的失訪等），會(huì)在估算出的最少樣本例數(shù)上比例不能太大，增加10％～20％即可，因?yàn)槊つ孔非蟠髽颖玖靠赡軐?dǎo)致更多混雜因素的產(chǎn)生（如動(dòng)物個(gè)體體質(zhì)相差太大等），導(dǎo)致更大或更多的偏倚發(fā)生。醫(yī)學(xué)工作者習(xí)慣用公式計(jì)算法、查表法、文獻(xiàn)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(duì)估算結(jié)果影響大，而統(tǒng)計(jì)軟件由于操作簡(jiǎn)單，考慮的客觀因素多，計(jì)算結(jié)果相對(duì)合理。統(tǒng)計(jì)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(fā)）、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(jì)算結(jié)果不相同但卻都是合理有效的，因?yàn)獒t(yī)學(xué)試驗(yàn)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(gè)體的變異度、研究結(jié)果的精確度（抽樣誤差），但未考慮研究成本、可行性與倫理學(xué)要求對(duì)樣本含量的影響。

醫(yī)學(xué)檢驗(yàn)常用的方法范文第5篇

關(guān)鍵詞：血液細(xì)胞；檢驗(yàn)；質(zhì)量控制

血液細(xì)胞檢查是通過(guò)一些儀器的檢測(cè)對(duì)血液細(xì)胞中一些成分、以及成分含量進(jìn)行分析的技術(shù)，最常用的是學(xué)常規(guī)檢查，它包括紅細(xì)胞、白細(xì)胞、血紅蛋白以及血小板等的計(jì)數(shù)，共有10個(gè)項(xiàng)目，也稱作血常規(guī)檢查［1］。在臨床醫(yī)學(xué)上，血液細(xì)胞的檢查是十分重要的，它對(duì)于確診疾病、質(zhì)量疾病起著關(guān)鍵的作用。因此，血液細(xì)胞檢測(cè)的質(zhì)量準(zhǔn)確與否至關(guān)重要，為了取得準(zhǔn)確的、可靠的血常規(guī)檢測(cè)結(jié)果，防止在臨床診斷治療過(guò)程中出現(xiàn)誤診、錯(cuò)診以及漏診，相關(guān)的檢驗(yàn)部門和檢驗(yàn)人員要充分、全面的考慮血常規(guī)檢測(cè)中可能存在的問(wèn)題和各種影響因素，以便及時(shí)解決和嚴(yán)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(shí)間自愿接受實(shí)驗(yàn)的志愿者50名作為本次研究分析的對(duì)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(shí)驗(yàn)研究50位志愿者他們都是在了解實(shí)驗(yàn)性質(zhì)的情況下資源參與的。首先要對(duì)這些志愿者配置抗凝血?jiǎng)?，即所有志愿者都將進(jìn)行靜脈血液的抽取采集血樣。本次的實(shí)驗(yàn)研究者對(duì)這些血樣進(jìn)行不同比例的稀釋，再將相同比例的血液樣本進(jìn)行打亂，分成50分進(jìn)行檢驗(yàn)。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(duì)血液樣本進(jìn)行質(zhì)量?jī)?chǔ)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(huán)境中，半小時(shí)后將其中的十五份取出來(lái)進(jìn)行檢測(cè)，在三小時(shí)后取出十五份進(jìn)行檢測(cè)，最后在六小時(shí)后取出最后二十份血液標(biāo)準(zhǔn)，在對(duì)這些血液樣本進(jìn)行檢驗(yàn)的過(guò)程中，對(duì)同一時(shí)間取出的樣本用不同的儀器和方法進(jìn)行檢驗(yàn)［2］。在將得到的數(shù)據(jù)進(jìn)行歸納統(tǒng)計(jì)，在進(jìn)行對(duì)比后，分析血液細(xì)胞在臨床醫(yī)學(xué)中，血液抗凝、標(biāo)本采集、存儲(chǔ)、檢驗(yàn)以及時(shí)間等因素對(duì)血液細(xì)胞質(zhì)量檢測(cè)的影響，并研究控制血液質(zhì)量檢測(cè)的辦法。

1．3統(tǒng)計(jì)學(xué)分析。本次實(shí)驗(yàn)的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)使用SPSS18．0軟件進(jìn)行歸納統(tǒng)計(jì)，并且在處理數(shù)據(jù)的過(guò)程中采用t檢驗(yàn)原理對(duì)數(shù)據(jù)資料進(jìn)行分析對(duì)比，在資料比所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)都統(tǒng)一的應(yīng)用×2來(lái)檢驗(yàn)，結(jié)果檢驗(yàn)的數(shù)據(jù)顯示p＜0．05，具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

2結(jié)果

經(jīng)過(guò)這次實(shí)驗(yàn)的對(duì)比發(fā)現(xiàn)，不同稀釋比的血液樣本所含的紅細(xì)胞、白細(xì)胞、血紅蛋白以及血小板等都是不相同的，數(shù)據(jù)具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義p＜0．05。另外，血液標(biāo)本放置時(shí)間的長(zhǎng)短也會(huì)影響檢驗(yàn)的質(zhì)量準(zhǔn)確性，數(shù)據(jù)符合統(tǒng)計(jì)學(xué)差異p＜0．05。

3分析

血液細(xì)胞檢查的質(zhì)量問(wèn)題的改善可以從以下幾個(gè)方面著手。

第一，檢驗(yàn)人員的良好素質(zhì)是保證檢驗(yàn)質(zhì)量的最基本的因素。檢驗(yàn)人員需要具備系統(tǒng)的、全面的檢驗(yàn)知識(shí)和專業(yè)素質(zhì)，對(duì)于檢驗(yàn)儀器設(shè)備的原理、性能、操作方法、注意事項(xiàng)、針對(duì)性能以及儀器的保養(yǎng)和維修都要了如指掌［3］。因?yàn)樵S多疾病是要通過(guò)血液檢查來(lái)發(fā)現(xiàn)的，如果檢驗(yàn)人員對(duì)儀器不熟練，很有可能會(huì)耽誤病人的治療；再有檢驗(yàn)人員應(yīng)該嚴(yán)格要求自己，對(duì)于自己的工作環(huán)境要嚴(yán)格按照醫(yī)院的規(guī)章制度來(lái)，嚴(yán)格按照操作規(guī)定實(shí)行，確保檢驗(yàn)結(jié)果的準(zhǔn)確。

第二，就是血液樣本的采集。在血常規(guī)檢測(cè)中，采血部位的選擇、標(biāo)本的抗凝、標(biāo)本的稀釋以及標(biāo)本的防止時(shí)間，都應(yīng)該謹(jǐn)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(xì)血管末梢采血，因?yàn)閿?shù)據(jù)顯示，相對(duì)于其他部位，靜脈血血樣是最為可靠的血液標(biāo)本。同時(shí)在靜脈采血的過(guò)程中，要避免人為因素引起血液的稀釋或濃縮。用于血常規(guī)檢測(cè)的血樣必須使用抗凝劑抗凝處理［4］。由于血液是有血細(xì)胞和血漿兩部分組成的紅色的黏稠額懸液，所以在進(jìn)行白細(xì)胞的檢測(cè)計(jì)數(shù)，直接檢測(cè)會(huì)有困難，所以就應(yīng)該用針對(duì)性的措施進(jìn)行計(jì)數(shù)。

第三，醫(yī)院要將血液檢查的質(zhì)量問(wèn)題放在重要位置。血液是人生命得以維續(xù)的基礎(chǔ)，血常規(guī)檢查就是醫(yī)學(xué)臨床中的重中之重。為了達(dá)到保證血液細(xì)胞檢驗(yàn)的質(zhì)量的準(zhǔn)確性，更好的提高臨床醫(yī)學(xué)血液細(xì)胞檢驗(yàn)質(zhì)量控制質(zhì)量，現(xiàn)代醫(yī)院等醫(yī)療機(jī)構(gòu)應(yīng)以現(xiàn)代質(zhì)量控制與管理理念為指導(dǎo)，構(gòu)建完善的檢驗(yàn)質(zhì)量控制管理體系，明確檢驗(yàn)人員、檢驗(yàn)相關(guān)部門負(fù)責(zé)人等相關(guān)人員的職責(zé)、權(quán)限，對(duì)于忽視工作的工作人員進(jìn)行嚴(yán)厲的懲罰，從而引起檢驗(yàn)人員對(duì)檢驗(yàn)值量的重視。同時(shí)還要完善對(duì)血液細(xì)胞檢驗(yàn)工作內(nèi)容標(biāo)準(zhǔn)操作體系與操作管理制度，以此來(lái)約束和管理臨床醫(yī)學(xué)的血液檢驗(yàn)工作人員，從而確保血液細(xì)胞檢查的質(zhì)量。

4討論

分析本次臨床醫(yī)學(xué)實(shí)驗(yàn)的檢驗(yàn)結(jié)果，可以發(fā)現(xiàn)在血液細(xì)胞檢驗(yàn)的質(zhì)量中有許多影響因素的存在。血液檢驗(yàn)結(jié)果缺少準(zhǔn)確性，在血液細(xì)胞的檢驗(yàn)過(guò)程中，需要注重各階段的質(zhì)量控制。血液細(xì)胞檢驗(yàn)工作流程的細(xì)致、優(yōu)化能夠在很大程度上促進(jìn)檢驗(yàn)工作質(zhì)量的提高，為檢驗(yàn)工作質(zhì)量控制的開展提供有利條件。在現(xiàn)代醫(yī)院的血液細(xì)胞檢驗(yàn)質(zhì)量控制工作開展中，醫(yī)院應(yīng)認(rèn)識(shí)到檢驗(yàn)工作流程對(duì)質(zhì)量控制、質(zhì)量提高的重要性。以本院血液細(xì)胞檢驗(yàn)設(shè)備儀器的實(shí)際情況為基礎(chǔ)進(jìn)行科學(xué)分析，并通過(guò)分析結(jié)論進(jìn)行檢驗(yàn)工作流程的優(yōu)化，促進(jìn)質(zhì)量控制工作的開展。綜上所述，有很多原因可以導(dǎo)致血液細(xì)胞檢測(cè)值量產(chǎn)生誤差，而血常規(guī)檢測(cè)又是開展臨床治療的關(guān)鍵，這就需要對(duì)血液細(xì)胞檢驗(yàn)的全過(guò)程進(jìn)行全面的、系統(tǒng)的、有效的控制。為此，醫(yī)院以及相關(guān)醫(yī)療機(jī)構(gòu)需要形成統(tǒng)一的檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)，以及形成整體的質(zhì)量控制體系，注重檢驗(yàn)前的血液標(biāo)本制作和抗凝劑制作，以及對(duì)儀器的校準(zhǔn)，同時(shí)對(duì)于檢驗(yàn)人員專業(yè)素質(zhì)要不定期的考察和培養(yǎng)，從而提高血液細(xì)胞檢驗(yàn)的質(zhì)量的準(zhǔn)確性，為疾病診斷提供準(zhǔn)確的判斷依據(jù)。

參考文獻(xiàn)

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