2017年欧洲的临床化学和检验医学杂志第2期上刊登了著名一致性学者，比利时的Linda M.Thienpont博士署名的这篇文章。我一直在关注着她的行动。 关于她在免疫检测一致性上，以促甲状腺素（TSH）为示例已经在2010年进行了很出色的工作。非常凑巧的是，这次她还在TSH上发现了检测结果受季节性的影响。 在检验医学中确定参考范围会因生物或临床因素变得很复杂。例如，一般接受的是，在检测分泌促甲状腺素（TSH）结果上，受到诸如种族、年龄、性别、BMX、吸烟状态、昼夜生理周期变化、饮食的碘摄入、和自身免疫疾病等因素的影响。比较之下，研究是否TSH的循环水平有季节波动，这是代表一个变异的显著独立原因，但加以考虑的却很少一致。实际上，一些研究声明，季节性没有影响TSH浓度，可能因昼夜的放大，小于生理变异。其他的显示了每年发生在冬天有一个峰，而在夏季为波谷的显著变化。他们将季节变异关联到延长暴露在寒冷、或因常温的改变或光照周期的变化。因此，这些研究提示了事实，传统以群体为基础的参考区间，没有正确地证实在各个个体TSH分泌的季节性改变。近期纵向研究确认了这些较老的研究经常实施的是较少数量的个体所致。得出了检测季节对TSH分泌的影响，使用一个固定的参考限值会影响亚临床甲状腺功能减退和甲状腺功能正常的相对发生率。所以，研究创导，在决定对亚临床甲状腺功能减退的治疗前，要考虑季节的变异，特别在每年温度变化较大的区域。这个研究的优点是它多年持续、使用了健康保健接受者的一个大型队列、和在检测TSH上单一的分析方法，排除了检测间的变异作为检测变异的来源。 这里，作者展现TSH浓度季节波动的证据。使用了百分位数法的统计。短言之，应用每天收集的TSH结果的仪器特异的中位数。是对来自全世界所有到作者数据库数据的中位数。作者对来自三个国家的三个大型实验室数据进行了归纳统计。每个实验室每天的数据超过500个结果。而且每个实验室也提供了他们数据使用的检测平台分析性能，以及质量控制情况。说明这些数据的可靠性。如图1所示，百分位数统计值形象化地展现了TSH浓度的季节变化。在超过1年的时间内，表现出冬天出现峰值、夏季呈现下降的谷底，相互间的绝对差异大于10%~15%。为确保观察的可靠性，我们验证了关注实验室的IQC数据，发现是稳定的。值得注意的是，每个实验室每天的中位数的计算到实验室夏季值（2015六月到八月），都具有最低的长期中位数。实际夏季中位数为（按照增加大小分级）：比利时人为1.132 mIU/L（Abbott-Architect）、日本人为1.372 mIU/L（Roche-Cobas EleSys）、英国人为1.692 mIU/L（Siemens-Centaur）。实验室间差异因他们使用了不同平台。各个实验室检测的患者群体的变异可以具有影响，即比利时和英国实验室为本研究提供了独有的数据，来自一般开业者收到的患者样品；而日本实验室提供的数据主要来自咨询某个医师附属某个大医院的患者。以往的一些研究，实验室仅每天检测很少数量的样品，具有相当高的人群变异，掩饰了季节变异。
图1、标准化TSH中位数与检测时间关系 展现了季节性的影响 三个不同实验室每天患者中位数结果有不同颜色表示。红色为英国的；蓝色为比利时的；绿色为日本的。数据从2015年2月1日起，到2016年1月。可以看到实验室数据在夏季（2015年的6月到8月）时具有最低的TSH中位数值。 总之，作者为我们展现了百分位数处理数据价值的潜在性，也许可说明，由全球产生的实验室数据-季节变异不仅是TSH，而且有其他分析物。这个函数表现可作为一个选择和简洁的方式，去支持其他纵向研究的证据。它也协助了实验室团体去决定是否观察到的波动，应在诊断和评价治疗剂量合适性予以考虑，以及可要求在决定治疗前予以随访。 请注意，只有在大实验室里，证实使用的检测平台具有稳定分析性能的、被检测的人群变异很低的情况下，从每天检测的大量数据方可使用百分位数去分析观察，得到这样的季节性变化的分析。 |
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