JoVE Logo

S'identifier

Un abonnement à JoVE est nécessaire pour voir ce contenu. Connectez-vous ou commencez votre essai gratuit.

Dans cet article

  • Résumé
  • Résumé
  • Introduction
  • Protocole
  • Résultats
  • Discussion
  • Déclarations de divulgation
  • Remerciements
  • matériels
  • Références
  • Réimpressions et Autorisations

Résumé

Un protocole pour mesurer les leucocytes du sang périphérique à l’aide d’un analyseur de leucocytes basé sur une carte POCT est présenté ici. Les mêmes échantillons de sang ont été analysés par deux analyseurs d’hématologie automatisés pour évaluer la cohérence et l’exactitude des résultats. Les résultats ont montré que l’analyseur évalué avait une bonne corrélation avec le système de référence.

Résumé

Les globules blancs (WBC) sont un indicateur important de l’inflammation dans le corps, et ils peuvent aider à distinguer les infections bactériennes et virales. À l’heure actuelle, la plupart des établissements médicaux primaires en Chine ont un faible pourcentage d’adoption de la technologie de test sanguin, et un système de détection hématologique avec un rapport prix/performance élevé et une utilisation facile est nécessaire de toute urgence dans les centres de soins de santé primaires. Cet article présente le principe et les procédures de fonctionnement d’un analyseur de leucocytes basé sur une carte POCT (système évalué), qui a été utilisé pour détecter les indices WBC tels que les neutrophiles, les lymphocytes et les cellules du groupe intermédiaire (y compris les éosinophiles, les basophiles et les monocytes) dans le sang total. Les résultats du système évalué ont été comparés à ceux de deux analyseurs d’hématologie automatiques commerciaux (système de référence). La corrélation et la cohérence entre le système évalué et les systèmes de référence commerciaux ont été analysées. Les résultats ont montré que le nombre de globules blancs et le nombre de granulocytes détectés par les systèmes évalués et de référence présentaient une forte corrélation positive (rs = 0,972 et 0,973, respectivement), tandis que le nombre de lymphocytes présentait une corrélation relativement faible (rs = 0,851). Un diagramme de Bland-Altman a montré que la différence majeure entre les valeurs détectées par le système évalué et les systèmes de référence se situe dans les limites d’accord (LoA) à 95%, ce qui indique que les deux systèmes sont en bon accord. En conclusion, le système évalué a une excellente corrélation, une cohérence robuste et une comparaison fiable avec les résultats des analyseurs automatiques d’hématologie largement utilisés. Il est idéal pour la détection WBC dans les établissements médicaux primaires où un analyseur d’hématologie à cinq catégories entièrement automatique n’est pas disponible, en particulier pendant la période de prévention et de contrôle normalisée de la COVID-19.

Introduction

Le nombre de globules blancs (WBC) ou différentiel est un indicateur important pour refléter l’inflammation du corps, qui peut distinguer l’infection bactérienne de l’infection virale. L’analyse WBC est également utile pour guider le diagnostic de suivi et le traitement1. À l’heure actuelle, l’analyseur d’hématologie entièrement automatique à cinq classifications a été largement utilisé dans les grandes et moyennes unités médicales, car il est automatique, a une efficacité élevée, donne des résultats précis et fiables et réduit efficacement l’intensité de travail des techniciens de laboratoire. Il joue un rôle important dans l’examen clinique 2,3. Cependant, la plupart des établissements médicaux primaires, tels que les centres de soins de santé communautaires et les cliniques privées, ont un faible taux d’adoption d’un analyseur d’hématologie. Selon une étude multicentrique nationale sur la construction de laboratoires cliniques en Chine, la construction de laboratoires d’institutions médicales primaires est insuffisante, comme en témoignent la petite taille des laboratoires, la transmission insuffisante des talents et la propagation de la science et de la technologie à la campagne, entre autres facteurs4.

Depuis décembre 2019, la COVID-19 a commencé à se propager dans le monde entier et s’est transformée en pandémie mondiale. Dans « l’ère post-épidémique », une série de politiques nationales ont été proposées pour mettre en œuvre les mesures normalisées de prévention et de contrôle des situations épidémiques. Le laboratoire des établissements médicaux primaires joue un rôle important dans le diagnostic et le traitement de base ainsi que dans la prévention et le contrôle des maladies. C’est la première ligne de défense et de contrôle dans les situations épidémiques, et elle est essentielle à la prévention et au contrôle de la COVID-195. Certaines études ont montré que la détection des lymphocytes et des neutrophiles du sang périphérique contribuera au dépistage, au diagnostic et au traitement des patients atteints de COVID-19, et que le rapport neutrophiles/lymphocytes peut également être utilisé comme indicateur d’alerte précoce clinique de la COVID-19 grave et critique 6,7. De plus, la détection des leucocytes a l’avantage de fournir un rapport rapide. Les établissements médicaux primaires et de santé peuvent effectuer une détection approfondie des leucocytes pour aider à détecter et à dépister les infections suspectées à temps.

L’analyseur de leucocytes basé sur une carte POCT (système évalué; voir Table des matériaux) est un analyseur de cellules sanguines à trois classifications basé sur le « principe de Coulter » de référence. Le système évalué fournit des résultats d’analyse quantitative d’un histogramme WBC et de sept paramètres sanguins, y compris le nombre de WBC, le nombre de granulocytes (Gran#), le pourcentage de granulocytes (Gran%), le nombre de lymphocytes (Lym#), le pourcentage de lymphocytes (Lym%), le nombre de cellules intermédiaires (Mid#) et le pourcentage de cellules intermédiaires (Mid%). Il adopte la technologie innovante basée sur la carte et présente des avantages tels que la disponibilité d’un kit de détection d’une seule personne, l’absence de déchets liquides, une détection rapide en 30 s, l’absence de maintenance de routine et un fonctionnement convivial. Par conséquent, il est particulièrement bien adapté aux établissements médicaux primaires. Cette étude vise à évaluer les performances de détection clinique de l’analyseur de leucocytes à carte POCT en le comparant à deux analyseurs d’hématologie commerciaux entièrement automatiques (système de référence 1 et système de référence 2; voir Table des matériaux) provenant de laboratoires de deux grands hôpitaux publics.

Protocole

Cette étude et l’utilisation d’échantillons de sang humain ont été approuvées par le comité d’éthique du premier hôpital affilié de l’Université de médecine de Guangzhou (GYYY-2016-73). Tous les participants ont donné leur consentement écrit de manière indépendante ou par l’intermédiaire de leurs parents (dans le cas des enfants).

1. Informations de base du groupe d’étude

NOTE: Du sang veineux a été prélevé sur des patients qui ont visité le premier hôpital affilié de l’Université médicale de Guangzhou (hôpital 1) et le cinquième hôpital affilié (Zhuhai) de l’Université médicale de Zunyi (hôpital 2). L’instrument utilisé pour l’examen de routine du sang à l’hôpital 1 est le système de référence 1, tandis que l’hôpital 2 utilise le système de référence 2.

  1. Au total, 1066 échantillons de sang ont été prélevés sur des patients qui ont visité l’hôpital 1 (532) et l’hôpital 2 (534) et qui ont subi des examens sanguins de routine en janvier 2021.
    NOTE: Les patients ont été sélectionnés au hasard, provenaient de plusieurs départements et souffraient de diverses maladies.
  2. Exclure les patients dont le dossier médical est incomplet et ceux qui n’ont pas coopéré ou qui ont refusé de donner leur consentement éclairé. Exclure les patients dont les échantillons de sang présentaient une hémolyse, du sang de chyle ou une nébulosité, ou si le sang était insuffisant en volume ou stocké pendant plus de 24 heures.

2. Flux d’étude et mesures d’intérêt

REMARQUE: Le système évalué a besoin de 5 μL de l’échantillon de sang pour déterminer le WBC et les trois paramètres de classification. Après avoir recueilli du sang, le système évalué et le système de référence ont été utilisés pour l’examen de routine du sang.

  1. Détectez le WBC et les trois paramètres de classification de 532 et 534 échantillons de sang à l’aide du système de référence et du système évalué, respectivement.
    1. Laissez un technicien hautement qualifié renuméroter au hasard les échantillons de sang sélectionnés après avoir terminé le test clinique avec le système de référence. Ensuite, remettez les échantillons à un autre technicien hautement qualifié pour la détection du WBC et des paramètres de classification à l’aide du système évalué.
  2. Révélez les résultats des deux systèmes.
  3. Demandez à un troisième technicien d’analyser les cinq indicateurs (à savoir le nombre WBC, Gran#, Gran%, Lym#, Lym%) partagés par les systèmes évalués et de référence uniquement.

3. Procédure d’utilisation du système évalué

REMARQUE: Le système évalué utilise le principe d’impédance électrique (principe de Coulter) pour compter WBC dans l’élément de détection. Le protocole de test est divisé en six parties: démarrer l’analyseur, la préparation du test, la collecte de sang, le mélange de réactifs, l’analyse d’échantillons et éteindre l’analyseur.

  1. Démarrer l’analyseur
    1. Tournez l’interrupteur d’alimentation [O/I] à l’arrière de l’analyseur sur [I]. Vérifiez que le voyant lumineux de l’analyseur est allumé.
    2. Entrez le nom d’utilisateur et le mot de passe corrects dans la boîte de dialogue de connexion et cliquez sur Connexion. Assurez-vous que le système effectue automatiquement l’auto-vérification et l’initialisation du démarrage, puis affiche la page d’accueil Analyse de l’échantillon .
  2. Préparation du test
    REMARQUE: Un test d’échantillon de sang complet nécessite quatre consommables: lancette de sang, réactif hémolytique, pipette quantitative avec un tube capillaire à l’intérieur et module de détection de cellules sanguines (Figure 1).
    1. Cliquez sur Échantillon suivant, entrez correctement le sexe, le nom et d’autres informations cliniques (au besoin), puis sélectionnez un groupe de référence approprié. Cliquez sur OK pour enregistrer les informations.
      REMARQUE: Différents groupes d’âge ont leur propre intervalle de référence, de sorte que le choix du bon groupe de référence peut obtenir une invite d’alarme plus appropriée. Nouveau-né: 1-28 jours; Enfants: 29 jours à 14 ans; Homme adulte/Femme/Général : plus ou égal à 15 ans.
    2. Déchirez le film mince du module de détection de cellules sanguines, appuyez sur le bouton Entrée/Sortie de l’entrepôt et placez correctement le module de détection des cellules sanguines dans l’entrepôt de la machine, son orifice étant tourné vers l’extérieur.
    3. Perforez le film d’étanchéité du réactif hémolytique avec l’extrémité d’une pipette quantitative.
  3. Prélèvement sanguin
    1. Collecte de sang capillaire: Désinfectez l’annulaire gauche avec un coton-tige trempé dans de l’alcool une fois et une fois. Une fois que l’alcool s’est naturellement desséché, utilisez une lancette de sang pour percer la peau de l’annulaire gauche.
      1. Pressez doucement la première goutte de sang et essuyez-la avec un coton-tige. Pressez suffisamment de sang pour former une « goutte d’eau » complète et prélevez 5 μL de l’échantillon de sang à l’aide du tube capillaire à l’intérieur de la pipette quantitative.
    2. Prélèvement sanguin veineux : Prélever 5 μL de l’échantillon de sang veineux pré-obtenu à l’aide du tube capillaire à l’intérieur de la pipette quantitative. Tous les tests de cette étude ont utilisé du sang veineux prélevé sur chaque patient (5 mL) à l’aide d’un récipient à vide contenant un anticoagulant EDTA-K2 . Terminez tous les tests dans un délai de 30 min à 24 h.
  4. Mélange de réactifs
    1. Insérez la pipette quantitative dans le réactif hémolytique (2,5 mL) et appuyez fermement dessus pour libérer l’échantillon de sang du tube capillaire.
    2. Mélangez le sang dans le tube capillaire et le réactif hémolytique en le retournant 15 à 20 fois à une vitesse constante, jusqu’à ce qu’il ne reste plus de sang rouge évident dans le tube capillaire. Dans cette étude, l’échantillon de sang est mélangé avec un réactif hémolytique dans un rapport de 1:500.
  5. Analyse d’échantillons
    1. Ouvrez le couvercle et pressez la solution dans le module de détection des cellules sanguines.
    2. Appuyez sur le bouton Entrée/Sortie de l’entrepôt . Une fois que le module de détection des cellules sanguines est entré dans l’entrepôt, appuyez sur le bouton Compter.
      REMARQUE: Un voyant vert clignotant indique que l’analyseur compte. Le module de détection des cellules sanguines quittera automatiquement l’entrepôt après le comptage, et il doit être retiré et éliminé correctement. Chaque test ne prend que 30 s.
    3. Sur l’interface de l’analyseur, cliquez deux fois sur le bouton OK pour confirmer que le module de détection des cellules sanguines a été retiré.
    4. Sur l’interface de l’analyseur, cliquez sur le bouton Imprimer pour imprimer les résultats du test.
  6. Éteignez l’analyseur
    1. Sur l’interface de l’analyseur, cliquez sur le bouton d’arrêt et sélectionnez Oui dans la boîte de dialogue qui apparaît sur l’interface. Vérifiez que le système commence à exécuter la séquence d’arrêt.
    2. Réglez le commutateur [O/I] à l’arrière du mainframe sur [O] une fois la séquence d’arrêt terminée.

4. Analyse statistique

  1. Détectez les valeurs aberrantes à l’aide de la méthode ESD (Extreme Studentized Deviate) généralisée et éliminez ces valeurs aberrantes pour une analyse statistique de suivi conformément aux exigencesdu document EP9-A3 EP9-A3 de l’American Association for Clinical Laboratory Standardization (CLSI).
  2. Calculer les paramètres descriptifs tels que les moyennes et les écarts-types (ODD) pour les données continues normalement distribuées; les médianes et les intervalles interquartiles de 25 % à 75 % pour les données non distribuées normalement; et les fréquences et les pourcentages pour les données catégorielles.
  3. Utilisez le test de Pearson χ2 ou le test exact de Fisher pour déterminer le degré de relation entre les variables catégorielles. Utilisez le test T à échantillon apparié ou le test U de Mann-Whitney pour comparer les données numériques entre les groupes.
  4. Montrer la distribution et l’association linéaire des résultats détectés des deux systèmes par nuages de points. Appliquez le test de corrélation non paramétrique de Spearman pour accéder au degré de relation entre les variables quantitatives. Utilisez les diagrammes de Bland-Altman et le coefficient de corrélation intraclasse (ICC) pour vérifier l’accord entre les valeurs quantitatives détectées par les deux systèmes.
  5. Analysez les données par un logiciel statistique de votre choix. La valeur de P < 0,05 est considérée comme statistiquement significative.

Résultats

Exemples de données
Au total, 1066 patients ont été recrutés dans deux centres de recherche, dont l’hôpital 1 (n = 532) et l’hôpital 2 (n = 534). Les caractéristiques des patients sont présentées dans le tableau 1. Le pourcentage d’hommes est de 49,9 % et l’âge médian est de 52 (32, 66) ans. Les patients inclus dans l’étude étaient composés de patients hospitalisés (51,1%), de patients externes (39,0%) et de patients soumis à un examen physique (8,4%). Les é...

Discussion

Avec les progrès de la médecine de laboratoire moderne, il est maintenant typique de voir plusieurs technologies de détection utilisées dans le même laboratoire ou dans des laboratoires différents pour identifier le même marqueur clinique. Par conséquent, il faudrait mettre davantage l’accent sur la cohérence des résultats des tests afin d’aider les cliniques à interpréter et à juger avec précision les résultats des tests. Selon l’enquête, la valeur totale des équipements de laboratoire dans les h?...

Déclarations de divulgation

Les auteurs n’ont rien à divulguer.

Remerciements

Cette étude a été soutenue par la Fondation pour la recherche scientifique médicale de la province du Guangdong, en Chine (A2019224). Les groupes de financement étaient d’accord avec la conception de l’étude, l’analyse des données, la préparation du manuscrit et la décision de publier. Aucun autre financement n’a été reçu pour cette étude.

matériels

NameCompanyCatalog NumberComments
Blood cell detection moduleChuanghuai Medical Technology Co., Ltd.(Shenzhen, China)consumables for evaluated system
Blood lancetChuanghuai Medical Technology Co., Ltd.(Shenzhen, China)consumables for evaluated system
Hemolytic reagentChuanghuai Medical Technology Co., Ltd.(Shenzhen, China)consumables for evaluated system
IBM SPSS Statistics 25International Business Machines Corp., Armonk, NYSoftware for data analysis
MedCalc 11.4.2.02021 MedCalc Software LtdSoftware for data analysis
Microsoft Excel 2019MicrosoftSoftware for data analysis
Point-of-care testing (POCT) card-based leukocyte analyzerChuanghuai Medical Technology Co., Ltd.(Shenzhen, China)CX-2000Evaluated system
Quantitative pipette with capillary tube insideChuanghuai Medical Technology Co., Ltd.(Shenzhen, China)consumables for evaluated system
Siemens fully automatic hematology analyzer and its related reagents and consumablesSiemens Healthcare Diagnostics Inc.ADVIA 2120iReference system 2
UniCel DxH 800 Coulter Cellular Analysis System and its related reagents and consumablesBeckman Coulter, Inc.DxH 800Reference system 1

Références

  1. Agbaria, A. H., et al. Diagnosis of inaccessible infections using infrared microscopy of white blood cells and machine learning algorithms. The Analyst. 145 (21), 6955-6967 (2020).
  2. Mlinaric, A., et al. Autovalidation and automation of the postanalytical phase of routine hematology and coagulation analyses in a university hospital laboratory. Clinical Chemistry and Laboratory Medicine. 56 (3), 454-462 (2018).
  3. Genzen, J. R., et al. Challenges and opportunities in implementing total laboratory automation. Clinical Chemistry. 64 (2), 259-264 (2018).
  4. Kang, F., Li, W., Wang, W., Chen, B., Wang, Z. A nationwide multicenter study on clinical laboratory construction in China. Chinese Journal of Hospital Administration. 35 (10), 867-871 (2019).
  5. Rawaf, S., et al. Lessons on the COVID-19 pandemic, for and by primary care professionals worldwide. The European Journal of General Practice. 26 (1), 129-133 (2020).
  6. Balla, M., et al. COVID-19, Modern pandemic: a systematic review from front-line health care providers' perspective. Journal of Clinical Medicine Research. 12 (4), 215-229 (2020).
  7. Cheng, B., et al. Predictors of progression from moderate to severe coronavirus disease 2019: a retrospective cohort. Clinical Microbiology and Infection. 26 (10), 1400-1405 (2020).
  8. Budd, J. Measurement procedure comparison and bias estimation using patient samples; approved guideline-third edition. Clinical and Laboratory Standards Institute. 33 (11), (2013).
  9. Wang, Y. Development trend of testing instruments in grass-roots hospitals. Medical Equipment. 24 (03), 26-27 (2011).
  10. Miesler, T., Wimschneider, C., Brem, A., Meinel, L. Frugal innovation for point-of-care diagnostics controlling outbreaks and epidemics. ACS Biomaterials Science & Engineering. 6 (5), 2709-2725 (2020).
  11. Vesper, H. W., Myers, G. L., Miller, W. G. Current practices and challenges in the standardization and harmonization of clinical laboratory tests. The American Journal of Clinical Nutrition. 104, 907-912 (2016).
  12. Vaz Fragoso, C. A. Epidemiology of lung disease in older persons. Linics in Geriatric Medicine. 33 (4), 491-501 (2017).
  13. Qian, C., Xie, T. Regional differences and demographic reasons of population aging in Guangdong Province. Scientific Research on Aging. 5 (01), 46-56 (2017).
  14. de Graaf, A. J., Hiemstra, S. W., Kemna, E. W. M., Krabbe, J. G. Evaluation of a POCT device for C-reactive protein, hematocrit and leukocyte differential. Clinical Chemistry and Laboratory Medicine. 55 (11), 251-253 (2017).
  15. Chabot-Richards, D. S., George, T. I. White blood cell counts: reference methodology. Clinics in Laboratory Medicine. 35 (1), 11-24 (2015).
  16. Green, R., Wachsmann-Hogiu, S. Development, history, and future of automated cell counters. Clinics in Laboratory Medicine. 35 (1), 1-10 (2015).
  17. Henry, B. M., de Oliveira, M. H. S., Benoit, S., Plebani, M., Lippi, G. Hematologic, biochemical and immune biomarker abnormalities associated with severe illness and mortality in coronavirus disease 2019 (COVID-19): a meta-analysis. Clinical Chemistry and Laboratory Medicine. 58 (7), 1021-1028 (2020).
  18. Flanagan, B., Keber, B., Mumford, J., Lam, L. Hematologic conditions: leukocytosis and leukemia. FP Essentials. 485, 17-23 (2019).

Réimpressions et Autorisations

Demande d’autorisation pour utiliser le texte ou les figures de cet article JoVE

Demande d’autorisation

Explorer plus d’articles

M decinenum ro 181POCTleucocytes du sang p riph riquecomparaison m thodologiquevaluation de la coh rencediagnostic auxiliaire

This article has been published

Video Coming Soon

JoVE Logo

Confidentialité

Conditions d'utilisation

Politiques

Recherche

Enseignement

À PROPOS DE JoVE

Copyright © 2025 MyJoVE Corporation. Tous droits réservés.