JoVE Logo
Authors
Contact Us

Sign In

A subscription to JoVE is required to view this content. Sign in or start your free trial.

In This Article

  • Summary
  • Abstract
  • Introduction
  • Protocol
  • תוצאות
  • Discussion
  • Disclosures
  • Acknowledgements
  • Materials
  • References
  • Reprints and Permissions

Summary

פרוטוקול למדידת לויקוציטים בדם היקפי באמצעות מנתח לויקוציטים מבוסס כרטיס POCT מוצג כאן. אותן דגימות דם נבדקו על ידי שני מנתחי המטולוגיה אוטומטיים כדי להעריך את העקביות והדיוק של התוצאות. התוצאות הראו כי למנתח המוערך היה מתאם טוב עם מערכת הייחוס.

Abstract

תא דם לבן (WBC) הוא אינדיקטור חשוב לדלקת בגוף, והוא יכול לעזור להבחין בין זיהומים חיידקיים ונגיפיים. כיום, ברוב המוסדות הרפואיים הראשוניים בסין יש אחוז נמוך של אימוץ טכנולוגיית בדיקות דם, ומערכת זיהוי המטולוגית עם יחס מחיר גבוה לביצועים ותפעול קל נחוצה בדחיפות במרכזי רפואה ראשונית. מאמר זה מציג את העקרון ואת נהלי הפעולה של מנתח לויקוציטים מבוסס קלפים (POCT) (POCT) המבוסס על קלפים (POCT), אשר שימש לאיתור מדדי WBC כגון נויטרופילים, לימפוציטים ותאים מקבוצת ביניים (כולל אאוזינופילים, בזופילים ומונוציטים) בדם שלם. התוצאות מהמערכת המוערכת הושוו לאלו של שני אנלייזרים המטולוגיים אוטומטיים מסחריים (מערכת ייחוס). נותחו המתאם והעקביות בין המערכת המוערכת לבין מערכות הייחוס המסחריות. התוצאות הראו כי ספירת WBC ומספר הגרנולוציטים שזוהו על ידי מערכות ההערכה והייחוס הראו מתאם חיובי חזק (rs = 0.972 ו- 0.973, בהתאמה), בעוד שמספר הלימפוציטים הראה מתאם נמוך יחסית (rs = 0.851). תרשים של בלנד-אלטמן הראה כי ההבדל העיקרי בין הערכים שזוהו על ידי המערכת המוערכת לבין מערכות הייחוס הוא בגבולות הסכמה של 95% (LoA), מה שמצביע על כך ששתי המערכות נמצאות בהסכמה טובה. לסיכום, למערכת המוערכת יש מתאם מצוין, עקביות חזקה והשוואה אמינה לתוצאות של מנתחי ההמטולוגיה האוטומטיים הנפוצים. הוא אידיאלי לזיהוי WBC במוסדות רפואיים ראשוניים שבהם מנתח המטולוגיה אוטומטי מלא בן חמש קטגוריות אינו זמין, במיוחד במהלך תקופת המניעה והבקרה המנורמלת של COVID-19.

Introduction

ספירת תאי דם לבנים (WBC) או דיפרנציאל היא אינדיקטור חשוב המשקף את הדלקת של הגוף, אשר יכול להבחין בין זיהום חיידקי לזיהום ויראלי. ניתוח WBC מועיל גם כדי להנחות את אבחון המעקב והטיפול1. נכון לעכשיו, מנתח ההמטולוגיה האוטומטי בעל חמשת הסיווגים נמצא בשימוש נרחב ביחידות רפואיות גדולות ובינוניות, מכיוון שהוא אוטומטי, בעל יעילות גבוהה, מניב תוצאות מדויקות ואמינות, ומפחית ביעילות את עוצמת העבודה של טכנאי המעבדה. הוא ממלא תפקיד חשוב בבדיקה הקלינית 2,3. עם זאת, ברוב המוסדות הרפואיים הראשוניים, כגון מרכזי בריאות קהילתיים ומרפאות פרטיות, יש שיעור אימוץ נמוך של מנתח המטולוגי. על פי מחקר רב-מרכזי ארצי על בניית מעבדות קליניות בסין, בניית מעבדה של מוסדות רפואיים ראשוניים אינה מספקת, כפי שמעידים גודלן הקטן של המעבדות, העברת הכישרונות הבלתי מספקת והתפשטות המדע והטכנולוגיה לאזורים הכפריים, בין היתר גורמים4.

מאז דצמבר 2019, COVID-19 החל להתפשט בכל רחבי העולם והתפתח למגפה עולמית. ב"עידן שלאחר המגפה", הוצעה שורה של מדיניות לאומית ליישום אמצעי המניעה והבקרה המנורמלים של מצבי מגיפה. המעבדה של מוסדות רפואיים ראשוניים ממלאת תפקיד חשוב באבחון וטיפול עממי ובמניעה ובקרה של מחלות. זהו קו ההגנה והבקרה הראשון במצבי מגיפה, והוא קריטי למניעה ובקרה של COVID-195. כמה מחקרים הראו כי זיהוי לימפוציטים בדם היקפי ונויטרופילים יתרום לבדיקה, אבחון וטיפול בחולי COVID-19, וכי יחס הנויטרופילים/לימפוציטים יכול לשמש גם כאינדיקטורים קליניים לאזהרה מוקדמת של COVID-19 חמור וקריטי 6,7. יתר על כן, זיהוי לויקוציטים יש את היתרון של מתן דו"ח מהיר. מוסדות רפואה ובריאות ראשוניים יכולים לבצע באופן נרחב זיהוי לויקוציטים כדי לסייע באיתור וסינון של זיהומים חשודים בזמן.

מנתח לויקוציטים מבוסס כרטיס POCT (מערכת מוערכת; ראה טבלת חומרים) הוא מנתח תאי דם בעל שלושה סיווגים המבוסס על תקן הזהב "עקרון קולטר". המערכת המוערכת מספקת תוצאות ניתוח כמותיות של היסטוגרמה אחת של WBC ושבעה פרמטרים של דם, כולל ספירת WBC, מספר הגרנולוציטים (Gran#), אחוז הגרנולוציטים (Gran#), אחוז הגרנולוציטים (Gran%), מספר הלימפוציטים (Lym#), אחוז הלימפוציטים (Lym%), מספר תאי הביניים (Mid#), ואחוז תאי הביניים (Mid%). היא מאמצת את הטכנולוגיה החדשנית מבוססת הכרטיסים ויש לה יתרונות כגון זמינות של ערכת זיהוי של אדם יחיד, היעדר פסולת נוזלית, זיהוי מהיר תוך 30 שניות, היותה נקייה מתחזוקה שוטפת ותפעול ידידותי למשתמש. לכן, הוא מתאים במיוחד למוסדות רפואיים ראשוניים. מחקר זה נועד להעריך את ביצועי הגילוי הקליני של מנתח לויקוציטים מבוסס כרטיס POCT על ידי השוואה מול שני מנתחי המטולוגיה מסחריים אוטומטיים לחלוטין (מערכת ייחוס 1 ומערכת ייחוס 2; ראו טבלת חומרים) ממעבדות של שני בתי חולים ציבוריים בקנה מידה גדול.

Protocol

מחקר זה והשימוש בדגימות דם אנושיות אושרו על ידי ועדת האתיקה של בית החולים המסונף הראשון של האוניברסיטה הרפואית של גואנגג'ואו (GYYY-2016-73). כל המשתתפים נתנו את הסכמתם בכתב באופן עצמאי או באמצעות הוריהם (במקרה של ילדים).

1. מידע בסיסי של קבוצת המחקר

הערה: דם ורידי נאסף מחולים שביקרו בבית החולים המסונף הראשון של האוניברסיטה הרפואית של גואנגג'ואו (בית חולים 1) ובבית החולים החמישי המסונף (Zhuhai) של האוניברסיטה הרפואית Zunyi (בית חולים 2). המכשיר המשמש לבדיקת דם שגרתית בבית החולים 1 הוא מערכת ייחוס 1, ואילו בית חולים 2 משתמש במערכת ייחוס 2.

  1. בסך הכל נאספו 1,066 דגימות דם מחולים שביקרו בבית החולים 1 (532) ובבית החולים 2 (534) ועברו בדיקות דם שגרתיות במהלך ינואר 2021.
    הערה: המטופלים נבחרו באקראי, הגיעו ממספר מחלקות וסובלים ממחלות שונות.
  2. לא לכלול מטופלים עם רשומות רפואיות חלקיות, ואת אלה שלא שיתפו פעולה או סירבו לתת הסכמה מדעת. אל תכלול את אותם חולים שדגימות הדם שלהם הראו המוליזה, דם צ'יל או עננות, או אם הדם לא היה מספיק בנפח או מאוחסן במשך יותר מ -24 שעות.

2. לימוד זרימת ומדידות עניין

הערה: המערכת המוערכת זקוקה ל-5 μL של דגימת הדם לקביעת WBC ושלושת פרמטרי הסיווג. לאחר איסוף הדם, המערכת המוערכת ומערכת הייחוס שימשו לבדיקת דם שגרתית.

  1. זהה את WBC ואת שלושת פרמטרי הסיווג של 532 ו-534 דגימות דם באמצעות מערכת הייחוס והמערכת המוערכת, בהתאמה.
    1. תן לטכנאי מיומן מאוד לספור מחדש באופן אקראי את דגימות הדם שנבחרו לאחר השלמת הבדיקה הקלינית עם מערכת הייחוס. לאחר מכן, למסור את הדגימות לטכנאי מיומן אחר לזיהוי פרמטרי WBC וסיווג באמצעות המערכת המוערכת.
  2. חשוף את התוצאות של שתי המערכות.
  3. בקש מטכנאי שלישי לנתח את חמשת האינדיקטורים (כלומר ספירת WBC, Gran#, Gran%, Gran%, Lym#, Lym%) המשותפים הן למערכות המוערכות והן למערכות הייחוס בלבד.

3. נוהל לשימוש במערכת המוערכת

הערה: המערכת המוערכת משתמשת בעקרון העכבה החשמלית (עקרון קולטר) כדי לספור את WBC באלמנט הגילוי. פרוטוקול הבדיקה מחולק לשישה חלקים: התחל את המנתח, הכנת הבדיקה, איסוף הדם, ערבוב ריאגנטים, ניתוח דגימות וכבה את המנתח.

  1. הפעל את המנתח
    1. סובב את מתג ההפעלה [O/I] בגב המנתח ל-[I]. בדוק שנורית החיווי של המנתח דולקת.
    2. הזן את שם המשתמש והסיסמה הנכונים בתיבת הדו-שיח של הכניסה ולחץ על התחבר. ודא שהמערכת מבצעת בדיקה עצמית ואתחול הפעלה באופן אוטומטי ולאחר מכן מציגה את דף הבית של ניתוח לדוגמה .
  2. הכנה למבחן
    הערה: בדיקת דגימת דם מלאה דורשת ארבעה חומרים מתכלים: לנסט דם, מגיב המוליטי, פיפטה כמותית עם צינור נימי בתוכה ומודול זיהוי תאי דם (איור 1).
    1. לחץ על המדגם הבא, הזן כראוי את המין, השם ומידע קליני אחר (כנדרש) ובחר קבוצת התייחסות מתאימה. לחץ על אישור כדי לשמור את המידע.
      הערה: לקבוצות גיל שונות יש מרווח ייחוס משלהן, כך שבחירת קבוצת הייחוס הנכונה יכולה לקבל בקשת אזעקה מתאימה יותר. יילוד: בן 1-28 ימים; ילדים: 29 ימים עד 14 שנים; זכר/נקבה/כללי בוגר: יותר או שווה עד גיל 15.
    2. קרעו את הפילם הדק של מודול זיהוי תאי הדם, לחצו על כפתור הכניסה/יציאה למחסן והכניסו את מודול זיהוי תאי הדם למחסן המכונות בצורה נכונה, כאשר הפתח שלו פונה החוצה.
    3. לנקב את סרט האיטום של המגיב ההמוליטי עם קצה של פיפטה כמותית.
  3. איסוף דם
    1. איסוף דם נימי: יש לחטא את אצבע הטבעת השמאלית באמצעות צמר גפן טבול באלכוהול לכיוון אחד ופעם אחת. לאחר שהאלכוהול מתייבש באופן טבעי, השתמשו בנצנוץ דם כדי לנקב את העור של אצבע הטבעת השמאלית.
      1. סוחטים בעדינות את טיפת הדם הראשונה ומנגבים אותה עם צמר גפן. סחטו מספיק דם כדי ליצור "טיפת מים" מלאה ואספו 5 μL של דגימת הדם באמצעות הצינור הנימי בתוך הפיפטה הכמותית.
    2. איסוף דם ורידי: לאסוף 5 μL של דגימת הדם הוורידית שהתקבלה מראש באמצעות הצינור הנימי בתוך הפיפטה הכמותית. כל הבדיקות במחקר זה השתמשו בדם ורידי שנאסף מכל חולה (5 מ"ל) באמצעות כלי ואקום המכיל נוגד קרישה EDTA-K2 . השלם את כל הבדיקות תוך 30 דקות עד 24 שעות.
  4. ערבוב ריאגנטים
    1. הכנס את הפיפטה הכמותית לריאגנט ההמוליטי (2.5 מ"ל) ולחץ עליו בחוזקה כדי לשחרר את דגימת הדם מצינור הנימים.
    2. מערבבים את הדם בצינור הנימי ובריאגנט ההמוליטי על ידי הפיכתו 15-20 פעמים במהירות קבועה, עד שלא נותר דם אדום ברור בצינור הנימים. במחקר זה, דגימת הדם מעורבבת עם מגיב המוליטי ביחס של 1:500.
  5. ניתוח מדגם
    1. פתח את המכסה וסחט את התמיסה לתוך מודול זיהוי תאי הדם.
    2. לחץ על לחצן מחסן כניסה/יציאה . לאחר שמודול זיהוי תאי הדם נכנס למחסן, לחץ על לחצן ספירה .
      הערה: נורית חיווי ירוקה מהבהבת מציינת שהמנתח סופר. מודול זיהוי תאי הדם ייצא באופן אוטומטי מהמחסן לאחר הספירה, ויש להסירו ולהיפטר ממנו כראוי. כל מבחן לוקח רק 30 שניות.
    3. בממשק המנתח, לחץ על כפתור אישור פעמיים כדי לאשר שמודול זיהוי תאי הדם הוצא.
    4. בממשק המנתח, לחץ על לחצן הדפס כדי להדפיס את תוצאות הבדיקה.
  6. כבה את המנתח
    1. בממשק המנתח, לחץ על לחצן הכיבוי ובחר כן בתיבת הדו-שיח שקופצת בממשק. בדוק שהמערכת מתחילה להפעיל את רצף הכיבוי.
    2. הגדר את המתג [O/I] בחלק האחורי של המיינפריים ל- [O] לאחר השלמת רצף הכיבוי.

4. ניתוח סטטיסטי

  1. זהה את החריגים באמצעות שיטת הסטייה הסטודנטיאלית הקיצונית הכללית (ESD) ובטל את החריגים הללו לניתוח סטטיסטי מעקב על פי הדרישות של האגודה האמריקאית לתקינה מעבדתית קלינית (CLSI) EP9-A3 מסמך8.
  2. חשב את הפרמטרים התיאוריים כגון אמצעים וסטיות תקן (SSD) עבור נתונים רציפים המופצים באופן רגיל; חציונים ו-25%-75% טווחים בין-קוויים עבור נתונים שאינם מופצים באופן לא נורמלי; ותדרים ואחוזים לנתונים קטגוריאליים.
  3. השתמש במבחן פירסון χ2 או במבחן המדויק של פישר כדי לקבוע את מידת הקשר בין משתנים קטגוריאליים. השתמש במבחן T-test מדגם מזווג או במבחן Mann-Whitney U כדי להשוות נתונים מספריים בין קבוצות.
  4. הצג את ההתפלגות והקשר הליניארי של התוצאות שזוהו של שתי המערכות על ידי תרשימי פיזור. יישם את מבחן המתאם הלא-פאראמטרי של ספירמן כדי לגשת למידת הקשר בין המשתנים הכמותיים. השתמש בחלקות בלנד-אלטמן ובמקדם המתאם התוך-קלאסי (ICC) כדי לאמת את ההסכמה בין הערכים הכמותיים שזוהו על ידי שתי המערכות.
  5. לנתח את הנתונים על ידי תוכנה סטטיסטית של בחירה. ערך P < 0.05 נחשב מובהק סטטיסטית.

תוצאות

נתונים לדוגמה
בסך הכל נרשמו 1066 מטופלים לשני מרכזי מחקר, כולל בית חולים 1 (n = 532) ובית חולים 2 (n = 534). מאפייני המטופל מוצגים בטבלה 1. אחוז הגברים הוא 49.9% והגיל החציוני הוא 52 (32, 66) שנים. המטופלים שהשתתפו במחקר הורכבו ממאושפזים (51.1%), מאושפזים (39.0%) ומחולים בבדיקות גופניות (8.4%). הדגי?...

Discussion

עם התקדמותה של רפואת המעבדה המודרנית, כיום אופייני לראות מספר טכנולוגיות זיהוי המשמשות במעבדות זהות או שונות כדי לזהות את אותו סמן קליני. כתוצאה מכך, יש לשים דגש רב יותר על עקביות תוצאות הבדיקות כדי לסייע למרפאות לבצע פרשנויות מדויקות ושיפוטים של תוצאות הבדיקה. על פי החקירה, הערך הכולל של ?...

Disclosures

למחברים אין מה לחשוף.

Acknowledgements

מחקר זה נתמך על ידי הקרן למחקר מדעי רפואי של מחוז גואנגדונג, סין (A2019224). הקבוצות המממנות הסכימו עם תכנון המחקר, ניתוח הנתונים, הכנת כתבי היד וההחלטה לפרסם. לא התקבל מימון נוסף למחקר זה.

Materials

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

References

  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).

Reprints and Permissions

Request permission to reuse the text or figures of this JoVE article

Request Permission

Explore More Articles

181POCT

This article has been published

Video Coming Soon

JoVE Logo

Privacy

Terms of Use

Policies

Contact Us

Recommend to library

JoVE NEWSLETTERS

Research

Education

Authors

Librarians

ABOUT JoVE

Copyright © 2025 MyJoVE Corporation. All rights reserved