Uncertainty Evaluation of the Determination of the Content of Ambroxol Hydrochloride Injection by Using TOP-DOWN Method and GUM Method
-
摘要:
目的 通过评定盐酸氨溴索注射液含量测定结果的不确定度，提高含量测定结果的可靠性，保证高风险制剂药物的安全性和有效性。 方法 分别采用TOP-DOWN法和GUM法对HPLC外标法含量测定结果进行不确定度评定。TOP-DOWN法为合成偏倚不确定度分量和期间精密度不确定度分量2个分量后进行评价；GUM法根据实验过程分析出6个不确定来源，合成不确定度后进行评价。 结果 当置信概率为95%，TOP-DOWN法和 GUM法评定的扩展不确定度分别为1.84%和2.36%（K = 2）。 结论 2种评定结果均表明盐酸氨溴索注射液含量测定结果可靠，能保证药物的安全性和有效性。 Abstract:Objective By assessing the uncertainty of the determination results for the concentration of ambroxol hydrochloride injection, the reliability of the concentration measurement results is improved, ensuring the safety and efficacy of high-risk dosage form medications. Methods The uncertainty assessment of the content determination results by HPLC external standard method was conducted using both the TOP-DOWN method and the GUM method in the past. The TOP-DOWN method evaluated after synthesizing two components: the combined bias uncertainty component and the intermediate precision uncertainty component. The GUM method analyzed six sources of uncertainty based on the experimental process and evaluated after synthesizing the uncertainty. Results When the confidence level was 95%, the expanded uncertainty assessed by the TOP-DOWN method and the GUM method was 1.84% and 2.36% respectively （K = 2）. Conclusion The results from both assessments indicated that the determination of ambroxol hydrochloride injection content was reliable, ensuring the safety and efficacy of the drug. -
儿童中枢神经系统血管炎（central nervous system vasculitis，CNSV）是1种发生于脑内的病因未明血管炎性病变，包括原发性和继发性2种类型，早期均无特异性临床表现，随着病情进展可能引发严重的脑部并发症，增加治疗难度，影响预后改善[1−2]。因此，寻找简便且可靠的生物标志物评估CNSV病情程度、预测预后具有重要意义。有报道指出，多数CNSV与感染有关，而免疫调节反应在感染诱发的CNSV中具有重要作用[3]。免疫球蛋白A（immunoglobulin A，IgA）、免疫球蛋白G（immunoglobulin G，IgG）、免疫球蛋白M（immunoglobulin M，IgM）是体液免疫指标，在机体免疫调节反应中占据主要地位[4]。血沉（erythrocyte sedimentation rate，ESR）是1种血管炎性指标，其在血液中的含量可在机体发生免疫炎症反应及血管炎性改变后呈明显升高趋势[5]。同型半胱氨酸（homocysteine，Hcy）是一种含硫氨基酸，对中枢神经组织有直接的细胞毒性作用，参与神经系统疾病发生发展过程[6]。但尚未有报道分析外周血IgA、IgG、IgM、ESR和Hcy在CNSV患儿中的水平变化情况。本研究尝试探讨外周血IgA、IgG、IgM、ESR和Hcy与CNSV病情程度的关系及对预后的影响，旨在为临床评估病情、预测预后提供理论佐证。
1. 资料与方法
1.1 研究对象
选取河北医科大学第二医院，河北省第一荣军优抚医院2018年2月至2023年2月CNSV患儿103例作为研究组，纳入标准：（1）均经临床症状结合MRA、MRV2项血管核磁检查证实为CNSV；（2）均符合CNSV诊断标准[7]；（3）患儿监护人均自愿签署知情同意书。排除标准：（1）合并脑出血的患儿；（2）合并肿瘤的患儿；（3）存在其他免疫系统疾病或血液系统疾病的患儿；（4）伴有其他系统感染性疾病的患儿；（5）感染新型冠状肺炎或受疫情影响无法配合研究的患儿。另选取健康体检儿童103例作为对照组，纳入标准：体检各项指标均显示正常；（2）监护人均签署知情同意书。排除标准同研究组。本研究经河北医科大学第二医院伦理委员会审批通过（2019-C011）。
1.2 研究方法
1.2.1 外周血IgA、IgG、IgM、ESR和Hcy检测方法
于2组患儿入院当日采集清晨空腹静脉血3 mL（2份），1份抗凝处理后采用魏氏法检测ESR水平，仪器为奥地利VACUETTE SRS100/Ⅱ分析仪；另1份置入离心管，在室温条件下以
4000 r/min的速率离心处理5 min，取血清，采用免疫放射比浊法检测外周血IgA、IgG、IgM水平，仪器为美国BECKMAN IMMAGE-800型特种蛋白分析仪；采用酶循环法检测Hcy水平，仪器为美国罗氏Cobas c702生化分析仪。1.2.2 CNSV病情程度评估方法
采用伯明翰血管炎疾病活动性（birmingham vasculitis disease activity score，BVAS）评分[8]评估，总分0～63分，≤15分判定为疾病非活动期，>15分判定为疾病活动期。
1.2.3 预后判定方法
研究组患儿确诊后均给予激素治疗，具体方案为：初始治疗时给予甲泼尼龙，静脉分次给药，待患儿病情稳定后减少剂量，并调整为口服维持。治疗6个月后判定预后情况，临床上无明显的病情活动表现且持续时间≥1个月，BVAS评分0～1分为临床缓解；BVAS评分较治疗前下降幅度≥50%为部分缓解；BVAS评分较治疗前下降幅度<50%为无效。将临床缓解、部分缓解纳入预后良好，无效纳入预后不良。
1.3 观察指标
（1）2组外周血IgA、IgG、IgM、ESR和Hcy水平；（2）不同病情程度患儿外周血IgA、IgG、IgM、ESR和Hcy水平；（3）外周血IgA、IgG、IgM、ESR和Hcy与CNSV病情程度的关系；（4）不同预后患儿基线资料、外周血IgA、IgG、IgM、ESR和Hcy水平；（5）外周血IgA、IgG、IgM、ESR和Hcy对预后的影响；（6）外周血IgA、IgG、IgM、ESR和Hcy对预后的预测价值。
1.4 统计学处理
在SPSS 26.0版本中进行统计分析。计量资料行Kolmogorov-Smirnov正态性检验和Levene法方差齐性检验，正态分布且方差齐性时以均数±标准差（$\bar x \pm s $）表示，t检验；计数资料以n（%）表示，χ2检验；采用Pearson相关性系数分析外周血IgA、IgG、IgM、ESR和Hcy与CNSV病情程度的关系；采用Logistic回归分析外周血IgA、IgG、IgM、ESR和Hcy对预后的影响；采用受试者工作特征（receiver operating characteristic，ROC）曲线及曲线下面积（area under the curve，AUC）分析外周血IgA、IgG、IgM、ESR和Hcy对预后的预测价值。P < 0.05的双尾分析表明差异有统计学意义。
2. 结果
2.1 2组一般资料比较
研究组男69例，女34例；年龄5个月～13岁，平均（8.25±1.34）岁；体重6～50 kg，平均（36.40±3.16）kg；其中原发性CNSV 23例，继发性CNSV 80例。另选取健康体检儿童103例作为对照组，其中男72例，女31例；年龄5个月～13岁，平均（8.40±1.51）岁；体重7～48 kg，平均（35.81±3.34）kg。2组年龄、性别、体重差异无统计学意义（P > 0.05），有可比性。
2.2 2组外周血IgA、IgG、IgM、ESR和Hcy水平比较
研究组患儿外周血IgA、IgG、IgM、ESR和Hcy水平高于对照组的健康儿童（P < 0.05），见表1。
表 1 2组外周血IgA、IgG、IgM、ESR和Hcy水平比较（$\bar x \pm s $）Table 1. Comparison of peripheral blood IgA，IgG，IgM，ESR and Hcy levels between the two groups （$\bar x \pm s $）组别 n IgA（mg/dL） IgG（mg/dL） IgM（mg/dL） ESR（mm/h） Hcy（μmol/L） 研究组 103 306.25 ± 75.63 1428.19 ± 402.15112.35 ± 26.11 48.67 ± 10.49 13.82 ± 3.58 对照组 103 215.38 ± 48.57 1218.77 ± 236.3884.62 ± 15.74 12.75 ± 3.22 8.16 ± 2.13 t 10.260 4.556 9.231 33.222 13.789 P <0.001* <0.001* <0.001* <0.001* <0.001* *P < 0.05。 2.3 不同病情程度患儿BVAS评分、外周血IgA、IgG、IgM、ESR和Hcy水平比较
疾病活动期患儿BVAS评分、外周血IgA、IgG、IgM、ESR和Hcy水平高于疾病非活动期患儿（P < 0.05），见表2。
表 2 不同病情程度患儿外周血IgA、IgG、IgM、ESR和Hcy水平比较（$\bar x \pm s $）Table 2. Comparison of levels of IgA，IgG，IgM，ESR and Hcy in peripheral blood of children with different disease levels （$\bar x \pm s $）组别 n IgA（mg/dL） IgG（mg/dL） IgM（mg/dL） ESR（mm/h） Hcy（μmol/L） BVAS评分（分） 疾病活动期患儿 72 332.81±70.13 1476.67 ±212.64121.51±22.38 52.86±10.06 15.42±3.17 27.64±4.82 疾病非活动期患儿 31 244.56±52.60 1315.59 ±175.9491.08±16.29 38.94±8.75 10.10±2.58 11.52±2.41 t 6.280 3.704 6.824 6.688 8.236 17.659 P <0.001* <0.001* <0.001* <0.001* <0.001* <0.001* *P < 0.05。 2.4 外周血IgA、IgG、IgM、ESR和Hcy与CNSV病情程度的关系
Pearson相关性分析，外周血IgA、IgG、IgM、ESR和Hcy与CNSV患儿BVAS评分呈正相关（P < 0.05），见图1。
图 1 外周血IgA、IgG、IgM、ESR和Hcy与BVAS评分的关系A：外周血IgA与BVAS评分的关系； B：外周血IgG与BVAS评分的关系； C：外周血IgM与BVAS评分的关系； D：外周血ESR与BVAS评分的关系； E：外周血Hcy与BVAS评分的关系。Figure 1. The relationship between peripheral blood IgA、IgG、IgM、ESR和Hcy and BVAS scores2.5 不同预后患儿基线资料、外周血IgA、IgG、IgM、ESR和Hcy水平比较
随访6个月，失访2例。统计101例CNSV患儿预后情况显示：预后良好患儿76例，包括临床缓解32例和部分缓解44例；预后不良患儿25例。不同预后患儿年龄、性别、体重、CNSV类型差异无统计学意义（P > 0.05）；预后不良患儿病程长于预后良好患儿，BVAS评分、外周血IgA、IgG、IgM、ESR和Hcy水平高于预后良好患儿（P < 0.05），见表3、表4。
表 3 不同预后患儿基线资料比较（$\bar x \pm s $）Table 3. Comparison of baseline data in children with different prognoses （$\bar x \pm s $）组别 n 年龄（岁） 性别（男/女） 体重（kg） 病程（月） CNSV类型 原发性 继发性 预后不良患儿 25 8.21±1.26 16/9 36.27±3.12 10.41±2.31 5（20.00） 20（80.00） 预后良好患儿 76 8.24±1.18 51/25 36.46±3.07 5.28±1.16 17（22.37） 59（77.63） χ2/t 0.108 0.081 0.267 14.603 0.062 P 0.914 0.776 0.790 <0.001* 0.804 *P < 0.05。 2.6 外周血IgA、IgG、IgM、ESR和Hcy对预后的影响
以CNSV患儿预后作为因变量（预后良好=0，预后不良=1），病程、BVAS评分、外周血IgA、IgG、IgM、ESR和Hcy作为自变量，经多重共线性诊断显示，BVAS评分与外周血IgA、IgG、IgM、ESR和Hcy同时纳入Logistic回归分析时存在多重共线性（VIF>10），故将BVAS评分剔除后进行Logistic回归分析，结果显示，病程、外周血IgA、IgG、IgM、ESR和Hcy均是CNSV患儿预后的独立影响因素（P < 0.05）；之后将病程校正，以外周血IgA、IgG、IgM、ESR和Hcy作为自变量，结果显示，外周血IgA、IgG、IgM、ESR和Hcy仍是CNSV患儿预后的独立影响因素（P < 0.05），见表5。
表 4 不同预后患儿基线资料、外周血IgA、IgG、IgM、ESR和Hcy水平比较（$\bar x \pm s $）Table 4. Comparison of baseline data and peripheral blood IgA，IgG，IgM，ESR and Hcy levels in children with different prognoses（$\bar x \pm s $）组别 n BVAS评分（分） IgA（mg/dL） IgG（mg/dL） IgM（mg/dL） ESR（mm/h） Hcy（μmol/L） 预后不良患儿 25 30.07±4.12 362.27±73.19 1562.77 ±211.47130.40±25.81 56.68±10.35 16.13±3.20 预后良好患儿 76 20.39±2.20 287.82±52.43 1383.92 ±165.31106.41±20.46 46.04±8.72 13.06±2.14 t 15.051 5.553 4.368 4.756 5.048 5.458 P <0.001* <0.001* <0.001* <0.001* <0.001* <0.001* *P < 0.05。 表 5 外周血IgA、IgG、IgM、ESR和Hcy对预后的影响Table 5. The impact of peripheral blood IgA、IgG、IgM、ESR and Hcy on prognosis自变量 校正前 校正后 OR 95%CI P OR 95%CI P 病程 1.849 1.081～3.162 − − − IgA 1.672 1.224～2.285 0.000* 1.904 1.336～2.714 <0.001* IgG 1.572 1.217～2.031 0.000* 1.780 1.258～2.519 <0.001* IgM 1.762 1.159～2.679 0.000* 1.822 1.183～2.806 <0.001* ESR 1.429 1.046～1.952 0.000* 1.525 1.132～2.055 <0.001* Hcy 1.444 1.130～1.846 0.000* 1.599 1.296～1.974 <0.001* *P < 0.05。 2.7 外周血IgA、IgG、IgM、ESR和Hcy对预后的预测价值
ROC曲线分析，外周血IgA预测CNSV患儿预后的AUC为0.747（95%CI 0.651～0.828），最佳截断值为350.58 mg/dL，敏感度为60.00%，特异度为86.84%；IgG预测CNSV患儿预后的AUC为0.808（95%CI 0.718～0.880），最佳截断值为
1513.06 mg/dL，敏感度为64.00%，特异度为88.16%；IgM预测CNSV患儿预后的AUC为0.841（95%CI 0.754～0.906），最佳截断值为124.84 mg/dL，敏感度为80.00%，特异度为78.95%；ESR预测CNSV患儿预后的AUC为0.839（95%CI 0.753～0.905），最佳截断值为51.22 mm/h，敏感度为88.00%，特异度为68.42%；Hcy预测CNSV患儿预后的AUC为0.746（95%CI 0.650～0.828），最佳截断值为13.66 μmol/L，敏感度为76.00%，特异度为63.16%，见图2。将外周血IgA、IgG、IgM、ESR和Hcy进行Logistic二元回归拟合，返回预测概率Logit（P）作为独立检验变量，获取联合预测CNSV患儿预后的AUCs为0.943（95%CI 0.878～0.979），敏感度为92.00%，特异度为93.42%，优于各指标单独预测，见图2。
图 2 外周血IgA、IgG、IgM、ESR和Hcy对预后的预测价值Figure 2. The prognostic value of peripheral blood IgA，IgG，IgM，ESR and Hcy3. 讨论
3.1 IgA、IgG、IgM与CNSV病情程度的关系及对预后的影响
目前，临床尚未完全明确CNSV发病机制，普遍认为与免疫功能紊乱、炎症性损伤有关[9−10]。流行病学调查显示，CNSV的发生与由中枢神经系统感染引起的急性免疫功能紊乱密切相关[11]。体液免疫是机体免疫功能的重要组成部分，B细胞功能代表主要体液免疫情况，IgA、IgG、IgM是主要的体液免疫分子[12]。丁小娟等[13]报道表明，抗中性粒细胞细胞质抗体相关性血管炎患者血清IgG4水平、IgG4/IgG比值明显高于健康体检者，提示免疫球蛋白参与血管炎发生过程。本研究结果显示，研究组外周血IgA、IgG、IgM水平高于对照组，与CNSV患儿BVAS评分呈正相关，可见免疫球蛋白高表达与CNSV发生及病情程度有关。主要是由于中枢神经系统感染会导致Th细胞过度活化和Ts细胞功能抑制，前者能刺激B细胞增殖、分化，后者可减弱对B细胞的抑制作用，从而造成B细胞功能的异常活化，最终引起体液免疫紊乱，致使免疫球蛋白高表达[14]。另有相关文献指出，在某些血管炎发生发展过程中，免疫球蛋白可在病变血管壁中沉积，加快病理进展[15]。进一步分析显示，预后不良患儿外周血IgA、IgG、IgM水平高于预后良好患儿，且是预后的独立影响因素，表明外周血IgA、IgG、IgM与CNSV患儿的预后有关，能为临床预测预后提供相关信息。
3.2 ESR与CNSV病情程度的关系及对预后的影响
ESR是1种临床常用的炎症监测指标，可反映机体炎症状态及转归情况[16]。既往有报道证实，ESR在急性骨髓炎、类风湿关节炎等多种炎症性疾病中呈明显升高趋势，与炎症损伤程度显著相关[17−18]。在此基础上，本研究发现，研究组外周血ESR水平高于对照组，疾病活动期患儿外周血ESR水平高于疾病非活动期患儿，说明ESR在CNSV发生发展中具有促进作用。具体原因在于：中枢神经系统局部病灶的炎症损伤及变性坏死会导致局部微循环受阻，造成大量淋巴细胞、巨噬细胞及浆细胞因子浸润、聚集，从而形成血管炎症，致使ESR升高，随着血管炎症程度增加，ESR升高幅度逐渐增加[19]。相关性分析表明，外周血ESR与CNSV患儿病情程度呈正相关，与杜莹珏等[20]研究中ESR与系统性血管炎疾病活动性有显著相关性的结果一致。提示ESR能反映CNSV患儿病情程度。此外，本研究发现，预后不良患儿外周血ESR水平高于预后良好患儿，还是预后的独立影响因素，提示临床应重视ESR对CNSV患儿预后的影响。
3.3 Hcy与CNSV病情程度的关系及对预后的影响
Hcy是蛋氨酸代谢过程中的中间产物，与多种中枢神经系统疾病相关[21−22]。王玉明等[23]报道显示，中枢神经系统特发性炎性脱髓鞘疾病患者血清Hcy水平较高，与其残疾状态呈正相关。但尚未有报道分析其在CNSV患儿中的水平变化，本研究表明，与健康儿童相比，CNSV患儿外周血Hcy水平显著升高（P > 0.05），且与BVAS评分之间具有正相关关系。其作用机制在于以下几点：（1）Hcy可通过加快过氧化氢和氧自由基合成直接对中枢神经组织产生细胞毒性作用；（2）Hcy能激活代谢型谷氨酸受体及N-甲基-D-天冬氨酸（NMDA）受体，加速谷氨酸能递质传递，产生神经细胞毒性作用，从而诱导神经细胞凋亡，形成线粒体功能障碍，改变基因表达，加速中枢神经系统感染发生发展；（3）中枢神经系统感染会导致患儿脑干受损，致使血管内皮细胞损伤，导致Hcy升高[24]。本研究还显示，预后不良患儿外周血Hcy水平高于预后良好患儿，且是预后的独立影响因素，可见Hcy水平过高会影响CNSV患儿预后改善。
3.4 IgA、IgG、IgM、ESR和Hcy对CNSV患儿预后的预测价值
ROC曲线分析，外周血IgA、IgG、IgM、ESR和Hcy预测CNSV患儿预后的AUC分别为0.747、0.808、0.841、0.839、0.746，均在0.7以上，提示各外周血指标在CNSV患儿预后方面均具有良好预测价值。此外，根据最佳截断值将外周血IgA、IgG、IgM、ESR和Hcy分为阳性与阴性表达进行危险度分析显示，外周血IgA、IgG、IgM、ESR和Hcy阳性表达会显著增加CNSV患儿预后不良风险。基于此，本研究初次尝试分析外周血IgA、IgG、IgM、ESR和Hcy联合预测CNSV患儿预后的价值，结果表明，联合预测的AUC高达0.943，明显大于各指标单独预测，可作为临床预测CNSV患儿预后的新方法，为早期采取防治措施改善预后提供指导信息。本研究的局限性在于未对比外周血IgA、IgG、IgM、ESR和Hcy在原发性与继发性CNSV患儿中的表达差异及预后差异，今后需做进一步分析，以获取更全面的数据支持。
综上所述，外周血IgA、IgG、IgM、ESR和Hcy与CNSV病情程度呈正相关，异常高表达会增加预后不良风险，可作为CNSV患儿预后的预测指标，且联合预测价值可靠。
-
表 1 实验室间再现性数据
Table 1. Inter-laboratory reproducibility data
序号 x1（%） x2（%） $ \overline {{x_i}} $（%） bi si h k 样品统计 1 100.82 100.20 100.51 0.51 0.44 0.10 1.88 ARV = 100.4%
X = 100.445%
$ {s_{\overline x }} $ = 1.08
sr = 0.2072 100.23 100.33 100.28 0.28 0.07 −0.11 0.30 3 100.80 100.85 100.83 0.82 0.04 0.39 0.15 4 101.70 101.95 101.83 1.83 0.18 1.32 0.76 5 99.48 99.61 99.55 −0.45 0.09 −0.79 0.39 6 100.30 100.80 100.55 0.55 0.35 0.14 1.52 7 98.40 98.20 98.30 −1.70 0.14 −1.94* 0.61 8 100.30 99.70 100.00 0.00 0.42 −0.37 1.82 9 101.48 101.23 101.36 1.36 0.18 0.88 0.76 10 99.01 99.15 99.08 −0.92 0.10 −1.22 0.42 11 101.32 101.33 101.33 1.32 0.00 0.85 0.03 12 100.28 100.06 100.17 0.17 0.16 −0.21 0.67 13 98.58 98.59 98.59 −1.41 0.01 −1.68 0.03 14 100.71 100.55 100.63 0.63 0.11 0.21 0.49 15 101.42 102.15 101.79 1.79 0.52 1.28 2.22* 16 100.99 100.92 100.96 0.95 0.05 0.51 0.21 17 101.77 101.92 101.85 1.85 0.11 1.33 0.46 注：标*为异常值。 
下载: 导出CSV
表 2 实验室内重复性数据
Table 2. Repeatability data within the laboratory
n 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 xi 99.9 100.2 100.6 100.7 101.1 100.3 101.9 100.5 102.7 101.4 n 11 12 13 14 15 16 17 18 $ \bar x $ SR’ xi 99.4 99.5 101.5 101.6 101.8 100.3 101.1 100.4 100.9 0.88%
下载: 导出CSV
表 3 GUM法各分量相对不确定度结果汇总表
Table 3. Summary of Relative Uncertainty Components Using the GUM Method
分量 来源 影响因素 分布 分类 相对不确定度 urel （p） 对照品纯度 纯度 矩形 B 2.9×10−4 urel（m） 对照品称重 示值、偏载误差 矩形 B 8.5×10−3 urel（va） 容量瓶定容 容量允差MPE、温度效应 三角和矩形 B 1.4×10−3 urel（vb） 移液管量取 容量允差MPE、温度效应 三角和矩形 B 4.0×10−3 urel（r） 仪器性能 整机性能定量重复性 矩形 B 6.5×10−3 urel（x） 样品重复性测量 12份样品 正态 A 2.7×10−3
下载: 导出CSV
-
[1] 范玲,于栋伟. 氨溴索的药理作用及临床应用研究进展[J]. 北方药学,2015,12(9):116-117. [2] 张瑞红,陈迪. 盐酸氨溴索注射液在儿科呼吸系统疾病治疗中的应用价值[J]. 中国医药指南,2018,16(2):47-48. [3] 王玉,王思寰,李文莉. 不确定度评定与药品检验[M]. 北京: 中国医药科技出版社,2021: 11-15. [4] 肖亭,王晨,许明哲,等. 测量结果不确定度评定在我国药物分析领域中的应用[J]. 药物分析杂志,2021,41(11):1851-1859. [5] 侯梦妮,谢珍,刘柱,等. 不确定度评定在药品检验中的研究进展[J]. 海峡药学,2018,30(6):54-57. [6] 杨娟,王立云,杨龙华,等. 测量不确定度在化学药物质量控制中的应用及研究进展[J]. 中国药师,2020,23(3):530-534. [7] 吴婷,龙焰君,张慧文,等. HPLC法测定注射用头孢他啶含量的不确定度评定[J]. 广东药科大学学报,2023,39(4):20-24. [8] 中国合格评定国家认可委员会. 材料理化检测测量不确定度评定指南及实例 CNAS GL009: 2018[S]. 北京: 中国计量出版社,2018: 5-12. [9] 王斗文,邓云,王冰,等. 检验检测实验室质量控制技术top-down不确定度评定[M]. 北京: 中国质检出版社,2017: 5-15. [10] 李菁,康帅,王冰,等. MCM法和GUM法在药品内标法含量测定不确定度评定中的比较研究[J]. 中国药学杂志.,2022,57(6):472-477. [11] 国家药典委员会. 《中华人民共和国药典》(2020年版二部)[M]. 北京: 中国医药科技出版社,2020: 1270-1271. [12] 国家认证认可监督管理委员会. RB/T 141–2018 化学检测领域测量不确定度评定 利用质量控制和方法确认数据评定不确定度[S]. 北京: 中国标准出版社,2018: 3-21. [13] 孙煜,何虹,黄慧,等. 高效液相色谱法测定灵芝二维甲硫氨酸胶囊溶出度及测量不确定度评定[J]. 化学分析计量,2021,30(4):79-84. [14] 国家标准化管理委员会. GB/T 27411-2012 检测实验室中常用不确定度评定方法与表示[S]. 北京: 中国标准出版社,2012: 7-16. [15] 国家标准化管理委员会. GB/Z 22553-2010/ISO/TS 21748: 2004 利用重复性、再现性和正确度的估计值评估测量不确定度的指南[S]. 北京: 中国标准出版社,2004: 13-15. [16] 刘翔,王湘波,彭凡,等. 湖南省药检系统进行氨甲环酸含量测定实验室比对的结果分析[J]. 中国药事,2015,29(11):1156-1162. [17] 丁建东,宁攀良. Top-down控制图法评定石墨炉原子吸收光谱法测定血中铅含量的不确定度[J]. 化学分析计量,2024,33(2):117-122. [18] 张鑫, 王硕, 段卫宇, 等. Top-down 法评定X射线荧光光谱法测定车用柴油中总硫含量的测量不确定度[J]. 当代化工,2022,51(12):3017-3020. [19] 蔡凌霄, 贾苒, 白正伟, 等. 利用TOP-DOWN法评定电感耦合等离子体原子发射光谱法测定土壤样品中铅元素含量的不确定度[J]. 化学分析计量,2023,32(7):104-108. -
下载:
![](data:image/svg+xml,<svg xmlns='http://www.w3.org/2000/svg' width='210' height='179'><foreignObject width='2000' height='100%'><div xmlns='http://www.w3.org/1999/xhtml' style='font-size:16px;font-family:Helvetica'><table>
<thead>
<tr>
<td class="table_top_border table_bottom_border2" align="center" valign="middle">序号</td>
<td class="table_top_border table_bottom_border2" align="center" valign="middle"><i>x</i><sub>1</sub>（%）</td>
<td class="table_top_border table_bottom_border2" align="center" valign="middle"><i>x</i><sub><i>2</i></sub>（%）</td>
<td class="table_top_border table_bottom_border2" align="center" valign="middle"><inline-formula><tex-math id="M3">$ \overline {{x_i}} $</tex-math></inline-formula>（%）</td>
<td class="table_top_border table_bottom_border2" align="center" valign="middle"><i>b</i><sub><i>i</i></sub></td>
<td class="table_top_border table_bottom_border2" align="center" valign="middle"><i>s</i><sub><i>i</i></sub></td>
<td class="table_top_border table_bottom_border2" align="center" valign="middle"><i>h</i></td>
<td class="table_top_border table_bottom_border2" align="center" valign="middle"><i>k</i></td>
<td class="table_top_border table_bottom_border2" align="center" valign="middle">样品统计</td>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td align="right" valign="middle">1</td>
<td align="left" valign="middle">100.82</td>
<td align="left" valign="middle">100.20</td>
<td align="left" valign="middle">100.51</td>
<td style="" align="center" valign="middle">0.51</td>
<td align="center" valign="middle">0.44</td>
<td style="" align="center" valign="middle">0.10</td>
<td style="" align="center" valign="middle">1.88</td>
<td class=" table_bottom_border" rowspan="17" align="left" valign="middle">ARV = 100.4%<br><i>X</i> = 100.445%<br><inline-formula><tex-math id="M5">$ {s_{\overline x }} $</tex-math></inline-formula> = 1.08<br><i>s</i><sub><i>r</i></sub> = 0.207</td>
</tr>
<tr>
<td align="right" valign="middle">2</td>
<td align="left" valign="middle">100.23</td>
<td align="left" valign="middle">100.33</td>
<td align="left" valign="middle">100.28</td>
<td align="center" valign="middle">0.28</td>
<td align="center" valign="middle">0.07</td>
<td align="center" valign="middle">−0.11</td>
<td align="center" valign="middle">0.30</td>
</tr>
<tr>
<td align="right" valign="middle">3</td>
<td align="left" valign="middle">100.80</td>
<td align="left" valign="middle">100.85</td>
<td align="left" valign="middle">100.83</td>
<td align="center" valign="middle">0.82</td>
<td align="center" valign="middle">0.04</td>
<td align="center" valign="middle">0.39</td>
<td align="center" valign="middle">0.15</td>
</tr>
<tr>
<td align="right" valign="middle">4</td>
<td align="left" valign="middle">101.70</td>
<td align="left" valign="middle">101.95</td>
<td align="left" valign="middle">101.83</td>
<td align="center" valign="middle">1.83</td>
<td align="center" valign="middle">0.18</td>
<td align="center" valign="middle">1.32</td>
<td align="center" valign="middle">0.76</td>
</tr>
<tr>
<td align="right" valign="middle">5</td>
<td align="left" valign="middle">99.48</td>
<td align="left" valign="middle">99.61</td>
<td align="left" valign="middle">99.55</td>
<td align="center" valign="middle">−0.45</td>
<td align="center" valign="middle">0.09</td>
<td align="center" valign="middle">−0.79</td>
<td align="center" valign="middle">0.39</td>
</tr>
<tr>
<td align="right" valign="middle">6</td>
<td align="left" valign="middle">100.30</td>
<td align="left" valign="middle">100.80</td>
<td align="left" valign="middle">100.55</td>
<td align="center" valign="middle">0.55</td>
<td align="center" valign="middle">0.35</td>
<td align="center" valign="middle">0.14</td>
<td align="center" valign="middle">1.52</td>
</tr>
<tr>
<td align="right" valign="middle">7</td>
<td align="left" valign="middle">98.40</td>
<td align="left" valign="middle">98.20</td>
<td align="left" valign="middle">98.30</td>
<td align="center" valign="middle">−1.70</td>
<td align="center" valign="middle">0.14</td>
<td align="center" valign="middle">−1.94<sup>*</sup></td>
<td align="center" valign="middle">0.61</td>
</tr>
<tr>
<td align="right" valign="middle">8</td>
<td align="left" valign="middle">100.30</td>
<td align="left" valign="middle">99.70</td>
<td align="left" valign="middle">100.00</td>
<td align="center" valign="middle">0.00</td>
<td align="center" valign="middle">0.42</td>
<td align="center" valign="middle">−0.37</td>
<td align="center" valign="middle">1.82</td>
</tr>
<tr>
<td align="right" valign="middle">9</td>
<td align="left" valign="middle">101.48</td>
<td align="left" valign="middle">101.23</td>
<td align="left" valign="middle">101.36</td>
<td align="center" valign="middle">1.36</td>
<td align="center" valign="middle">0.18</td>
<td align="center" valign="middle">0.88</td>
<td align="center" valign="middle">0.76</td>
</tr>
<tr>
<td align="right" valign="middle">10</td>
<td align="left" valign="middle">99.01</td>
<td align="left" valign="middle">99.15</td>
<td align="left" valign="middle">99.08</td>
<td align="center" valign="middle">−0.92</td>
<td align="center" valign="middle">0.10</td>
<td align="center" valign="middle">−1.22</td>
<td align="center" valign="middle">0.42</td>
</tr>
<tr>
<td align="right" valign="middle">11</td>
<td align="left" valign="middle">101.32</td>
<td align="left" valign="middle">101.33</td>
<td align="left" valign="middle">101.33</td>
<td align="center" valign="middle">1.32</td>
<td align="center" valign="middle">0.00</td>
<td align="center" valign="middle">0.85</td>
<td align="center" valign="middle">0.03</td>
</tr>
<tr>
<td align="right" valign="middle">12</td>
<td align="left" valign="middle">100.28</td>
<td align="left" valign="middle">100.06</td>
<td align="left" valign="middle">100.17</td>
<td align="center" valign="middle">0.17</td>
<td align="center" valign="middle">0.16</td>
<td align="center" valign="middle">−0.21</td>
<td align="center" valign="middle">0.67</td>
</tr>
<tr>
<td align="right" valign="middle">13</td>
<td align="left" valign="middle">98.58</td>
<td align="left" valign="middle">98.59</td>
<td align="left" valign="middle">98.59</td>
<td align="center" valign="middle">−1.41</td>
<td align="center" valign="middle">0.01</td>
<td align="center" valign="middle">−1.68</td>
<td align="center" valign="middle">0.03</td>
</tr>
<tr>
<td align="right" valign="middle">14</td>
<td align="left" valign="middle">100.71</td>
<td align="left" valign="middle">100.55</td>
<td align="left" valign="middle">100.63</td>
<td align="center" valign="middle">0.63</td>
<td align="center" valign="middle">0.11</td>
<td align="center" valign="middle">0.21</td>
<td align="center" valign="middle">0.49</td>
</tr>
<tr>
<td align="right" valign="middle">15</td>
<td align="left" valign="middle">101.42</td>
<td align="left" valign="middle">102.15</td>
<td align="left" valign="middle">101.79</td>
<td align="center" valign="middle">1.79</td>
<td align="center" valign="middle">0.52</td>
<td align="center" valign="middle">1.28</td>
<td align="center" valign="middle">2.22<sup>*</sup></td>
</tr>
<tr>
<td align="right" valign="middle">16</td>
<td align="left" valign="middle">100.99</td>
<td align="left" valign="middle">100.92</td>
<td align="left" valign="middle">100.96</td>
<td align="center" valign="middle">0.95</td>
<td align="center" valign="middle">0.05</td>
<td align="center" valign="middle">0.51</td>
<td align="center" valign="middle">0.21</td>
</tr>
<tr>
<td class="table_bottom_border" align="right" valign="middle">17</td>
<td class="table_bottom_border" align="left" valign="middle">101.77</td>
<td class="table_bottom_border" align="left" valign="middle">101.92</td>
<td class="table_bottom_border" align="left" valign="middle">101.85</td>
<td class="table_bottom_border" align="center" valign="middle">1.85</td>
<td class="table_bottom_border" align="center" valign="middle">0.11</td>
<td class="table_bottom_border" align="center" valign="middle">1.33</td>
<td class="table_bottom_border" align="center" valign="middle">0.46</td>
</tr>
</tbody>
<tfoot>
<tr>
<td colspan="9" align="left" valign="middle"> 注：标<sup>*</sup>为异常值。</td>
</tr>
</tfoot>
</table></div></foreignObject></svg>)
