OBJECTIVES The interpretation of delta check rules in a panel of tests should be different to that at the single analyte level, as the number of hypothesis tests conducted (i.e. the number of delta check rules) is greater and needs to be taken into account. METHODS De-identified paediatric laboratory results were extracted, and the first two serial results for each patient were used for analysis. Analytes were grouped into four common laboratory test panels consisting of renal, liver, bone and full blood count panels. The sensitivities and specificities of delta check limits as discrete panel tests were assessed by random permutation of the original data-set to simulate a wrong blood in tube situation. RESULTS Generally, as the number of analytes included in a panel increases, the delta check rules deteriorate considerably due to the increased number of false positives, i.e. increased number hypothesis tests performed. To reduce high false-positive rates, patient results may be rejected from autovalidation only if the number of analytes failing the delta check limits exceeds a certain threshold of the total number of analytes in the panel (N). Our study found that the use of the (N2 rule) for panel results had a specificity >90% and sensitivity ranging from 25% to 45% across the four common laboratory panels. However, this did not achieve performance close to some analytes when considered in isolation. CONCLUSIONS The simple N2 rule reduces the false-positive rate and minimizes unnecessary, resource-intensive investigations for potentially erroneous results.

中文翻译：

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一种优化测试面板中增量检查的方法-所包含规则数量的影响。

目的由于一组假设检验的次数（即，增量检查规则的数量）更多，需要将其考虑在内，因此一组测试中增量检查规则的解释应与单个分析物水平上的解释不同。方法提取不确定的儿科实验室结果，并使用每位患者的前两个​​连续结果进行分析。将分析物分为四个常见的实验室测试小组，包括肾脏，肝脏，骨骼和全血细胞计数小组。通过对原始数据集进行随机排列以模拟试管中出现错误血液的情况，评估了离散检查组中增量检查限值的敏感性和特异性。结果通常，随着面板中包含的分析物数量的增加，由于假阳性的数量增加，即执行的假设检验数量增加，因此增量检查规则会大大恶化。为了降低较高的假阳性率，只有在未通过增量检查限制的分析物数量超过面板中分析物总数的某个阈值（N）时，才可以将患者的结果从自动验证中排除。我们的研究发现，在四个常见实验室组中，使用（N2规则）进行组结果的特异性> 90％，灵敏度范围为25％至45％。但是，单独考虑时，这不能达到接近某些分析物的性能。结论简单的N2规则降低了假阳性率，并最大程度地减少了对潜在错误结果的不必要的，资源密集型调查。进行了更多的假设检验。为了降低较高的假阳性率，只有在未通过增量检查限制的分析物数量超过面板中分析物总数的某个阈值（N）时，才能将患者的结果从自动验证中排除。我们的研究发现，在四个常见实验室组中，使用（N2规则）进行组结果的特异性> 90％，灵敏度范围为25％至45％。但是，单独考虑时，这不能达到接近某些分析物的性能。结论简单的N2规则降低了假阳性率，并最大程度地减少了对潜在错误结果的不必要的，资源密集型调查。进行了更多的假设检验。为了降低较高的假阳性率，只有在未通过增量检查限制的分析物数量超过面板中分析物总数的某个阈值（N）时，才能将患者的结果从自动验证中排除。我们的研究发现，在四个常见实验室组中，使用（N2规则）进行组结果的特异性> 90％，灵敏度范围为25％至45％。但是，单独考虑时，这不能达到接近某些分析物的性能。结论简单的N2规则降低了假阳性率，并最大程度地减少了对潜在错误结果的不必要的，资源密集型调查。仅当未通过增量检查限制的分析物数量超过面板中分析物总数的某个阈值（N）时，才可以从自动验证中拒绝患者结果。我们的研究发现，在四个常见实验室组中，使用（N2规则）进行组结果的特异性> 90％，灵敏度范围为25％至45％。但是，单独考虑时，这不能达到接近某些分析物的性能。结论简单的N2规则降低了假阳性率，并最大程度地减少了对潜在错误结果的不必要的，资源密集型调查。仅当未通过增量检查限制的分析物数量超过面板中分析物总数的某个阈值（N）时，才可以从自动验证中拒绝患者结果。我们的研究发现，在四个常见实验室组中，使用（N2规则）进行组结果的特异性> 90％，灵敏度范围为25％至45％。但是，单独考虑时，这不能达到接近某些分析物的性能。结论简单的N2规则降低了假阳性率，并最大程度地减少了对潜在错误结果的不必要的，资源密集型调查。在四个常见的实验室面板中，灵敏度为90％，灵敏度范围为25％至45％。但是，单独考虑时，这不能达到接近某些分析物的性能。结论简单的N2规则降低了假阳性率，并最大程度地减少了对潜在错误结果的不必要的，资源密集型调查。在四个常见的实验室面板中，灵敏度为90％，灵敏度范围为25％至45％。但是，单独考虑时，这不能达到接近某些分析物的性能。结论简单的N2规则降低了假阳性率，并最大程度地减少了对潜在错误结果的不必要的，资源密集型调查。