[論文レビュー] An Investigation into Outlier Elimination and Calculation Methods in the Determination of Reference Intervals using Serum Immunoglobulin A as a Model Data Collection

Aidan Zellner, Alice Richardson+3 more|arXiv (Cornell University)|Jul 23, 2019

Clinical Laboratory Practices and Quality Control参考文献 24被引用数 7

ひとこと要約

本研究では、32,000件を超える血清インヒビターA（IgA）測定データを用いて、外れ値の除外手法と参考範囲の算出手法を調査した。外れ値の除外手法、特にトゥーキーの手法が、算出手法よりも参考範囲の決定にはるかに大きな影響を与えることが判明した。トゥーキー手法はブロック手法（ディクソン／リード）よりも顕著に多くの外れ値を除外し、適用された際には、さまざまな算出手法間で変動が最小限に抑えられた。

ABSTRACT

Background: Reference intervals are essential to interpret diagnostic tests, but their determination has become controversial. Methods: In this paper parametric, non-parametric and robust reference intervals with Tukey and block elimination are calculated from a dataset of over 32,000 serum immunoglobulin A (IgA) measurements. Results: The outlier elimination method was significantly more determinative of the reference intervals than the calculation method. The Tukey elimination procedure consistently eliminated significantly more values than the block method of Dixon and Reed across all age ranges. If Tukey elimination was applied, variation between reference intervals produced by the different calculation methods was minimal. Block elimination rarely eliminated values. The non-parametric reference intervals were more sensitive to outliers, which in the IgA context, led to higher and wider reference intervals for the older age groups. There were only minimal differences between robust and parametric reference intervals. Conclusions: This suggests that Tukey elimination should be preferred over the block D/R method for datasets similar to the one used in this study. These are predominantly new observations, as previous literature has focused on the calculation technique and not discussed outlier elimination. This suggests the robust method is not advantageous over the parametric method and therefore due to its complexity is not particularly useful, contrary to CLSI Guidelines.

研究の動機と目的

• 異なる外れ値除外手法が臨床検査データにおける参考範囲決定に与える影響を評価すること。
• パラメトリック法、ノンパラメトリック法、ロバスト統計手法を用いた参考範囲算出法を比較すること。
• 実臨床データにおいてロバスト法がパラメトリック法を上回る利点を有するかどうかを評価すること。
• CLSI指針におけるロバスト法の必要性に関する一般的な仮定を、実際の影響を検証することで挑戦すること。
• 外れ値の除外手法と算出手法のどちらが最終的な参考範囲値により大きな影響を与えるかを特定すること。

提案手法

• 32,000件を超える血清IgA測定データに、パラメトリック法、ノンパラメトリック法、ロバスト法の各参考範囲算出手法を適用した。
• 外れ値の検出と除外に、トゥーキーの内側および外側のしきい値手法を用いた。
• ディクソンとリードのブロック手法を用いて外れ値を検出し、トゥーキー手法との性能を比較した。
• 外れ値処理への感受性を評価するため、複数の年齢群で参考範囲を評価した。
• 各手法の標準的な統計式を用いて参考範囲を算出した：パラメトリック法（平均 ± 1.96 標準偏差）、ノンパラメトリック法（2.5百分位点および97.5百分位点）、ロバスト法（中央値および四分位範囲、トリミングを伴う）。
• 異なる手法および外れ値除外手法の間で得られた参考範囲を比較し、ばらつきと一貫性を評価した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 異なる外れ値除外手法（トゥーキー対ブロック）が、大規模なIgAデータセットにおける最終的な参考範囲値にどのように影響を与えるか？
• RQ2 外れ値の除外を伴う際、パラメトリック法、ノンパラメトリック法、ロバスト法のうち、どの算出手法が最も安定的かつ信頼性の高い参考範囲を生成するか？
• RQ3 外れ値の除外手法の選択が、算出手法の選択よりも参考範囲の決定により大きな影響を与えるか？
• RQ4 外れ値が存在する場合、ノンパラメトリック参考範囲はパラメトリック法およびロバスト法とどれほど異なるか？
• RQ5 CLSI指針が主張するように、実臨床データにおいてロバスト法がパラメトリック法に有意義な利点を提供するか？

主な発見

• 外れ値の除外手法が、算出手法の選択よりも参考範囲値に顕著に大きな影響を与えた。
• トゥーキーの外れ値除外手順は、全年齢群にわたり、ブロック手法（ディクソン／リード）よりも顕著に多くの値を除外した。
• トゥーキーの除外処理を適用した場合、パラメトリック法、ノンパラメトリック法、ロバスト法で算出された参考範囲の差は最小限に抑えられた。
• ディクソンとリードのブロック手法は、ほとんど値を除外しなかったため、区間推定にほとんど変化がなかった。
• ノンパラメトリック参考範囲は外れ値に感受性が高く、特に高年齢群ではより高いかつ広い区間を示した。
• ロバスト法とパラメトリック法の参考範囲には僅かな差異しかなく、このデータセットではロバスト法の追加の複雑さが実用的利点をもたらさないことが示唆された。