《Diagnostics》：Indirect Estimation of 25-Hydroxyvitamin D Reference Intervals Using Data Mining
Esra Y?lmaz and
Hülya K?l??
编辑推荐：
背景：25-羟基维生素D（25-hydroxyvitamin D，25(OH)D）参考区间受季节变化和人群特异性因素显著影响。本研究旨在利用refineR算法建立本地人群特异性维生素D参考区间，并与基于医院数据库的传统非参数方法进行比较。方法：回顾性分析202
背景：25-羟基维生素D（25-hydroxyvitamin D，25(OH)D）参考区间受季节变化和人群特异性因素显著影响。本研究旨在利用refineR算法建立本地人群特异性维生素D参考区间，并与基于医院数据库的传统非参数方法进行比较。方法：回顾性分析2022年至2025年的127220份实验室结果，筛选标准包括成人年龄、晨间空腹标本、门诊状态及甲状旁腺激素（parathyroid hormone，PTH）水平正常（14–72 ng/L）。过滤后采用Wilcoxon和Kruskal–Wallis检验评估潜在亚组差异，最终24036份合格结果按年龄（18–40岁、41–65岁、>65岁）和性别（女、男）分层。分别采用refineR算法和非参数百分位数法计算参考区间。结果：维生素D水平呈右偏分布[中位数：12.92 ng/mL（4.21–149）]。refineR所得上限参考限均低于非参数方法，两种方法均显示中位数和上限参考限随年龄增长线性上升，其中18–40岁女性维生素D水平最低。夏季浓度显著高于其他季节（p<0.05）。结论：与非参数方法相比，refineR算法能更有效地处理异常值和病理结果。研究结果强调临床中需采用年龄和性别特异性亚组参考区间，而非依赖制造商单一参考范围。实施人群特异性区间可提高诊断准确性，减少误分类，促进维生素D相关代谢性和骨骼疾病的早期发现。
基于refineR算法的25-羟基维生素D参考区间间接估计研究解读
研究背景与意义
准确的实验室结果判读依赖于合理定义的参考区间（reference intervals，RIs）。临床与实验室标准协会（Clinical and Laboratory Standards Institute，CLSI）推荐采用人群特异性参考区间，但因直接建立的成本高昂且操作复杂，许多实验室仍沿用制造商提供的或转移得到的参考区间。25-羟基维生素D（25-hydroxyvitamin D，25(OH)D）是评估维生素D状态的核心指标，其水平受季节日照、饮食、遗传等多因素影响，全球普遍存在缺乏现象。由于维生素D缺乏与骨骼疾病、肿瘤、心血管疾病及自身免疫疾病密切相关，建立符合本地人群的参考区间具有重要临床意义。目前国际通用参考区间存在地域适用性不足的问题，且2024年内分泌学会指南已明确区分参考区间与临床决策限，不再推荐统一的普通人群阈值。在此背景下，土耳其研究团队在《Diagnostics》发表研究，采用间接法结合refineR算法，利用医院信息系统数据建立本地人群特异性25(OH)D参考区间，并与传统非参数方法进行比较。
关键技术方法
研究回顾性纳入2022年1月至2025年1月间127220份血清25(OH)D检测结果，经排除住院及急诊样本、非空腹样本、重复检测及甲状旁腺激素（PTH）水平异常者后，最终保留24036份合格数据。样本来源于门诊成年患者，检测平台为西门子Advia Centaur XPT化学发光免疫分析仪。数据按年龄（18–40岁、41–65岁、>65岁）、性别分层，分别采用refineR算法（版本1.6.1）和非参数百分位数法计算参考区间。统计分析采用Wilcoxon检验和Kruskal–Wallis检验评估亚组差异，bootstrap法计算95%置信区间，所有分析基于R软件完成。
研究结果
3.1 数据概要
研究队列包含6056名男性和17980名女性，年龄范围为18–99岁，中位年龄50岁。25(OH)D浓度呈显著右偏分布，中位数为12.92 ng/mL（范围4.21–149.04 ng/mL）。分析总误差为24%，符合美国临床实验室改进修正案（CLIA）2024年规定的±25%可接受限，表明检测系统性能满足国际标准。
3.2 亚组分析与参考区间计算
25(OH)D水平在性别间差异显著（p<0.001），并受年龄、季节及申请科室影响（p<0.001）。夏季浓度最高，冬季与春季无显著差异，物理医学与康复科结果显著高于其他科室。随着年龄增长，中位数及上限参考限呈线性上升趋势，18–40岁女性群体水平最低。refineR算法所得上限参考限普遍低于非参数方法，但下限参考限在两种方法间差异较小（refineR：4.3–5.8 ng/mL；非参数法：4.6–6.5 ng/mL），均反映该地区存在严重维生素D缺乏。各年龄-性别亚组的参考区间及95%置信区间由两种方法分别计算得出，并通过可视化展示拟合的健康分布及参考限范围。
讨论与结论
讨论
研究发现，尽管两种统计方法的结果接近，但refineR算法能更有效剔除外源性补充或病理状态导致的高值，从而获得更接近真实生物学状态的参考区间。男性整体水平高于女性，可能与日照暴露差异或补充率不同有关。老年组上限参考限升高可能源于更频繁的补充或慢性病管理，而下限参考限的宽置信区间反映了高龄人群的高度异质性。季节效应明显，但因样本量限制未纳入最终分层模型。与制造商提供的通用参考区间（7.4–44 ng/mL）相比，本地区间普遍更低，验证了地理和人群特异性因素的影响。研究同时指出，参考区间不等同于临床决策限，实验室应结合最新指南动态更新结果解读标准。
结论
refineR算法在处理实验室数据极端值方面优于传统非参数方法。性别、年龄及季节性显著影响25(OH)D浓度，制造商通用参考区间无法完全反映本地人群生化特征。采用人群特异性参考区间可减少维生素D状态误分类，支持缺乏相关代谢风险的早期识别。
