CUT OFF值是怎么确定的

       定性免疫检测中，决定结果阴阳性的依据是CUT OFF值。确定合适的CUT OFF值（阳性判断值）对于准确判定结果有重要意义。CUTOFF值的确定要使依其得到的检测结果假阴性和假阳性的发生率最低。那么，CUT OFF值是怎么来的？

什么是“灰区”？

       在介绍怎样设定CUT OFF值前，先介绍灰区的概念。定性检测将结果区分为阴性、阳性。如果阴性样本的检测结果分布与阳性结果完全分开没有重叠，那进行区分时就非常方便也没有争议。在实际检测过程中，检测大量阴性样本与阳性样本后，会有少量样本测值有重叠。这一部分样本的检测结果归为可疑，即“灰区”。

CUT OFF值的设定有多种不同方法。常见的方法包括：

一、使用阴性血清测定结果均值的2或3倍作为CUT OFF值

       该方法是取一定数量（通常不多）的阴性血清样本，使用免疫检测试剂盒进行测定，取阴性样本的测值的平均值。若上述阴性样本的平均值为X，则该次测定的CUT OFF值为2X或3X。例如，试剂盒结果判定以S（样本测值）/N（阴性对平均测值）≥2.1为阳性，其依据即是以阴性参考血清的2.1倍作为CUT OFF值。通常为了避免阴性样本测值过低导致的CUT OFF值过低，还会规定阴性样本平均测值不到某一特定值，如0.05时，以0.05计算，即CUT OFF值不低于0.10。采用这种方法设定CUTOFF值，可以有效避免假阳性结果的出现，但易导致假阴性结果较多，是一种非常粗糙的CUT OFF值设定方法。

二、阴性对照平均测值+2个标准差（SD）或3SD作为CUT OFF值

       先取大量（数千）正常人（阴性）血清样本进行检测，当阴性样本量足够大时，使用试剂盒检测所得测值将呈正态分布，若要求95.3％(单侧)的可信度，可将阴性样本平均测值+2SD作为CUT OFF值；若要求99%（单侧）的可信度，则以阴性样本平均测值+3SD作为CUT OFF值。这种方法建立在统计学计算的基础上，相比于第一种方法，更为科学。但这种方法仅考虑正常人群（阴性样本），因此难以界定“灰区”，几乎所有灰区样本都阴性结果处理，可能会出现较多假阴性。

三、综合阴性对照均值+2或3SD及阳性对照均值-2或3SD建立CUT OFF值

       先测定大量阴性血清样本，若测值为正态分布，在具有95.3%（单侧）的可信度的情况下，可以将从阴性样本中得到的测值+2SD得到一侧CUT OFF值，若要求99%（单侧）的可信度，则以测值+3SD为一侧CUT OFF值。然后检测大量阳性样本，在具有95.3%（单侧）的可信度的情况下，可以将从阳样本中得到的测值-2SD得到另一侧CUTOFF值，若要求99%（单侧）的可信度，则以测值-3SD为另一侧CUT OFF值。阴性和阳性样本的CUT OFF值确定后，根据“灰区”的大小，综合平衡考虑假阳性率和假阴性率，确定试剂盒的CUT OFF值。这种方法对比方法二，对阳性人群也有考虑，并且对“灰区”的存在有一定估计，不会出现将“灰区”全部归为阴性结果的情况。

       若样本测值为非正态分布，可采用“百分位数法”，以阴阳性样本测定结果的百分位数单侧95%或99%分别来确定两侧CUT OFF值，再综合平衡考虑假阳性率和假阴性率。

四、在方法三的基础上，增加检测血清转化盘样本

       在检测大量阴性及阳性样本基础上，检测转化型血清（从阴性转变为阳性过程中的系列血清）样本，取假阳性和假阴性发生率最低、且能区别抗原转化至抗体出现点的吸光度值作为CUT OFF值。由此确定的CUT OFF值能有最佳区分阴阳性样本的能力。