Undersøkelse av ‘flagging’ og blastmelding ved automatiske celletellingsmaskiner hos et utvalg kreftpasienter ved St. Olavs hospital

Abstract

Kontekst. Automatiske celletellingsmaskiner klassifiserer blodceller i ulike fraksjoner og flagger unormale prøver. Det er en viss diskrepans mellom forskjellige maskiner, og på St. Olavs hospital fører dette til merarbeid for laboratoriet.

Mål. Det er ønskelig å minimere merarbeidet ved å avdekke mulig feilklassifisering av celler og unødig ‘flagging’ av prøver som unormale.

Metode. Denne studien sammenligner to celletellingsmaskiner, ADVIA 2120i (Siemens) og Sysmex XN, og manuell vurdering av blodutstryk i mikroskop (200 celler). 49 prøver fra pasienter på Kreftklinikken i tidsrommet 18.5.2017-28.8.2017 ble inkludert og undersøkt med de tre metodene. Inklusjonskriteriene var leukocytter >3.7 og samtidig ≥5 % blaster og/eller ≥7 % LUC (Large Unstained Cells).

Resultat. Særlig monocyttene skilte seg ut i sammenligningen mellom metodene. Sysmex fant definitivt flest og ADVIA definitivt færrest monocytter, mens resultatene fra mikroskopien plasserte seg imellom disse. Til tross for at ADVIA blastflagget 25 av prøvene og Sysmex fire viste det seg ved mikroskopi kun å være blaster i to av prøvene. ADVIA var dermed mer sensitiv, men mindre spesifikk enn Sysmex. Videre viste det seg å være sannsynlig at ADVIA feilklassifiserte monocytter som LUC og dermed fikk en høyere forekomst av flagging enn Sysmex. Utdrag av resultatene ble fremstilt i Bland-Altman-plot, og det ble foretatt lineær regresjon som viste at monocytter på Sysmex tilsvarte 1.193 ⋅ monocytter + 0.607 ⋅ LUC på ADVIA.

Konklusjon. En del av de cellene som på Sysmex klassifiseres som monocytter blir sannsynligvis hos ADVIA klassifisert som LUC. På bakgrunn av denne studiens datautvalg er det ikke mulig å si noe om hvorfor dette skjer med akkurat denne pasientpopulasjonen; til det er inklusjonskriteriene for vide og heterogeniteten i materialet for stor.

Context. Automated cell counters classify blood cells in different fractions and flag abnormal samples. There exists a certain dicrepancy between differenct machines, and at St. Olav's hospital this leads to additional work.

Target. It is desirable to minimize the extra work by detecting possible misclassification of cells and unnecessary 'flagging' of samples as abnormal.

Method. This study compares two automatic cell counters, ADVIA 2120i (Siemens) and Sysmex XN, together with manual assessment of blood smears under a microscope (200 cells). 49 samples coollected from patients at the Cancer clinic between 18.5.2017 and 28.8.2017 were included and examined with the three methods. The inclusion criteria were leukocytes >3.7 and at the same time ≥5 % blasts and/or ≥7 % LUC (Large Unstained Cells).

Result. The monocytes in particular stood out in the comparison between the methods. Sysmex definitely found the most and ADVIA definitely the fewest monocytes, while the results from the microscopy placed between them. Despite the fact that the ADVIA blast flagged 25 of the samples and Sysmex four, microscopy showed that there were only blasts in two of the samples. ADVIA was thus more sensitive, but less specific than Sysmex. Furthermore, it turned out to be probable that ADVIA misclassified monocytes as LUC and thus had a higher incidence of flagging than Sysmex. Extracts of the results were presented in Bland-Altman plots, and linear regression was performed which showed that monocytes on Sysmex corresponded to 1,193 ⋅ monocytes + 0.607 ⋅ LUC on ADVIA.

Conclusion. Some of the cells which on Sysmex are classified as monocytes are probably classified by ADVIA as LUC. Based on the data sample of this study, it is not possible to say anything about why this happens with this particular patient population; for this the inclusion criteria are for wide and the heterogeneity of the material too large.