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全血细胞计数

一项测量血液中红细胞、白细胞和血小板等细胞成分的常规实验室检查,用于筛查、诊断和监测多种疾病。

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红细胞白细胞血小板造血免疫系统骨髓白血病细胞全血细胞计…

全血细胞计数(CBC)是一项常规实验室检查,用于测量血液中的细胞成分:红细胞、白细胞和血小板,同时还测定血红蛋白浓度、红细胞压积以及若干衍生指数。它是最常开具的血液检查之一,因为一小份样本即可大致反映一个人血液的状况,并间接反映造血系统和免疫系统的情况。

计数结果反映骨髓制造细胞的能力,以及身体对感染、炎症、出血或疾病的反应,因此通过它可以发现贫血、感染、白血病和凝血障碍等问题。该检测方法已从1852年首次描述的显微镜下人工计数,发展为利用电学和光学原理在数秒内完成细胞计数和体积测定的自动化分析仪。当仪器对异常样本发出提示时,自动化结果仍需与血涂片进行核对。

本词条先定义该检查及其组成部分,然后介绍红细胞指数、白细胞分类计数和血小板参数。随后追溯细胞计数的历史与技术、标本处理和质量控制,以及依据按年龄和性别划分的参考区间解读结果的原则。最后几节讨论临床用途、与全血细胞计数互补的检查,以及其目前的局限性和发展。

定义与组成

检查项目

全血细胞计数(CBC)是一项标准的实验室检查组合,包括红细胞(RBC)计数、白细胞(WBC)计数和血小板计数;血红蛋白和平均红细胞体积的测定;白细胞分类(白细胞分类计数);以及红细胞比容和红细胞指数的计算。在常规工作中,白细胞分类通常包含在内,而红细胞指数是由基础测量值推算出来的,并非直接计数。

生化检查回答的是另一类问题。它测定血浆或血清中溶解物质的含量,如葡萄糖、电解质、酶和脂质;全血细胞计数则计数完整的细胞,并测定其中所含的血红蛋白。两者常一同开具,但测量的对象来自血液中不同的物理成分。

单位及各项指标的含义

每个指标都有各自的单位。红细胞计数通常以一定体积血液中的红细胞个数表示,常以微升(μL)为单位,即以"百万/微升"表示。血红蛋白是一种浓度,以克/分升为单位报告,它是红细胞内负责携带氧气的蛋白质。红细胞比容是一个体积分数,即红细胞占全血体积的百分比。血小板和白细胞计数通常以"千/微升"为单位报告。

国际单位制(SI)采用另一种表示方法:计数以"每升细胞数"并配以10的幂次表示。例如白细胞数可以用国际单位 10^9 个细胞/升(即 G/L,Giga 相当于十亿)表示。两者换算十分直接,因为 103/μL=109/L10^3/\mu\text{L} = 10^9/\text{L},所以 4.0 千/微升 等于 4.0×109/L4.0 \times 10^9/\text{L}。因此,成人白细胞的参考范围常表述为 4 至 11 × 10^9 个/L。

全血与定容计数

全血细胞计数以全血为检测对象,即细胞连同其循环其中的血浆一并计入。血浆本身并不被计数;仪器抽取一定量的全血,将其稀释,然后计数通过感应系统的颗粒。结果是单位体积内的浓度,而不是人体内细胞的总数。由于参照的是固定体积,血浆所占比例隐含地包含在每个结果之中,而红细胞比容则通过将红细胞表示为全血体积的一部分,使这一关系更为明确。

临床样本通常取自静脉血,但所需血量很少。作为参考,一滴血的体积约为 40 至 50 μL。

为何通常是首选检查及其局限

全血细胞计数通常是首先开具的血液检查,因为它快速、价格低廉且信息覆盖面广。一次检查即可发现贫血、提示感染的白细胞水平异常、炎症或骨髓功能紊乱,以及增加出血风险的血小板减少。因此,它常见于常规体检、术前评估以及多种症状的排查之中。

它的局限同样重要。全血细胞计数无法确定异常的原因,也不能判断白细胞升高是否由感染引起;若不做进一步检查,它也无法评估凝血功能、铁储备或异常细胞的细胞学细节。参考范围还取决于具体情况:它们是根据可能影响血液的因素制定的,例如年龄、性别以及居住海拔高度等。因此,解读结果需要结合临床情况,必要时还需进行骨髓或血涂片检查,这两部分将在后续章节中讨论。

红细胞参数与指数

全血细胞计数中的红细胞部分建立在三项密切相关的测量之上。红细胞计数给出单位体积内的红细胞数量,血红蛋白浓度给出单位体积内结合氧的蛋白质质量,血细胞比容则给出血液样本中被压积红细胞所占的比例。血红蛋白在肺部与氧结合,在组织中释放氧,因此其浓度与血液携氧能力的关联最为直接,也是贫血定义的基础。在正常情况下,这三项指标同步变化,但当细胞异常偏小、偏大或颜色偏淡时,它们可能出现分离。血细胞比容实际上是细胞数量与平均细胞体积的乘积,因此仅凭细胞计数无法判断血细胞比容降低是由于细胞数量少,还是细胞体积小。

Maxwell Wintrobe 于 1929 年引入了三项计算指数。平均红细胞体积(MCV)以飞升(fL)表示细胞的平均大小。平均红细胞血红蛋白量(MCH)以皮克(pg)表示每个细胞的平均血红蛋白质量,平均红细胞血红蛋白浓度(MCHC)以 g/dL 表示血红蛋白相对于压积红细胞体积的浓度。Wintrobe 的计算基于手工红细胞计数、血红蛋白分光光度测定和离心后的压积红细胞体积,这些指数通过对这些数值进行简单除法得出。在现代分析仪中,过程则反过来:仪器直接测量细胞体积,然后由细胞计数和体积计算出血细胞比容、MCH 和 MCHC。下列公式为传统形式,其中血红蛋白单位为 g/dL,血细胞比容单位为百分比,红细胞计数单位为 101210^{12}/L:

MCV (fL)=Hct (%)×10RBCMCH (pg)=Hb (g/dL)×10RBCMCHC (g/dL)=Hb (g/dL)Hct (%)×100\text{MCV (fL)} = \frac{\text{Hct (\%)} \times 10}{\text{RBC}} \qquad \text{MCH (pg)} = \frac{\text{Hb (g/dL)} \times 10}{\text{RBC}} \qquad \text{MCHC (g/dL)} = \frac{\text{Hb (g/dL)}}{\text{Hct (\%)}} \times 100

MCV 的典型参考值约为 80–100 fL,MCH 约为 26–34 pg,MCHC 约为 32–36 g/dL,但不同实验室和检测方法的具体范围有所差异。过去有一个经验观察,即血红蛋白约为血细胞比容的三分之一,但这一比例只在细胞大小和血红蛋白含量均正常时成立,因此偏离该比例本身就是有诊断意义的信息。

MCV 是按细胞大小对贫血进行分类的主要工具。低于参考下限的数值定义为小细胞性贫血,常见于缺铁和地中海贫血携带者。处于参考区间内的为正常细胞性,见于急性失血、慢性疾病以及许多早期或混合性缺乏。高于上限的为大细胞性,与维生素B12或叶酸缺乏、饮酒、肝病以及某些药物或骨髓疾病相关。红细胞分布宽度(RDW)与 MCV 互为补充,它衡量细胞体积的变异程度,通常以变异系数表示。RDW 升高提示红细胞大小不均;当 MCV 正常时,它可能提示存在两群并存的红细胞,因为平均指数可能掩盖混合情况。部分分析仪还会报告不依赖平均体积的 RDW 标准差形式。RDW 升高并不特异于某一病因,因此需要结合 MCV 和临床背景综合解读。

这些参数的参考值取决于性别和年龄。成年男性的血红蛋白一般高于成年女性。在一项汇总分析中,18–65 岁非孕女性的第 5 百分位约为 120 g/L,同龄男性约为 135 g/L。两性在青春期前的阈值相近,之后男性数值更高。新生儿期血红蛋白较高,婴幼儿期下降,随后逐渐升至成人水平,老年人的数值则略低。妊娠也会随孕期阶段降低血红蛋白浓度,因此会使用妊娠专用的临界值。这些差异解释了为什么世界卫生组织对男性、女性和儿童分别设定贫血阈值。

常见缺乏的典型表现说明了如何综合解读这些指数。早期缺铁往往在血红蛋白下降之前就使 RDW 升高,因为新生的小细胞与原有的正常细胞并存。随着铁储备耗尽,典型表现转为小细胞低色素性,MCV、MCH 和 MCHC 均降低。血清铁蛋白通常是确诊检测,但它属于急性期反应物,在炎症期间可能产生误导。在维生素 B12 缺乏时,前体细胞的 DNA 合成受损,产生的红细胞体积大、形态欠佳,并伴有无效造血。典型结果是 MCV 升高、明显的红细胞大小不均以及 RDW 升高。当缺铁与缺乏 B12 并存时,MCV 可能正常或仅轻度改变,而 RDW 仍然升高,这也是 RDW 应与各项指数并用而非取代它们的原因之一。

白细胞计数与分类

总白细胞(WBC)计数,又称白细胞总数,指单位体积血液中所有白细胞的绝对数量。参考范围常以每立方毫米或每微升表示,国际单位制下以 ×10^9 个/升表示。典型成人范围约为每微升 4,000 至 10,000 个,即 4.0 至 10 × 10^9/L,但具体界值因实验室、年龄、性别及是否怀孕而异。由于总数是所有白细胞相加的结果,总数正常或异常都可能掩盖不同细胞系的相反变化。例如,淋巴细胞增多可能被中性粒细胞减少所抵消。只有分类计数才能把总数拆分到各个组成部分。

五种正常白细胞

中性粒细胞是数量最多的白细胞,也是细菌和真菌感染时最先到达的应答细胞。它们吞噬并杀灭微生物。成人中性粒细胞通常占总数的约 40% 至 60%(依据来源不同,也有 55% 至 70% 的说法)。淋巴细胞通常占白细胞的 20% 至 40%。这一类包括负责细胞免疫的T细胞和产生抗体的B细胞;二者共同构成适应性免疫的基础,对控制许多病毒感染至关重要。单核细胞约占 2% 至 8%,是体积较大的吞噬细胞,可清除碎屑、呈递抗原,并将固有免疫与适应性应答连接起来。嗜酸性粒细胞约占 1% 至 4%,在过敏反应和抵御多种寄生虫中作用突出。嗜碱性粒细胞最为少见,约占 0.5% 至 1%,通过其颗粒内容物参与过敏和炎症反应。中性粒细胞和淋巴细胞合计通常占循环白细胞的 75% 至 90%。

相对计数与绝对计数

分类结果通常以占总白细胞的百分比报告,许多实验室同时也报告绝对计数。绝对值由百分比乘以白细胞总数得出:在白细胞总数为每微升 10,000 个的样本中,淋巴细胞占 30%,即每微升 3,000 个淋巴细胞。绝对计数通常更有参考价值,因为当总数明显升高或降低时,正常的百分比可能掩盖异常的绝对数量。最常用的是中性粒细胞绝对值(ANC)和淋巴细胞绝对值(ALC)。

分类计数还会报告未成熟及异常细胞。杆状核中性粒细胞是分叶核中性粒细胞的直接前体,正常约占 0% 至 3%;若比例升高,称为核左移,经典上与细菌感染相关。然而,杆状核计数具有主观性,不同观察者之间差异较大;因此许多实验室已转向自动化的未成熟粒细胞(IG)计数,其中包括早幼粒细胞、中幼粒细胞和晚幼粒细胞。自动分析仪无法直接识别杆状核细胞,因此通常会对核左移进行标记,提示需要人工复核涂片。原始细胞和循环中的淋巴瘤细胞不属于正常分类的内容,一旦检出,通常需要进一步检查。

变化的模式

中性粒细胞增多是白细胞增多最常见的原因,细菌感染是其典型诱因,炎症和组织损伤也是常见的促成因素。淋巴细胞增多更常见于病毒感染,而嗜酸性粒细胞增多则提示过敏或寄生虫相关疾病。这些对应关系只是一般倾向,并非绝对规律。在某些病毒感染早期,中性粒细胞可能短暂升高;另外,某些感染如百日咳以及由亨氏巴尔通体(Bartonella henselae)引起的猫抓病,尽管是细菌性的,却可能导致明显的淋巴细胞增多。

同样的模式也可由非感染性原因引起。糖皮质激素和肾上腺素会使中性粒细胞从血管壁重新分布进入循环,并可降低淋巴细胞数量,从而形成常见的"应激型"表现:中性粒细胞增多伴淋巴细胞减少。剧烈运动、情绪压力、妊娠、吸烟和锂剂也可使中性粒细胞升高。骨髓增殖性疾病和白血病可造成极高的升高,因此持续存在或原因不明的变化需要进一步评估,而不应简单归因于常见原因。由于感染、炎症和应激均可导致中性粒细胞与淋巴细胞比值升高,仅凭分类结果很少能确定单一病因,其意义取决于临床背景和随时间的变化趋势。

血小板计数与血小板指数

血小板是骨髓中巨核细胞释放的无核小碎片。血管壁受损时,血小板会黏附于暴露的组织,聚集形成临时性止血栓,并暴露出磷脂表面,供凝血因子组装。因此,血小板是一期止血的主要细胞成分。在全血细胞计数中,血小板计数通常以每微升千个(×10^3/μL)报告,其数值与每升十亿个(×10^9/L)相同。成人的常见参考范围约为 150 至 450 × 10^3/μL。循环中的血小板通常存活约 7 至 10 天,之后被清除;正常情况下,相当一部分血小板储存在脾脏中,而非自由循环。

血小板指数

分析仪还会根据血小板体积分布直方图给出若干指数。平均血小板体积(MPV)以飞升(fL)表示,是所计数血小板的平均体积,正常值通常接近 8 至 12 fL。但该数值取决于仪器,因此各实验室通常会设定自己的参考范围。血小板分布宽度(PDW)描述血小板体积的离散程度。根据分析仪的不同,它可能以变异系数形式的百分比给出,也可能以分布曲线固定高度处的宽度给出,因此不同仪器之间的 PDW 数值未必可以直接比较。部分分析仪还会报告大血小板比率(P-LCR),即体积超过设定阈值的血小板所占比例。

这些指数有明显的局限性。MPV 往往与血小板计数呈反向变化,因此血小板计数降低本身就可能使 MPV 升高。在一项犬类研究中,无论是 MPV 还是 PDW,都无法帮助区分血小板减少动物的潜在疾病过程。体积较大、活性较高的血小板与生成、消耗和活化加快有关,但体积变化也可能来自样本处理以及体外活化。报告中的变化模式并不具有特异性:据称 MPV 在许多慢性疾病中升高,在许多急性疾病中降低,因此这些指数最适合作为计数和血涂片之外的辅助信息。

血小板减少症

血小板减少症一般定义为计数低于 150 × 10^3/μL。其病因通常按机制分组。

生成减少是指骨髓无法产生足够的血小板。例如:白血病、骨髓增生异常综合征、淋巴瘤或转移性癌症浸润骨髓;化学治疗、放射线或某些药物抑制骨髓;HIV、细小病毒、丙型肝炎和 EB 病毒等病毒感染;维生素 B12 或叶酸缺乏;饮酒;以及范可尼贫血、Wiskott-Aldrich 综合征等遗传性综合征。

消耗或破坏增加是指血小板从循环中被移除的速度快于补充速度。典型例子是免疫性血小板减少症,即抗体攻击血小板;肝素诱导的血小板减少症则源于针对血小板因子 4 与肝素复合物的抗体。血栓性血小板减少性紫癜、溶血尿毒综合征、弥散性血管内凝血、脓毒症,以及系统性红斑狼疮和抗磷脂综合征等自身免疫性疾病,同样可导致血小板消耗。

第三类是隔离与稀释。脾脏肿大(如脾功能亢进)会截留血小板,即使生成正常,循环中的计数也会降低。大量输血后会发生稀释性减少;妊娠相关的情况,如妊娠期血小板减少和 HELLP 综合征,也属于此类或破坏类,取决于具体机制。当计数保持在约 50 × 10^3/μL 以上时通常没有症状;而计数约在 20 至 50 × 10^3/μL 之间时,可能出现瘀点、紫癜或容易淤青。

血小板增多症

血小板增多症是指计数高于参考上限(约 450 × 10^3/μL)。它大致分为两类。反应性(继发性)血小板增多由炎症过程中释放的细胞因子驱动,常见于感染、缺铁、创伤、手术、脾切除术后以及某些恶性肿瘤。克隆性(原发性)血小板增多则源于骨髓增殖性肿瘤,如原发性血小板增多症,其中 JAK2、CALR 和 MPL 等基因的驱动突变使骨髓过度生成血小板。区分两者需结合临床背景、血涂片,许多情况下还需要分子检测和骨髓活检。

假性血小板减少症

假性血小板减少症是指在试管中而非患者体内产生的虚假低计数。最常见的形式依赖于 EDTA。EDTA 会结合钙离子,从而改变血小板糖蛋白 IIb/IIIa 复合物的构象,暴露原本隐藏的表位。天然存在的 IgG 或 IgM 抗体与这些表位结合,使血小板彼此黏连。成团的血小板被计为一个或完全未被计数,因此分析仪报告的计数会偏低。不同研究对其患病率的估计不一,普通人群约为 0.1% 至 0.2%,住院患者中更高。该现象与出血或血小板功能障碍无关。

提示线索包括:计数与临床表现不相称、直方图出现异常的锯齿状图形,以及染色血涂片上可见血小板团块。改用枸橼酸钠或肝素抗凝管重新检测通常可解决问题,但仍有少数患者在枸橼酸钠中也会成团。识别这种假象十分重要,因为误判可能导致不必要的检查(如骨髓活检)、输血以及针对免疫性血小板减少症的治疗。

血液计数的历史发展

在十九世纪中叶之前,血液主要通过外观和临床观察来评估,没有切实可行的方法来计数其细胞成分。第一个系统性的方法通常归功于卡尔·维耶尔沃特(Karl Vierordt)。他于1852年用毛细管吸取血液,稀释一定体积后涂抹在载玻片上。在显微镜下计数限定区域内的细胞,再将结果换算为单位体积血液中的细胞数。其核心逻辑是:只有相对于已知的样本体积,计数才有意义。这一逻辑至今仍是每个以每微升或每升报告的现代血液计数的基础。

维耶尔沃特的涂片技术高度依赖操作者,因为涂片的厚度和均匀程度难以控制。1874年,路易-夏尔·马拉瑟(Louis-Charles Malassez)引入了血细胞计数板。这是一种带有精确刻线计数室、深度已知的厚玻片。稀释后的血液被加在盖玻片下,使网格区域内的细胞占据固定且已知的体积。这种几何设计大大提高了手工红细胞计数的重复性,并在数十年间成为标准的参考方法。今天仍使用同类计数室来计数其他体液中的细胞。

仅靠计数无法说明存在哪些细胞。保罗·埃尔利希(Paul Ehrlich)在19世纪70年代末至80年代间的研究中,将合成苯胺染料用于组织和血液,发现不同的白细胞对酸性和碱性染料的吸收程度不同。这一发现促成了粒细胞按中性粒细胞、嗜酸性粒细胞和嗜碱性粒细胞进行分类。1891年,德米特里·罗曼诺夫斯基(Dmitri Romanowsky)报道了一种结合伊红和亚甲蓝的染色法,使细胞核和细胞质呈现对比鲜明的色调。此后,该原理的改良版本,如赖特染色(Wright)和吉姆萨染色(Giemsa),成为常规涂片检查的基础。一旦涂片中的细胞能够按谱系识别,计数就可以分类进行,这为分类计数奠定了基础。

红细胞指数则源于另一条研究路线。血红蛋白最初通过与有色标准品进行目视比对来估算,例如与赫尔曼·萨利(Hermann Sahli)相关的酸性血红素法。但在20世纪20年代,光电比色法开始取代目视判断,提供了更客观的数值。1929年,麦克斯韦·温特罗布(Maxwell Wintrobe)描述了一种用于测量红细胞压积的刻度管。红细胞压积是指离心后红细胞堆积所占血液体积的比例。将红细胞压积与红细胞计数及血红蛋白浓度相结合,临床医生便可计算平均红细胞体积、平均红细胞血红蛋白量和平均红细胞血红蛋白浓度。由于这些指数描述的是红细胞的平均大小和血红蛋白含量,它们提供了一种超越红细胞总数来刻画贫血的方法。这些指数至今仍是计算得出的数值,而非直接测得的数值。

库尔特原理获得专利后,自动化彻底改变了这一领域。沃勒斯·库尔特(Wallace Coulter)的专利于1949年申请、1953年获批,描述了将颗粒悬浮于导电液体中并使其通过一个小孔径的方法。每个颗粒都会按其体积成比例地改变电阻抗。这使红细胞和血小板能够被快速计数并测定大小,但要区分五种白细胞则困难得多。20世纪70年代,基于光散射和荧光的流式细胞术得到发展,使细胞能够逐个通过光束,并利用其散射光和荧光信号推断大小、内部颗粒度和核酸含量。这些方法为自动化分类计数开辟了道路,后来的仪器对其作了进一步的扩展和完善。

现代分析仪的分析技术

电阻抗法

仍用于常规计数的最古老原理是电阻抗法,又称库尔特原理(Coulter principle)。稀释后的样本被吸入一个置于两电极之间的小孔径。细胞经过孔口时会短暂提高该通路的电阻,每个脉冲的幅度反映该细胞排开的导电液体体积。脉冲的数量对应细胞数,每个脉冲的高度与细胞体积成正比。稀释是必不可少的,因为同一时刻只有少数细胞通过孔径,这样每个脉冲才能对应到单个细胞。孔径大小需与目标群体相匹配:红细胞和血小板的孔径比白细胞的孔径小,以提高血小板计数的灵敏度。

阻抗法只能识别大小,无法反映其他特征。有核红细胞、血小板团块、巨大血小板或未溶解的红细胞等,无法仅凭大小区分,可能干扰正常群体的计数。因此,目前阻抗法通常与光学通道联合使用。

光学方法与白细胞分类计数

光学通道使用三种测量方式:前向散射光反映细胞大小;侧向散射光反映细胞内部复杂程度,如核形态和颗粒性;核酸结合染料产生的荧光。常用的RNA和DNA染料有碘化丙啶或多次甲基染料,它们可以将有核红细胞和网织红细胞与白细胞区分开,还能提供细胞活力的信息。部分仪器会先用化学试剂处理样本,使细胞发生反应,然后再进行荧光流式细胞分析。某些血液分析仪的白细胞分类计数,是先让细胞与特定试剂发生细胞化学反应,再进行荧光流式细胞分析。

分类计数的设计经历了逐步发展。早期的自动化仪器基于细胞大小生成三分类结果,因为正常样本通常在直方图上呈现三个明显的峰。五分类仪器则结合多种测量方式,将白细胞区分为中性粒细胞、淋巴细胞、单核细胞、嗜酸性粒细胞和嗜碱性粒细胞。仪器通过多种方法测定至少两种细胞特性,从而实现五分类。六分类仪器会增加一个分类,具体增加哪一类因厂商和通道设计而异。

血红蛋白、指数及输出结果

红细胞溶解后,通过光度法测量血红蛋白,即借助光吸收读取释放出的色素。目前有几家厂商采用不含氰化物的SLS法测定相关参数,取代了较早使用的含氰化物试剂。由于分析仪已掌握血红蛋白浓度、红细胞计数以及基于阻抗法测得的细胞体积,因此可以计算各项指数:平均红细胞体积由体积测量值得出,平均红细胞血红蛋白量及平均红细胞血红蛋白浓度则分别由血红蛋白与细胞数之比、血红蛋白与红细胞压积之比得出。仪器随后根据这些相互独立的通道输出计数、指数和分类结果,从而可以进行内部交叉核对。

网织红细胞计数采用相同的光学原理。XE系列以及最新的XN系列还可提供全自动网织红细胞计数。与RNA结合的染料会标记这些未成熟红细胞,其荧光信号与成熟红细胞分开测量。

自动分类与报警标记

较新的分析仪利用经过训练的算法,根据细胞的散射和荧光图谱将细胞归入不同类别。当样本产生的细胞群落落在预期区域之外,或图谱提示存在异常细胞时,仪器会发出报警标记。这些标记会提示需要对该样本进行人工涂片复检。机器学习方法正被用于改进这一分类,但其性能取决于训练数据和具体仪器,因此不同厂商的结果和报警规则也各不相同。

标本采集、质量控制与涂片复检

大多数全血细胞计数标本为静脉血,采集到涂有 EDTA 的试管中。EDTA 是一种螯合型抗凝剂,在血液学检测中,紫色或粉红色帽的采血管通常使用它作为抗凝剂。EDTA 通过与钙离子结合来阻止凝血,从而保持血细胞的完整性。在某些场景下,尤其是儿科和床旁检测(即时检验)中,会改用指尖或足跟采集的毛细血管血。这是因为常规分析仪需要专门的设备和训练有素的人员,限制了其适用范围。因此,验证毛细血管血检测结果时,通常会比较同一患者的静脉血与毛细血管血结果,并针对全血细胞计数的每个分析项目绘制 Passing-Bablok 回归图和 Bland-Altman 图。

许多误差发生在标本进入分析仪之前。采血量不足时,抗凝剂与血液的比例升高,红细胞发生皱缩,因此测得的红细胞压积偏低。采血不足还可能使 MCV 和 MCH 降低。如果采血管混匀不充分,就会形成微凝块,从而干扰血小板和白细胞计数。凝固的标本通常无法使用:自动血细胞分析仪无法对已凝固的标本进行计数,实验室会拒收此类标本,需要重新采血。溶血会降低红细胞计数和红细胞压积,同时使 MCHC 升高,因为释放出的血红蛋白会被同一标本的测量所计入。送检延迟同样会造成影响,因为白细胞会随时间退化,血小板也会肿胀。各方对可接受的时限看法不一:有一种观点建议在6小时内完成处理,另一种观点则建议在采集后2小时内完成,因此各实验室会自行设定时限。标本保存时间过长可能导致 MCV 假性升高,而检测前的标本温度也被列为导致结果失真的原因之一。

分析仪会使用特定的标准物质进行校准,并借助商品化质控品进行监测。例如,在 NHANES 项目中,研究人员使用了一套包含正常水平和两个异常水平的细胞质控品,用来监测全血细胞计数及白细胞分类的各项参数,并在检测患者标本前运行校准品。NHANES 实验室方案采用了 Westgard 规则,这是一组用于发现分析性偏移的统计学判定标准。为防范随机误差,标本需进行重复测定:在 MEC 中,全血细胞计数结果会进行两次测定并取平均值。平均后的结果会报告给受检者,并在本数据集中发布。该调查的质量保证方案还依据1988年《临床实验室改进修正案》的要求进行设计,实验室人员的操作能力则通过现场观察和定期再培训进行评估。

当分析仪遇到无法可靠分类的结果时,会附加一个提示标记。这些标记通常提示存在异常白细胞群、有核红细胞、血小板聚集,或细胞体积异常。随后,技术人员会制作薄层染色血涂片,并在显微镜下进行检查。对于异常细胞、有核红细胞以及血小板形态(如巨大血小板或聚集血小板)的确认,涂片仍然是参考标准,因为自动计数无法揭示这些信息。

在采用新的分析仪之前,实验室会使用配对的患者标本,将其结果与参考仪器进行比较。常用的统计方法包括普通最小二乘法、Passing-Bablok 回归和 Deming 回归,并辅以 Bland-Altman 分析。回归分析可以揭示恒定偏倚和比例偏倚,而 Bland-Altman 分析则以均值差及一致性界限来表示一致性,其中一致性界限按照平均偏倚 ±1.96 SD 计算。一些基于 CLSI 标准的比对研究还会将偏倚结果划分为不同等级,其中一致性最好的为最高等级。

不同品牌仪器之间的结果通常相近,但并不完全相同。一项对迈瑞和希森美康仪器的比对研究报告,主要参数的相关系数均超过0.98,但并非每个参数都满足"95%的数据点落在95%一致性界限内"这一要求。另一项研究发现,有四项血液学参数存在统计学显著差异,分别是嗜酸性粒细胞计数、未成熟粒细胞、平均红细胞血红蛋白浓度(MCHC)和血小板分布宽度(PDW)。这些差异源于不同的检测原理、校准方案、试剂以及维护需求,因此一台仪器的结果并不能自动等同于另一台仪器的结果。

参考区间与结果解读

参考区间的确定方法

每项全血细胞计数指标都要与一个参考区间进行比较。按惯例,参考区间涵盖健康参考人群结果的中间95%,其余5%平均分布在两端,每端各占2.5%。临床和实验室标准协会(CLSI)的指南将这一过程描述为三个步骤:分区、剔除离群值和计算。分区是指先将参考数据按年龄和性别分组。非参数方法通过对数值排序,并以第2.5和第97.5百分位数作为界限,是最初推荐的做法。通常认为,约120名健康个体是较实际的最低样本量,但样本量越大,数据越可靠。

参考值为何存在差异

参考值取决于人群和分析方法。参考值会因多种社会人口学特征而不同,年龄、性别、饮食、种族和海拔等因素都会影响不同人群的区间范围。在儿童期,年龄尤为重要,因为血细胞计数会随着从胎儿型造血向成人型造血的发育过程而变化。新生儿的白细胞计数可远高于成人水平,为13,000至38,000个/µL,而成人通常在4,500至11,000个/µL之间。性别差异在红细胞相关指标中最为明显:一些参考标准给出女性血红蛋白为11.5至15.5 g/dL,男性为13至17 g/dL;另有一些参考标准依据性激素的典型水平,分别给出男性和女性的参考范围。不过,性别差异并不一致。一项针对加纳儿童的研究发现,大多数全血细胞计数指标在性别之间没有统计学上的显著差异,同时也发现其结果与厂商提供的参考范围存在明显不同。这说明为什么许多实验室会验证或自行推导本地区间,而不是直接采用已发表的区间。有些分析物采用的是国家规定的决策限值,而不是统计区间,但对于大多数全血细胞计数指标,统计方法仍是默认选择。

超出范围的结果意味着什么,又不意味着什么

由于区间是按固定百分比界定的,必然有一部分健康人会落在区间之外。根据定义,5%的正常健康人会出现异常结果。与此相关的一个常见误解是,大多数患有某种疾病的人,其结果都会超出区间;实际上这种情况很少见。因此,略微超出界限的数值本身只是较弱的证据。轻微偏离很常见,而持续略低的结果可能只是反映了个体稳定的基线水平。与单次数值和人群范围相比,重复检测以及与患者既往结果进行比较,通常能提供更多信息。例如,血小板计数从原本正常的水平下降,比起同样程度的孤立临界值,更值得关注。

将指标作为模式来解读

三项主要的红细胞指标(红细胞计数、血红蛋白和红细胞压积)在生理上相互关联,因此应当同向变化。若三者不一致,可能提示存在技术问题。红细胞指数(在红细胞参数一节中介绍)常被综合使用,以界定贫血类型,例如小细胞低色素性贫血或大细胞低血红蛋白性贫血。全血细胞减少是指红细胞、白细胞和血小板三系同时减少的模式。它是一种表现模式,而非单一诊断,提示需要排查骨髓衰竭、骨髓浸润,或药物及营养相关的原因,通常还需要进行骨髓检查。以这种方式综合解读整套检查结果,比孤立地评估每项数值更有参考价值。

生物学变异与多重检验

在同一个人身上,全血细胞计数的数值会围绕其个人设定点波动。对于许多血液学指标而言,个体之间的差异大于同一个人自身的波动,因此,对人群而言典型的数值,对某位特定患者而言可能并不寻常,反之亦然。参考区间描述的是人群,而非个体。

多重检验还会带来另一个问题。若对一名健康人进行NN项独立检测,出现至少一项异常结果的概率为1−0.95N1-0.95^{N}。如果对一名正常健康人做20项检测,预计其中会有一项结果落在正常范围之外。经计算,进行20项检测时,出现至少一项异常结果的概率约为1−0.9520≈0.641-0.95^{20}\approx 0.64。当N为13时,出现假阳性异常结果的风险已接近50%。该公式假设各项检测相互独立,而实际指标并不满足这一条件。在许多情况下,这些假设并不成立,因此该公式会高估健康人群中异常结果的出现频率。血红蛋白、红细胞压积和红细胞计数等相关指标并非彼此独立,这在一定程度上抵消了这一影响。基于此,在进行多项检测时,仅有一项数值超出95%界限,通常不会被视为具有统计学意义。因此,对于孤立的临界结果,应结合临床背景、重复检测和专业判断来处理,而不应机械地进行后续检查。这一原则与统计学推理以及循证医学实践密切相关。

筛查、诊断与监测中的临床应用

筛查与术前评估

由于一份标本即可同时提供红细胞、白细胞和血小板的信息,血常规作为筛查手段颇具吸引力。关于在无症状人群中使用的指导意见则较为保守。临床实践指南通常不建议将其作为无症状人群的常规检查项目,而更倾向于在以下情况下开具:有贫血、血液系统疾病或肝病病史;体格检查提示贫血;或存在与贫血相关的慢性疾病。

在术前评估中,其依据主要基于风险。对于患有可增加贫血风险疾病的患者,或预计围手术期会出现大量失血的患者,应进行血常规检查。相反,对于无明显全身性疾病、接受低风险手术且预计不会发生大量失血或体液转移的患者,则不应进行基线实验室检查。术前纠正异常的血细胞计数,也越来越多地被视为减少输血需求的一种方式。制定以纠正术前血常规异常和尽量减少输血需求为重点的个体化策略,被认为至关重要。

诊断

该检查很少能单独确立诊断,更多时候是为下一步检查指明方向。其各项参数有助于医护人员寻找感染、贫血及其他疾病的迹象。血红蛋白降低会促使计算红细胞指数,通常还需检测铁或维生素B12。中性粒细胞或淋巴细胞计数升高,结合临床表现,提示感染或炎症过程。循环中出现原始细胞或白细胞分布明显异常,则提示白血病或淋巴瘤的可能,通常需要进行骨髓穿刺、流式细胞术,有时还需活检。血小板计数降低,结合凝血检查,有助于评估出血和凝血障碍。

骨髓抑制性治疗的监测

血常规在治疗场景中的常规用途,大部分与化疗相关。骨髓抑制是由化疗引起的造血干细胞损伤所致。因此,血细胞计数会按可预测的顺序下降:中性粒细胞的最低点通常出现在给药后5至10天,血小板计数可能在治疗后最多14天降至最低。治疗决策依赖于阈值。对于多西他赛,说明书要求每次给药前绝对中性粒细胞计数至少为1.5 × 10^9 个/L。每次使用细胞毒性药物前,都要测定绝对中性粒细胞计数,以确认其水平是否足够。试验方案可能会进一步加强监测;例如,一项儿科神经母细胞瘤方案要求,对于4级血小板减少或4级中性粒细胞减少的患者,每周应复查两次血常规。

各机构的做法并不统一。在一项乳腺癌试验中,23个研究中心填写的问卷显示,大多数中心在首个治疗周期内会检测一到两次血细胞计数。对于服用已知会降低白细胞计数药物的人,同样会进行该项检查,医护人员很可能会定期检测以监测中性粒细胞水平。临床检测频率取决于药物已知的毒性及患者的病程,而非固定的时间表。

公共卫生与流行病学

血红蛋白浓度是血常规中测量最广泛的成分,是人群贫血患病率估计的基础。世界卫生组织建议使用血红蛋白浓度来估计人群中贫血的患病率。不同人群的临界值早在此前就已设定:儿童、青少年、成年人和孕妇的血红蛋白正常阈值,于1992年在日内瓦举行的WHO专家咨询会议上确定。此后这些阈值已被修订,其影响也是可以测量的。一项印度分析显示,孕期贫血患病率按旧临界值为52.2%,按修订后的临界值则降至47.1%。

调查结果同样取决于测量条件。对2003年至2012年间美国五个调查周期的分析估计,在这10年间,平均有5.6%的美国人口符合贫血标准,1.5%符合中重度贫血标准。估计值可能因标本和方法而变化:它们受静脉或毛细血管标本的使用、用于检测血红蛋白的仪器、测量季节、铁剂补充以及α地中海贫血的患病率等因素影响。因此,各国的公共项目通常采用参考方法;例如,中国的调查依靠的是国际血液学标准化委员会推荐的氰化高铁血红蛋白法。此类调查的趋势在不同国家和不同时期可能呈现相反方向:例如在中国,2002年至2010–2012年间,儿童和青少年贫血率从12.6%降至6.6%;而印度全国调查数据显示,同一十年间则呈上升趋势。

与其他血液及骨髓检查的关系

血常规很少单独用于确诊。其结果通常提示下一步应做哪项检查,而这取决于受影响的是哪一个血细胞系。外周血涂片通常是首先进行的后续检查。病理医生在显微镜下观察染色后的细胞,判断其大小、形态和成熟程度,从而发现自动分析仪误判或未能标记的异常。当结果提示骨髓存在问题时,例如多个系列细胞计数降低或循环血中出现原始细胞,骨髓穿刺和活检可直接取样检查造血细胞。全血细胞减少和外周血出现原始细胞提示急性白血病。

出现贫血时,血常规常同时开具网织红细胞计数,因为它能显示骨髓释放新红细胞的活跃程度。网织红细胞内保留有少量残余RNA,进入血液后约一天内即失去,因此该计数反映的是近期的生成情况,而非储备的细胞。贫血会降低红细胞数量,这可能使网织红细胞百分比看起来虚高。校正后的网织红细胞计数可消除这一影响,从而评估骨髓的产出能力。

红细胞指数提示某种类型后,后续检查便针对潜在病因。血常规中的红细胞指数可进一步对贫血分类,并提示需要哪些补充检查。平均红细胞体积降低通常提示需进行铁代谢检查,如血清铁蛋白和转铁蛋白饱和度;若铁储存充足,则需评估是否为地中海贫血。平均红细胞体积升高则需关注维生素B12和叶酸水平。怀疑溶血时,临床医生会加做触珠蛋白和直接抗人球蛋白试验等检查。

怀疑感染、自身免疫性疾病或血管炎时,常与血常规一同检测炎症指标。红细胞沉降率(ESR)采用Westergren法测定,即在窄管中静置一小时后读取血浆柱的高度,其正常上限因年龄和性别而异。ESR升高提示存在炎症状态,但不能据此判断炎症的性质。由肝脏合成的C反应蛋白(CRP)也是炎症指标,对急性变化的反应更快、更灵敏。CRP升高和下降都较快,而ESR的升降则较为缓慢。两者都无法识别具体疾病,因此需要结合临床情况与血常规结果一并解读。

当血常规异常引起对白血病或淋巴瘤的怀疑时,分类需依赖进一步的实验室检查。流式细胞术免疫分型使用针对细胞表面及胞内标志物的荧光抗体,以确定异常细胞的系别和成熟阶段。随后的细胞遗传学和分子遗传学检测会寻找定义特定亚型的染色体易位和基因突变。这些结果与血涂片及骨髓中的细胞形态学相结合,共同确定白血病或淋巴瘤的诊断并指导治疗决策。

局限性、当前进展与未解决的问题

自动化分析有明确的局限。分析仪依据细胞大小、内部复杂程度和荧光信号对细胞进行分类,因而可能对异常或未成熟细胞作出错误判断。一篇关于涂片检查实践的综述指出,由于血液学分析仪标记的细胞识别存在不确定性,10%–50% 的样本需要进行涂片复核。各实验室的工作量差异很大。一项加拿大调查报告称,在大多数(90%)受调查机构中,复核率为 11%–20%;一项安大略省的调查则发现,大多数实验室将技术人员复核率控制在 15% 或以下。不同仪器和机构之间的标记规则也各不相同。标记方式在其他方面同样并不完善:大多数全自动血液学分析仪无法区分小淋巴母细胞、循环中的小淋巴瘤细胞和正常淋巴细胞,这正是异常淋巴细胞群可能漏检的原因。此外,分析仪的安装、校准和维护成本高、技术要求也高,这限制了其在小型或资源匮乏实验室中的应用。

床旁检验(POC)细胞计数仪将检测延伸到诊所、急诊科以及没有中心实验室的现场环境。其准确性取决于具体的检测指标。一项综述发现,主流床旁检验设备表现良好,与大型实验室仪器相比,白细胞、红细胞和血小板的结果高度相关;但有些设备报告的单核细胞计数偏低,或与参考方法相比,血细胞比容和平均红细胞体积(MCV)水平略有下降。毛细血管采血所得的白细胞计数可靠性较低。一项儿科研究认为,床旁白细胞检测不可靠,毛细血管采血与静脉穿刺采血的结果存在差异,这与早期研究中毛细血管样本计数偏低的结论一致。床旁血红蛋白检测设备也曾显示出系统性低估,一项比较研究得出结论:三种床旁检验设备的结果均低于实验室血红蛋白值,不能与标准实验室检测结果互换使用。

标准化工作旨在为制造商和实验室提供统一的参考依据。白细胞分类计数的传统参考方法是人工法:由两名复核人员各计数 200 个细胞,该方法见于 CLSI H20-A2 文件,该文件于 1992 年首次获批,2007 年修订。国际血液学标准化理事会(ICSH)提出了一种流式细胞术参考方法。其作者报告称,该流式细胞术方法与现行人工参考方法性能相当,并且对单核细胞和嗜碱性粒细胞等低比例或少见细胞群的检测性能更优;他们建议,该方法可替代 CLSI H20‐A2,作为白细胞计数和分类计数的参考方法。对于嗜酸性粒细胞、平均红细胞血红蛋白浓度(MCHC)和血小板分布宽度(PDW)等指标,协调不同分析仪之间的结果仍是一项持续进行的工作,因为每个仪器系列都通过各自的通道和算法来定义和测量这些指标。

人工智能正被用于判断哪些涂片需要人工复核。一项研究将机器学习标准应用于 15 家不同实验室分析的 13298 份样本,报告异常涂片的敏感度为 79.3%,其目标是将假阴性率控制在 5% 以下。此类模型是否应取代基于规则的标记方法,以及如何在不同仪器和人群中验证其性能,目前仍有争议。相关证据也对逐一复核所有被标记样本的价值提出了质疑:一项单中心研究得出结论,对所有被标记样本进行常规涂片复核并未提供额外的重要信息。这指向更具选择性的复核方式,但并未解决选择性复核应当如何设计的问题。

另有两个问题仍未解决。第一个涉及参考范围。参考区间通常基于人群数据制定,但其上下限是否应按年龄、性别、种族或分析方法进行更细致的划分,仍在讨论之中。第二个问题是,是否应以个体既往结果作为参照的个体化基线,来补充甚至取代人群参考区间。连续测量可能揭示那些数值仍处于人群参考范围内的个体身上有意义的变化,但判断此类变化的统计规则及其临床获益尚未确定。

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