献血人群Rh(CE)表型筛查策略决策树的建立和分析*

曾劲峰，黄力勤，邬林枫，宁 理

广东省深圳市血液中心，广东深圳 518025

Rhesus(Rh)血型是迄今发现的最复杂的血型系统，至今已发现的抗原类型有54种，并且红细胞上的Rh复合物具有很强的免疫原性，在临床输血中是仅次于ABO血型的第二重要血型系统[1-3]，Rh血型系统中与临床输血关系最为密切的抗原为D、E、e、C、c。根据《血站操作技术规程(2019版)》和《临床输血技术规范》的相关要求，对于献血者仅进行ABO、RhD血型的鉴定，临床输血科对于拟进行输血治疗的患者完成ABO和RhD血型配型，对于献血者和患者的其他Rh抗原均不要求。但Rh(CE)血型也有重要的临床意义，当患者输注血型不相容的Rh全血或血液成分时，可能会产生溶血性输血反应[4]。在产妇不规则抗体阳性患者中，Rh抗体是导致致命性新生儿溶血病的主要因素之一[5]。Rh(CE)血型不匹配是造成临床疑难配血的一个主要原因，因此需事先筛查一定数量的献血者Rh表型构建血型库，用于精准配型和输注[6-7]。

因此，为进一步提高医疗质量，推行精准输血理念，在临床出现配型困难时快速提供Rh表型匹配的血液，需要建立献血者Rh表型数据库。目前只有少数采供血机构开展此业务，且相关研究内容集中在地区献血者Rh表型分布研究上，对于如何科学开展献血者Rh(CE)表型的筛查，尚没有进行充分的研究。本研究对深圳市开展Rh C和E表型常规检测后的数据进行统计和分析，并探讨不同筛查策略的成本、效果，旨在为其他采供血机构开展Rh C和E表型检测工作提供借鉴。

1 资料与方法

1.1一般资料 选取本中心2021年3月31日至8月31日常规全血献血者标本20 730例，所有献血者标本均已完成血液筛查常规检测。其中男性献血者13 078例，女性献血者7 652例；初次献血者10 919例，重复献血者9 811例。

1.2试剂与仪器 试剂：Rh血型抗原检测卡(微柱凝胶法)购自深圳市爱康试剂有限责任公司，检测卡分别包被抗C单克隆抗体(人源IgM，MS-24)、抗c单克隆抗体(人源IgM，MS-33)、抗E单克隆抗体(人源IgM，MS-260/12)和抗e单克隆抗体(人源IgM，MS-21/16/63)。所有检测均严格按仪器和试剂说明进行操作。仪器：Aigel 400全自动血型分析仪(深圳市爱康生物科技有限公司)。

1.3方法

1.3.1检测方法 献血者标本采用乙二胺四乙酸抗凝，使用微柱凝胶法检测献血者Rh(CE)表型。应用全自动血型分析仪进行自动化检测，操作方法及结果判读均按照厂家说明书进行。

1.3.2Rh(CE)表型筛查策略的决策分析 应用Excel软件用于数据的收集和汇总，使用Treeage pro 2019软件完成决策树的建立和计算。每一条决策树分枝下的成本和效果计算公式如下：C=ΣPi×Ci，E=ΣPi×Ei，C为该策略总成本，E为该策略总效果，Pi为策略上每一分支上的概率，Ci为策略上每一分支上的费用，Ei为策略上每一分支上的效果。在该研究中，效果为可筛查出Rh(CE)的献血者占全部献血者的比例。

策略分析制订中的相关参数如下：(1)初次献血者中，接受召回需求再次献血的概率(P7)为0.2，该概率是基于本中心全血初次献血者转为重复献血者的概率估算。(2)重复献血者中，接受召回需求再次献血的概率(P11)为0.8，该概率是基于本中心全血重复献血者再次献血的概率估算。(3)全部献血者中，接受召回需求再次献血的概率(P3)：P3=初次献血者占全部献血者比例×P7+重复献血者占全部献血者比例×P11。(4)基于本中心献血者数据，全血初次献血者占全部全血献血者的55%，重复献血者占全部全血献血者的45%。(5)根据本中心Rh(CE)筛查结果和临床需求的沟通，将需召回献血者的比例定为10%。(6)无需召回和可回归献血的献血者最终效果为1，不可回归献血的献血者最终效果为0。(7)每一种情况下的费用=单人份25元检测费用×对应情况下的年献血者人数。(8)成本-效果分析中的效果为可提供Rh(CE)血液的献血者占全部献血者的比例。

1.4统计学处理 使用SPSS19.0统计软件进行数据统计分析，计数资料以例数、百分率表示，比较采用χ2检验中的Fisher确切概率法，统计检验采用双侧检验，P<0.05为差异有统计学意义。

2 结 果

2.1Rh(CE)抗原表型分布情况 对20 730例常规献血者的Rh C和E表型检测结果见表1，8种表型占比排序为CCee(49.56%)>CcEe(30.93%)>Ccee(9.04%)>ccEE(5.74%)>ccEe(2.96%)>CCEe(0.90%)>ccee(0.63%)>CcEE(0.25%)。Rh(CE)表型在重复和初次献血者间差异无统计学意义(P=0.138)。不同Rh表型在重复、初次献血者间和不同ABO血型间差异无统计学意义(P>0.05)。CCEe(0.90%)、ccee(0.63%)和CcEE(0.25%)是最稀少的Rh(CE)表型，占全部Rh表型的1.78%；在所有献血者中，AB型Rh CcEE献血者占比最少，为0.145‰(3/20 730)。见表1。

2.2Rh(CE)表型筛查策略分析 根据表1中的Rh(CE)表型结果，结合深圳市临床机构的Rh表型需求情况，对其筛查策略进行分析，主要分析该筛查工作在哪类献血者中开展的效果较好同时成本较低。建立全部献血者、重复献血者和初次献血者中开展Rh(CE)表型筛查的决策树(图1)，进行成本-效果分析。不同献血者Rh(CE)筛查策略的成本-效果结果见图2和表2。初次献血者比例对效果影响的单因素敏感分析见图3，当初次献血者占全部献血者比例>0.7时，筛查初次献血者的效果开始优于重复献血者筛查，但对初次献血者筛查仍然属于绝对劣势策略；当初次献血者比例<0.486时，初次献血者的筛查费用开始低于重复献血者筛查，虽然其效果减弱，但已从绝对劣势策略变为相对劣势策略。这2种筛查策略需根据实际情况进行选择。见表3。

图1 Rh(CE)筛查策略决策树

表1 Rh(CE)表型鉴定结果[n(%)]

图2 不同检测策略的成本-效果结果

表2 不同筛查策略下的年花费和效果

表3 初次献血者占比不同时不同策略的成本-效果结果

注： A表示初次或重复献血者筛查的效果随初次献血者比例变化的数值;B表示初次或重复献血者筛查的筛查成本随初次献血者比例变化的数值。

3 讨 论

Rh血型是一种极为复杂的血型系统，在红细胞上的Rh复合物存在多样的抗原表位，其中与临床输血治疗关系最为密切的抗原为D、C、c、E、e。Rh CcEe抗原目前尚不是献血者和受血者的必查项目，但如果输注其抗原不匹配的血液可使受血者体内产生不规则抗体、溶血性输血反应等。其中抗-E、抗-c已成为临床交叉配血的难题，因为E、c抗原性较强，若E、c抗原阳性血液多次输注，会导致Ec阴性受血者产生抗-E、抗-c抗体[8]。因此，充分了解本地区Rh表型的分布情况，建立Rh表型数据库，可为存在Rh抗体的患者提供配合型血液，缓解该类患者配型的困难[9-10]。另外，通过Rh表型库可实现不同表型的精准输血，从源头上降低Rh抗体的产生，减少后续输血配型的困难，节约配型时间和相关费用。

因为认识到献血者Rh(CE)表型筛查在临床输血中的重要作用，国外部分血站已开始进行RhD外其他表型的献血者检测工作。如法国除了对献血者进行ABO和RhD正反定型，还对所有的献血者标本进行Du鉴定、Rh-Kell表型鉴定、意外抗体筛查及抗-A、抗-B IgG滴度测定，规定50岁以下女性输血必须完成Rh和Kell系统的匹配(包括RhC、RhE、Rhc、Rhe和K抗原)，以避免意外抗体产生带来的不利后果[11]。我国部分采供血机构也开展了Rh表型库建立的研究，福建省血液中心在2010-2017年完成了313 210例初次献血者的Rh表型筛查[12]，北京等地的采供血机构也完成了一定数量献血者的Rh表型筛查和分析研究[13-15]。上述研究主要集中在地区Rh表型分布分析，但未对Rh表型筛查的策略进行深入研究。因此，本研究基于深圳地区Rh(CE)表型筛查数据结果，针对Rh(CE)表型筛查策略的建立开展进一步的研究。

首先，需对深圳地区献血者的Rh(CE)表型进行调查，基于献血者Rh(CE)表型分布情况，为筛查策略选择建立可接受的效果阈值。从调查结果可以发现，深圳地区的Rh(CE)表型分布与其他地区未见明显差异[12-15]，表型占比从高到低均为Rh CCee(49.56%)>CcEe(30.93%)>Ccee(9.04%)>ccEE(5.74%)>ccEe(2.96%)>CCEe(0.90%)>ccee(0.63%)>CcEE(0.25%)。在Rh(CE)表型中，虽然CcEE这类表型占人群的比例较少，但输注的时候只需输注e抗原阴性的血液，所以可以输注占比较高的ccEE表型。结合临床输血的配型情况和深圳地区的Rh(CE)表型分布情况，本研究将决策树分析的效果阈值定为0.5，即获得全部献血者人群中50%以上的不同Rh(CE)表型的血液。

随后，本研究使用决策树分析和成本-效果分析进行全部献血者、初次献血者和重复献血者Rh表型筛查的优劣分析。决策树分析是卫生经济学评估中的重要方法，已广泛应用于卫生决策比较研究中[16-18]。基于献血者Rh(CE)表型筛查结果，建立筛查策略决策树，辅助判断后续Rh(CE)表型筛查在哪类献血者中开展的效果最好且成本较低。本研究针对全部献血者、初次献血者和重复献血者中开展Rh(CE)表型筛查进行分析，通过成本-效果分析可以发现，3种筛查方式都能获取全部献血者人群中50%以上的不同Rh(CE)表型的血液，按照目前临床的使用情况都能满足临床需要，但初次献血者筛查策略成本高于重复献血者筛查且效果要劣于重复献血者筛查，因此为绝对劣势策略，可以排除。而重复献血者筛查策略在可以满足临床需求的同时，成本较全部献血者筛查要低，因此对重复献血者进行Rh(CE)表型筛查是优选策略。且本研究筛查模型的建立，是基于筛查初期每份标本都进行筛查，而进入稳定状态时，无需对已有筛查结果的献血者再次检测，因此对重复献血者的筛查成本会进一步降低。但重复献血者筛查策略较初次献血者存在一个模型中不涉及的劣势，因为重复献血者人群较为固定，随着筛查的进行，其筛查结果库容会逐渐小于初次献血者筛查策略，如果是为了囊括尽量多的Rh(CE)表型数据则可进行初次献血者筛查，如只为满足临床需求并且成本最低，则可进行重复献血者筛查。另外，在本研究中初次和重复献血者的比例均是基于本中心的情况，但不同血液中心的差异较大且可能会对策略的效果有所影响，因此使用初次献血者单因素灵敏度分析来查看其对效果的影响。从图3可以发现，随着初次献血者的占比变化会出现2个阈值：当初次献血者比例>0.7时，初次献血筛查的效果开始优于重复献血者筛查，但其费用也明显要高；当初次献血者比例<0.486时，初次献血者筛查费用开始低于重复献血者，不再是绝对劣势策略，因此对于筛查策略的选择可根据地区经费情况和对数据库库容量的需求综合酌情选择。

综上所述，献血者人群的Rh(CE)筛查是临床精准输血技术推广的基础，对于Rh(CE)筛查的策略如初次献血者比例在0.486～0.7则建议对重复献血者开展筛查，如初次献血者比例在这个范围外则需综合考虑。