Xác định biến thiên sinh học của một số chỉ số hóa sinh máu

TẠP CHÍ NGHIÊN CỨU Y HỌC
TCNCYH 122 (6) - 2019 17
XÁC ĐỊNH BIẾN THIÊN SINH HỌC CỦA MỘT SỐ CHỈ SỐ 
HÓA SINH MÁU
PhạmThị Thuỷ1, Trần Thị Chi Mai2,3, Phạm Thu Hiền3
¹Trường Đại học Kỹ thuật Y tế Hải Dương, ²Trường Đại học Y Hà Nội
 ³Bệnh viện Nhi Trung Ương
Dữ liệu về biến thiên sinh học có rất nhiều ứng dụng quan trọng trên lâm sàng. Mục tiêu của nghiên cứu 
này là xác định biến thiên sinh học của một số chỉ số hóa sinh máu: Glucose, Albumin, Creatinin, Cholesterol, 
ALT và CRP. Huyết tương được thu thập từ 37 người tình nguyện khoẻ mạnh mỗi tuần 1 lần, trong vòng 
5 tuần. Biến thiên cá thể (CVi), biến thiên quần thể (CVg), chỉ số cá thể (Index of individual – II) và giá trị 
thay đổi tham chiếu (Reference chance value – RCV) của các chỉ số trên được xác định. Albumin có CVi 
(3,93%) và CVg (4,02%) thấp nhất trong khi CRP có CVi (55,3%) và CVg (85,5 %) cao nhất. II của tất cả các 
chỉ số đều nhỏ hơn 1. Albumin có 95%RCV (11,7) thấp nhất, trong khi CRP có 95%RCV cao nhất (156,3). 
Kết quả của nghiên cứu này đóng góp thêm cho dữ liệu biến thiên sinh học của các chỉ số hoá sinh máu.
I. ĐẶT VẤN ĐỀ
Từ khóa: biến thiên sinh học, biến thiên cá thể, biến thiên quần thể, chỉ số cá thể, giá trị thay đổi tham 
chiếu.
Các kết quả xét nghiệm máu bị ảnh hưởng 
bởi nhiều yếu tố như biến thiên sinh học, tình 
trạng bệnh lý và các sai số trước, trong và sau 
xét nghiệm [1]. Vì vậy để đánh giá chính xác 
một sự thay đổi theo chiều dọc các kết quả xét 
nghiệm thu được của bệnh nhân, ngoài các yếu 
tố đảm bảo chất lượng xét nghiệm thì cần phải 
xem xét các biến thiên sinh học trong một cá 
thể (biến thiên cá thể) và giữa các cá thể (biến 
thiên quần thể). Các biến đổi gây ra bởi các sự 
khác nhau về trạng thái cân bằng trong cùng 
một cá thể được gọi là biến thiên sinh học cá 
thể, trong khi các biến đổi gây ra bởi sự khác 
nhau về trạng thái cân bằng giữa các cá thể 
khác nhau được gọi là các biến thiên sinh học 
quần thể [1].
Dữ liệu định lượng các thành phần của 
biến thiên sinh học (Biological variation - BV) 
được sử dụng cho nhiều mục đích khác nhau, 
bao gồm: đánh giá mức độ quan trọng của 
sự thay đổi giữa các kết quả xét nghiệm liên 
tiếp của một cá thể thông qua việc tính toán 
giá trị thay đổi tham chiếu (Reference change 
value - RCV), xác định mức độ phù hợp của 
các khoảng tham chiếu, và kết hợp với các dữ 
liệu về biến thiên kỹ thuật để xây dựng các tiêu 
chuẩn kỹ thuật cho phòng xét nghiệm [2]. Trên 
lâm sàng, các thông tin về biến thiên sinh học 
là nền tảng quan trọng để giải thích các kết quả 
xét nghiệm và giúp các bác sỹ nâng cao khả 
năng phát hiện chính xác những thay đổi quan 
trọng về tình trạng của bệnh nhân thông qua 
các kết quả xét nghiệm [3].
Dữ liệu về biến thiên sinh học đã được ước 
tính qua rất nhiều nghiên cứu và ứng dụng rộng 
rãi trên thế giới từ nhiều năm trước. “Generation 
Tác giả liên hệ: Phạm Thị Thủy, 
Trường Đại học Kỹ thuật Y Tế Hải Dương
Email: [email protected]
Ngày nhận: 20/06/2019
Ngày được chấp nhận: 13/07/2019
TẠP CHÍ NGHIÊN CỨU Y HỌC
TCNCYH 122 (6) - 201918
and application of data on biological variation 
in clinical chemistry” của Fraser và Harris năm 
1989 là một ấn phẩm mang tính bước ngoặt 
trong chủ đề này. Sau đó là một loạt các nghiên 
cứu khác về biến thiên sinh học như: Ricos 
(1999) [4], Cheuvront S.N và cộng sự (2010) 
[5], Qi Z và cộng sự (2015) [6]. Ở Việt Nam, 
chưa có nhiều nghiên cứu cụ thể về ước tính dữ 
liệu biến thiên sinh học (BV), và việc sử dụng 
dữ liệu về biến thiên sinh học cho những mục 
đích trên lâm sàng vẫn còn hạn chế. Do vậy đề 
tài này được tiến hành nhằm mục tiêu: Xác định 
biến thiên cá thể (Intra-individual coefficient 
of variation - CVi), biến thiên quần thể (Inter-
individual coefficient of variation - CVg), chỉ 
số cá thể (Index of individuality - II) và giá trị 
thay đổi tham chiếu (Reference change value - 
RCV) cho một số chỉ số hoá sinh máu.
II. ĐỐI TƯỢNG VÀ PHƯƠNG PHÁP
1. Đối tượng
Tối thiểu 10 đối tượng cho mỗi nhóm con 
được coi là đủ để có được một ước tính biến 
thiên sinh học tốt [7]. Nghiên cứu đã tuyển 
chọn được 37 đối tượng, bao gồm 18 đối tượng 
nam và 19 nữ với độ tuổi từ 21 đến 45 tuổi. Để 
giảm thiểu tối đa các biến thể tiền phân tích, 
các tiêu chí loại trừ nghiêm ngặt đã được thiết 
lập trước khi lựa chọn các đối tượng. Các tiêu 
chí bao gồm: lối sống lành mạnh, không hút 
thuốc, không uống rượu, không sử dụng các 
chất kích thích, không mắc các bệnh nhiễm 
trùng và không sử dụng thuốc. Các đối tượng 
đủ tiêu chuẩn được phỏng vấn và yêu cầu 
trả lời bảng câu hỏi điều tra về tình trạng sức 
khỏe. Phụ nữ có thai hay các đối tượng có 
tiền sử ung thư hoặc gia đình có tiền sử ung 
thư, các đối tượng có các chỉ số phân tích máu 
như: glucose, lipid, chức năng gan thận có bất 
thường đều bị loại trừ.Các đối tượng được 
yêu cầu duy trì thói quen sinh hoạt hàng ngày 
của họ trong thời gian nghiên cứu.
2. Phương pháp
Thu thập mẫu
Mẫu máu tĩnh mạch được thu thập vào thời 
điểm 7 - 8 giờ sáng mỗi ngày, cách nhau một 
tuần và kéo dài 5 tuần. Thời gian lấy mẫu từ 
tháng 08/2018 tháng 12/2018. Số lượng mẫu 
trung bình được thu thập từ mỗi tình nguyện 
viên là 5 mẫu và tất cả các mẫu được thu thập 
bởi cùng một nhân viên lấy mẫu. Tại thời điểm 
lấy mẫu, các đối tượng nhịn ăn ít nhất 12h và 
được nghỉ ngơi trước khi lấy mẫu. Các mẫu 
máu tĩnh mạch được đựng trong các ống chứa 
lithium heparin.
Sau khi thu thập tất cả các mẫu được xử 
lý theo một trình tự nhất định. Mẫu máu được 
ly tâm (3000 vòng/phút x 10 phút), tách huyết 
tương ngay trong 1h đầu và lưu trữ ở - 80oC. 
Xét nghiệm chỉ được phân tích khi tất cả các 
mẫu đã được thu thập đủ.
Phân tích mẫu
Các chỉ số Glucose, Albumin, Cholesterol 
toàn phần, Creatinin, ALT và CRP được phân 
tích trên hệ thống máy hóa sinh tự động 
Beckman Coulter AU 5800 tại Khoa Sinh hoá, 
Bệnh viện Nhi trung ương. Hóa chất sử dụng 
gồm các kit thử Glucose, Albumin, Creatinin, 
Cholesterol, ALT và CRP của Beckman 
Coulter. Chất chuẩn (Calibrator) của hãng 
Beckman Coulter. QC kiểm tra cho xét nghiệm 
Glucose, Albumin, Creatinin, Cholesterol, ALT 
của hãng Randox. QC cho xét nghiệm CRP 
của hãng Beckman Coulter.
Tại thời điểm phân tích, tất cả các mẫu 
cùng được rã đông ở nhiệt độ phòng và được 
đo trên cùng một lô hóa chất. Các mẫu được 
phân tích lặp lại hai lần và không theo một trình 
tự cụ thể nào trong các lần lặp lại. Sử dụng vật 
liệu kiểm tra trong suốt quá trình phân tích và 
tất cả các mẫu được phân tích bởi cùng một 
người.
TẠP CHÍ NGHIÊN CỨU Y HỌC
TCNCYH 122 (6) - 2019 19
3. Xử lý số liệu
Bước 1: Kiểm tra số lạc
- Kết quả của từng chất phân tích của mỗi 
đối tượng sẽ được kiểm tra so với các giá trị 
tham chiếu, nếu kết quả nằm ngoài khoảng đó, 
sẽ loại trừ tất cả kết quả của chủ thể đó.
- Trung bình và độ lệch chuẩn được tính cho 
từng chất phân tích, nếu kết quả vượt quá ± 
2SD so với giá trị trung bình thì kết quả mẫu đó 
không được tính.
- Kiểm tra Cochran được áp dụng cho 
phương sai của các phép đo trùng lặp và tổng 
phương sai trong cá thể.
- Tiêu chí Reed được sử dụng để phát hiện 
số lạc trong các giá trị trung bình của các đối 
tượng đối với từng chất phân tích.
Bước 2: Kiểm tra tính chất phân bố của số 
liệu 
Thử nghiệm Shapiro - Wilk được áp dụng 
cho tập hợp các kết quả từ mỗi cá thể và giá trị 
trung bình nồng độ của tất cả các đối tượng để 
đánh giá sự phân bố của số liệu.
Bước 3: Phân tích các thành phần phương 
sai
Hệ số biến thiên phân tích (CVa), biến thiên 
cá thể (CVi) và biến thiên quần thể (CVg) được 
tính toán theo phương pháp của Braga hoặc sử 
dụng một phép phân tích lồng ghép các thành 
phần phương sai (ANOVA nested) [7].
Bước 4: Tính chỉ số cá thể (II) và giá trị thay 
đổi tham chiếu (RCV)
II= CVi/CVg
RCV = 21/2 x Z x ( CVa2 +CVi²)1/2
Khi xác suất là 90%, 95% và 99% các giá trị 
của Z tương ứng là: 1,65, 1,96 và 2,58.
4. Đạo đức nghiên cứu
Nghiên cứu tuân thủ tuyệt đối các quy 
định về đạo đức trong nghiên cứu Y học. Các 
đối tượng hoàn toàn tự nguyện tham gia vào 
nghiên cứu và có quyền rút lui khỏi nghiên cứu 
khi không đồng ý tiếp tục tham gia. Các tình 
nguyện viên sẽ được thông báo về kết quả xét 
nghiệm máu. Mọi thông tin cá nhân sẽ được 
đảm bảo bí mật.
III. KẾT QUẢ
Tổng số 185 mẫu huyết tương được thu 
thập từ 37 tình nguyện viên được sử dụng để 
phân tích các chỉ số hóa sinh. Mỗi mẫu được 
phân tích 2 lần, kết quả thu được 370 điểm dữ 
liệu. Sau khi loại trừ các số lạc từ tập hợp số 
liệu, các thành phần biến thiên sinh học của 
glucose được tính toán trên 350 điểm dữ liệu, 
creatinin là 280 điểm, albumin là 330 điểm, 
cholesterol là 270 điểm, ALT là 310 điểm và 
CRP là 220 điểm.
Trong sáu chỉ số hóa sinh huyết tương, hệ 
số biến thiên phân tích dao động trong khoảng 
từ 1,3% đến 10,8% trong đó cholesterol là chất 
có hệ số biến thiên phân tích nhỏ nhất. Ngược 
lại thì CRP lại có sự biến thiên phân tích rất lớn 
lên tới 10%.
So sánh sự biến thiên sinh học trong các cá 
thể của các chất phân tích ta nhận thấy tùy từng 
chất mà hệ số CVI dao động từ 3,9 đến 55,3%. 
Trong đó Albumin là chất có sự biến thiên sinh 
học trong cá thể nhỏ nhất và CRP là chất phân 
tích có sự biến thiên sinh học trong cá thể lớn 
nhất lên tới trên 50%. Sự biến thiên sinh học 
giữa các cá thể cũng có sự khác biệt rất lớn 
giữa các chất phân tích, trong đó Albumin là 
chất có hệ số CVG nhỏ nhất (4,016 %) và CRP 
có hệ số biến thiên sinh học giữa các cá thể là 
lớn nhất (85,5 %) (Bảng 1).
Bảng 2 cho thấy chỉ số cá thể của cả sáu chỉ 
số hóa sinh huyết tương đều nhỏ hơn 1. Giá trị 
RCV được tính toán cụ thể ở các mức xác suất 
90%, 95% và 99%. Trong đó RCV của Albumin 
là thấp nhất trong sáu chỉ số hóa sinh. CRP có 
giá trị RCV cao nhất.
TẠP CHÍ NGHIÊN CỨU Y HỌC
TCNCYH 122 (6) - 201920
Bảng 1. CVA, CVI và CVG của các chỉ số hóa sinh huyết tương
Chỉ số Đơn vị n
Trung 
vị
Khoảng
CVA 
(%)
CVI 
(%)
CVG 
(%)
CVI
(%) 
[6]
CVG
(%)
[6]
Glucose mmol/l 350 5,0 4,0 - 5,99 2,309 4,613 4,773 4,66 5,26
Creatinin umol/l 280 78,1 57,0 - 105,8 1,793 6,660 14,829 4,28 13,98
Albumin g/l 330 42,6 34,1 - 49,2 1,617 3,926 4,016 2,5 5,08
Cholesterol mmol/l 270 3,93 2,67 - 5,20 1,330 10,089 11,972
ALT U/l 310 7,9 3,8 - 14,4 8,093 16,371 17,328 3,57 12,56
CRP mg/dl 220 0,3 0,01 - 2,92 10,813 55,345 85,502
 Bảng 2. Chỉ số cá thể (II) và giá trị thay đổi tham chiếu của các chỉ số 
hóa sinh huyết tương
Chỉ số II RCV ( 90%) RCV ( 95%) RCV ( 99%)
Glucose 0,97 12,04 14,30 18,82
Creatinin 0,45 16,09 19,12 25,17
Albumin 0,98 9,91 11,77 15,49
Cholesterol 0,84 23,75 28,21 37,13
ALT 0,94 42,61 50,62 66,63
CRP 0,65 131,59 156,31 205,75
IV. BÀN LUẬN
Sự thay đổi của các kết quả phân tích trong 
phòng thí nghiệm không chỉ phụ thuộc vào tình 
trạng bệnh lý, các sai số trước, trong và sau 
phân tích mà còn phụ thuộc rất lớn vào sự biến 
thiên sinh học. Sự biến thiên sinh học bao gồm 
biến thiên cá thể và biến thiên giữa các cá thể 
hay còn gọi là biến thiên quần thể. Trên lâm 
sàng các chỉ số hóa sinh huyết tương có vai trò 
rất quan trọng cho phép chuẩn đoán và giám sát 
các bệnh lý trong một khoảng thời gian ngắn, 
do vậy các nghiên cứu về biến thiên sinh học 
là rất quan trọng cho các phân tích lâm sàng. 
Sáu chỉ số hóa sinh được chọn trong nghiên 
cứu này đều là những chỉ số được sử dụng phổ 
biến trong các phòng xét nghiêm y học.
Dữ liệu về biến thiên sinh học của sáu chỉ 
số hóa sinh trên trong huyết thanh đã được 
cập nhật trong ấn bản năm 2014 [8]. Tuy nhiên 
Miles đã đưa ra gợi ý rằng đôi khi sự khác biệt 
giữa huyết tương và huyết thanh cũng đủ để 
đưa ra các quyết định lâm sàng trong những 
tình huống lâm sàng nhất định nên cần thiết 
lập một phạm vi tham chiếu riêng cho các 
chỉ số hóa sinh trong huyết tương [9]. Vì vậy 
năm 2015, Qi Z đã thực hiện một nghiên cứu 
về biến thiên sinh học của 13 chỉ số hóa sinh 
trong huyết tương bao gồm: ALT, Albumin, 
Bilirubin toàn phần, Bilirubin trực tiếp, Glucose, 
Ure, Creatinin, Amylase, Lipase, CK, CKMB, 
CRPhs, pro BNP [6]. Nghiên cứu của chúng tôi 
bổ sung thêm dữ liệu về biến thiên của 2 chỉ số 
hóa sinh huyết tương là Cholesterol và CRP.
TẠP CHÍ NGHIÊN CỨU Y HỌC
TCNCYH 122 (6) - 2019 21
Cho đến hiện tại có rất nhiều nghiên cứu 
trên thế giới về biến thiên sinh học, tuy nhiên 
vẫn chưa có sự thống nhất về cách đánh giá 
biến thiên sinh học, nghiên cứu của chúng tôi 
thực hiện theo hướng dẫn mới nhất của Braga 
và cộng sự năm 2016 [7]. Việc sử dụng bảng 
câu hỏi về tình trạng sức khỏe để tuyển chọn 
các tình nguyện viên khỏe mạnh, cũng như việc 
sử dụng cùng một nhân viên lấy mẫu, lấy mẫu 
trong các khoảng thời gian cố định và thực hiện 
kiểm soát chất lượng chặt chẽ đối với các phép 
phân tích tự động nhằm giảm thiểu tối đa các 
biến thể tiền phần tích và trong phân tích. Điều 
đó góp phần giảm thiểu sự ảnh hưởng tới các 
biến thể sinh học.
Nghiên cứu này cho thấy trong 6 chỉ số hóa 
sinh huyết tương Albumin có hệ số CVi và CVg 
thấp nhất, và CRP có CVi và CVg cao nhất, kết 
quả này hoàn toàn phù hợp với kết quả nghiên 
cứu của Qi Z năm 2015 và dữ liệu về biến thiên 
sinh học được cập nhật trên trang Wesgard 
năm 2014.
Chỉ số cá thể được sử dụng để đánh giá 
tính hữu ích của các khoảng tham chiếu dựa 
trên quần thể bình thường. Khi II lớn hơn 1,4 
thì các khoảng tham chiếu mới thực sự hữu 
dụng, và chúng ta có thể sử dụng các khoảng 
tham chiếu để phát hiện các giá trị bất thường 
của một cá thể. Ngược lại khi II nhỏ hơn 0,6 
thì khoảng tham chiếu dựa trên quần thể bình 
thường lúc này sẽ có ít giá trị trong việc phát 
hiện bất thường ở một cá thể và có thể làm 
lạc hướng chẩn đoán, thay vào đó việc xét 
nghiệm liên tiếp chỉ số hoá sinh đó trong một 
khoảng thời gian sẽ rất có ý nghĩa trong việc 
theo dõi và tiên lượng bệnh [1]. Kết quả nghiên 
cứu của chúng tôi cho thấy cả 6 chỉ số hóa 
sinh huyết tương: Glucose, Creatinin, Albumin, 
Cholesterol, ALT và CRP đều có chỉ số cá thể 
nhỏ hơn 1,0. Điều đó chỉ ra rằng các khoảng 
tham chiếu thông thường của các chỉ số này sẽ 
không phù hợp để xác định liệu những thay đổi 
tương ứng trong các giá trị phát hiện là thực sự 
có ý nghĩa lâm sàng hay không.
RCV được sử dụng để xác định liệu sự khác 
biệt (tăng hay giảm) giữa hai kết quả phát hiện 
liên tiếp của một chỉ số là đáng kể và có thể 
được sử dụng để tiên lượng bệnh hay đánh 
giá hiệu quả điều trị. Nếu giá trị biến đổi được 
tính giữa hai kết quả liên tiếp nằm trong khoảng 
RCV, biến đổi có thể do biến thiên phân tích và 
biến thiên cá thể, và được xem là không đáng 
kể. Sau khi loại bỏ các lỗi phân tích như lỗi phát 
hiện mẫu và lỗi của thiết bị và nếu các giá trị 
biến thiên nằm ngoài phạm vi RCV, sự thay đổi 
có thể là do tiến triển nặng hoặc tốt hơn của 
bệnh [1]. Albumin thể hiện RCV thấp nhất, trong 
khi CRP có RCV cao nhất. Điều này do CVi và 
CVa của Albumin nhỏ thì RCV nhỏ hơn, trong 
khi CVi và CVa của CRP cao hơn dẫn đến một 
RCV lớn hơn. Kết quả này hoàn toàn phù hợp 
với nghiên cứu của Zi Q năm 2015 [6]. Thực tế 
trên lâm sàng hiện nay việc sử dụng giá trị thay 
đổi tham chiếu RCV để đánh giá sự thay đổi và 
tiến triển của bệnh vẫn còn hạn chế, thay vào 
đó các bác sĩ phần lớn dựa trên kinh nghiệm cá 
nhân. Farser và cộng sự khuyến nghị về việc 
nên tập huấn cho các bác sỹ về những gì tạo 
nên một sự thay đổi đáng kể và ý nghĩa của 
việc sử dụng RCV trên lâm sàng [10].
V. KẾT LUẬN
Nghiên cứu của chúng tôi cung cấp thêm 
vào cơ sở dữ liệu biến đổi sinh học cho các chỉ 
số hóa sinh huyết tương. Đối với các chỉ số hóa 
sinh huyết tương đã có dữ liệu sẵn có chúng tối 
nhận thấy sự tương đồng giữa nghiên cứu của 
chúng tôi với các nghiên cứu trước đó. Thông 
tin cung cấp từ các dữ liệu về biến thiên sinh 
học không chỉ là nền tảng để phân tích, diễn 
giải kết quả xét nghiệm mà còn là cơ sở khoa 
học để đưa ra các quyết định trên lâm sàng.
TẠP CHÍ NGHIÊN CỨU Y HỌC
TCNCYH 122 (6) - 201922
Lời cảm ơn
Các tác giả xin cảm ơn Khoa Kỹ thuật Y học- 
Trường Đại học Y Hà Nội cùng Khoa Sinh hóa- 
Bệnh viện Nhi Trung ương đã hỗ trợ để thực 
hiện nghiên cứu này.
TÀI LIỆU THAM KHẢO
1. Fraser C.G (2001). Biological Variation: 
From Principles to Practice. Amer Assoc for 
Clinacal Chemistry, Washington.
2. Fraser C.G, Harris E.K (1989). 
Generation and application of data on biological 
variation inclinical chemistry. Crit. Rev. Clin. 
Lab. Sci, 27(5), 409–437.
3. Aarsand A.K, Roraas T, Sandberg S 
(2015). Biological variation - reliable data is 
essential. Clin Chem Lab Med, 53(2), 153-154.
4. Ricós C, Álvarez V, Cava F, et al (1999). 
Current databases on biological variation: pros, 
cons and progress. Scand J Clin Lab Invest, 
59(7), 491–500.
5. Cheuvront S.N, Ely B.R, Kenefick RW 
et al (2010). Biology variation and diagnostic 
accuracy of dehydration assessment markers. 
Am J Clin Nutr, 92(3), 565- 573.
6. Qi Z, ChenY, Zhang L, et al (2016). 
Biology variation of thirteen plasma biochemical 
indicator. Clinica Chimica Acta, 452, 87-91.
7. Braga F, Panteghini M (2016). Generation 
of data on within- subject biological variation in 
laboratory medicine: An update. Crit Rev Clin 
Lab Sci, 53(5), 313- 325
8. Ricós C, Alvarez V, Cava F, et al (2009). 
Desirable quality specifications for total error, 
imprecision, and bias, derived from biologic 
variation. See http:// www.westgard.com/
biodatabase1.htm (last checked 6 January 
2009)
9. Miles R.R, Roberts R.F, Putnam A.R, et 
al (2004). Comparison of serum and heparinized 
plasma sample for measurement of chemistry 
analyte. Clin Chem, 50, 1704- 1706.
10. Fraser C.G, Cummings S.T, Wilkinson 
S.P, et al (1989). Biological variability of 26 
clinicalchemistryanalytesin elderly people. Clin 
Chem, 35(5), 783-786.
Summary
BIOLOGICAL VARIATIONS OF SOME BLOOD BIOCHEMICAL 
INDICATORS 
Biological variation data have many applications in clinical laboratory. The aim of this study was 
to evaluate biological variations of 6 plasma biochemical indicators: glucose, albumin, creatinine, 
cholesterol, ALT and CRP. Plasma samples were collected from 37 healthy volunteers over 5 weeks. 
Intra-individual coefficient of variance (CVI), inter-individual coefficient of variance(CVG), index of 
individual (II) và and reference chance value ( RCV) were calculated. Albumin showed the lowest CVI 
(3,93%) and CVG (4,02%), while CRP presented the highest CVI (55,3%) and CVG (85,5 %). Values 
were all less than 1. Albumin showed the lowest 95% RCV (11,7), while CRP presented the highest 
95% RCV (156,3). Our findings not only add value to the database of biological variations of plasma 
indicators but also provided additional information for accurate clinical diagnosis and treatment.
Keywords: biological variation, Intra-individual coefficient of variance (CVi), inter-individual 
coefficient of variance (CVg), index of individual (II), reference chance value (RCV)