采用间接法利用大数据建立促甲状腺激素（TSH）成年人性别、年龄和季节（月份）特异的参考区间。

在首都医科大学附属北京朝阳医院收集了2016年患者匿名的TSH检测数据，并对数据进行删减、去重和离群值剔除，应用间接法（Hoffmann法和Bhattacharya法）计算其总体、不同性别、不同年龄和不同季节（月份）的参考区间。将2种方法得到的总体人群、去除相关科室的筛选人群、体检人群参考区间与试剂说明书参考区间相比较，以验证本研究参考区间建立的可靠性，验证依据为基于生物学变异度的参考变化值（RCV）。

从90 699条数据中共得到61 599条有效数据，其中男性18 776例，女性42 823例。Hoffmann法得到的总体人群参考区间为0.59~5.59 μIU/ml（1 μIU/ml=1 mIU/L），男性为0.53~5.16 μIU/ml，女性为0.59~6.11 μIU/ml。随着年龄的增加以及在冬季TSH参考区间上限有增加趋势：18~30岁为0.62~5.57 μIU/ml，71~80岁为0.49~6.45 μIU/ml，1月份为0.59~6.40 μIU/ml，8月份为0.60~5.56 μIU/ml；Bhattacharya法得到的TSH参考区间与Hoffmann法相似，总体人群为0.58~5.80 μIU/ml，男性为0.55~5.02 μIU/ml，女性为0.62~6.21 μIU/ml，18~30岁为0.65~5.67 μIU/ml，71~80岁为0.46~5.99 μIU/ml，1月份为0.61~6.52 μIU/ml，8月份为0.61~5.69 μIU/ml。2种方法总体人群、筛选人群和体检人群与试剂说明书的参考区间相比，均小于RCV。

间接法适用于TSH的参考区间的建立，女性的TSH参考区间高于男性，随着年龄的增加或冬季到来，TSH参考区间上限有增加趋势。