医疗保健实验室的工具、技术和培训

基本质量控制实践

实验室过程的西格玛度量,2012

一项新的研究着眼于整个测试过程中实验室过程中的错误频率。这项研究涵盖了意大利帕多瓦大学医院2009-2011年的错误率。十多年前,意大利实验室的一项研究宣布了分析前错误的首要地位。从那时起,实验室有显著改善吗?

另一张2012年的实验室错误率图

斯滕·韦斯特加德,硕士
2012年6月

对检验医学的质量指标进行监控不会自动导致质量的提高;Laura Sciacovelli, Oswald Sonntag, Andrea Padoan, Carlo Frederico Zambon, Paolo Carraro和Mario Plebani, CCLM,卷50(3),第463-469页。

该研究考察了38个不同的质量指标,其中许多是由IFCC“实验室错误和患者安全”工作组确定的。虽然研究的重点是发现监控质量指标是否真的能改善这些过程,但错误率本身是相当有趣的。错误以百分比报告,但是这些可以很容易地转换为每百万缺陷数(DPM)。然后,只需快速查找表格即可查看这些实验室过程的西格玛度量。记住,当我们计算缺陷以确定西格玛度量时,通常报告的数字是短期的西格玛。

以下是2011年帕多瓦大学医院发现的西格玛指标的简要总结:

实验室流程,2011年 Sigma-metric
Pre-Analytical阶段
%患者ID错误的请求 5.3
%缺少输入的请求 4.1
具有无法理解的输入的请求 5.3
丢失样本的请求% 5.5
样品装在不合适的容器中 5.0
%样品溶血 3.6
凝固样品百分比(血液学) 4.4
%样品容量不足 5.0
样品(抗凝血)不足 3.9
分析阶段
IQC结果不可接受 3.8
%测试未运行IQC 3.3
% EQA调查结果不可接受 3.6
%未执行EQA调查 3.7
EQA调查错误与先前错误的百分比 3.1
%未参与EQA的测试 2.1

注意到整个测试阶段的西格玛度量有什么不同吗?诚然,该表并不是研究中列出的所有质量指标的完整选择。但在这个特定的样本中,分析前错误率平均约为4.6 Sigma,而分析错误率平均约为3.3 Sigma。显然,在分析阶段存在一些问题,尽管传统观念认为我们已经解决了分析问题,我们应该只关注测试的分析前阶段。

如果表格不令人信服,这里是西格玛指标的图形显示:

ItalianErrorRates2011

在左边,所有的前分析过程都有P列在下面。在右边,你看到以A开头的过程,这些是分析过程。从视觉上看,很难忽略测试分析阶段的质量下降。

好消息是,在预分析阶段有很多很好的表现。整个测试过程的几乎所有错误率都在3 σ以上,被认为是性能的最低可接受水平。过去十年文献的重点已经得到了回报,将前分析过程提高到卓越的性能水平。将这些比率与早期对实验室错误率的研究进行比较。坏消息是,分析阶段仍然是个问题。我们需要确保我们的努力不是只关注分析前阶段。

在这种情况下,最大的错误率之一就是IQC没有执行的测试数量(3.3 Sigma)和测试没有参与EQA调查的数量(2.1 Sigma)。在这种情况下,实验室需要启动这些任务,只是为了能够确定这些测试的质量水平。如果你不监控游戏的质量,你就很难知道哪些地方需要改进。

同样,这是一项伟大的研究,其中包含了许多关于实验室测试过程的关键事实:

对检验医学的质量指标进行监控并不会自动导致质量的提高Laura Sciacovelli, Oswald Sonntag, Andrea Padoan, Carlo Frederico Zambon, Paolo Carraro和Mario Plebani, CCLM,卷50(3),第463-469页。

Joomla SEF url由Artio提供