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Sigma-metrics, 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。该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,意大利一家实验室的一项研究宣称,分析前错误是最重要的。从那时起,实验室有显著改善吗?

《实验室错误率》,2012年

Sten Westgard,女士
2012年6月

监测实验室医学的质量指标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。

该研究研究了38个不同的质量指标,其中许多指标是由IFCC“实验室错误和患者安全”(WG-LEPS)工作组确定的。虽然这项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。错误以百分比的形式报告,但是可以很容易地转换为缺陷每百万(DPM)。然后,只需快速查找表,就可以看到这些实验室过程的sigma -度量。记住,当我们计算缺陷以确定Sigma-度量时,通常报告的数量是短期Sigma。

以下是2011年帕多瓦大学医院发现的Sigma-metrics的简要总结:

实验过程中,2011 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
%输入不清楚的请求 5.3
%丢失样本的请求 5.5
%样品在不合适的容器 5.0
%样本发生溶血 3.6
%凝固样本(血液学) 4.4
%体积不足的样品 5.0
样品(抗凝胶)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
未进行EQA调查 3.7
EQA调查误差与之前的误差。 3.1
%测试未参与EQA 2.1

注意到总体测试阶段的sigma -度量有什么不同吗?不可否认的是,这个表格并不是研究中列出的所有质量指标的全部选择。但在这个特定的样本中,分析前的错误率约为4.6西格玛的平均值,而分析错误率的平均值约为3.3西格玛。显然,在分析阶段存在一些问题,尽管传统智慧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。

如果表格没有说服力,下面是Sigma-metrics的图形显示:

ItalianErrorRates2011

在左边,所有预先分析的过程都在下面列出了P。在右边,你看到前面有一个A的过程,那是分析过程。从视觉上看,很难忽视测试分析阶段质量的下降。

好消息是,在分析前阶段有很多不错的表现。几乎所有测试过程的错误率都高于3西格玛,这被认为是性能的最小可接受水平。过去十多年的文献研究已经取得了成效,将分析前过程提高到一个优秀的性能水平。将这些比率与早期的实验室错误率研究进行比较。坏消息是,分析阶段仍然是一个问题。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,最大的错误率之一仅仅是没有执行IQC的测试数量(3.3 Sigma)和没有参与EQA调查的测试数量(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。如果不监控质量,就很难知道哪些地方需要改进。

再次强调,这是一项伟大的研究,包含了许多实验室测试过程中的关键事实:

监测实验室医学的质量指标不会自动导致质量改进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