两种方法计算σ值评价生化检测项目分析性能的比较

目的 分别利用室间质评(EQA)数据和全球室内质控(IQC)数据计算生化分析仪部分检测项目的偏倚(Bias),比较两种方法计算的σ值的差异.方法 利用公式σ=(TEa％-Bias％)/CV％ 计算实验室24个生化检测项目两个不同水平的 σ值.式中T Ea为允许总误差,采用中华人民共和国卫生行业标准(WS/T403-2012)和国家卫生健康委员会临床检验中心EQA标准;变异系数(CV)是利用IQC数据获得的,表示不精密度;Bias采用两种方法计算得到,一种利用EQA数据,一种利用全球IQC数据,从而得到两种方法计算的σ值.结果 对于由E Q A数据计算出的σ值,两个水平的σ值均高于6的有8个项目,占所有项目的33.3％,两个水平的σ值均高于3的有19个项目,占所有项目的79.2％.对于由全球IQC数据计算出的σ值,两个水平的σ值均高于6的有10个项目,占所有项目的41.7％,两个水平的σ值均高于3的有22个项目,占所有项目的91.7％.除Cl、Na和CRE的水平2以及LDH的水平1和水平2外,其余项目由全球IQC数据计算得到的σ值均高于由EQA结果计算得到的σ值.结论 利用σ方法进行分析性能评价时选择不同的数据可能会得到不同的结果.实验室在改进分析质量的过程中需多次对σ水平进行评价.     

Westgard西格玛规则在血站质控实验室的应用

目的旨在帮助血站质量控制实验室利用Westgard西格玛规则选取适合的室内质控规则。方法血站质量控制实验室的测量不精密度可以使用室内质控累积计算出的变异系数,把2020年室间质评(EQA)结果回报的偏倚值作为偏倚(Bias),允许总误差(TEa)采用我国卫生行业标准WS/T406-2012的评价指标,计算实验室血液学检验各项目的σ值。利用Westgard西格玛规则,根据σ值选取室内质控规则。结果总蛋白项目3次全国室间质评数据的σ平均值分别为14.2、8.7、9.6。纤维蛋白原项目2次全国室间质评数据的σ平均值分别为3.6、4.1。全血细胞计数各项目2次全国室间质评数据中,Plt和MCHCσ平均值<4且>3,其他各项均>6。结论利用Westgard西格玛规则总蛋白项目应使用1_(3s)规则,纤维蛋白原项目适合使用1_3s/2_2s/R_4s/4_1s/8_x规则,全血细胞计数项目应使用1_3s/2_2s/R_4s/4_1s/8_x规则。Westgard西格玛规则能够有效地帮助血站质量控制实验室找到一套合适的室内质控规则。     

六西格玛度量在甲状腺激素检测项目质量评价中的应用

目的应用西格玛(σ)性能验证对甲状腺激素检测项目进行性能评价,结合质量目标指数(QGI)查找导致部分项目性能不佳的原因,为提高甲状腺激素项目的质量提供整改方向。方法收集该实验室2017年室内质控和参加原卫生部临床检验中心室间质评(EQA)的数据,以我国行业标准和生物学变异导出的"适当"总允许误差(TEa)为质量目标,将实验室长期质控累积变异系数(CV)作为估计值,甲状腺激素检测项目EQA的百分差值作为实验室的偏倚估计(Bias),使用医学信息网提供的软件操作,分别计算σ值和绘制σ性能验证图,评价检验项目并设计质量控制方案。计算QGI值,查找导致性能不佳的主要原因,指导质量改进。结果不同质量目标有不同的σ值、不同的质控方案及不同的改进措施。结论应用6σ度量分析室内质控、室间质评数据能更全面有效地评价甲状腺激素项目的性能指标,有助于实验室发现问题,采取措施,持续改进检验质量。     

利用Westgard 6σ规则建立生化28个检测项目的个性化质控方案

目的利用韦斯特加氏六西格玛(Westgard 6σ)规则建立生化实验室检测项目的个性化质控方案。方法将实验室2017年参加原卫生部临床检验中心(NCCL)室间质评的28个项目回报数据进行汇总,通过线性回归计算偏倚(Bias);通过加权法获得2017年全年实验室内28个项目的变异系数(CV);根据公式σ=[允许总误差(%)-|Bias(%)|]/[CV(%)],计算出各个检测项目中、高值浓度的σ值,利用Westgard 6σ规则来确定28个项目及中、高值质控品的质控规则。结果 28个检验项目中、高值浓度控制处的σ值参差不齐。高值≥6σ的项目15个(53.57%),5σ～6σ的项目4个(14.29%),4σ～5σ的项目2个(7.14%),3σ～4σ的项目6个(21.43%),3σ的项目1个(3.57%);中值≥6σ的项目11个(39.29%),5σ～6σ的项目7个(21.00%),4σ～5σ的项目1个(3.57%),3σ～4σ的项目5个(32.14%),3σ的项目4个(14.29%)。结论不同检测项目、同一项目不同浓度控制处应根据其σ值采取相对应的质控方案;3σ的项目必须查找和分析原因并采取纠正措施,确保满足性能要求;Westgard 6σ规则是实验室制订个性化的质控方案的便捷途径。     

不同来源允许总误差和偏移在西格玛性能评价中的差异

目的探讨由不同来源的允许总误差(TEa)和偏移(Bias)计算出的西格玛(σ)水平的差异对评价临床生化指标检测质量的影响。方法收集绵阳市第三人民医院检验科2017年的室内质量控制(IQC)数据,计算不精密度(CV)。根据国家卫生健康委临床检验中心2017年室间质量评价(EQA)和正确度验证计划数据计算Bias。TEa来源分别为国家标准GB/T 20470—2006和行业标准WS/T 403—2012。计算参加正确度验证计划的12个生化项目的σ值,利用SPSS 19.0软件对4组σ值进行两两比较。结果按照行业标准,丙氨酸氨基转移酶、总蛋白、尿素、葡萄糖4个项目的σ水平不佳。TEa来源相同、Bias来源不同,计算出的σ值差异无统计学意义(P0.05);不同来源TEa计算出的σ水平差异有统计学意义(P0.05)。结论实验室不同来源的Bias对σ值影响不大,不同来源的TEa会计算出不同的σ值。推荐实验室选择行业标准来源的TEa,以正确度验证的结果为Bias来计算项目的σ值,若条件不允许,也可以EQA结果为Bias参与计算。     

6σ 质量管理在凝血酶原时间室间质量评价与室内质量控制分析应用

目的　探讨6σ 质量管理在持续监控凝血酶原时间（prothrombin time,PT）的室间质量评价（external quality assessment,EQA）和室内质量控制（internal quality control,IQC）中的应用。方法　收集灌云县人民医院检验科2017 年、2018 年PT 的省EQA 结果和IQC 数据,分别获得偏倚（Bias）、差值占允许差值的百分比和半年IQC 平均变异 系数（coefficient of variation,CV）,以允许总误差（total allowable error,TEa）,Bias 和CV 计算σ 值:σ=(TEa- |Bias|)/CV,当σ ＜ 6 时,通过计算质量目标指数（Quality goal index,QGI）:QGI=|Bias|/(1.5×CV),分析性能不佳 的原因。结果　2017(1)EQA 五组样本差值占允许差值的百分比平均值为-31.55%,σ 水平为4.23,其QGI 为1.29; 2017(2)EQA 五组样本差值占允许差值的百分比平均值为-10.88%,其绝对值低于2017(1),差异具有统计学意义。室内 质控CV 为2.04%,σ 水平为6.55。2018(1) 及2018(2)EQA 五组样本差值占允许差值的百分比平均值分别为18.57% 和 11.07%,室内质控CV 分别为2.62% 和2.82%,σ 水平为4.66 和4.73,QGI 为0.71 和0.39。结论　应用6σ 质量管理 综合分析PT 连续的EQA 结果、IQC 数据可达到全面监控和持续改进其检测质量的作用。     

六西格玛理论应用于甲状腺功能检验项目质量水平的评价及指导室内质控

目的 通过对甲状腺功能5项定量检测质控数据分析,探讨Westgard西格玛(σ)质量管理模式在临床生化化学发光检测分析方法中的应用.方法 收集中山大学附属中山医院2019年的甲状腺功能5项室内质控数据的变异系数(CV)、标准差(SD)值及伯乐系统与全球34家实验室比对的偏倚(Bias)值,结合美国临床实验室改进修正法案(CLIA'88)的临床允许总误差计算σ,根据σ设计质控规则.通过CV、SD、标准差指数(SDI)、变异系数比例(CVR)及σ计算项目的质量目标指数(QGI)值,分析低于6σ的原因,结合该检测系统SDI和CVR提出优先改进措施.结果 FT3、TT3和TT43个项目σ值大于6σ.FT4、TSH两个项目未达6σ,需要优先改进精密度.结论 6σ理论能够明确指导个体化质控方案,6σ理论优于传统计算方法对仪器性能的评价.     

脑脊液生化检测室内质量控制不精密度分析及Westgard西格玛规则的应用

目的 分析脑脊液生化检测项目室内质量控制不精密度及Westgard西格玛规则在葡萄糖项目室内质量控制(IQC)中的应用。方法 收集2014～2017年参加卫生部临床检验中心室间质量评价(EQA)单位回报的IQC数据,依据1/3TEa(室间质量评价限),1 /4TEa计算得到满足两种标准的实验室比例。根据IQC所使用的检测系统进行分组统计,并按两个评价标准计算各组的通过率。随机选择2017年10家同时上报葡萄糖项目EQA和IQC的实验室,以EQA中的百分差值作为偏倚(bias)估计值,以IQC的累积变异系数作为不精密度估计值,以EQA计划中的允许总误差TEa作为质量规范,依据公式σ=[(TEa-|bias|)/CV]计算σ值。结果 2014～2017年间清蛋白、总蛋白、氯化物3个项目达到两种标准的不精密度性能规范的实验室比例较低。葡萄糖、乳酸脱氢酶、IgA,IgG,IgM和乳酸6个项目通过率相对较高,且各项目的通过率略有上升趋势。使用不同检测系统的通过率比例参差不齐,并无规律。使用Westgard西格玛规则为葡萄糖项目选择合适的质控规则。3号实验室σ值>6,6σ质量应选择1_3s规则; 2,5,7号σ值分别为4.84,4.47和4.72,4σ质量水平应选择1_3s/2_2s/R_4s/4_1s规则; 其余实验室σ值均<4,选用1_3s/2_2s/R_4s/4_1s/8x规则。结论 各项目的IQC不精密度水平存在很大差距,各实验室应建立严格的IQC程序,积极参与IQC数据实验室间比对,进一步提高脑脊液生化检测的水平,并通过Westgard西格玛规则为实验室检测项目选择正确的质控规则。     

应用西格玛评价和设计肿瘤标志物检测室内质控规则

目的应用六西格玛(6σ)分析肿瘤标志物(TM)的质控数据,评价检测项目的分析性能,设计质控规则,指导质量改进。方法收集2016年7月-12月9个TM检测项目(β-HCG、AFP、CEA、FER、CA199、CA125、CA153、tPSA、fPSA)室内质控及2017年5月室间质评的数据,分别按照不同的质量规范的允许总误差(TEa)标准,使用Bio-Rad公司的Unity Real Time软件计算σ值并绘制操作过程规范(OPSpecs)图和σ度量图,评价检测项目的分析性能,设计质控方案;计算项目的质量目标指数(QGI),分析导致性能不佳的原因,提出优先改进方法。结果以卫健委临检中心EQA标准的质量规范为例,9个TM项目中,3个(33.3%)项目的性能大于5σ(优秀);5个(55.6%)项目的性能大于4σ(良好);1个(11.1%)项目的性能大于3σ(临界)。9个项目(QGI0.8)均需优先改进精密度。最终选定的质控方案为:各有2个项目选择了美国CLIA’88标准、卫健委临检中心EQA标准和基于生物学变异最佳水平、期望水平的质量规范,1个项目采用了俄罗斯GOST标准。结论 6σ质量管理方案能有效评价TM检验项目的性能指标,设计个性化的质量控制方案,从而更有效地控制实验室的检测质量。     

分析批长度Westgard西格玛规则在临床生化检测项目分析质量评价中的应用

目的 运用分析批长度Westgard西格玛规则对临床生化项目的质控策略进行分析.方法 收集实验室2019年室内质量控制数据,计算变异系数(CV);以室间质评(EQA)的结果计算偏倚(Bias);以美国临床实验室最新修正案(CLIA'2019)的允许总误差(TEA)及行业标准WS/T403-2012的TEA分别计算各生化检测项目的σ.根据分析批长度Westgard西格玛规则选择相应的质控数目、质控规则、质控次数以及分析批长度.结果 2个σ都大于6的检测项目有尿酸(UA)、肌酐(CREA)、清蛋白(ALB)、总胆红素(TBIL)、丙氨酸氨基转移酶(ALT)、天门冬氨酸氨基转移酶(AST)、乳酸脱氢酶(LDH),表明其达到了世界级质量水平;σ都在优秀水平(5≤σ<6)的项目为碱性磷酸酶(ALP);σ都在良好(4≤σ<5)水平的项目有镁(Mg)、三酰甘油(TG)、磷(P).钾(K)、钙(Ca)、总蛋白(TP)、总胆固醇(TC)、γ-谷氨酰转移酶(γ-GGT)的两个σ则相差较大,所选择相应的质控数目、质控规则、质控次数以及分析批长度也不相同.结论 分析批长度Westgard西格玛规则是一种新的以患者风险为基础的统计质量控制(SQC)工具,可用于为高通量、连续工作的分析仪选定质控策略,但当σ<4时,其在实验室的实用性还需进一步探讨.     

不同允许总误差在特定蛋白检测性能评价与质量控制规则选择中的应用

目的评估不同国际标准提供的允许总误差(TEa)下特定蛋白检测的分析性能差异,运用6西格玛(σ)参数选择和优化质量控制规则。方法收集2009和2010年的室内质量控制数据以及参加卫生部临床检验中心的能力比对实验的数据,计算各检测项目的不精密度和偏倚(Bias)。TEa分别引用美国临床试验室修正法案(CLIA’88)、德国Rilibak质控指南以及生物学变异的要求。根据变异系数(CV)、Bias和TEa计算σ值,同时绘制标准化σ性能评价图。计算未达6σ的质量目标指数(QGI),查找导致性能不佳的主要原因,以判断优先改进精密度或准确度。结果 2009年IgA、IgG、IgM、C3、C4、C反应蛋白(CRP)6个检测项目根据3种不同的TEa要求计算的σ水平从0.53～6.95不等,除生物学变异要求下的CRPσ值为6.95,其余均未达到6σ。2010年6个项目的σ水平从1.33～29.39不等,除IgG项目和生物学变异要求下的IgA和C3未达到6σ要求外,其余均达到了6σ要求。结论根据σ水平可以评价实验室的分析性能并选择室内质量控制规则,经济合理的开展室内质量控制。     

同型半胱氨酸不同检测方法结果分析

目的评价并分析同型半胱氨酸(Hcy)项目不同检测方法的结果。方法采用卫生部临床检验中心(NCCL)的室内质量控制(IQC)监测系统调查分析全国110家实验室Hcy检测项目的不精密度水平[即变异系数(CV)]。再利用NCCL基于Web的室间质量评价(EQA)系统评估2012年全国110家实验室Hcy检测的偏倚(Bias)。引入我国目前的EQA评价标准(TEa=20%)进行评价,并通过公式西格玛(σ)=(TEa-Bias)/CV计算项目的σ度量值。同时评价各方法组实验室的及格率和实验室间CV。结果从σ水平、实验室间的不精密度水平以及EQA及格率三方面对Hcy不同检测方法的结果进行分析,化学发光法σ6、3σ≤6、0σ≤3、σ≤0的比例分别为0%、7.69%、30.77%、61.54%,免疫比浊法分别为9.09%、0%、63.64%、27.27%,循环酶法分别为11.63%、31.40%、47.67%、9.30%。化学发光法、免疫比浊法、循环酶法5个批号质控品的实验室间CV分别为33.66%~43.77%、19.54%~25.24%、10.46%~14.21%,及格率分别为53.3%、53.3%~80.0%、85.9%~92.3%。结论我国Hcy的检测水平还有待提高。     

应用σ理论进行不同生化检测系统间比对的探讨

目的:探索利用室内质控数据计算σ值进行不同生化分析仪间分析性能比对的可行性。方法:顺序收集2021年2月1日至7月31日中国医学科学院北京协和医学院肿瘤医院检验科生化分析仪上25个项目的室内质控检测结果。利用公式σ=［允许总误差（TEa）-偏倚］/不精密度（ CV）计算白蛋白、碱性磷酸酶、丙氨酸氨基转移酶、...     

应用6σ质量管理方法评价c16000全自动生化分析系统检测质量水平

目的应用六西格玛(6σ)质量管理方法评价c16000全自动生化分析系统质量水平,以促进质量改进,提高检测质量。方法收集2018年海南省人民医院c16000全自动生化分析系统42项生化检测项目的室内质量控制(IQC)和室间质量评价(EQA)数据,通过IQC数据计算累计合成变异系数(CV),根据EQA数据评估偏移(Bias),依据我国卫生行业标准WS/T403-2012要求的允许总误差(TEa)计算各检测项目的西格玛σ水平及质量目标指数(QGI),分析导致性能不佳的主要原因。通过σ性能验证图评价各项目的分析性能及应采用的质控规则。结果 42项生化检测项目中有13项(31%)检测水平≥6σ,3项(7%)检测水平为5σ~6σ,7项(17%)检测水平为4σ~5σ,8项(19%)检测水平为3σ~4σ,7项(17%)检测水平为2σ~3σ,4项(9%)检测水平<2σ。在<6σ的检测项目中,2项需优先改进正确度,21项需优先改进精密度,6项正确度和精密度均需改进。结论 6σ质量管理方法是临床生化检验项目质量控制的有效管理方法,可提示生化检测项目需要改进的方向,促进临床实验室生化检验水平的提高。     

质控工具在荧光定量PCR测定HBVDNA室内质控中的应用

目的探讨质控工具在荧光定量PCR测定HBV DNA室内质控中的应用价值。方法以国家卫生健康委员会临检中心室间质量评价计划(EQA)HBV DNA项目评价界限(0.4LOG)作为允许总误差(TEa),并与根据文献报道设定的TEa(0.95LOG)比较。以该实验室高、低两个水平室内质控品累积变异系数(CV)作为不精密度的估计值,以参加EQA的百分差值作为实验室的偏倚(Bias)估计,应用标准化方法决定图、Westgard质控选择表格、标准化操作过程规范(OPSpecs)图及标准化σ性能验证图的质控工具来评价方法的性能及选择质控规则,并计算质量目标指数(QGI)。结果 TEa为0.40LOG,高水平室内质控评价方法性能为临界水平;低水平为方法不可接受,高、低两个水平在保证90%分析质量,质控物测定数为2时无合适的质控规则,需增加质控物测定数和检测批次。TEa为0.95LOG,高、低水平评价方法性能均为优秀,高水平可选择质控规则为1_(3s)(N=2,R=1),低水平可选择1_(3s)/2_(2s)/R_(4s)(N=2,R=1)。QGI提示高水平需改进正确度与精密度;低水平需改进精密度。结论质控工具可评价HBV DNA检测系统的性能,结合QGI分析方法性能较差的原因,可指导实验室进行持续质量改进。     

基于σ值的血细胞分析质量控制规则的选择与应用

目的探讨如何运用σ值为血细胞分析检验项目选择合适的室内质量控制(质控)规则。方法收集该院2016年1-12月的血细胞分析项目室内质控累积变异系数(CV)作为测量不精密度的估计值;收集2015年第2次和2016年两次参加原国家卫生和计划生育委员会临床检验中心全血细胞计数室间质评的百分差值作为偏移的估计值,以生物学变异导出要求的TEa作为标准,依照公式σ=(TEa-|Bias|)/CV,求出各项目的σ值。根据σ值利用Westgard西格玛规则为临床检验室的血细胞分析项目选择适当的室内质控规则。结果采用基于生物学变异TEa的性能规范,WBC的σ值达到6σ质量水平,选用13s规则(N=3,R=1),Hb的σ值达到5σ质量水平,选用1_(3s)/2of 3_(2s)/R_(4s)规则(N=3,R=1);RBC、PLT和HCT的σ值均达到4σ质量水平,选用1_(3s)/2of 3_(2s)/R_(4s)/3_(1s)规则(N=3,R=1)。结论基于σ值利用Westgard西格玛规则,可以快捷地帮助实验室检验项目选择合适的室内质控规则以及每批质控测定值个数。     

六西格玛质量管理在临床定量检测中的应用

目的探讨六西格玛(6σ)质量管理在临床定量检测中的应用及相关问题。方法 (1)收集该实验室室间质量评价(EQA)及常规检测质控标本检测结果。(2)以EQA各项目靶值百分差值的均值作为偏倚估计值;去掉离群值后计算常规检测质控标本CV%作为不精密度估计值;计算各项目σ值和质量目标指数(QGI)。(3)根据各项目的σ水平及QGI指数情况评价检测性能、判断误差类型及给出恰当的Westgard质控方法。(4)采用Excel绘制标准化σ性能验证图。结果 (1)全部项目中σ6的项目有1项,占7.69%;σ为5~6的项目有2项,占15.38%;σ为4~5的项目有3项,占23.08%;σ为3~4的项目有1项,占7.69%;σ3的有6项,占46.15%。全部项目σ平均值为3.63。(2)分析性能未达到6σ的12个项目中,11项(91.7%)QGI指数0.8,需优先改进检测精密度;有1项(8.33%)在0.8~1.2,需同时改善准确度和精密度。(3)除天门冬氨酸氨基转移酶外,其他项目均应使用多个质控规则组合的方法以提高误差检出率。结论 6σ质量管理用于临床定量检测简便而实用,值得推广。     

六西格玛质量规则在特殊蛋白性能评价中的应用研究

目的应用六西格玛(6σ)质量规则评价特殊蛋白检测性能,指导实验室检验质量持续改进。方法分析本实验室特殊蛋白2017年第一次室间质评(EQA)及室内质控数据,分别计算各项目σ值和质量目标指数(quality goal index,QGI)。绘制标准化6σ性能评价图,评价检验性能,指导质控方案的设计;分析所有未达标项目性能不佳的主要原因,指导持续质量改进。结果根据2017年第一次EQA给出的偏倚,C3、ASO、CRPσ值为4~5,质量水平良好;Ig G、Ig A、Ig M、Ig Eσ值为3~4,检测质量一般;C4σ值为2~3,质量水平欠佳;RHFσ值为2,检测质量为不可接受。QGI指数显示,Ig G、Ig A、Ig M、Ig E、C3、ASO、CRP的QGI指数均小于0.8,提示应该首先提高上述指标的精密度;C4、RHF的QGI值在0.8~1.2,需要同时提高检测的准确度和精密度。结论 6σ质量管理规则可以有效评价特殊蛋白检验项目的质量指标,设计合理的质控方案,从而达到控制检测质量的目的。     

westgard西格玛规则在同型半胱氨酸室内质控中的应用

[目的]探讨westgard西格玛规则在同型半胱氨酸(HCY)室内质量控制中的应用与评价。[方法]选取2018年1~6月(westgard西格玛规则使用前)和2018年7~12月(westgard西格玛规则使用后)HCY检测的质控值.分析两种质控方法的失控率、不精密度(CV)、偏倚(Bias)和σ值。[结果]westgard西格玛规则使用前HCY检测的总失控率为2.21%,使用后HCY检测总失控率为1.27%。westgard西格玛规则使用HCY室内质量评价的平均Bias和CV分别为2.50%和7.17%,使用后的平均Bias和CV分别为1.82%和5.66%。westgard西格玛规则使用前低、中、高不同浓度HCY室内质量评价的σ值为7.32.7.89和8.17.均大于6;使用后低、中、高不同浓度HCY室内质量评价的σ值为5.53.5.85和6.04.即westgard西格玛规则使用后的σ值低于使用前。[结论]westgard西格玛规则可用于HCY的室内质量检测和指导质量改进,具有临床应用价值。     

Westgard西格玛规则在社区POCT血糖室内质控的应用

目的应用Westgard多规则和六西格玛管理(简称Westgard西格玛规则)优化即时检验(POCT)项目血糖室内质量控制(简称质控)规则,验证新质控规则的适用性。方法统计该中心检验科POCT血糖在新室内质控规则使用前(2016年6—12月)和使用后(2017年1-7月)的失控率;根据上海市临床检验中心月室内质控反馈数据,统计POCT血糖的正确度、精密度和总误差;计算σ值,根据σ值的质控规则,优化POCT血糖室内质控方案。结果 POCT血糖新质控规则使用前为1_(3s)、2_(2s)、R_(4s)和4_(1s),其检测质控总次数为428次,失控总次数为23次,总失控率为5.37%。新质控规则使用后为1_(3s)、2_(2s)和R_(4s),POCT血糖质控总次数为424次,失控总次数为14次,总失控率为3.30%。新质控规则使用前POCT血糖低值、高值质控平均偏倚(Bias)分别为3.14%、1.93%,新质控规则使用后平均Bias分别为3.93%、2.85%。新质控规则使用前POCT血糖低值、高值质控平均变异系数(CV)分别为2.99%、2.16%,新质控规则使用后平均CV分别为3.09%、2.31%。新质控规则使用前POCT血糖低值、高值质控平均σ值分别为5.64、8.37,新质控规则使用后平均σ值分别为5.20、7.42。结论应用Westgard西格玛规则设计POCT血糖室内质控规则,可提高检验质量和效能。