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。     

应用六西格玛性能验证图对18个常规化学项目的性能评价

目的 利用六西格玛(sigma,σ)性能验证图及质量目标指数(quality goal index,QGI)评价临床常规生化检测项目分析性能,指导实验室质量持续改进。方法 不精密度(coefficient of variation,CV%)采用2017年生化室常规化学检测项目室内质控累积变异系数,偏倚(bias%)采用2017年第一次参加卫生部室间质评计划中常规生化项目的百分差值,允许总误差(TEa%)采用国家标准GB/T20470-2006及卫生行业标准WS/T 403-2012质量规范,利用卫生部室间质评信息系统中西格玛性能验证功能绘制西格玛性能评价图,并计算QGI。结果 当使用国家标准时,σ< 3的只有氯1个项目,3≤σ<4有天门冬氨酸氨基转移酶和碱性磷酸酶2个项目,4≤σ<5有尿素和肌酐2个项目,5≤σ<6有乳酸脱氢酶1个项目,σ≥6有钾、钠、钙、镁、血糖、尿酸、总蛋白、清蛋白、总胆固醇、三酰甘油、丙氨酸氨基转移酶、肌酸激酶等12个项目; 当使用卫生行业标准时,σ< 3有氯、碱性磷酸酶和天门冬氨酸氨基转移酶3个项目,3≤σ<4有钠、清蛋白、尿素、肌酐、乳酸脱氢酶5个项目,4≤σ<5有钙、血糖、肌酸激酶3个项目,5≤σ<6有钾、镁、丙氨酸氨基转移酶3个项目,σ≥6有总蛋白、尿酸、总胆固醇、三酰甘油4个项目。结论 国家标准比行业标准宽松,西格玛性能验证采用行业标准更能有效的评价检测项目的分析性能以及导致分析性能不佳的原因,提出检测项目个性化的质控措施,提高实验室质控水平。     

应用6 sigma理论评价急诊生化项目性能

目的 运用6σ理论评价急诊生化项目性能,查找性能不佳原因,指导质量持续改进。 方法 收集连续6个月室内质控数据及室间质评数据,计算σ值,对于检验性能低于5σ的项目计算质量目标指数（QGI）,查找性能不佳的主要原因,有针对性地进行质量改进。 结果 在18个检验项目中, 8个项目分析性能大于6σ,2项＜6σ但＞5σ,8个＜5σ的项目中,6个项目需要优先改进精密度、2个项目需改进准确度。 结论 6σ质量管理为临床实验室的检验项目性能评价提供了客观的衡量标准,能有效地指导质量持续改进。     

应用6σ质量管理理论评价肿瘤标志物性能及质控方案选择

目的采用六西格玛(6σ)质量管理理论评价肿瘤标志物性能及选择合适的质控方案。方法收集实验室2015年6~12月血清甲胎蛋白(AFP)、糖类抗原(CA)125、CA199、癌胚抗原(CEA)、铁蛋白(FER)、游离前列腺特异抗原(FPSA)和总前列腺特异抗原(TPSA)的室内质控数据和卫生和计划生育委员会临床检验中心室间质评数据,计算不精密度(CV%),不准确度(Bias%)和σ值,σ=(TEa%-Bias%)/变异系数(CV),质量目标为临床化学和分子病理学协会提供的生物学变异确定的"合适"和"理想"TEa。对于没有达到6σ水平的单个项目计算QGI,查找原因和需改进内容。依据质控软件QCeasy对未达到6σ质量水平项目计算质量水平,可确定选用合适的质控规则及质控品水平的数量。结果依据生物学变异确定的"合适"TEa时,CA199、CA125、TPSA、AFP各水平σ值大于4,FPSA在两个水平水平σ值大于4,CEA在两个水平σ值大于3。生物学变异确定的"理想"TEa时,CA199、CA125各水平σ值大于4,CEA、AFP在两个水平σ值大于3。QGI质控方案显示大多数项目需优先改进精密度,AFP、CEA还需改进准确度。AFP、CEA、FER、CA199、FPSA质量水平达到2~3σ,如果要求大于4σ,依据QCeasy提供方案可选用13s/22s/R4s/8X/41s等质控规则,AFP、CEA、FER质控品需4个水平,CA199、FPSA质控品需2个水平。结论 6σ质量管理理论及方法可以帮助管理人员了解该实验室检验项目的质量水平,提供改进方案,同时6σ质量目标还可以约束现行的Westgard质控规则,降低假失控概率。     

不同性能规范下西格玛水平评价及质量控制的改进

目的采用不同性能规范分别评价实验室检测项目的西格玛(σ)水平,对其使用的质量控制方法进行评价和改进。方法收集2016年该中心实验室游离三碘甲状腺原氨酸(FT3)、游离甲状腺素(FT4)、促甲状腺素(TSH)、黄体生成激素(LH)、卵泡刺激素(FSH)、催乳素(PRL)、睾酮(TO)、雌二醇(E2)、胰岛素(INS)、孕酮(P)和人绒毛膜促性腺激素β亚单位(β-HCG)11个内分泌项目室内质控及室间质量评价的数据,采用卫生部临床检验中心内分泌室间质评性能规范和基于生物学变异导出的性能规范,分别计算各项目的σ水平和质量目标指数(QGI),评价检验项目分析性能,设计质量控制方案,查找导致性能不佳的主要原因,提出优化改进方法。结果在两种性能规范下,FT3、INS、TSH、PRL、FSH、LH、P和β-HCG检测项目的σ水平均大于5,可采用13S规则,每批质控测定值个数可选择为2个;TO在两种性能规范中较小的σ水平介于4~5,可采用12.5S的规则,每批质控测定值个数可选择为2个;E2、FT4在两种性能规范中较小的σ水平小于4,可采用Westgard多规则质控方法,每批质控测定值个数可选择为4个。LH的QGI介于0.8~1.2,需改进正确度和精密度,其他10个检验项目QGI均小于0.8,需改进精密度。结论使用6σ管理办法能对自动化检测项目的性能进行量化,可确定每一项目采用的室内质控规则和质控水平数,对质量控制进行优化。     

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。     

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。     

用6σ质量管理理论评价糖化血红蛋白A1c指标的检测性能

目的探讨6σ质量管理理论在糖化血红蛋白(HbA1c)检测性能评价中的应用。方法根据Westgard等报道的计算σ值方法,以生物学变异计算"合适"、"理想"和"最低"允许总误差(TEa)为质量目标,CV(不精确度或变异系数)取自于本室室内质控的平均累积值,bias来源于上海临床检验中心HbA1c室间质评结果。计算质量目标指数(QGI)。结果 HbA1c基于生物学变异理想、合适和最低的要求bias值分别为0.75%、1.5%和2.25%;根据本室室内质控8个月累积的平均CV值是2.15%,室间质评的平均bias为1.4%,实际平均TEa为4.95%。其中本室实际最大的CV为2.74%,TEa为5.92%,QGI=0.43<0.8,浓度1(低值)的QGI=0.34<0.8,浓度2(高值)的QGI=0.60<0.8,σ值达到了上海地区质量要求,未达到生物变异和NGSP的要求。结论 6σ质量管理理论可用于评价HbA1c的检测性能。     

临床生化项目应用不同允许总误差评价及西格玛规则进行质量管理探讨

目的 利用生化质控新批次数据累积,运用生物学变异和卫生部行业标准的不同允许总误差,用以验证何种质量标准适合该室当前质量,建立相应的质控规则进行质量管理。方法 收集四个月室内质控数据,结合生物学变异计算相对应档次的变异系数(CV)及允许总误差(TEa),以及中华人民共和国卫生行业标准WS/T403-2012《临床生物化学检验常规项目分析质量目标》的允许总误差,计算各项目的西格玛值并利用第三代Westgard Sigma规则确定控制规则、控制检测数(N)以及指定可以检测病人样品运行量大小的SQC事件频率; 同时利用质量目标指数(QGI),对实验室未达到质量检测能力的项目提供优先改进方案。结果 利用生物学变异计算出相应项目的σ值,σ<2:TP,CHE,LDH; 2≤σ<3:ALT,CREA,ALB; 3≤σ<4:AST,UREA; 4≤σ<5:ALP,GGT; 5≤σ<6:Tbil,UA; σ≥6:无。利用中华人民共和国卫生行业标准计算出的相应项目σ值,2≤σ<3:UREA,CREA; 3≤σ<4:ALT,TP; 4≤σ<5:AST,ALB; 5≤σ<6:Tbil,GGT; σ≥6:ALP,CHE,UA。结论 当前实验室生化项目适合利用卫生部行业标准进行质量控制,使用适合的质量目标等级建立质控规则,利用质量目标指数分析进行优先改进; 但部分项目并不能达到QC方法与每批可以检测样品数的完美结合,只能以此作为参考; 另以生物学变异的最佳水平作为长远目标,不断改进。     

六西格玛质量管理规则在罗氏电化学发光免疫分析仪检测项目质量控制中的应用

目的　应用六西格玛（6σ）质量管理规则评价罗氏电化学发光免疫分析仪各项目检测性能水平,从而指导质量改进。方法　以我国国家标准和生物学变异导出的“最佳”允许总误差（TEa）为质量规范,以2019 年在罗氏Cobase 601 上测定的14 个检测项目的累计在控室内质控数据计算不精密度（CV）,以2019 年两次卫生部室间质评偏倚数据均值作为偏倚（Bias）来源,计算σ 值,应用标准化西格玛性能验证图选择合适的质量控制规则,并计算各项目的质量目标指数（QGI）,分析导致其性能不佳的原因,提出优先改进方法。结果　按国家标准,有8 个（57%）项目的σ值＞ 6;按生物学变异标准,只有2 个（18%）项目的σ 值＞ 6;加权σ 值后,6 个（43%）项目的σ 值＞ 6,1 个（7%）项目的σ 值＞ 5,6 个（43%）项目的σ 值＞ 4,1 个（7%）项目的σ 值＜ 3。其中,AFP,CA153,CA199,T4,FT3,T3 和NT-ProBNP 需改进精密度,FT4 需改进精密度和正确度。不同项目采用不同质控规则。结论　临床实验室可综合应用合适的质量规范计算6σ 度量,全面而有效地评价项目的性能指标,优化质量控制规则,保证检测项目质量。     

运用六西格玛理论评价生化实验室室内质量控制水平

目的采用六西格玛(6σ)理论评价临床生化实验室检测方法性能,选择合适的质控方案,指导质量改进。方法收集2016年度该院生化实验室25个检测项目的室内质量控制及室间质量评价数据,参考中华人民共和国卫生行业标准WS/T403-2012中制定的允许总误差(TEa)标准,计算各检验项目的σ值、绘制标准化6σ方法性能决定图、计算项目的质量目标指数(QGI),评价项目检验性能及设计质量控制方案。结果 25个检测项目中,10个(40%)项目的σ值6,11个(44%)项目的σ值在4σ~6σ,4个(16%)项目的σ值在3σ~4σ。15个σ值6的项目中,11个项目需要优先改进精密度,2个项目需要优先改进准确度,2个项目精密度和准确度均需改进。采取质量改进措施后丙氨酸氨基转移酶和天门冬氨酸氨基转移酶的σ值明显提高。结论6σ理论可用于分析生化实验室质量控制数据,评价检测项目分析性能,并能提供改进方案,有利于实验室质量的不断提高。     

两种质量规范在生物化学检验质量管理中的应用

目的比较国家标准GB/T 20470-2006和行业标准WS/T 403-2012在生物化学检验质量管理中的应用。方法对该室已开展的室间质评项目进行σ水平、质量目标指数（QGI）、优先改进措施及性能评定等指标的比较。结果国家标准GB/T20470-2006和行业标准WS/T 403-2012性能评定的差异无统计学意义（P=0.069）,2者σ值分级及优先改进措施的差异有统计学意义（P分别为0.007、0.012）。结论行业标准WS/T403-2012比国家标准GB/T20470-2006更严格。     

应用六西格玛理论评价和设计临床干化学检验室内质控规则

目的 :应用六西格玛(6σ)理论分析临床干化学检验项目质量控制数据,评价其分析性能,设计质量控制规则,并指导其质量改进。方法:收集2014年度临床干化学18个检验项目室内质量控制及室间质量评价的数据,按照生物学变异的质量规范(allowable total error,TEa)标准,使用Bio-Rad公司的Unity Real Time软件进行操作,计算σ值并绘制操作过程规范(OPSpecs)图和西格玛度量图,评价检验项目分析性能,设计质量控制方案;计算检验项目的质量目标指数(quality goal index,QGI),查找导致性能不佳的主要原因,提出优先改进方法。结果:18个临床干化学检验项目中,以生物学变异质量规范TEa取期望值为例,6个(33%)项目的性能大于6σ,1个(6%)大于4σ,11个(61%)小于3σ。所有项目的平均σ值4.23。在总分析性能未达到6σ的检验项目中,8个项目(QGI<0.8)需优先改进精密度,占67%;3个项目(0.8≤QGI1.2)需优先改进准确度,占8%。18个干化学项目最终质控方案是为,1个项目选择了最佳水平的生物学变异的质量规范,6个项目选择了期望水平,5个项目选择了最低水平。本实验室目前钠、氯、钙、碱性磷酸酶和白蛋白、总蛋白水平检测的性能不能满足最低水平生物学变异质量规范的要求,可降低质控目标的设置等级。结论:6σ质量管理方法可有效评价临床干化学检测性能,设计个性化的质量控制方案可更有效地控制测检质量,有助于不断提高临床实验室生化检验项目质量水平。     

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。     

利用6σ质量标准对急诊实验室8台仪器的检测性能进行综合评价及质量改进

目的 利用6σ质量标准对急诊实验室8台仪器的检测性能进行综合评价并督促实验室持续质量改进。方法 选择8台仪器的46个检测项目为实验指标,以2017年上半年为质量改进前,下半年为质量改进后,收集8台仪器改进前的室间质量评价回报的偏倚和相应月份的室内质量控制的变异系数,以CLIA'88允许总误差为质量目标,按公式计算出σ值,从而综合评价8台仪器的检测性能。通过计算质量目标指数(QGI)值,找出问题所在,并从“人、机、料、环、法”方面下手,进行质量改进。之后收集改进后的室间质量评价回报的偏倚及相应月份的室内质量控制的变异系数,再次算出σ值,从而验证改进效果。结果 46个检测项目,质量改进前达到6σ以上的有27项,占58.7%; 5σ以上的有30项,占65.2%; 4σ以上的有35项,占76.1%; 3σ以上的有41项,占89.1%; 2～3σ的有5项,占10.9%。通过计算QGI值得知,需要改进精密度的有8项,需要改进准确度的有8项,需要改进精密度和准确度的有3项。改进后,除了NT-proBNP卫生部无第二次室间质评外,余45项,能够达到6σ以上的有34项,占75.6%; 5σ以上的有38项,占84.4%; 4σ以上的有40项,占88.9%; 3σ以上的有44项,占97.8%; 2～3σ的有1项,占2.2%。各阶段的σ值数量明显提高,质量改进已初见成效。结论 用6σ质量标准对仪器性能的综合评价能够促进实验室持续质量改进,能够为临床提供一份精准的检验报告,进而减少危急值的复检率,缩短报告的周转时间,大大提升了临床和患者的满意度。     

基于生物学变异的质量规范和六西格玛管理方法在临床生化质量控制中的应用研究

目的探讨基于生物学变异的质量规范和六西格玛(6σ)管理方法在临床生化质量控制中的应用研究。方法根据Westgard生物学变异数据库提供的质量规范,对28个临床生化项目计算西格玛(σ)值;允许不精密度[百分变异系数(CV%)表示]的数据是采用本实验室2018年3-9月室内质控数据;百分偏倚(bias%)的数据是采用2018年第二次卫生部临床生化室间质评比对的偏倚数据;根据σ值和功效函数图选择合适的质控规则,以及根据质量目标指数(QGI)查找出不合格项目的主要原因,为实验室全面质量控制管理奠定坚实的基础。结果28个临床生化项目中,有2个、9个和15个项目分别选择了最低、合适和最佳的CV%生物学变异质量规范,Na和Mg未能达到最低目标要求;分别有12个和10个选择了合适和最佳的bias%生物学变异质量规范,Na、Cl、Ca、ALB、TP未能达到最低目标要求;分别有5个、11个和4个选择了最低、合适和最佳的允许总误差(TEa)生物学变异质量规范,GLU、Ca、TP、Na、Cl、Mg、ApoA1、ApoB未能达到6σ目标要求。未能达到6σ目标要求的项目,通过计算QGI值发现需要优先改进精密度的项目占87.5%。结论运用生物学变异不同水平的质量规范和6σ质量管理方法,可以有效地提高临床实验室质量水平,是临床实验室开展质量控制的一项有效的管理工具。     

六西格玛方法在临床常规化学检验质量管理中的应用

目的应用六西格玛(6σ)质量管理方法定量分析临床实验室常规化学检测项目,评价其检测性能,并结合质量目标指数(QGI)查找检测水平不佳的原因,指导质量改进。方法收集该室2017年京津冀盲样常规化学检测结果,以各项目靶值百分差值的均值作为偏倚估计值,以室内质量控制6个月累积在控变异系数作为不精密度估计值,以国家标准和卫生行业标准中的允许总误差作为质量规范,根据检验医学信息网提供的软件计算σ度量值和绘制σ性能验证图,并计算质量目标指数。结果 23个常规生化检测项目中,采用国家标准时,30.44%(7/23)检验项目性能大于6σ,26.09%(6/23)检验项目的分析性能在σ3水平,平均σ值为4.78。在未达6σ的16个检验项目中,7个项目需优先改进精密度,5个项目需优先改进正确度,4个项目精密度和正确度可进一步提高。当使用更严格的卫生行业标准时,有10个检验项目σ值低于3,没有达到6σ水平的检验项目,平均σ值为3.03。结论 6σ方法可以有效地应用于临床常规化学的质量管理,指导实验室项目的持续改进,值得推广。     

福建省2004、2005年度肿瘤标志物室间质量评价情况分析

目的通过肿瘤标志物室问质量评价活动，提高全省医疗机构肿瘤标志物的检测质量和各临床实验室问检测结果的可比性。方法通过定期向全省参评实验室寄发质控样品，要求各参评实验室在规定的时问内分别检测甲胎蛋白（AFP）、癌胚抗原（CEA）、前列腺特异性抗原（PSA）、糖抗原（CA）153、CA125、CA199、β-人绒毛膜促性腺激素（β-HCG）、β2-微球蛋白（β2-MG）、铁蛋白9个项目，其中β-HCG、β2-MG、铁蛋白不作评价，按试剂分组统计结果作出评价。结果2年共计发放12支质控品。2004年有50家参评单位，优秀率为40．0％，总合格率为58．0％；2005年有99家参评单位，优秀率为51．5％，总合格率为63．7％。按试剂分组统计变异系数（CV）〉50％的共有30组。结论我省2年来的肿瘤标志物室间质量评价的结果显示，各实验室对质控品的测定结果离散度大，各实验室间的检测结果的可比性不理想。其原因是目前各厂家试剂的量值溯源、定标的标准不尽相同，因此选择可靠的方法，选用优质的试剂和规范的实验操作，才能提高肿瘤标志物的检测质量和各实验室间检测结果的可比性，为临床提供可靠的检测信息。     

西格玛性能验证图在血液脂类项目性能评价中的应用

目的用西格玛性能验证图评价江苏大学附属医院医学检验科实验室血液脂类项目的检测性能并指导改进方向。方法采用江苏大学附属医院医学检验科实验室2016年室内质量控制数据计算变异系数;采用江苏大学附属医院医学检验科实验室2016年全国血液脂类室间质评结果计算偏倚;采用卫生和计划生育委员会室间质评中的允许总误差和卫生行业标准(WS/T 403-2012)中的允许总误差;通过6西格玛管理软件计算血液脂类项目西格玛值并绘制性能验证图,最后计算质量目标指数以指导检测项目改进方向。结果血液脂类项目中低密度脂蛋白胆固醇(LDL-C)(σ=9.85)和脂蛋白a(LPa)(σ=6.45)2个项目性能达到世界一流水平;载脂蛋白B(APOB)(σ=5.70)的性能优秀;三酰甘油(TG)(σ=4.01)、高密度脂蛋白胆固醇(HDL-C)(σ=4.09)和载脂蛋白A1(APOA1)(σ=4.72)3个项目性能良好;总胆固醇(CHOL)(σ=3.30)性能处于临界;LDL-C和LPa无需改进精密度和准确度,可使用13s(N=2,R=1)质控规则满足性能要求;APOA1、APOB、TG、HDL-C需要优先改进准确度,CHOL性能处于临界需要优先改进精密度,同时选择13s22sR4S41s8x(N=4,R=2或N=2,R=4)方可进一步提升性能。结论西格玛性能验证图可以帮助实验室分析各检测项目性能水平,提供参考的质控规则以及优先改进方向。     

应用Unity Real Time软件建立血细胞分析个性化质控规则的探讨

目的对血细胞分析项目进行六西格玛性能评价,选择个性化质控规则,提出改进方向,为提高检测质量奠定基础。方法根据血细胞分析项目的不精密度[变异系数(CV)]、不正确度[偏移(Bias)]和允许总误差(TEa),应用Unity Real Time质控软件(简称URT)Westgard Advisor功能,得到分析项目西格玛(σ)值、σ度量图和个性化规则等信息。对σ值未能达到6的项目,通过质量目标指数(QGI)查找导致方法性能不佳的主要原因,并根据分析批长度Westgard西格玛规则流程图,确定分析项目分析批长度。结果不同血细胞分析项目性能特征和建议质控规则并不相同,各项目从单独1个规则到多规则均选择了个性化质控规则。对σ值未达到6的分析项目,根据QGI提示,除血红蛋白项目需优先改进正确度外,其他项目均需优先改进精密度;实验室在用检测系统经综合评估后,确定分析批长度为200份,与实际系统每日检测样本量一致。结论应用URT对血细胞分析等定量分析项目进行六西格玛性能评价,可根据性能特征选择个性化质控规则,并根据QGI进行持续改进;根据分析批长度Westgard西格玛规则流程图确定合适的分析批长度,可确保检测质量。