الانتقال المتوسط السريرية الكيمياء

مراقبة الجودة الإحصائية في محاليل الدم. إن مراقبة الجودة الإحصائية التي أجريت في محللات الدم لديها العديد من الاختلافات المهمة عن التقنيات المقابلة في محللات الكيمياء السريرية. وتعزى هذه الاختلافات إلى أسباب مثل الاستقرار العالي للتكنولوجيا الخلوي، والتباين البيولوجي صغيرة من بعض المعلمات الدم، وقوارير كاشف كبيرة والوقت صغير دائم من ضوابط الدم. بسبب الأسباب المذكورة أعلاه مخططات ليفي جيننغز في تحليل الدم تختلف عن المخططات المقابلة في الكيمياء السريرية. فعلى سبيل المثال، فإن مخططات ليفي-جينينغز للدم لديها ثلاثة خطوط فقط (الحدود العليا والسفلى والخط المركزي). والسبب هو أن هذه المخططات ليفي-جينينغز لم يتم إنشاؤها إحصائيا من التوزيع الطبيعي للبيانات السابقة لمراقبة الجودة، وهو أمر غير ممكن بسبب الاختلاف صغير جدا من قيم مراقبة جودة الدم. في محاليل الدم تكون حدود التحكم العلوية والسفلية بمثابة حدود للمواصفات في مراقبة جودة الصناعة. التباين البيولوجى الصغير للعديد من معلمات أمراض الدم جعل العديد من الباحثين إلى طرق مراقبة الجودة القائمة على أساس نتائج المرضى فقط. هذه المعايير المناسبة هي فهارس الكريات الحمراء (مكف، مشك، مكف) مع الاختلاف البيولوجي الأصغر (ليس فقط لعلم الأحياء ولكن في الغالب إلى تحليل دم أمراض تيشنولوغي). هذه السمات من وحي إلهام بريان بول (أمريكي أمراض الدم) لإنشاء طريقة جديدة لمراقبة الجودة المعروفة على نطاق واسع باسم خوارزمية بولز. بولز خوارزمية (المعروف أيضا باسم الطريقة) بالكشف عن الأخطاء المنهجية في مكف، مشك و مكف وبالتالي في هغب، هكت و رك. أسلوبه هو نوع من المتوسط ​​المتحرك. فكرتها الرئيسية هي تقدير القيمة المتوسطة لقيم المرضى العشرين الماضية، بما في ذلك في القيمة المتوسطة للدفعة من القيم العشرين السابقة. الخوارزمية نفسها هي معادلة معقدة جدا مما يلغي القيم المتطرفة ويقدر المتوسط ​​المتحرك للقيم العشرين الأخيرة. وقد ثبت خوارزمية بولز فعالة جدا في الكشف عن الأخطاء المنهجية الصغيرة (تقريبا 1) ليس فقط في فهارس كرات الدم الحمراء ولكن أيضا في جميع المعلمات الدم تقريبا. ويستخدم جميع بيانات المرضى دون استثناء. الحقيقة الأخيرة جعلت بولز خوارزمية أرخص طريقة لمراقبة الجودة في الطب المخبري. عينات مراقبة جودة الدم تستمر فقط 20 30 يوما وهي مكلفة للغاية، عندما، من ناحية أخرى، عينات الدم كاملة مستقرة في الثلاجة لمدة 24 ساعة. وقد دفعت هذه الحقائق بعض الباحثين إلى إيجاد طرق تستند إلى التحليل المتكرر لعينات المرضى. وتعرف هذه الطرق بالعينات المحتفظ بها للمريض. في عام 1988 سيمبروسكي (الكيميائي السريرية الكندية) أنشأت الأكثر فعالية طريقة العينات المريض الاحتفاظ بها. واستندت الدراسة إلى التحليل المتكرر لعينات المريض نفسها بين يومين متتاليين. ومن المعروف طريقة له من من ليم. - ليم تقف على الحد من مراقبة الجودة. وهو يساوي ضعف الانحراف المعياري للتحليل المتكرر (2 × سد). - n تقف على عدد من عينات المرضى التي سيتم تحليلها مرتين. - m تقف على الجزء من عدد n من العينات التي يسمح بها لتكون خارج حدود (ليم). أثبتت المحاكاة الإحصائية التي أنشأها سيمبروسكي فعالية أسلوبه. وفقا له أفضل مزيج من م، ن و ليم هو 2، 3، 2 أو 23 2S. ختاما، هناك ثلاث طرق مختلفة في التخلص من المختبر من أجل الكشف عن الأخطاء التحليلية في مختبر أمراض الدم. ليفي-جينينغز بالكشف عن الأخطاء المنهجية والعشوائية. على العكس من ذلك، بولز خوارزمية والاحتفاظ عينات المريض كشف الأخطاء المنهجية فقط، ولكن لديهم ميزة منخفضة التكلفة. مختبر يمكن اختيار أفضل مزيج من الثلاثة. T 949955949965964945943945 949957951956941961969963951. 922965961953945954942 921945957959965945961943959965 20، 2013 ضمان الجودة باستخدام خوارزميات تقنية المعلومات - مثال على الحال: مختبر علم الأمراض الكيميائي بجامعة ميشيغان الرجاء اختيار أحد الخيارات أدناه: المشرف: نانسي هالي، استشاري أول طبي في شركة سيمنز للرعاية الصحية، تاريتون، نيويورك المتحدث: إيريك فاسبيندر ، تشيميستري أوتوماتيون المشرف مختبر علم الأمراض الكيميائية جامعة ميشيغان النظام الصحي آن أربور، مي كل مختبر يريد تحقيق أعلى مستويات الجودة الممكنة وتلبية التزامها لتقديم النتائج في الوقت المناسب. ومع ذلك، إدارة مراقبة الجودة (ق) هو في كثير من الأحيان عملية يدوية وتستغرق وقتا طويلا والتي قد تزيد من زمن التحول وخطر الأخطاء. في هذا البرنامج التعليمي على الويب، سوف اريك فاسبيندر من مستشفى جامعة ميشيغان تثبت تقنيات ثبت مثل المريض تتحرك المتوسطات وقواعد ويستغارد لإدارة استباقية قضايا مراقبة الجودة. على مدى السنوات السبع الماضية، وقد تمكنت جامعة ميشيغان للحد من الأخطاء بنسبة 73 وزيادة حجم 97، في حين عقد عدد مسطح. تعلم النصائح والتقنيات التي عملت لهذا المختبر التقدمي لتحسين مراقبة الجودة مع نظام إدارة البيانات سنترالينك. تعلم كيفية إدارة استباقية مراقبة الجودة ومنع المشاكل قبل حدوثها تقييم حجم الدفعة الصحيحة للمعدلات المتحركة المريض استكشاف فوائد دمج مراقبة الجودة مع عملية إدارة البيانات الخاصة بك تحديد مجالات المشكلة وإعادة توجيه العينات للحد من التأخير وكاشف النفايات سيمنز تواصل توفير التعليم وفرص حول الموضوعات الرئيسية الهامة لعلم المختبرات والتنفيذ السريري. ونحن ندعوك للمشاركة في ندوات سيمنس الأخرى meetme. netsiemenswebinars والتحقق مرة أخرى في كثير من الأحيان. كشريك موثوق به، وتلتزم سيمنز لمساعدتك على البقاء في طليعة الطب المختبري. تحسين برنامج المتوسطات المتحركة باستخدام خوارزمية التلدين محاكاة: الهدف هو لمراقبة العملية ليس المرضى الخلفية: المريض المتوسط ​​المتحرك (ما) هي استراتيجية مراقبة الجودة باستخدام نتيجة المريض المتوسطة لمراقبة أداء الفحص بشكل مستمر. تطوير بروتوكولات ما الحساسة التي تكشف بسرعة خطأ منهجي (سي) هو التحدي. قارنا البروتوكولات ما أنشئت باستخدام تقرير نشر سابقا كدليل وإثبات استخدام خوارزمية محاكاة (سا) لتحسين أداء بروتوكول ما. الطرق: باستخدام 400 يوما من بيانات المريض، وضعنا بروتوكولات ما لمدة 23 المقايسات. تم مقارنة بروتوكولات ما تم تطويرها باستخدام تقرير منشور سابقا وخوارزمية سا باستخدام متوسط ​​عدد عينات المرضى المتضررة حتى الكشف عن الأخطاء (أنب إد). النتائج: أظهرت المقارنة بين الاستراتيجيات أن البروتوكولات المتقدمة باستخدام خوارزمية سا أثبتت عموما متفوقة. أظهرت بعض التحاليل مثل البروتين الكلي تحسنا كبيرا، مع سي إيجابي يساوي 0.8 غل الكشف مع أنب من 135 عينة باستخدام طريقة نشرت سابقا في حين أن خوارزمية سا الكشف عن هذا سي مع أنب من 18. لم تظهر جميع التحاليل التحسن مماثلة مع خوارزمية سا. الفوسفور، على سبيل المثال، أظهر تحسينات طفيفة فقط، مع سي إيجابية من 0.9 مغدل الكشف مع أنب من 34 باستخدام الطريقة المنشورة سابقا مقابل أنب من 29 باستخدام خوارزمية سا. ونحن أيضا إثبات مثال على الكشف سي في بيئة حية باستخدام سا خوارزميات مشتقة البروتوكولات ما. الاستنتاجات: سا البروتوكولات سا ألغوريثمديفيلوبيد ما هي قيد الاستخدام حاليا في مختبرنا وأنها تكشف بسرعة سي، والحد من عدد من العينات التي تتطلب تصحيح وتحسين سلامة المرضى. توجد العديد من استراتيجيات مراقبة الجودة التي تقوم على تغيير وتيرة تحليل مراقبة الجودة السائل لمراقبة فحوصات الكيمياء (1. 2). على الرغم من الوعي بهذه الاستراتيجيات، العديد من مختبرات الكيمياء السريرية تقيس فقط 2 تركيزات من مراقبة الجودة مرة واحدة في 24 ساعة. هذا التكرار، على الرغم من أنه يكفي للامتثال لقواعد الوكالة التنظيمية، غير كاف للكشف السريع عن الخطأ المنهجي (سي). 3 لأن سي يمكن أن تتطور في أي وقت بين أحداث مراقبة الجودة، سي يمكن أن تذهب لم يتم الكشف عنها لساعات، مما يؤثر على مئات من نتائج المرضى. زيادة ق تردد يحسن سرعة الكشف سي ولكن أيضا يزيد من تكلفة استهلاك المواد ق، الكواشف، والوقت التقني اللازمة لأداء وتسجيل نتائج مراقبة الجودة. باختصار، على الرغم من تحليل المواد ق هو قيمة فإنه يوفر سوى لقطة من أداء الفحص. قد تكون مواد مراقبة الجودة أيضا تفتقر إلى التبادل إلى مصل الأم لأنها يتم تصنيعها عن طريق إضافة مكونات خارجية لمصفوفة المصل الأساسي. قد تختلف هذه المواد مراقبة الجودة بشكل كبير من المصل الأصلي وهذا النقص في التبادلية قد تخفي تدهور في أداء الفحص (3 5). وبسبب هذه العيوب، اقترح عدد قليل من المنشورات رصد القيمة المتوسطة للمرضى في الكيمياء التحليلية كاستراتيجية تكميلية لمراقبة الجودة (6 13). المتوسطات المتحركة (ما)، أو بدلا من متوسط ​​القيم الطبيعية، قد كشف سي قبل الحدث ق المقبل، والتقليل من عدد من نتائج المرضى غير موثوق بها المبلغ عنها. وقد نشرت المقالة الأولى التي تقترح ماجستير الكيمياء أناليتس في عام 1965 والمواد اللاحقة قد صقلت هذا المفهوم من خلال تغيير عدد عينات المريض المتوسط، من خلال تطبيق حدود اقتطاع (تلس) لاستبعاد القيم المتطرفة أو باستخدام أسي حسابات (أوما) المرجحة أضعافا مضاعفة (6) 13). يتطلب وضع بروتوكولات ما اختيار حدود السيطرة (كل)، أو حجم سي قابل للتحمل، وعدد من نتائج المريض إلى متوسط ​​(N)، والتركيزات التي تل وضعت للحد من تأثير القيم المتطرفة. من التقنيات المنشورة سابقا لاختيار N استكشفنا الاستراتيجية المنشورة في عام 1984 من قبل سيمبروسكي وزملاؤه (7). في هذه الاستراتيجية يتم تحديد N بحساب نسبة السكان المريض سد (سب) إلى سد عدم الدقة التحليلي للمقايسة (سا). نسبة سبسا عند تطبيقها مع نوموغرام في نفس المنشور توجه اختيار N (7). وضعنا البروتوكولات ما باستخدام هذه الاستراتيجية لعدة أناليتس الكيمياء وبالإضافة إلى ذلك استدعى محاكاة الصلب (سا) خوارزمية لتحسين بروتوكولات ما لدينا. تم تقييم أداء البروتوكولات التي تم تطويرها باستخدام كلتا الاستراتيجيتين من خلال محاكاة ظروف سي على بيانات المرضى التاريخية وحساب متوسط ​​عدد عينات المرضى المتضررين حتى تم الكشف عن سي المستحث (أنب إد). المواد والطرق تقييم بيانات المرضى والاختبارات تم تخزين 400 يوم من نتائج المرضى التي تم جمعها باستخدام برنامج ابتكارات البيانات الوسيطة 8.10 (ابتكارات البيانات) كملفات قيمة مفصولة بفواصل من فبراير 2012 إلى مارس 2013 وتم تجميعها عن طريق ماتلاب الإصدار R2012a (ماثوركس) . تم استبعاد عينات من المرضى lt18 سنة من العمر، وقسم الطوارئ (إد) وأمراض الدم عيادة من التحليل لأن الأطفال المرضى لديهم فروق ذات الصلة بالعمر في العديد من أناليتس مرضى عيادة أمراض الدم والأوعية الدموية في كثير من الأحيان حاضرة مع ارتفاع غير طبيعي أو انخفاض تركيز مصل البروتين والكور الكالسيوم، ومرضى الضعف الجنسي قد تظهر مع شذوذ حمض و بالكهرباء التي تختلف بشكل كبير عن المرضى الداخليين أو المرضى المتنقلين. بعد استبعاد ما سبق وجميع ق وقيم المريض مكررة، وشملت مجموعة النهائية 1915999 النتائج. فالمقايسات التي تمر عبر الوسيطة مع كميات اختبار يومية من عينات GT100 فضلا عن حساسية عالية البروتين C التفاعلي (هسكرب)، هرمون الغدة الدرقية الحر والحديد والليباز، الذي كان متوسط ​​أحجام أسبوعية من حوالي 300، 230، 200، و 150 عينة، على التوالي، لمدى ملاءمة ما (الجدول 1). لم يتم التحقيق مع التحاليل مع اختلافات كبيرة الجنس مثل الكرياتين الكيناز لأن التقلبات في توزيع الجنس سوف تنتج تغييرات لا يمكن التنبؤ بها في القيم المتوسطة لا علاقة لها الأداء التحليلي. بعد استبعاد عيادة الأطفال، وأمراض الدم وأمراض الدم، و إد المرضى أصغر عدد من النتائج للفحوصات التحقيق كان ليباز مع 4101 النتائج وكان أكبر الكلوريد مع 139180 النتائج. مقارنة البروتوكولات الأمثل مقابل خوارزمية موجهة. تحديد يدوي للتحرك يتراوح المعامل ما تم تحديد كلس عن طريق حساب قيمة التغيير المرجعي (رسيف) باستخدام الصيغة رسيف. حيث Z 1.96 ل 2 سد تغيير في 2 ذيل التوزيع كف 2 السيرة الذاتية للمقايسة السيرة الذاتية ط 2 ضمن الاختلاف البيولوجي الفردية. وبالتالي كانت كل قيمة المريض المتوسطة قيمة رسيف. تم تحديد السيرة التحليلية عن طريق مراجعة البيانات التاريخية للمواد ق أقرب قيمة المريض للمقايسة. تم الحصول على الاختلاف البيولوجي داخل الفرد من قاعدة البيانات الاختلافات البيولوجية المرغوبة التي تم تجميعها في ويستغارد (14). تم تحديد طول الفلتر أو N كما هو موضح من قبل سيمبروسكي وآخرون. (7). باختصار، تم رسم بيانات المريض في جدول توزيع التردد وفحص مقايسة الفردية و سب المحسوبة. تم تحديد سا عن طريق مراجعة بيانات مراقبة الجودة التاريخية الأقرب قيمة المريض المتوسطة لكل فحص. تم حساب نسبة سبسا وتقريبها إلى أقرب رقم صحيح قبل تطبيقها على ال نوموغرام (7). تم تحليل المرضى الداخليين والخارجيين بشكل منفصل لبعض التحاليل. وقد قسمت هذه المقايسات إلى مصفوفات للمرضى الداخليين والمرضى الخارجيين تم رسمها في جداول منفصلة لتوزيع الترددات ووسائل داخلية وخارجية و سب تم تحديدها قبل حساب نسبة سبسا. تلس تعمل على استبعاد القيم المتطرفة من حساب ما. لا يتم تضمين القيم التي تقع خارج تلس في القيمة المتوسطة للمرضى المحسوبة. عندما تم توزيع البيانات تقريبا تم وضع تلس متناظرة 4 سد من القيمة المتوسطة للمريض، وهي ممارسة تتأثر بتدريب بائع الوسيطة. وكانت قيمة تل في التوزيعات المنحرفة نقطة تعريف المستعمل المحددة التي بدأ منحنى توزيع التردد فيها مستقرا. تم تعريف هذه القيمة عن طريق الفحص البصري للتوزيع ولم تبذل أي محاولة لتحسين. وكانت النسبة المئوية لقيم المريض المستبعدة من قبل تلس متغيرة وتراوحت من منخفض من 0.3 الحديد بتركيز 170 غل إلى أعلى من 58 للألبومين بتركيز 3.6 غل. وترد في الجدول 1 النسب المئوية لعينات المرضى المستبعدة لكل من تلس المستمدة يدويا والخوارزميات المستمدة من الخوارزمية سا في الجدول 1 في ملحق البيانات الذي يصاحب النسخة الإلكترونية من هذه المقالة على clinchem. orgcontentvol62issue10. تقييم التحرك يخفف من أداء البروتوآول تم حساب الأنبوبة عن طريق إحداث تحول تحليلي في مجموعة بيانات التحليل. تم تحريض سي بعد أول 100 عينة من المرضى. تم حساب عدد عينات المرضى المتضررين من سي على أنه عدد عينات المرضى الفردية التي تقع بين نقطة تحريض الخطأ وأول قيمة ما تتجاوز كل. تم استبعاد قيم العينة التي تتجاوز تلس من حساب القيمة المتوسطة للمرضى ولكن تم تضمينها في عدد العينات المتضررة من سي. تم تكرار هذه العملية مع تحول سي تحرض على نقاط البيانات اللاحقة وعدد من نتائج المرضى المتضررين متوسط ​​لحساب أنب إد. اعتمد العدد الكلي للتكرار لحساب أنب على حجم مجموعة البيانات لكل تحليل، وأصغر منها كان 40 للليباز، وأكبر منها 1390 للكلوريد. عن طريق التجربة والخطأ وجدنا أن الفرز الفرعي من قبل فاصل من 100 النتائج سمح لحد الأدنى من الاختلاف من أنب مقابل التكلفة الحسابية من أكثر تواترا فرعية. تم تحفيز التحولات خطوة التحولات كما كسور من كل وزيادة تصل إلى 4 مرات كل. تم استخدام أنب إد ل سي يساوي كل لمقارنة الأداء عبر بروتوكولات مختلفة. لم يتم محاولة ملامح الخطأ الأخرى مثل الانجراف التدريجي الذي يعكس بشكل وثيق التنمية سي الطبيعية. الأمثل فيا محاكاة خوارزمية أنيلينغ لتحسين الأداء البروتوكول الأولي نفذنا خوارزمية سا في ماتلاب التي اختلفت عشوائيا قيم N، و تلس العلوي والسفلي (تل H و تل L على التوالي) مع الحفاظ على كل ثابت. تم تصميم خوارزمية سا لإيجاد القيم المثلى لل N و تل H و تل L عن طريق التقليل من دالة التكلفة نظرا لما يلي: (1) حيث يكون عامل الترجيح المحدد من قبل المستخدم المصمم لإجبار معدل خطأ إيجابي كاذب منخفض (معدل فب ). لجميع التحليلات، تم تعيين تعسفي في 10000 لمعاقبة معدل فب بتكلفة أعلى أنب إد. في هذا التحليل كان معدل فب صفر لجميع البروتوكولات و أنب هو عادة قيمة بين 0 و 100s منخفضة. قد يكون اختيار lt10000 قد أدى إلى أنب أقل ولكن قد يكون من المرجح أيضا أن أدى إلى معدل فب أكبر ومع ذلك، لم يتم اختبار هذا. قد يؤثر اختيار GT10000 أيضا على أنب ولكن في مجموعة البيانات لدينا من 10000 أدى إلى بروتوكولات مع معدل فب تساوي الصفر وعلى هذا النحو أكبر من المرجح أن لا تحدث تغييرات كبيرة في الأداء. قمنا بتقسيم 400 يوم من البيانات إلى عشر مجموعات لمدة 40 يوما، وتم تحسينها عبر خوارزمية سا من أجل التحقق من صحة 10 أضعاف. تم اختبار كل مجموعة من الظروف المثلى مقابل مجموعة البيانات الكاملة. للإبلاغ عن البساطة نحن تقرير البيانات الوحيدة من كتلة 10 إلا إذا كانت ظروف التحسين على كتلة 10 أنتجت بروتوكول يسمح للمتوسط ​​لتجاوز كل داخل عينات المريض الأولى 100 من مجموعة البيانات الكاملة. عندما حدث هذا أبلغنا عن أداء كتلة 9. هذه الخوارزمية سا حققت عادة التقارب في 20003000 التكرارات، في حين أن البحث الكامل من جميع توليفات الممكنة من N، تل H. و تل L تتطلب 50000 تعداد على الأقل لتعداد مساحة البحث النموذجية من المعلمات. وتستخدم البروتوكولات ما المصممة في هذه الدراسة في مختبرنا باستخدام البيانات الابتكارات الوسيطة الإصدار 8.13. أداء بروتوكولات سبسا الموجهة لكل حليلة المدرجة في الجدول 1 أنشأنا خصائص البروتوكول التالية: يعني قيمة المريض، كل، N، و تل كما هو موضح في المواد والطرق. باستخدام ماتلاب نحن حساب أنب إد ل سي يساوي كل لحاللة معينة. وقد اختلفت أنب لهذه البروتوكولات الأولية من منخفض من 22 ل هدل الكولسترول إلى أعلى من 7249 لمجموع البيليروبين (الجدول 1. البروتوكولات الأصلية). كان هناك 5 أناليتس، ألانين أمينوترانسفيراس (ألت)، واليوريا والنيتروجين اليوريا (بون)، والكالسيوم في الدم، هسكرب، الجلوكوز، والهرمون تحفيز الغدة الدرقية (تش)، والتي فشل بروتوكولاتنا الأصلية للكشف عن سي يساوي كل. وقد افترض أن الأداء الضعيف لبعض البروتوكولات يعزى إلى الاختلافات في توزيع التحاليل بين المرضى في المستشفيات والمرضى الخارجيين، مثل المرضى الذين يعانون من الكالسيوم في الدم (الشكل 1) مع متوسط ​​تركيز الكالسيوم للمرضى الداخليين مساويا ل 8.6 مغدل والمتوسط ​​المتنقل يساوي 9.6 mgdL. يتم فصل هؤلاء السكان إلى حد كبير من قبل الوقت، مع السكان الداخليين الغالبة في الصباح الباكر والسكان المتنقلين تسيطر على بقية اليوم. ويظهر الفصل الزمني للمرضى الداخليين والمرضى الخارجيين في شكل رسوم متحركة متاح على الانترنت التكميلية الشكل 1. الشكل 1. الرسوم البيانية توزيع التردد. (A)، الصوديوم، (B)، البوتاسيوم، (C)، الكالسيوم، (D)، بيكربونات، (E)، أست، (F)، الكرياتينين، (G) البروتين الكلي، و (H) خالية من هرمون الغدة الدرقية. يمثل التوزيع البرتقالي جميع بيانات المريض الأرجواني يمثل الإسعافية، والأخضر مجموعة فرعية للمرضى الداخليين من جميع المرضى. لتحسين الكشف سي أنشأنا 2 بروتوكولات ما إضافية ل أناليتس مختارة لرصد السكان الإسعافية والمرضى الداخليين بشكل منفصل. وقد أسفرت البروتوكولات المنفصلة عن تخفيضات كبيرة في البروتين الأنبوبي للكالسيوم والبروتين الكلي (الجدول 2). لم تفصل السكان المنفصلين عالميا عن أنب. وكانت التحاليل التي لها توزيعات سكانية مماثلة إما تحسنا طفيفا في أنب أو بقيت تقريبا تقريبا. على العكس من بعض التحاليل مثل الكرياتينين، أنب إد زيادة بعد فصل المرضى الداخليين والمتنقلين السكان. أداء البروتوكول الموجه: الكشف عن خطأ منهجي. أداء البروتوكولات الأمثل لتحقيق أقصى قدر من الكشف سي للبروتوكولات لدينا ما استخدمنا خوارزمية سا في ماتلاب لتحديد جديد N و تل لجميع الاختبارات في الجدول 1. أنتجت خوارزمية سا بروتوكولات مع انخفاض كبير في أنب إد (الجدول 1. العمود الأيمن ) التي كانت الأكثر وضوحا في التحاليل مع اختلافات كبيرة في المرضى الخارجيين والمرضى الداخليين، مثل الكالسيوم والبروتين الكلي وتلك التي لها توزيعات منحرفة، مثل أسبارتات أمينوترانزفيراس (أست)، الكرياتينين، وهرمون الغدة الدرقية الحر. كما يمكن ملاحظته في الجدول 1 تغيرت القيمة المتوسطة للمريض لبعض التحليلات بعد التحسين تأثير يعزى إلى تل مختلفة مختلفة التي حددتها خوارزمية سا لأن إدراج أو استبعاد القيم المتطرفة أثرت على متوسط ​​القيمة المحسوبة. لمقارنة كشف سي عبر استراتيجيات ما نحن تقرير القيم أنب ل سي يساوي كل من كل فحص في دراستنا (الجدول 1). كما تم اختبار زيادات سي الصغيرة أقل من كل لكل اختبار. في الشكل 2 يتم رسم أنب من مقايسات مختارة ضد زيادة سي. في هذه الرسوم البيانية يتم رسم عدم وجود سي يسببها في منتصف المحور س وزيادة يتم رسم الإيجابية والسلبية سي كما زيادة والقيم المتناقصة، على التوالي. فواصل في منحنيات أنب إد تشير إلى الشروط التي بروتوكول م لا كشف سي. كما كان متوقعا، انخفض أنب إد مع زيادة حجم سي، مشيرا إلى أن بروتوكولات ما الكشف عن سي حتى لو كان حجم أقل من كل (الشكل 2). بالنسبة لبعض التحاليل، بدأت أنب إد في الزيادة مرة أخرى مع سي نمت أكبر من كل. وتعزى هذه الظاهرة إلى زيادة عدد النتائج التي تقع خارج تل مع زيادة سي. على الرغم من أن هذه الظاهرة كانت أكثر وضوحا في بعض البروتوكولات الأصلية (انظر الصوديوم، الشكل 2 أ) كما حدث لبعض البروتوكولات التالية سا خوارزمية الأمثل (الشكل 2). الشكل 2. متوسط ​​عدد المرضى المتضررين حتى يتم الكشف عن الخطأ كدالة لحجم الخطأ المنهجي المستحث. تظهر هذه الرسوم البيانية أنب من الصوديوم، (B)، البوتاسيوم، (C)، الكالسيوم، (D)، بيكربونات، (E)، أست، (F)، الكرياتينين، (G) و (H)، خالية من هرمون الغدة الدرقية لزيادة حجم الخطأ المنهجي. المنحنيات التي تحددها الساحات الحمراء تمثل بروتوكولات ما الأصلي والماس الأزرق تمثل البروتوكولات المتقدمة باستخدام خوارزمية سا. في كل الرسم البياني يتم تمثيل كلس للمقايسة بواسطة مربع مفتوح أو الماس، على التوالي. يرجى الاطلاع على النسخة على الانترنت للحصول على نسخة ملونة من هذا الرقم. على الرغم من أن أنب اد انخفض بعد التحسين لاحظنا أن الكشف عن سي الإيجابية والسلبية لم يكن متساويا. بالنسبة للكالسيوم، تم الكشف عن سي من 1.0 مغدل مع أنب إد من 55 عينات سلبي سي من 1.0 مغدل أنتجت أنب من 161 عينات (الجدول 3). ولتقليل هذا التماثل، قمنا بفصل السكان المصابين بالمرضى الخارجيين والمرضى الداخليين وإعادة فتحهم. تم استبعاد تش، هرمون الغدة الدرقية الحر، هسكرب، و هدل الكولسترول من تحليل فرعي لأن عدد العينات في العيادات الداخلية في مجموعة البيانات لدينا كان منخفضا. أداء البروتوكول الأمثل: فصل السكان المتنقلة والمرضى الداخليين. (أ) استفاد تحسين عدد المرضى الداخليين والمرضى الخارجيين من مزيد من التخفيضات في البروتين الأنبوبي في معظم التحاليل (الجدول 3). كما هو الحال مع بروتوكولات ما الأولية، لوحظت تحسينات ملحوظة في أنب إد ل أناليتس مع وجود فروق متوسطة كبيرة بين السكان. بعد التحسين تم تحديث جميع البروتوكولات ما في مختبرنا لتتناسب مع المعلمات المحددة عن طريق خوارزمية سا. الكشف عن سي في بيئة حية تم استخدام بروتوكولات ما المعرفة أعلاه لمدة 2 سنوات تقريبا خلال الوقت الذي تم الكشف عن العديد من الأحداث سي. في الشكل 3 نشارك في حدث تمثيلي. في هذه الصورة، التي تم الحصول عليها من الوسيطة البيانات ابتكارات، القطب الصوديوم أيون انتقائية (المربعات البني أيس) شهدت حالة سي إيجابية التي زادت من تركيز الصوديوم المتوسط ​​من قبل غم 4 ملمول (السهم). الصوديوم أيس أخرى لا تعاني من سي تبقى أقرب إلى المتوسط. بعد إعادة المعايرة انخفض متوسط ​​تركيز الصوديوم إلى المتوسط ​​المستهدف. في هذا المثال الواقعي، وضعت شرط سي قريبا بعد المعايرة الروتينية ومراقبة الجودة. لأنه تم الكشف عن شرط سي بسرعة فقط 14 عينات المريض التصحيح المطلوب. إذا اعتمدنا فقط على أساليب مراقبة الجودة التقليدية، فإن العديد من عينات المرضى أكثر قد تأثرت. الشكل 3. الكشف عن خطأ منهجي في بيئة حية. القبض على الشاشة من الصوديوم بروتوكول أيس لدينا مما يدل على الكشف عن خطأ منهجي (السهم) في 1 من 5 الصوديوم إيسس في مختبرنا. ويمثل رمز الرموز واللون المنفصلان مختلفين من أجهزة القياس البيئية الدولية التي تؤدي قياسات الصوديوم. كل رمز فردي في هذا المرضى الصوديوم المتنقلة فقط بروتوكول يمثل متوسط ​​14 نتائج المرضى. يمثل الخط الأخضر الأفقي في منتصف الرسم البياني تركيز الصوديوم المتوسط ​​في هذا البروتوكول. وتمثل الخطوط الحمراء الأفقية كلس من البروتوكول والأصفر مساويا لنصف كلس. يرجى الاطلاع على النسخة على الانترنت للحصول على نسخة ملونة من هذا الرقم. ديسكوسيون لقد أثبتنا أن خوارزمية سا يولد البروتوكولات ما التي تكشف بسرعة سي، والتقليل من عدد من نتائج المرضى لا يمكن الاعتماد عليها ذكرت. على الرغم من أن أداء خوارزميات سا خوارزمية الأمثل تباينت كنا قادرين على تحسين الكشف سي عن طريق تطوير منفصلة البروتوكولات المتنقلة والعيادة الداخلية. كان أداء بروتوكولات سا ألغوريثمدريفد ما أفضل بكثير من بروتوكولاتنا الأصلية. ويمكن استخدام استراتيجية نسبة سبسا لتوليد بروتوكولات ما ولكن هذه الاستراتيجية هي الأنسب للتحليلات مع التوزيعات العادية. مقارنة دراستنا مع واحدة نشرت سابقا يدل على أن لدينا سا خوارزمية استراتيجية بالكشف عن سي مع أنب مماثلة (8). وخلافا للاستراتيجيات الأخرى التي تم الإبلاغ عنها، لم يولد لنا توزيعات طبيعية للبيانات (6) أو اختاروا بشكل عشوائي القيم من التوزيع (8)، ولكن بالأحرى الأمثل للبروتوكولات في تحديد التغيرات اليومية للبيانات اليومية. لتقليل معدل فب وضعنا عامل الترجيح إلى 10000 في منطقتنا سا تكلفة وظيفة خوارزمية. وأدى ذلك إلى اختيار المعلمات التي خفضت معدل فب إلى الصفر بالنسبة لجميع البروتوكولات. معدل فب من الصفر ليس ممكنا إحصائيا، وهو قطعة أثرية لتحسين البروتوكولات لدينا لمجموعة البيانات لمدة 400 يوما. ومن شأن تطبيق هذه المعلمات على مجموعة بيانات أخرى أن يسفر عن معدل فب قابل للقياس الكمي. سردنا من ذوي الخبرة قصص خطأ كاذبة مع هذه البروتوكولات في بيئة حية. ليس كل اختبار الكيمياء هو قابل لمراقبة ما. كان كشف سي للتوزيعات المنحرفة ضعيفا (الشكل 2 والجدول 3) وعلى الرغم من أن خوارزمية سا تحسنت اكتشاف سي، إلا أن هناك فرصا لمزيد من التحسين. الأداء الضعيف للجلوكوز ما يمكن أن يكون بسبب عدم قدرتنا على فصل الصيام ونتائج نونفاستينغ. ل بون كان الحد المحتمل كان هدفنا الضيق كل من متوسط ​​2 مغدل المستمدة من رسيف. إذا كنا قد اخترت طرق بديلة لتحديد كل، مثل سب، ونحن قد حققت أفضل أنب إد. ولكن لاتساق الدراسة لم يتم التحقيق في ذلك. أما التقنيات الأخرى التي قد تؤدي إلى تحسين كشف سي مثل التحليل المتوسط ​​المتحرك و إوما (6. 9. 15)، على الرغم من أنها متاحة في برنامج ابتكارات البيانات v.8.13، لم يتم التحقيق فيها. لقد انتخبنا لاستخدام خوارزمية سا ل 4 أسباب. أولا، بالنظر إلى مجموعة بيانات كبيرة بما فيه الكفاية ومجموعة معينة من N و تلس، يمكن تعيين كل إلى الحد الأقصى والحد الأدنى للمتوسط ​​قيمة المريض في غياب سي التي يسببها للحد من أنب إد. ومع ذلك، فإن إدراج كل في سا الأمثل زيادة حجم مساحة البحث بنحو 2 أوامر من الحجم. ونظرا للقيود التقنية لأجهزة الكمبيوتر لدينا لم نتمكن من محاولة هذه الدراسة. ثانيا، اقتطاع البيانات هو عملية غير خطية بطبيعتها، والتي لا يمكن التعبير عنها في حل شكل مغلق. وثالثا، بسبب طريقة أخذ العينات المستخدمة، فإن نتائج أنب إد تظهر تباين مؤشر ستوكاستيك حول المتوسط ​​كدالة لنقطة البداية وفترة الخطوة. رابعا، لأنه يتم تسجيل البيانات المختبرية بطريقة منفصلة (على سبيل المثال 1.6، 1.7، 1.8)، فإن مساحة البحث الخاصة بنا ل تل متشابهة (على سبيل المثال 1.65، 1.75، 1.85)، وبالتالي تبسيط حجم البحث المحتمل عن القيم المثلى. واحد تقييد الدراسة هو استبعاد عينات من طب الأطفال، إد، وأمراض الدم عيادة. وقد اتخذ هذا القرار بناء على الملاحظات السابقة أن تركيزات العديد من التحاليل من هؤلاء المرضى يختلف كثيرا عن تلك التي من السكان الآخرين. في تجربتنا المرضى من وحدة أمراض الدم يكون أقل البروتين الكلي وقيم الكالسيوم. لأننا نستخدم الموظفين المرضى الفصد المرضى الداخليين ونحن نميل إلى الحصول على هذه العينات المرضى بشكل جماعي ومتوسط ​​البروتين الكلي وقيم الكالسيوم يمكن أن تتأثر بشكل ملحوظ من قبل هذه المجموعة صغيرة من المرضى. ويتضح هذا التأثير بما فيه الكفاية أن عدد قليل من المرضى تحليلها في وقت واحد يمكن أن تؤدي إلى حدث الكشف كاذبة. للتخفيف من هذا التأثير يمكن تطوير بروتوكول ما الذي يستخدم متوسط ​​تركيز الحليلة في الساعة من اليوم. ومع ذلك، فإن برنامج ما الحالي الذي نستخدمه لا يمكن أن يستوعب هذه الاستراتيجية. ومن الناحية العملية، فإن موثوقية وحساسية هذا البروتوكول ستعتمدان على جدول الفصد غير المستقر. وسيحتاج الفاطقون إلى رسم كل وحدة في نفس الوقت يوميا لأن اختلاف الجدول الزمني يمكن أن يؤثر على أداء البروتوكول. واستنادا إلى هذه القيود، فإن استراتيجيتنا المتعلقة باستبعاد فئات معينة من المرضى تشكل بديلا مقبولا. لأن إستراتيجية التحسين الخاصة بنا استبعدت هؤلاء المرضى، قمنا باستخدام سلسلة من مرشحات الاستبعاد بالمثل لاستبعاد قيم المرضى هذه من حسابات ما المستخدمة في برامجنا المتوسطة. هناك قيود إضافية على استراتيجيتنا في استخدام البيانات في تنسيق أصلي هو أننا لا يمكن استبعاد إمكانية وجود أحداث سي لم يتم الكشف عنها في مجموعة البيانات لدينا. التأثير المحتمل من تضمين البيانات المتضررة من سي في التحسين لدينا سيكون أقل حساسية البروتوكول. كما استحثنا سي باستخدام استراتيجية التحول خطوة بدلا من التدهور التدريجي في أداء الفحص كما يمكن للمرء أن تواجه في بيئة العالم الحقيقي. ويمثل التحول خطوة أفضل سيناريو للكشف عن سي، ويمكن افتراض أن كشف سي سيستغرق وقتا أطول إذا تدهور أداء الفحص تدريجيا، ولكن لم يتم اختبار هذا الافتراض. كل من هذه القيود تستحق الدراسة في المستقبل. وقد اقترح نشر مؤخرا الإفراج عن استراتيجية ما الظهر التي لا يتم تحرير العينة الأولى تحليلها حتى يتم تحليل ما تبقى من كتلة ما وجدت وليس لتجاوز كل (9). وینبغي أن تقلل ھذه الاستراتیجیة من احتمال الإبلاغ عن نتائج خاطئة وفي الوقت نفسھ تقلیل تکالیف تحلیل مراقبة الجودة المتکررة (9). ومع ذلك، فإن الإفراج عن استراتيجية الظهر أن يؤخر في البداية الإبلاغ عن النتيجة الأولى. وبالنسبة للمختبر المرجعي الكبير، فإن هذا التأخير الإضافي لن يكون له أي تأثير بسبب ارتفاع حجم الاختبار اليومي. ومع ذلك، فإن الإفراج عن استراتيجية الظهر لن يكون عمليا لمختبر المستشفى لأن النتيجة الأولى يمكن أن تكون معلقة عدة ساعات في حين يتم جمع ما تبقى من كتلة وتحليلها. يمكن أن تنتج الاستراتيجية القياسية لإعادة حساب القيمة المتوسطة عند إصدار كل نتيجة جديدة تصحيحا أكثر تواترا لنتائج المرضى من الإفراج عن استراتيجية الظهر، لكن بياناتنا التي تدل على انخفاض القيم أنب إد تشير إلى أنه يمكن الكشف عن سي بسرعة، والتقليل من عدد العينات مما يتطلب إعادة تحليل وتصحيح. على حد علمنا هذا هو أول دراسة لاستخدام خوارزمية سا لتحسين البروتوكولات ما. وتبين لنا أن التحليل المنفصل للسكان الخارجيين والمرضى الداخليين يمكن أن يحسن الكشف عن مرض السكري. لقد استخدمنا هذه الاستراتيجية لإنشاء بنجاح برنامج الماجستير في المختبر مقرها المستشفى تخدم كل من المرضى في المستشفى والمرضى الإسعافية. لدينا بروتوكولات ما مراقبة أداء الفحص المستمر وتمكين الكشف سي في وقت مبكر من الحدث ق المقرر المقرر، والتقليل من عدد من عينات المريض المتضررة. 3 الاختصارات غير القياسية: سي. خطأ منهجي ما. المتوسط ​​المتحرك تل. حد اقتطاع إوما. موزون أضعافا مضاعفة. حد السيطرة N. عدد من نتائج المرضى إلى متوسط ​​سب. السكان المرضى سد سا. عدم الدقة التحليلية سد سا. محاكاة الصلب أنب إد. متوسط ​​عدد المرضى المصابين حتى الكشف عن الخطأ إد. قسم الطوارئ هسكرب. حساسية عالية C - رد الفعل البروتين رسيف. قيمة التغيير المرجعي تل H. ارتفاع الحد اقتطاع ث L. انخفاض الحد اقتطاع معدل فب. كاذبة معدل إيجابي بون. الدم اليوريا النيتروجين تش. الغدة الدرقية تحفيز هرمون أست. أسبارتاتي أمينوترانزفيراس أيس. أيون انتقائية القطب. (انظر الافتتاحية في الصفحة 1299) مساهمات المؤلفين: أكد جميع المؤلفين أنهم ساهموا في المحتوى الفكري لهذه الورقة وقد استوفوا الشروط الثلاثة التالية: (أ) مساهمات كبيرة في التصميم والتصميم، واقتناء البيانات، أو التحليل والتفسير من البيانات (ب) صياغة أو تنقيح المادة للمحتوى الفكري و (ج) الموافقة النهائية على المادة المنشورة. إفصاحات المؤلفين أو تضارب المصالح المحتمل: بناء على طلب المخطوطة، أكمل جميع المؤلفين نموذج الكشف عن المؤلف. الإفصاحات عن تضارب المصالح المحتملة: التوظيف أو القيادة: لا شيء أعلن. استشاري أو دور استشاري: لا شيء أعلن. ملكية الأسهم: لم يتم الإعلان عن أي شيء. أونوراريا: M. A. سيرفينسكي، أسك و لاب RevolutionG2 الاستخبارات. تمويل البحث: لم يعلن أي منها. شهادة الخبراء: لم يعلن أحد. براءات الاختراع: لا شيء أعلن. دور الراعي: لم يعلن أي راعي. تلقى للنشر 2 مارس 2016. مقبول للنشر 6 يوليو 2016. 2016 الجمعية الأمريكية للكيمياء السريرية المراجع بارفين كا. تقييم أثر تواتر اختبار مراقبة الجودة على جودة النتائج المعلنة للمرضى. كلين تشيم 2008 54. 2049 54.Parvin كا، غرونوسكي آم. تأثير طول المدى التحليلي على أداء مراقبة الجودة ومراقبة الجودة وعملية تخطيط الجودة. كلين تشيم 1997 43. 2149 54.Rej R، جيني رو، بريتودير جب. مراقبة الجودة في الكيمياء السريرية: توصيف المواد المرجعية. تالانتا 1984 31. 851 62.Miller وغ، إريك A، كونينغهام تد، أولاديبو O، سكوت مغ، جونسون ري. تؤثر قيود التبادلية على نتائج مراقبة الجودة مع الكثير من الكاشف. كلين تشيم 2011 57. 76 83.Carobene A، غويرا E، سيريوتي F. A mechanism-based way to evaluate commutability of control materials for enzymatic measurements. The example of gamma-glutamyltransferase. Clin Chim Acta 2013 424. 153 8.Linnet K . The exponentially weighted moving average (EWMA) rule compared with traditionally used quality control rules. Clin Chem Lab Med 2006 44. 396 9.Cembrowski GS , Chandler EP , Westgard JO . Assessment of average of normals quality control procedures and guidelines for implementation. Am J Clin Pathol 1984 81. 492 9.Ye JJ , Ingels SC , Parvin CA . Performance evaluation and planning for patient-based quality control procedures. Am J Clin Pathol 2000 113. 240 8.Fleming JK , Katayev A . Changing the paradigm of laboratory quality control through implementation of real-time test results monitoring: for patients by patients. Clin Biochem 2015 48. 508 13.Hoffmann RG , Waid ME . The average of normals method of quality control. Am J Clin Pathol 1965 43. 134 41.Reed AH . Use of patient data for quality control of clinical laboratory tests. Clin Chem 1970 16. 129 34.Woo J , LeFever D , Winkelman JW . Use of average of normals quality control procedure in the detection and resolution of assay discrepancies. Am J Clin Pathol 1988 89. 125 9.Westgard JO , Smith FA , Mountain PJ , Boss S . Design and assessment of average of normals (AON) patient data algorithms to maximize run lengths for automatic process control. Clin Chem 1996 42. 1683 8.Westgard QC . Desirable biological variation database specifications. westgardbiodatabase1.htm ( Accessed March 2016 ).Wilson A , Roberts WL , Pavlov I , Fontenot J , Jackson B . Patient result median monitoring for clinical laboratory quality control. Clin Chim Acta 2011 412. 1441 6.