CLIN CHEM：选择统计质量控制程序来限制随机误差增加对患者安全的影响

最近，来自西班牙巴伦西亚生物化学实验室的研究人员报道了一项关于采用统计质量控制程序来限制随机误差增加的研究， 相关研究刊登于国际权威检验医学杂志CLIN CHEM上。

基于风险管理概念的质量控制规划可以降低由于未检测到的失控错误条件而对患者造成伤害的可能性。它通过选择适当的QC程序来减少报告的错误结果的数量。当失控状态导致系统误差增加时，可以通过使用公布的简单QC规则进行选择。然而，随着随机误差增加的频繁发生，加之难以检测，这可能导致错误报告患者结果。

研究人员通过统计模型来为KS和χ/χ 2规则构建图表。图表与不可接受的患者结果数量的增加有关，而此结果是由于与测量程序的能力有关的随机误差的增加而报告的。因此，由于报告结果的错误，可以根据患者伤害的风险进行QC计划。

研究结果表明1 ks规则是一个简单，全面的规则。他们处理运行内不精确度增加的能力最小程度地受到不精确的影响，而这种不精确是可能存在显着的，稳定的，运行间的。χ/χ 2规则在当执行每个QC活动期间分析控制数量增加时在提高质量控制方面表现出更好的性能。

研究认为使用列线图简化了统计QC程序的选择可以限制由于分析随机误差增加而导致报告错误患者结果的数量，并且很大程度上取决于是否存在稳定运行误差。

原始出处：

Martín Yago. Selecting Statistical Quality Control Procedures for Limiting the Impact of Increases in Analytical Random Error on Patient Safety. DOI: 10.1373/clinchem.2016.267682 Published March 2017

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