沈張平(通訊作者) 王欽君 季沈杰 徐瑾 宋建輝
(啟東市人民醫院檢驗科 江蘇 啟東 216200)
血液細菌培養是診斷菌血癥的金標準,如何對血培養整個過程進行風險管理以達到準確及時的檢驗結果,是臨床和微生物實驗室共同的目標。傳統的檢驗質量管理往往重視事后處置,導致可能的潛在風險演變為差錯事故。故障模式和影響分析(Failure Mode and Effect Analysis)[1]作為一種用于策劃預防措施的工具,其目的主要是通過對整個實驗過程每個環節進行檢查,發現、評價實驗過程中潛在風險及其后果,找到相應措施減少潛在風險的發生并不斷監測、完善措施。FMEA已應用到航空航天、工業制造、檢驗檢疫等各個領域[2]。我們在血培養過程中嘗試引入FMEA模型,收到良好的效果,現報道如下:
2017年8月-12月及2018年1月-5月臨床各科室住院患者的血培養標本分別為1843、6750份。
血培養風險管理模型(FMEA)構建步驟。
結合實際工作制訂血培養流程圖,有利于對整個過程查找故障模式和故障影響,為FMEA模型構建提供參考。
對照血培養流程圖,列出所有可能的故障模式,包括風險來源、發生原因、風險事件,對每一個故障模式列出可能故障影響,包括潛在后果,危害程度、是否可控。共列出3個過程、10個環節、32個故障模式。見表1。
參考文獻采用頭腦風暴法,組成5人評分小組,對這32個故障模式從風險發生頻率、風險后果嚴重程度、風險被發現的概率進行投票評分。評分規則各分5個等級:風險發生頻率(Possibility) 5=每周發生一次,4=每月發生一次,3=每年發生一次,2=幾年發生一次,1=整個過程幾乎不發生。風險后果嚴重程度(Severity degree) 5=患者死亡嚴重后果,4=患者永久傷殘,3=需專業干預的傷害,2=臨時傷害、不需專業干預,1=臨時不適。風險被發現的概率(Detectability) 1.5=無技術和方法探知風險,1.4=現行醫療技術和方法探知風險可能性很小,1.3=有相應醫療技術和方法探知風險但不直接,1.2=現行醫療技術和方法探知風險可能性,1.1=肯定能找到風險。
計算出風險優先數(RPN),RPN值為頻率(P)*程度(S)*概率(D)的積RPN值越大,表示風險越嚴重。見表1。
在血培養3個過程10個環節32個故障模式中,發現可容忍風險6個(RPN11.7~15.5),可接受風險15個(RPN4.9~11.6),可忽略風險11個(RPN≤=4.8),未發現不可接受風險(RPN≥=15.5或風險后果嚴重程度>5)。風險管理后,陽性率上升3.4個百分點,污染率下降2.7個百分點。見表2、表3。
分別對6個可容忍風險采取相應措施進行管理,(1)醫囑開具環節采取的措施:通過醫務科通知各臨床醫生,把握采血時間(抗生素使用前、寒戰時)、規定采血瓶數(雙瓶或雙側雙瓶),實驗室原則上拒收單瓶血培養。(2)在護士采血環節采取的措施:分期分批培訓護士血培養采血的注意事項,知曉率100%。杜絕污染、嚴格消毒、足量采血、及時送檢。(3)標本接收環節,增加了一臺急診血培養儀BD-9120,在工作量高峰期增加一名幫班人員。針對夜間微生物室無人值班的事實,建議安裝感應報警裝置連接值班電話。暫時規定急診夜班人員三小時巡察一次。(4)在陽性瓶處理上,加強革蘭氏染色標準化操作并作陰陽性質量控制對照,對新進人員專業培訓后上崗。(5)在細菌鑒定與藥敏環節中加強臨床疑難菌少見菌學習和培訓,增加API板條作為補充試驗,重視鏡檢形態和菌落特點。參照CLSI最新標準,熟知細菌天然耐藥情況及特殊細菌特殊藥敏判斷,定期與臨床溝通交流,解讀培養結果。(6)在報告審核環節重點切實做到審核者與檢驗者非同一人,仔細發現報告中存在的問題并互相切磋。定期由科主任抽查并考核。通過采取了以上措施進行風險管理后,血培養陽性率從2017年8-12月6.2%上升到2018年1-5月的9.6%,高于麥珍報道的8.68%污染率下降了2.13%(表6),并實現了血培養儀器報陽與危機值報告同步化,一 二 三級報告準確性明顯提高,臨床和實驗室普遍滿意。
綜上,FMEA模型構建轉變了檢驗醫學的傳統管理理念:從制度上把事后處置提前為事前的風險防范,關口前移,最大限度地減少血培養過程中差錯事故的發生。值得臨床實驗室嘗試。

表1 血培養過程中故障模式、故障影響、風險分析

表2 風險等級判斷標準

標本送檢時間送檢人數送檢瓶數陽性人數污染瓶數陽性率(%)污染率(%)2017年8-12月1320184382626.2(82/1320)6.0(62/1843)2018年1-5月182267501751099.6(175/1822)3.3(109/6750)