患者數據指數加權移動均值法、室內質量控制室間化和自動審核在基層醫療機構臨床實驗室質量管理中的應用

孟 茜 衛 楨 白建華 郝曉柯 曾憲飛

（1．西安區域醫學檢驗中心，陜西 西安 710116；2.西北大學醫學院，陜西 西安 710069）

《醫療機構檢查檢驗結果互認管理辦法》[1]對基層臨床實驗室質量管理提出了更高要求，加速了在一定區域范圍內不同臨床實驗室之間檢驗質量的標準化、同質化建設。但基于基層實驗室檢測系統與技術人員配比現狀，僅依托單一、傳統的室內質量控制（internal quality control，IQC）并不能有效保證基層醫療機構臨床實驗室檢驗結果質量。患者數據實時質量控制（patient-based real-time quality control，PBRTQC）是一種應用患者臨床標本檢測結果的實時、連續監測檢測過程分析性能的質控方法，有AON法、BULL法、移動中位數（moving median，movMed）法、移動均值（moving average，MA）法和指數加權移動均值（exponentially weighted moving average，EWMA）法等多種運算方法，與傳統IQC方法相比，具有低成本、無基質效應等優點，且可在誤差檢出能力和質控頻率方面彌補傳統IQC方法的不足，能較早提示檢測系統分析性能的微小變化，并早期預警，避免發生潛在質量風險[2]。IQC室間化是將實驗室的IQC數據進行實驗室間比對，可作為室間質量評價（external quality assessment，EQA）的有效補充，并為檢驗結果互認提供依據[3]。自動審核系統是臨床實驗室保證審核效率和標準化有效的輔助措施之一[4]。這些智能化臨床檢驗質量管理工具已經應用于大型臨床實驗室，對提升臨床檢驗水平發揮了重要作用。然而，在標本量較少、病種單一、質量管理能力弱的基層醫療機構臨床實驗室，這些智能化質量管理工具是否適用，應用效果如何，需要進一步研究和臨床應用實踐加以驗證。本研究擬通過在轄區內基層臨床實驗室應用PBRTQC、IQC室間化、自動審核軟件進行質量管理數據分析，探討智能化質量管理工具在基層醫療機構臨床實驗室的適用性和應用價值。

1 材料和方法

1.1 一般資料

收集2021年6—11月西安區域醫學檢驗中心所轄3家基層醫療機構（三橋社區衛生服務中心、大王中心衛生院、永樂中心衛生院）臨床實驗室葡萄糖、總膽固醇、三酰甘油、總蛋白、白蛋白、尿素6個檢測項目1 872個質控結果和190 296個患者數據，應用PBRTQC軟件進行質控效能分析。應用HIQC軟件結合同期EQA結果，回顧2021年4月IQC情況，并對2021年6—11月的IQC結果進行即時趨勢分析，以達到室間結果比對目的，評價檢測系統結果一致性。另收集2020年6月—2021年5月三橋社區衛生服務中心患者診斷信息、儀器報警信息、生化檢驗結果、歷史檢驗數據、線性范圍等數據，以建立自動審核規則，并用2021年6—9月24項生化項目91 258份患者檢驗報告驗證自動審核規則，以2021年10月—2022年3月自動審核與2020年10月—2021年3月人工審核樣本周轉時間（turnaround time，TAT）進行比較，評估自動審核應用效果。

1.2 檢測系統和軟件

基層臨床實驗室臨床生化項目檢測儀器為日本日立公司7180全自動生化分析儀和3110全自動生化分析儀，長春迪瑞CS-680全自動生化分析儀，美國伯樂公司生化質控品和IQC室間化HIQC平臺（簡稱HIQC），上海森栩公司PBRTQC AI-MA云平臺，上海杏和公司實驗室信息系統。

1.3 方法

1.3.1 質控效能分析

應用PBRTQC軟件，采用EWMA法進行連續監控和數據集分析；比較同期IQC結果，分析質控效能。

1.3.2 區域內臨床實驗室檢驗結果一致評價

應用HIQC軟件，對比不同基層臨床實驗室與區域內使用相同批號質控品，且方法學相同的其他10家實驗室的IQC結果，計算標準差系數（standard deviation coefficient，SDI）和變異系數比值（coefficient of variation ratio，CVR），評價區域內臨床實驗室檢驗的結果一致性。SDI=（實驗室均值-組均值）/組標準差，CVR=實驗室變異系數/組變異系數。│SDI│<1.0和│CVR│<1.0為性能良好；1.0～1.5為可接受；1.5～2.0為臨界，推薦進行系統檢查；>2.0為不可接受，需采取糾正措施。

1.3.3 審核規則制定

依據美國臨床實驗室標準化學會AUTO 15A[5]、和《臨床實驗室定量檢驗結果的自動審核》[6]要求，制定自動審核規則，并錄入實驗室信息系統自動審核模塊，經數據驗證后，對比同期自動審核和人工審核TAT。

2 結果

2.1 EWMA質控法可靈敏識別基層實驗室潛在質量風險并早期預警

傳統IQC趨勢與EWMA質控趨勢基本一致，而EWMA對于試劑更換等日內影響因素引起的檢驗結果漂移更為敏感，可早于傳統IQC發出失控預警，有效彌補傳統IQC無法連續監控檢驗結果的缺陷。如圖1所示，2021年11月19、20日因標本量較大，實驗室因中途試劑余量不足而更換同批次新瓶裝試劑后繼續進行后續檢測，EWMA質控分別于19日11：25—25日13：31分持續發出失控預警，提示檢驗結果呈異常上升趨勢，而傳統IQC只于20日執行開機質控時發出1次12s警告報警。

圖1 大王中心衛生院血清總蛋白檢測EWMA法質控程序預警Z分數圖

2.2 EWMA可發現患者年齡分布導致的假失控

2021年8月25日—9月4日，三橋社區衛生服務中心白蛋白項目多次觸發EWMA失控報警，做多項目聯合分析時發現總蛋白與白蛋白結果趨勢一致，均出現不同程度正向或負向偏移，且有日期分布規律（圖2），但開機IQC和報警后質控復查結果為全部在控。在查找失控原因時，通過回顧患者信息，發現8月25—27日和8月29—9月3日就診患者全部為3～5歲的入托體檢兒童，而8月28日當天就診患者以35～50歲成人為主，失控分析推斷該段失控是因就診患者年齡分布引起。后期通過加入患者年齡分組運算規則，EWMA質控偏移消除。

圖2 三橋社區衛生服務中心血清總蛋白與白蛋白聯合分析的EWMA質控法Z分數圖

2.3 HIQC可用于多實驗室間IQC結果比對的數據分析

應用HIQC軟件回顧分析區域內11家臨床實驗室2021年4月IQC結果，發現永樂中心衛生院該月尿素項目質控 CVR水平2=2.17（│CVR│>2.0為不可接受），且與本區域內其他10家實驗室結果存在明顯負偏移，SDI水平1=-2.46，SDI水平2=-3.08（│SDI│>2.0為不可接受）。永樂中心衛生院2021年同期第1次陜西省臨床檢驗中心EQA尿素項目回報結果為不滿意，整體出現明顯負偏移，202115號樣本超出允許范圍下限，偏移為-8.45%。失控原因為更換新試劑批號后實驗室工作人員未按標準執行試劑批號更換驗證，導致更換新批號試劑重新校準后，該項目檢測體系出現明顯負偏移，且因IQC體系建立之初，s設置過大導致未能觸發系統誤差報警規則，未及時進行失控糾正。2021年4月區域內部分臨床實驗室尿素項目HIQC數據分析見表1。同年6月，區域內11家臨床實驗室正式啟用HIQC系統進行生化檢驗24項實驗室間質控結果比對，并對區域內所有基層實驗室工作人員統一進行了標準化IQC操作培訓，11月各實驗室SDI與CVR結果均在允許范圍內，未再出現明顯結果偏移，實驗室間檢驗結果一致性良好。同期，陜西省臨檢中心IQC結果全部為滿意。2021年9月區域內部分臨床實驗室尿素項目HIQC數據分析見表2。

表1 2021年4月區域內部分臨床實驗室尿素項目HIQC數據分析

表2 2021年9月3家社區衛生服務中心尿素項目HIQC數據分析

2.4 自動審核應用結果

自動審核規則體系建成后，三橋社區衛生服務中心2021年6—9月共簽發生化檢驗報告91 258份，采用自動審核不簽發報告的方式，與2位主管檢驗技師人工審核結果進行規則驗證和審核結果比對，自動審核與人工審核符合率達100%。自動審核系統正式啟用后，2021年10月—2022年3月，自動審核總通過率為95.33%，部分生化檢驗項目自動審核通過率見表3。與2020—2021年同期人工審核相比，自動審核啟用后，實驗室內TAT中位數和第90百分位數分別縮短了24和136 min。見圖3。

表3 三橋社區衛生服務中心部分生化檢測項目自動審核通過率

圖3 自動審核與人工審核歷史同期實驗室內TAT

3 討論

Westgard在2003年即提出了應用患者數據進行質控的應用方案[7]，以輔助傳統IQC方法，進行實時、連續檢測過程分析性能監測。隨著各類算法的發展，PBRTQC在國內外醫療機構均得到了廣泛應用[8-10]，但各類主流中間體或質控軟件主要還是以傳統XbarB、移動中位數或MA算法為主，此類算法進行質控時要求最佳分析批長度為50個患者結果[11-12]，但受限于基層醫療機構患者就診具體情況，許多社區衛生服務中心每日檢測量無法達到最低要求，影響了此類算法的質控效能。EWMA算法以加權系數λ作為變量，有效降低了分析批長度內患者結果數量不足對PBRTQC質控效能的影響，從本研究的應用實例中可看出，在小樣本量的基層實驗室中，EWMA質控依然能靈敏、精確識別試劑、儀器、校準等因素引起的檢測系統變化產生的質量風險，實現全時段結果質量智能監控及風險早期預警。在EWMA質控法應用過程中我們還發現，不同于二級和三級醫院，基層社區衛生服務中心就診人群比較單一，病區科室劃分不明，就診患者大多為普通門診和老年病、兒保、婦幼等批量健康體檢人群，患者數據呈時間段、年齡段集中分布趨勢，在應用EWMA進行質控時，僅以慣用患者就診類別和科室進行分組分析時，某些與年齡密切相關的檢驗指標易產生因時間段內就診人群年齡集中分布引起的假失控報警，致使假陽性率增高，影響質控效能，故基層實驗室應用EWMA法進行質控時，算法中應考慮年齡分組因素，以排除因年齡分布不均造成的假失控。

目前，臨床實驗室多依賴于我國國家衛生健康委臨床檢驗中心或省級臨床檢驗中心組織的EQA計劃或不同省域內開展的結果一致性評價活動來評價不同實驗室間結果一致性[13-14]，以統一下發盲樣分析各實驗室回報檢測結果分布的方式進行實驗室間結果準確度和一致性評價，此種評價方法存在評價周期長、結果反饋滯后、基層實驗室覆蓋率低等缺點。IQC室間化是以實驗室每日進行的常規IQC數據為依據，通過與區域內使用相同批號質控品的其他同方法學實驗室檢驗結果的比對分析，以SDI、CVR進行實驗室間結果一致性評價的方法。HIQC架設網絡環境需求簡單，且只需抓取實驗室每日常規IQC數據，無多余成本消耗，非常適合有條件使用同批號質控品開展IQC活動，且有多實驗室間結果一致性評價需求的區域醫學檢驗中心在進行基層臨床實驗室質量管理時應用。雖然HIQC有效縮短了結果一致性評價周期，但依然無法實現實時、連續性的檢驗結果一致性監測，我們正在進行基于EWMA方法，利用實時患者檢驗數據在基層實驗室間開展檢驗結果的一致性評價效能研究。

自動審核系統在國際上應用已超過20年，近年來在我國多家醫療機構亦得到了廣泛應用[15-17]，但因為自動審核多需借助專業的中間體軟件支持，且需要足夠的專業人員進行審核規則優化調整、定期數據驗證來保證自動審核的準確性，故自動審核在基層實驗室的應用鮮有報道。此次通過對三橋社區衛生服務中心應用自動審核系統的研究發現，自動審核可明顯縮短基層實驗室內TAT，優化患者就醫體驗，且基于基層就診患者類別單一且危重癥患者較少等特點，三橋社區衛生服務中心自動審核總通過率為95.33%，明顯高于我國其他大型實驗室65%～87%的通過率[18-19]。另外，通過實驗室信息系統架設自動審核系統模塊，既可解決中間體軟件對檢測儀器品牌的限制，亦可實現跨專業的結果審核聯合規則設置，有效減少基層實驗室因技術人員短缺或經驗不足而造成的報告延遲和審核人為誤差，從而保障醫療安全，適合在基層實驗室應用。

綜上所述，在以區域檢驗中心建設模式規范基層臨床實驗室的信息化建設與質量管理體系建設的基礎上，應用PBRTQC、IQC室間化、自動審核等智能化質量管理工具，可有效幫助基層實驗室靈敏識別實驗室檢測體系性能變化，輔助失控處理分析，保證實驗室結果的一致性和準確性，并有效縮短實驗室內TAT，提高實驗室工作效率，有效彌補基層實驗室技術人員短缺和專業水平相對不足的問題，顯著提升基層臨床實驗室質量管理水平。