基于质量管理体系的质量控制方式*

1 计划阶段

计划阶段包括以分析的允许总误差(TEa)或临床决策区间(Dint)形式规定预期分析质量目标，并选择检验程序以满足预期用途。

1.1 规定预期用途目标质量管理起点是规定预期用途的质量要求，但质量要求类型众多，如允许分析偏倚、允许分析变异系数(CV)或TEa。临床指南还可根据临床切值(cutoff)和不同的cutoff水平区间定义患者分类，还可使用误差网格比较临床和分析要求[3]。欧洲检验医学联合会(EFLM)2014年在意大利米兰组织会议，主要解决关于制订和采用质量目标的当前问题。其主要修改是将5个层次简化为3个层次，增加了审查生物学变异研究的标准且强调了分别制订不精密度和偏倚规范，而不是结合TEa目标。生物学变异目标应用非常广泛[4]，但通常要比相应的室间质量评价(EQA)/能力验证(PT)计划目标更为严格。为解决生物学目标过于严苛的限制，有学者提出新的目标制订模型[4]，结合生物学目标与当前技术水平性能。但该模型为更低的第3级别模型，在制订允许CV目标时包含了观察到的方法CV。

有学者最近调查了80个国家480家临床实验室，评估采用不同类型质量目标的现状[5]。约63%的实验室使用TEa目标，生物学目标允许s为58%，厂家声明性能为47%，生物学目标导出TEa为38%，实验室当前技术水平性能为34%，生物学变异允许偏倚为34%。实验室最常使用TEa目标也说明1个事实，即大部分实验室为了检查和认可，使用要求参加PT/EQA计划中规定的目标。

1.2 选择分析检验程序选择检验程序是实现实验室内、医疗网络或系统内、地区或国家内及全球结果可比性的关键。根据ISO15189，医学实验室应该根据厂家提供的信息记录校准标准的计量学溯源性，或使用有证标准物质，或与更高级别的参考程序进行比对。但实现方法间、实验室间、医疗网络和系统间及跨地域间的结果可比性仍然是非常艰巨的任务。溯源性是理想目标，规定校准品或选定检验程序结果间的一致性是更快捷和实用的方法[6]。尽管并不理想，但满足于“相对真值”和结果一致性是目前医学实验室更实际的策略。实验室能通过EQA或PT计划监测结果可比性，并采用这些计划的结果决定购买新的分析系统。

2 执行阶段

执行阶段包括根据预期用途确认检验程序的性能并以σ度量描述质量。日常工作包括制订标准操作规程、培训分析人员并实施检验程序。

2.1 确认安全特征根据评估试验系统和设备风险的ISO14971指南[7]，厂家应考虑影响检验准确性的性能特征(“安全特征”)。在结果无法实现预期用途要求的性能时，患者安全会受到影响。在实验室里推荐验证厂家性能声明以确保患者安全。可计算σ度量或使用类似方法决定图的图形工具，用σ级别来评价质量[8]。以σ级别表示质量包含了检验程序观察到的不精密度和偏倚：σ=(TEa-|Bias|)/CV。所有量的单位相同，可以为水平单位也可为百分比。目前可通过EQA/PT调查估计偏倚，从常规QC数据中估计不精密度确定σ质量。这种单值估计优点为简单性。Coskun等[9]推荐更复杂的z变换计算给出稍微不同的结果，但差异非常小，使用σ度量评价方法性能或选择SQC程序时几乎没有影响。

方法确认和可接受方法性能是设计和实施SQC程序的首要条件。如果性能在稳定操作条件下不可接受，那么再多QC也不能改变或提高性能。SQC只能监测性能，设计得当可警示分析人员存在由不稳定性能产生的额外误差。

2.2 实施分析系统实验室必须制订标准操作程序(SOP)以统一新系统的操作步骤。厂家提供新分析系统的初始培训，实验室应该制订其在职培训计划，确保在分析仪器生命周期中新的分析人员能得到足够培训。审核或实施检验前和检验后过程的要求同样至关重要。应规定预期用途的要求，并通过适当文件的审计实施审核[10]。在审核期间，实验室为确保检验前和检验后阶段质量，应开始确定需要的质量控制。例如，应建立标本和样品可接受性标准及实验室QC计划中包含的控制品。实验室也应该调查在分析阶段实施不同种类质控机制的能力。

3 检查阶段

检查阶段包括根据观察到的σ质量制订全面质量控制(TQC)策略并设计/选择SQC程序，制订并实施QC计划以监测检验全过程。

3.1 制订TQC策略根据观察到的σ质量可优化TQC计划[11]：(1)高σ值的TQC策略适用于大于或等于5.5σ，强调SQC程序的“适型化”以确保检出医学重要误差。实验室应遵循厂家QC说明和其他良好实验室QC实践，增加检验前和检验后控制以监测检验全过程。(2)中等σ值的TQC策略适用于3.6～5.4σ，通常每个批次需要双倍控制测定值个数并使用多规则标准。实验室应积极遵循厂家QC说明并考虑分析过程中额外的控制及检验全过程中检验前和检验后阶段的控制。(3)对于≤3.5σ的过程，需要尽可能多的SQC，还可使用风险评估，识别可能的失效模式并引进额外的控制以减轻其影响，也可以使用患者数据的QC程序。

推荐的分析控制优先级，见表1。分析人员/操作者控制对于所有检验程序均是重要的，内置分析仪控制随σ度量的降低而越来越重要，SQC稳定材料控制随σ度量减少其数量和频率应增加。同样，患者数据控制在低σ度量时更重要。

3.2 选择或设计SQC程序选择或设计SQC程序的关键信息是判断分析批失控概率，功效函数图可比较不同SQC程序的失控特征[12]，还可使用类似方法决定图的操作过程规范图[12]。为简化适当SQC程序的选择，可使用“Westgard西格玛规则”图[13]，将传统Westgard规则和σ度量相联系。

Woodworth等[14]采用患者加权σ度量估计报告不可靠患者结果的风险并选择合适的SQC程序。其研究了7种糖化血红蛋白(HbA1c)检验程序，当TEa为6.0%，估计的σ值分别为0.36、1.43、1.57、2.29、2.36、2.84和3.90。研究指出，σ<3的检验程序每天需要检测3种水平的质控品，每种质控品检测3次。对于σ度量接近4的表现最好方法，合适的SQC可以为13s/22s/R4s/41s多规则程序，每个批次进行4次测量。有学者推荐了另一种“可接受控制图”方法[15]，其首先确定测量不确定度(MU)，然后通过从TEa限扣除扩展MU建立可接受区域。当TEa除以扩展MU为2.5时可实现较好的控制，当TEa/MU接近1时就很难控制测量程序。鉴于MU表示了2倍标准差范围，TEa/MU比率为2.5对应于5σ过程，比值为1.0对应于2σ。

3.3 制订TQC计划 QC计划综合了众多必要活动以确保检验程序的质量。风险评估是定性和主观的，通过采用6σ概念、度量可更定量，客观地进行风险评估。一种称为“个性化质量控制计划(IQCP)”基于风险的QC计划综合了3部分[16]：确定误差来源的风险评估，识别减轻风险机制的控制计划，监测性能和识别改进需求的质量评估方案。IQCP是基于风险的QC计划，但没有进行风险评估，这是该方法需要解决的缺点。实验室可通过制订“TQC计划”，优化SQC以检出医学重要误差，然后加入额外的控制以监测检验全过程中可能的失效模式。实验室TQC计划示例，见表2。

表1 TQC计划的σ优先顺序

3.4 实施QC计划目前，使用患者数据进行QC的研究越来越多，包括使用移动均值和移动中位数进行QC[17]。患者数据控制机制应视为使用稳定控制材料SQC的一种补充，而不是代替。对于群体分布算法，在评估任何控制前必须累积一定数量的患者结果。差值检查可用于单个患者结果，以比较最近获得的患者结果。不同结果的极限检查也有助于单个患者结果，但不能提供1个批次控制状态的综合评估。使用稳定控制材料和SQC仍然提供了最佳的主要控制机制。但在小型实验室，分析的患者样品较少且很难分析稳定的控制材料，重复患者试验可能为监测变异提供有用的控制。在改变试剂批号比较性能情况下推荐使用患者样品，因为质控材料不具有互换性[18]，不能与患者样品表现一致。

3.5 验证试验结果达到预期质量设计1个能检出医学重要误差、合理的SQC程序还需要确定控制频率。Parvin[19]推荐QC频率应该适应于检验过程中需要控制的“事件”，包括“预期事件”和“意外事件”。第一种指在具体时间发生、已知、计划好或观察到的改变，如试剂批号、校准品批号的改变；后一种是指可能在任何时间发生、意想不到的变化。为预期事件设计的SQC包括正确的控制规则和控制测定值个数。例如，当发生更换试剂和检验系统日常启动等预期事件时，实验室可采用13s/22s/R4s/41s多规则设计，进行4次控制测量。对于意外事件应该使用监测设计，使用单一的控制规则并在整个分析批次中间隔进行。

Kinns等[20]最近讨论了常规SQC应用和操作中还存在的众多其他实际问题。提供了众多主要面向英国国家医疗服务系统实验室的实用建议，包括选择SQC材料，指定SQC范围，根据观察到的σ度量设计SQC系统、SQC频率，患者数据实用，实施的实用性和成本，SQC数据的审查及实验室内的网络应用等指南。

表2 实验室TQC计划示例

4 纠正阶段

纠正阶段包括通过EQA/PT计划监测性能和质量，确定MU，通过质量指标监测患者安全并作出检验程序和QC计划需要的改进。

4.1 测量质量和性能在实施科学的质量控制过程之后，监测生产过程的质量和性能以确保实现常规操作中的质量目标非常重要。尤其是从SQC数据中确定MU，从PT和EQA数据确定偏倚。ISO15189将测量MU作为一项要求[1]：5.5.1.4实验室应为检验过程中用于报告患者样品被测量值的每个测量程序确定MU。实验室应规定每个测量程序的MU性能要求,并定期评审MU的评估结果。5.5.1.4指出MU可在中间精密度条件下通过测量质控物获得的量值进行计算，允许“自上而下”简单地估计MU。为了获得MU的可靠估计，“经验法则”至少为20个控制测定值，但实际上需要更多测量以获得s的可靠估计。假设真正的s为10，当n=20时90%置信区间范围为7.4～15.9，n=100时90%置信区间为9.0～11.3，其估计的s可靠性更好，误差约为真值的10%。因此，在估计MU时应进行至少100次测量，并在3～5个月的周期中收集数据以满足中间精密度条件的要求。实验室专业人员通常将分析总误差作为质量和性能的测量措施。但计量学家认为，不应该将不精密度和偏倚结合在一起，偏倚应该被消除或纠正，偏倚不需要考虑到MU的确定中。

在医学实验室管理检验质量时，估计偏倚仍然必不可少。PT和EQA数据显示，偏倚是真正的问题，甚至在全球标准化计划中也不能被消除或纠正，如国际临床化学和实验室医学联盟(IFCC)的HbA1c全球标准化计划。ISO15189要求实验室参加PT和EQA项目，估计单个实验室结果和1个指定靶值间的偏倚。PT和EQA计划可采用“室间质量评价西格玛图”显示各个检验分组的偏倚和不精密度[21]，并更好地理解当前检验程序的质量。

4.2 监测失效根据ISO15189，实验室必须识别和控制不符合。不符合定义为“未满足要求”，是由于检验前、检验中或检验后过程的故障而产生的错误或有缺陷的结果。实验室通常使用百分数表示差错率，但用σ级别表示为缺陷率的可接受性提供了更好评估。例如，5%差错率对应于3.15σ，1%对应于3.95σ，0.5%对应于4.15σ，0.1%对应于4.6σ，0.05%对应于4.75σ，0.01%对应于5.2σ。实验室差错率目标应该制订在0.01%以下以实现世界级质量。Plebani等[22]研究了2009～2013年的检验前阶段质量指标数据，记录了识别错误、抄写错误、不正确样品类型、不正确样品量和不合适样品的σ中位数为4～5，表示过去15年，医院在检验前和检验后差错率上做出了众多努力，并且取得了较大进步。

4.3 改进质量和全面QC计划前两步(测量质量和性能、监测失效)的目的是确定改进需求。采取措施改进检验程序的质量或改进全面QC计划质量可完成PDCA循环。

5 讨论

20世纪90年代，在实施全面质量管理时，医疗组织开始采用相关科学管理指南。6σ质量管理是全面质量管理的发展，提供了“公差范围”形式的定量性能目标和σ度量形式的质量目标。上述改进提供了更定量的框架，更易于测量和管理质量。质量以人开始，以人结束。一线工作人员和分析人员是与顾客交流的关键，其提供优质服务和患者医疗。管理负责提供组织支持和结构以帮助人们将正确的事情做好。管理必须定义质量政策并提供过程、程序、工具和培训。本研究描述的6σQMS有望帮助实验室提供清晰的指南，以指导实验室实现检验程序产生具有预期用途所要求质量的结果。

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北京市自然科学基金资助项目(7143182)；北京医院课题资助项目(BJ-2015-025)。△

10.3969/j.issn.1673-4130.2016.22.060

1673-4130(2016)22-3230-04

2016-04-10