沈张平(通讯作者) 王钦君 季沈杰 徐瑾 宋建辉
(启东市人民医院检验科 江苏 启东 216200)
血液细菌培养是诊断菌血症的金标准,如何对血培养整个过程进行风险管理以达到准确及时的检验结果,是临床和微生物实验室共同的目标。传统的检验质量管理往往重视事后处置,导致可能的潜在风险演变为差错事故。故障模式和影响分析(Failure Mode and Effect Analysis)[1]作为一种用于策划预防措施的工具,其目的主要是通过对整个实验过程每个环节进行检查,发现、评价实验过程中潜在风险及其后果,找到相应措施减少潜在风险的发生并不断监测、完善措施。FMEA已应用到航空航天、工业制造、检验检疫等各个领域[2]。我们在血培养过程中尝试引入FMEA模型,收到良好的效果,现报道如下:
2017年8月-12月及2018年1月-5月临床各科室住院患者的血培养标本分别为1843、6750份。
血培养风险管理模型(FMEA)构建步骤。
结合实际工作制订血培养流程图,有利于对整个过程查找故障模式和故障影响,为FMEA模型构建提供参考。
对照血培养流程图,列出所有可能的故障模式,包括风险来源、发生原因、风险事件,对每一个故障模式列出可能故障影响,包括潜在后果,危害程度、是否可控。共列出3个过程、10个环节、32个故障模式。见表1。
参考文献采用头脑风暴法,组成5人评分小组,对这32个故障模式从风险发生频率、风险后果严重程度、风险被发现的概率进行投票评分。评分规则各分5个等级:风险发生频率(Possibility) 5=每周发生一次,4=每月发生一次,3=每年发生一次,2=几年发生一次,1=整个过程几乎不发生。风险后果严重程度(Severity degree) 5=患者死亡严重后果,4=患者永久伤残,3=需专业干预的伤害,2=临时伤害、不需专业干预,1=临时不适。风险被发现的概率(Detectability) 1.5=无技术和方法探知风险,1.4=现行医疗技术和方法探知风险可能性很小,1.3=有相应医疗技术和方法探知风险但不直接,1.2=现行医疗技术和方法探知风险可能性,1.1=肯定能找到风险。
计算出风险优先数(RPN),RPN值为频率(P)*程度(S)*概率(D)的积RPN值越大,表示风险越严重。见表1。
在血培养3个过程10个环节32个故障模式中,发现可容忍风险6个(RPN11.7~15.5),可接受风险15个(RPN4.9~11.6),可忽略风险11个(RPN≤=4.8),未发现不可接受风险(RPN≥=15.5或风险后果严重程度>5)。风险管理后,阳性率上升3.4个百分点,污染率下降2.7个百分点。见表2、表3。
分别对6个可容忍风险采取相应措施进行管理,(1)医嘱开具环节采取的措施:通过医务科通知各临床医生,把握采血时间(抗生素使用前、寒战时)、规定采血瓶数(双瓶或双侧双瓶),实验室原则上拒收单瓶血培养。(2)在护士采血环节采取的措施:分期分批培训护士血培养采血的注意事项,知晓率100%。杜绝污染、严格消毒、足量采血、及时送检。(3)标本接收环节,增加了一台急诊血培养仪BD-9120,在工作量高峰期增加一名帮班人员。针对夜间微生物室无人值班的事实,建议安装感应报警装置连接值班电话。暂时规定急诊夜班人员三小时巡察一次。(4)在阳性瓶处理上,加强革兰氏染色标准化操作并作阴阳性质量控制对照,对新进人员专业培训后上岗。(5)在细菌鉴定与药敏环节中加强临床疑难菌少见菌学习和培训,增加API板条作为补充试验,重视镜检形态和菌落特点。参照CLSI最新标准,熟知细菌天然耐药情况及特殊细菌特殊药敏判断,定期与临床沟通交流,解读培养结果。(6)在报告审核环节重点切实做到审核者与检验者非同一人,仔细发现报告中存在的问题并互相切磋。定期由科主任抽查并考核。通过采取了以上措施进行风险管理后,血培养阳性率从2017年8-12月6.2%上升到2018年1-5月的9.6%,高于麦珍报道的8.68%污染率下降了2.13%(表6),并实现了血培养仪器报阳与危机值报告同步化,一 二 三级报告准确性明显提高,临床和实验室普遍满意。
综上,FMEA模型构建转变了检验医学的传统管理理念:从制度上把事后处置提前为事前的风险防范,关口前移,最大限度地减少血培养过程中差错事故的发生。值得临床实验室尝试。
表1 血培养过程中故障模式、故障影响、风险分析
表2 风险等级判断标准
标本送检时间送检人数送检瓶数阳性人数污染瓶数阳性率(%)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)