临床医学检验重要环节的质量控制

杨俊英

【摘 要】目的：临床医学检验在给医护人员在临床治疗上提供了很大的帮助，为了临床医学检测结果的准确度，控制好检验环节中重要过程的质量是具有必要性的。方法：随机选取接受临床医学检验的患者分为两组，接受不同方法的临床医学检测，对比检测结果。结果：质量控制下，研究对象的临床医学检测结果更加精准。结论：在临床医学检验中，把控好重要环节，实施质量控制措施，可以預防环境和人为因素对检测结果的影响。

【关键词】临床医学检验;质量控制;检验结果

【中图分类号】R197   【文献标识码】A    【文章编号】1672-3783（2020）02-0291-01

目前在临床治疗中，不同手段的医学检验准确的描述了患者的生理性不适和变化，各种检验结果和数据为医护人员提供了判断依据，更好帮助医护人员给患者实施精准的治疗方法，大量的人体临床医学检测结果数据也成为了现代临床医学理论发展的基础磐石。因此，控制检验过程中的影响因素，可以排除外来因素对检验结果准确度的影响，在临床治疗上是非常有必要的，本实验将研究不同方法的临床医学检测，并探究质量控制手段对检测结果准确度的影响。

1 基本信息和方法

1.1 基本信息

随机选取将要接受临床医学检验的患者，在实验开始前患者均在接受检验前进行体检，患者分为两组，各组均有206名患者，记录患者的信息，两组患者的基本信息如表1所示，两组患者的身体健康状况和基本信息大致相同，具有可比较性。

1.2 质量控制方法

对照组接受常规方法检测，观察组接受质量控制的检测，同样收集和统计两组患者的检测结果，调查两组人员工作的满意度。

质量控制实施的环节包括临床医学检验前、中、后三个重要阶段。

检测前阶段：在临床医学检验前，医护人员要详细登记和重复核对患者的信息。信息包括患者身体基本信息，患者需要检测的项目，患者检测标本的采集时间和保存时间，标本采集的方式，检测标本的方法和使用仪器，避免标本过多出现混淆和延迟标本的检测时间，或使用错误的方法和仪器及配套试剂进行检测。

在医护人员采集患者标本时，要使用一次性无菌适宜规格的医药耗材进行取样，且取样方法要避免造成创面，取样时间简短，取样步骤精简，既可以减少患者的痛苦，也可以确保样本没有暴露在空气中受到污染或氧化。医护人员要经常组织培训和考试，训练标本采集的手法，熟练标本采集的操作。在送检和运输标本过程中，需要保证装有标本的耗材具有完好的保密性，避免在运输过程中标本受到空气附着物污染和其他标本的影响;标本的保存环境温度对标本也有很大的影响，医护人员需要及时将标本送检，未来得及送检的标本需要放置于4℃以下的冰柜进行保存。在检测过程中，医护人员要遵守实验室的规则和检测方法进行检测，检查仪器的灵敏度和调节参数，检查配套试剂和医药耗材是否受到污染，选取的检测方法必须遵循科学原则，不得使用其他不规范不严谨的操作，医护人员也可以和患者沟通，选取适合的检测方法和仪器。整个检测前环节要考虑到安全和精简步骤。、

检测中阶段：在临床医学检测中，检测仪器和配套试剂是确保检验结果准确性的基础。检测仪器在检测前后需要进行检查和保养维修，在检查前后使用相应的空白试剂清洗仪器管道，确保标准不受污染，在检测前后要将仪器参数调节回正常参数，长时间不使用的检测仪器应关闭电源且安全放置。配套试剂在使用前要确保包装没有破损，检查检验方法需要使用到的试剂种类和剂量，在调配试剂时要注意医护人员的安全。在实验室管理中可以引入计算机和智能管控，减少人为操作的失误，提高运行速度。检测人员需要接受检测方法的培训，检测人员的理论和手法要达到标准，实验室安全意识要加强。

检测后阶段：在检测结果出来后，要核实检测结果的准确，有必要时需要再次检测。使用计算机建立完整的信息数据库，保存完整的临床医学检测结果和患者信息，一方面可以提升医院病人和数据管理的效率，方便医护人员及时调出患者的检查结果和以往病历，一方面患者的检测数据不易丢失，可以使用大数据分析软件进行统计和分析不同病症的检测结果，为加强医学理论的数据支持，为地区预防疾病宣传和治疗有重大意义。

2 结果

两组患者的临床医学检测结果和人员工作满意度如表2所示。由表2数据可得，观察组的临床医学检验结果准确性和满意度均高于对照组，且具有统计意义，说明临床医学检测结果可以在质量控制下得到提高。

3 讨论

本实验探究了临床医学检测结果的影响因素和重要环节下质量控制的方法，实验数据说明了在检测过程中每个步骤和环节加强控制，减少环境和人为因素，保证检测标本状态接近采集时的状态，可以更准确测出患者的身体各项指标，医护人员可以更好的诊断和提出相对应的治疗手段。在如今社会面临老龄化，医疗机构、医护人员和经费需求都在逐年增加，本实验的质量控制方法从安全性，操作可行性，患者满意度和经济性角度出发，确保数据的及时性和精准度，为临床医学检验提供有效的数据支持，对社会医疗改善有巨大的意义。

参考文献

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