质控靶值制定方法

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质控靶值制定方法

质控靶值制定方法

三、临床免疫分析QC的实施设定质量目标,评价本室所用方法的不精密度(CV%)和不准确度(平均偏差),利用QCEasy 软件画出OPSpecs图,确定操作点,评价失控概率,选择QC规则和每次测定质控个数,采取全面质量控制策略,重新评价性能(一) 室内质控的实际操作1、确认质控物的靶值在开始室内质控时,首先要设定质控品的靶值。

各实验室在已确定各个测定项目的反应线性和校准良好的情况下,应对新批号的质控品的各个测定项目重行确认靶值(用现行的测定方法),一般应在说明书标定的范围以内。

(1)暂定靶值的设定:新批号的质控品应与当前使用的质控品一起进行测定。

根据20或更多独立批获得的至少20次质控测定结果,计算出均值,作为暂定靶值。

以此暂定靶值作为下一个月室内质控图的靶值进行室内质控;一个月结束后,将该月的在控结果与前20个质控测定结果汇集在一起,计算累积均值(第一个月),以此累积的平均数做为下一个月质控图的靶值。

重复上述操作过程,连续三至五个月。

(2)常用靶值的设立:以最初20个数据和三至五个月在控数据汇集的所有数据计算的累积均值作为质控品有效期内的常用靶值。

2、设定控制限对新批号质控品应确定控制限,控制限通常以标准差(s)的倍数表示。

在刚开始时可暂由总许误差(TEa)计算,即各项目用1/4TEa作为质控图的标准差(以13.5s为失控规则)。

临床实验室不同项目(定量测定)的控制限的设定要根据其采用的控制规则来决定。

3、质控规则的选择多年来我们常选用12s作为警告规则、13s规则作为失控规则,再辅以Westgard多规则中的其他常用规则。

近来,卫生部临床检验中心建议有条件的实验室应采用OPSpecs图法或功效函数图法来选择质控方法。

4、绘制质控图及记录质控结果根据质控品的靶值和控制限绘制Levey-Jennings控制图(每张图一个浓度水平),将选择的质控规则应用于质控数据,判断每一分析批是在控还是失控。

(二)失控情况处理及原因分析1、失控情况处理操作者在测定质控时,如发现质控数据违背了控制规则,应填写失控报告单,尤其上一级做出是否发出与测定质控品相关的那批患者检验报告的决定。

生化质控临时靶值标准差的建立

生化质控临时靶值标准差的建立

生化质控临时靶值标准差的建立引言:生化质控是临床化验室进行质量控制的重要手段之一,通过对质控品的测试,可以评估仪器和试剂的稳定性,了解实验结果的精确性和准确性,并及时发现实验误差。

而质控品的靶值与标准差的建立,是生化质控中一个重要的步骤,本文将详细介绍生化质控临时靶值标准差的建立方法。

一、生化质控品的选择生化质控品是指经过特殊处理和质量控制的标准化物质,它具有与患者样品相似的生理成分和理化特性,可以用来评价仪器的准确性、精密度以及分析方法的稳定性等指标。

在建立质控临时靶值标准差之前,首先需要选择适当的质控品。

1. 质控品的种类根据质量控制要求,质控品可以分为质控血清和质控尿液两种类型。

质控血清可用于测定血清或体液中的生化指标,如血糖、肝功能、肾功能等;质控尿液可用于测定尿液中的指标,如尿酸、尿蛋白等。

2. 质控品的来源质控品的来源有多种,常见的来源包括:(1)人工合成:可以有意制作特定成分的质控品,用于特定指标的质控;(2)动物来源:如牛、猪血清等,具有与人体样品相似的成分;(3)人源来源:从正常人的血液或尿液中提取制备,可做为人类生化指标的质控标准。

3. 质控品的制备制备质控品需要根据不同的指标和标准,选用相应的化学合成、分离纯化、浓缩等方法进行制备,确保质控品的成分和性质符合质量控制要求。

二、建立生化质控临时靶值标准差的方法建立生化质控临时靶值标准差是根据实验室连续测定多次的质控数据来确定,具体方法如下:1. 数据采集首先需要连续测定一组质控品的数据,每天测定多次,连续测定一周或以上。

在测定过程中,要确保仪器的稳定性和试剂的一致性,以减小实验误差。

2. 数据处理将每天的测定结果进行统计分析,计算平均值和标准差。

可使用统计软件进行数据处理,常用的方法有SPSS、Excel等。

3. 计算临时靶值标准差将每天的标准差汇总,并计算平均值,平均值即为临时靶值标准差。

临时靶值标准差可以反映实验室的仪器、试剂和操作人员间的差异,可以用来评价实验的准确性和稳定性。

室内质控靶值计算

室内质控靶值计算

室内质控靶值计算
室内质控靶值计算包括检测靶值和质控靶值,检测靶值是对试验条件
和测量结果所设定的基本标准,定义了室内环境的最低质量水平,而质控
靶值则定义了室内环境的期望质量水平,指定了能够达到的最高质量水平。

质控靶值的计算通常根据不同的参数考虑,如空气质量、温湿度、照明、
噪声及其他室内环境指标,通过收集参考信息与相关规范,以及一些运算
工具,根据各参数对应的规定门槛值,最终得出室内质控靶值作为对室内
环境质量的判定标准。

针对空气质量,可以根据空气污染物的检测结果,建立室内质控靶值,确定室内空气的空气质量指数(AQI)控制范围,若检测结果超出靶值,
则应先采取必要措施,以满足靶值要求。

根据温湿度,室内温度应在适宜
范围内,湿度应在低湿(30%-50%)或者高湿(60%-80%)范围内,室内温
湿度也是维持室内空气质量的关键因素之一
此外,照明及噪声水平也是维护室内空气质量的重要因素,因此对于
室内质控靶值的计算,应了解建筑内部照度、噪声级别和起居室温度的情况,根据规定的最大值限制。

质控靶值制定办法

质控靶值制定办法

三、临床免疫分析Q C的实施设定质量目标,评价本室所用方法的不精密度(CV%)和不准确度(平均偏差),利用QCEasy软件画出OPSpecs图,确定操作点,评价失控概率,选择QC规则和每次测定质控个数,采取全面质量控制策略,重新评价性能(一)室内质控的实际操作1、确认质控物的靶值在开始室内质控时,首先要设定质控品的靶值。

各实验室在已确定各个测定项目的反应线性和校准良好的情况下,应对新批号的质控品的各个测定项目重行确认靶值(用现行的测定方法),一般应在说明书标定的范围以内。

(1)暂定靶值的设定:新批号的质控品应与当前使用的质控品一起进行测定。

根据20或更多独立批获得的至少20次质控测定结果,计算出均值,作为暂定靶值。

以此暂定靶值作为下一个月室内质控图的靶值进行室内质控;一个月结束后,将该月的在控结果与前20个质控测定结果汇集在一起,计算累积均值(第一个月),以此累积的平均数做为下一个月质控图的靶值。

重复上述操作过程,连续三至五个月。

(2)常用靶值的设立:?以最初20个数据和三至五个月在控数据汇集的所有数据计算的累积均值作为质控品有效期内的常用靶值。

2、设定控制限对新批号质控品应确定控制限,控制限通常以标准差(s)的倍数表示。

在刚开始时可暂由总许误差(TEa)计算,即各项目用1/4TEa作为质控图的标准差(以为失控规则)。

临床实验室不同项目(定量测定)的控制限的设定要根据其采用的控制规则来决定。

3、质控规则的选择多年来我们常选用12s作为警告规则、13s规则作为失控规则,再辅以Westgard多规则中的其他常用规则。

近来,卫生部临床检验中心建议有条件的实验室应采用O P S p e c s图法或功效函数图法来选择质控方法。

4、绘制质控图及记录质控结果根据质控品的靶值和控制限绘制Levey-Jennings控制图(每张图一个浓度水平),将选择的质控规则应用于质控数据,判断每一分析批是在控还是失控。

(二)失控情况处理及原因分析1、失控情况处理操作者在测定质控时,如发现质控数据违背了控制规则,应填写失控报告单,尤其上一级做出是否发出与测定质控品相关的那批患者检验报告的决定。

生化质控临时靶值标准差的建立

生化质控临时靶值标准差的建立

生化质控临时靶值标准差的建立引言生化质控是临床生化检验中非常重要的一环,其目的是保证实验室质量,提高检验结果的准确性和可信度。

在质控过程中,靶值(target value)和标准差(standard deviation)是两个非常重要的指标,靶值代表了理想情况下的检验结果,而标准差则代表了实际检验结果的离散程度。

建立生化质控临时靶值标准差是为了更好地评估实验室质控水平,本文将探讨这一过程的建立方法和意义。

一、生化质控临时靶值标准差的概念生化质控临时靶值标准差是指在一定时间内实验室连续进行质控时,通过对一定周期的大量质控数据进行统计分析,得到的靶值与标准差。

靶值是指理想情况下的质控浓度,可以是一个具体数值或一个范围,而标准差则是表示这些结果相对靶值的偏离程度。

当质控数据分布稳定时,生化质控临时靶值标准差越小,说明质控结果越稳定,实验室的质量控制水平越高。

二、建立生化质控临时靶值标准差的方法1. 数据收集建立生化质控临时靶值标准差的第一步是数据收集。

实验室需要连续进行一定周期内的质控分析,记录每次的质控结果,包括测量数值、测量时间等信息。

还需要记录所使用的质控品批号、生产厂家等信息,以及分析环境的温湿度等环境因素。

2. 数据分析收集到足够的质控数据后,需要进行数据分析。

首先对数据进行整理和清洗,剔除异常值和重复数据,保证分析的数据质量。

然后利用统计学方法计算靶值和标准差。

对于靶值的确定,可以采用平均值、中位数等方法,而标准差的计算可以采用离散程度等指标。

还可以通过绘制质控图,观察质控数据的分布情况,进一步验证靶值和标准差的合理性。

3. 建立模型基于数据分析的结果,可以建立生化质控临时靶值标准差的模型。

模型可以是一个数学公式,也可以是一个计算软件或系统,用于实验室连续进行质控时自动计算靶值和标准差,并进行质控数据的分析和报告。

通过建立模型,可以实现生化质控临时靶值标准差的自动化计算和管理,提高质控工作效率和准确性。

质控品靶值范围

质控品靶值范围

质控品靶值范围质控品靶值范围是指在质量控制过程中,用于评估测试方法准确性和精密度的一组参考值。

它是根据历史数据和实验结果确定的,用于判断测量结果是否在可接受的范围内。

质控品靶值范围的设定对于保证实验的准确性和可靠性至关重要。

本文将介绍质控品靶值范围的意义、设定方法以及应用场景。

一、质控品靶值范围的意义质控品靶值范围的设定是为了确保测试结果的准确性和可靠性。

在实验过程中,通过与质控品的测量结果进行比较,可以评估测试方法的准确性和精密度,判断实验是否受到外界因素的影响。

如果测试结果超出了质控品靶值范围,就需要对实验方法进行调整和优化,以提高实验的准确性和可重复性。

质控品靶值范围的设定是基于历史数据和实验结果的统计分析。

通常采用以下方法进行设定:1. 历史数据分析法:通过分析历史数据,确定质控品的平均值和标准差,以及正态分布的区间范围,设定质控品靶值范围。

这种方法适用于已经有一定样本量的情况下。

2. 同行对比法:通过与同行实验室进行对比,确定质控品的参考值范围。

这种方法适用于实验室之间具有类似实验条件和测试对象的情况。

3. 专家评估法:依靠专家的经验和知识,结合实验数据进行评估,确定质控品靶值范围。

这种方法适用于样本量较小或者无法获取历史数据的情况。

三、质控品靶值范围的应用场景质控品靶值范围的应用场景主要包括以下几个方面:1. 实验方法验证:在开发新的实验方法时,通过与质控品的测量结果进行比较,评估实验方法的准确性和精密度,以确保新方法的可靠性和可行性。

2. 实验室质量控制:实验室在进行日常实验过程中,通过定期检测质控品,判断实验的准确性和可重复性,及时发现并纠正实验过程中的偏差和错误。

3. 仪器校准:质控品的靶值范围可以用于仪器的校准和调整,以确保仪器的测量准确性和精密度。

4. 数据分析和结果解释:在实验结果的分析和解释过程中,通过与质控品的测量结果进行比较,判断实验结果是否可靠,并对结果的准确性进行修正和调整。

生化质控临时靶值标准差的建立

生化质控临时靶值标准差的建立

生化质控临时靶值标准差的建立随着临床检验技术的不断发展和变革,生物化学检验在医学诊断中的重要性日益凸显。

生化质控是保证生物化学检验结果准确可靠的重要环节之一,而临时靶值标准差的建立则是进行生化质控的关键步骤之一。

本文将就生化质控临时靶值标准差的建立进行详细介绍。

生化质控临时靶值标准差,是指根据一定时间内的实验数据,计算出的临时靶值标准差,用于评估实验数据的稳定性和精确度。

临时靶值标准差的建立,能帮助实验室评估生化检验方法的可行性,提高实验数据的准确性和可靠性。

1. 数据收集:需要收集一定时间内的实验数据,包括各种生化指标的测定结果。

数据收集的时间跨度需要足够长,以确保数据的代表性和统计学意义。

2. 数据整理:收集到的实验数据需要进行整理和清洗,包括去除异常值、计算平均值和标准差等统计参数。

3. 统计分析:利用统计学方法对整理后的实验数据进行分析,计算出临时靶值标准差、置信区间等参数,为后续的质控提供依据。

4. 结果评估:对统计分析的结果进行评估和验证,确定临时靶值标准差的准确性和可靠性。

5. 标准差修正:根据实验室具体情况,可以对计算得到的临时靶值标准差进行修正,以确保其符合实验数据的实际情况。

6. 临时靶值标准差的定期更新:由于实验数据会随时间的推移而发生变化,因此临时靶值标准差也需要定期更新,以确保其能够及时反映实验数据的变化情况。

2. 提高实验数据的准确性和可靠性:通过建立临时靶值标准差,能够帮助实验室及时发现实验数据的异常情况,及时进行调整和修正,提高实验数据的准确性和可靠性。

3. 为生化质控提供依据:临时靶值标准差是进行生化质控的重要依据之一,能够帮助实验室建立科学合理的质控方案,保证实验数据的质量和可靠性。

1. 数据的选择和整理要严谨:在进行生化质控临时靶值标准差的建立过程中,需要选择代表性强的实验数据,并进行严谨的整理和清洗,以确保统计分析的准确性和可靠性。

2. 统计方法的选择要合理:在进行统计分析时,需要选择合适的统计方法和工具,以确保对实验数据的分析和评估具有科学依据。

二十次设置靶值

二十次设置靶值

二十次设置靶值
一、稳定性较长的质控品
1、暂定靶值的设定:为了确定靶值,新批号的质控品应与当前使用的质控品一起进行测定。

根据20或更多独立批获得的至少20次质控测定结果,计算出平均数和标准差,作为质控图的暂定均数和标准差,以此暂定均值和标准差作为下一个月室内质控图的均数和标准差进行室内质控;一个月结束后,将该月的在控结果与前20个质控测定结果汇集在一起,计算累积均数和标准差(第一个月),以此累积的均数和标准差做为下一个月质控图的均数和标准差。

重复上述操作过程,连续三至五个月。

2、常用靶值的设立:以最初20个数据和三全五个月在控数据汇集的所有数据计算的累积均数和标准差作为质控品有效期内的常用靶值,并以此作为以后室内质控图的平均数。

对个别在有效期内浓度水平不断变化的项日,则需不断调整靶值。

二、稳定性较短的质控品
在3天内,每天分析每水平质控品3-4瓶,每瓶进行2-3次重复。

收集数据后,计算平均数、标准差和变异系数。

剔除异常值,计算余下数据的平均数和标准差。

以此作为质控图的均数和标准差。

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三、临床免疫分析QC 的实施设定质量目标,评价本室所用方法的不精密度(CV% )和不准确度(平均偏差),利用QCEasy软件画出OPSpecs图,确定操作点,评价失控概率,选择QC 规则和每次测定质控个数,采取全面质量控制策略,重新评价性能
(一)室内质控的实际操作
1、确认质控物的靶值
在开始室内质控时,首先要设定质控品的靶值。

各实验室在已确定各个测定项目的反应线性和校准良好的情况下,应对新批号的质控品的各个测定项目重行确认靶值(用现行的测定方法),一般应在说明书标定的范围以内。

(1)暂定靶值的设定:
新批号的质控品应与当前使用的质控品一起进行测定。

根据20 或更多独立批获得的至少20 次质控测定结果,计算出均值,作为暂定靶值。

以此暂定靶值作为下一个月室内质控图的靶值进行室内质控;一个月结束后,将该月的在控结果与前20 个质控测定结果汇集在一起,计算累积均值(第一个月),以此累积的平均数做为下一个月质控图的靶值。

重复上述操作过程,连续三至五个月。

2)常用靶值的设立:?
以最初20 个数据和三至五个月在控数据汇集的所有数据计算的累积均值作为质控品有效期内的常用靶值。

2、设定控制限
对新批号质控品应确定控制限,控制限通常以标准差(S)的倍数表示。

在刚开始时可暂由总许误差(TEa)计算,即各项目用1/4TEa 作为质控图的标准差(以13.5s为失控规则)。

临床实验室不同项目(定量测定)的控制限的设定要根据其采用的控制规则来决定。

3、质控规则的选择
多年来我们常选用12s 作为警告规则、13s 规则作为失控规则,再辅以Westgard 多规则中的其他常用规则。

近来,卫生部临床检验中心建议有条件的实验室应采用OPSpecs图法或功效函数图法来选择质控方法。

4、绘制质控图及记录质控结果
根据质控品的靶值和控制限绘制Levey-Jennings控制图(每张图一个
浓度水平),将选择的质控规则应用于质控数据,判断每一分析批是在控还是失控。

二)失控情况处理及原因分析
1、失控情况处理操作者在测定质控时,如发现质控数据违背了控制规则,应填写失控报告单,尤其上一级做出是否发出与测定质控品相关的那批患者检验报告的决定。

2、失控原因分析
失控信号的出现受多种因素的影响,这些因素包括操作上的失误、试剂、校准物、质控品的失效,仪器维护不良以及采用的质控规则、控制限范围、一次测定的质控标本数等等。

失控信号一旦出现就意味着与测定质控品相关的那批病人标本报告可能作废。

此时,首先要尽量查明导致的原因,然后再随机挑选出一定比例(例如5%或10%)的患者标本进行重新测定,最后根据既定标准判断先前测定结果是否可接受,对失控做出恰当的判断。

对判断为真失控的情况,应该在重做质控结果在控以后,对相应的所有失控患者标本进行重新测定。

如失控信号被判断为假失控时,常规测定报告可以按原先测定结果发出,不必重做。

当得到失控信号时,可以采用如下步骤去寻找原因:
(1)、利用“多规则”判断失控类型:是随机误差还是系统误差造成的?例如出现13s 或R4s 是随机误差,而出现22s、41s 或10x 则是系统误差。

批内的随机误差多数是仪器的问题,只有批间的随机误差、没有批内的随机误差则多数是试剂的问题。

系统误差可由新配质控物的问题(稀释错误),校准物的问题(降解、稀释错误、校准时的随机误差、定值不准等),如果只有个别项目失控涉及试剂的可能性较大(换批号后未重新校准,试剂变化等),如果几乎所有项目都失控基本可肯定是仪器问题。

环境变化造成的影响往往是渐进的、一般不太明显。

(2)、先排除假失控报警,看一下质控的异常是否伴随大多数标本的异常,是单个项目失控?还是多数项目失控?是何种类型的失控?能否
排除质控物本身的问题?必要时可以使用多个不同来源的商品化定值质控物。

(3)、确定重测:直接重测同一质控物、或新开一瓶质控物重测失控项目?还是校准后重测质控物?是否要更换试剂?等等,须根据判断来决定。

(4)、如果认为仪器的精度不好则应进行仪器维护(检查仪器状态,查明光源是否需要更换,比色杯是否需要清洗或更换?对仪器进行清洗等维护),校准各测定项目后重测质控物。

(5)、如果怀疑试剂问题,更换试剂以查明原因。

试剂的质量也反映在校准曲线完善性上。

(6)、请专家帮助。

如果前五步都未能得到在控结果,那可能是仪器或试剂的原因,需要和仪器或试剂厂家联系。

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