目的 :应用六西格玛(6σ)理论分析临床干化学检验项目质量控制数据,评价其分析性能,设计质量控制规则,并指导其质量改进。方法:收集2014年度临床干化学18个检验项目室内质量控制及室间质量评价的数据,按照生物学变异的质量规范(allowabl...目的 :应用六西格玛(6σ)理论分析临床干化学检验项目质量控制数据,评价其分析性能,设计质量控制规则,并指导其质量改进。方法:收集2014年度临床干化学18个检验项目室内质量控制及室间质量评价的数据,按照生物学变异的质量规范(allowable total error,TEa)标准,使用Bio-Rad公司的Unity Real Time软件进行操作,计算σ值并绘制操作过程规范(OPSpecs)图和西格玛度量图,评价检验项目分析性能,设计质量控制方案;计算检验项目的质量目标指数(quality goal index,QGI),查找导致性能不佳的主要原因,提出优先改进方法。结果:18个临床干化学检验项目中,以生物学变异质量规范TEa取期望值为例,6个(33%)项目的性能大于6σ,1个(6%)大于4σ,11个(61%)小于3σ。所有项目的平均σ值4.23。在总分析性能未达到6σ的检验项目中,8个项目(QGI<0.8)需优先改进精密度,占67%;3个项目(0.8≤QGI<1.2)需同时改进精密度和准确度,占25%;1个项目(QGI>1.2)需优先改进准确度,占8%。18个干化学项目最终质控方案是为,1个项目选择了最佳水平的生物学变异的质量规范,6个项目选择了期望水平,5个项目选择了最低水平。本实验室目前钠、氯、钙、碱性磷酸酶和白蛋白、总蛋白水平检测的性能不能满足最低水平生物学变异质量规范的要求,可降低质控目标的设置等级。结论:6σ质量管理方法可有效评价临床干化学检测性能,设计个性化的质量控制方案可更有效地控制测检质量,有助于不断提高临床实验室生化检验项目质量水平。展开更多
药品质量源于设计(Quality by Design,QbD)强调对制药过程的透彻理解,即理解原料、工艺和产品质量之间的多维组合和相互作用关系。数学模型以函数关系的形式表征所研究工艺系统或过程"输入-输出"量对的集合,是解释制药质量传...药品质量源于设计(Quality by Design,QbD)强调对制药过程的透彻理解,即理解原料、工艺和产品质量之间的多维组合和相互作用关系。数学模型以函数关系的形式表征所研究工艺系统或过程"输入-输出"量对的集合,是解释制药质量传递规律,实现产品关键质量属性(CQAs)预测的重要工具。本文提出依据数学模型对终产品质量的影响程度将工艺模型分为高、中、低3类。为规范建模过程、提高建模效率,提出工艺建模质量管理规范(GMoP)。总结了机理建模、统计建模和混合建模方法,并介绍了数学模型在中药提取、干燥、制粒、粉体压缩、制药过程质量监控和工艺系统表征中的应用。展开更多
目的应用六西格玛(6σ)质量管理规则评价罗氏电化学发光免疫分析仪各项目检测性能水平,从而指导质量改进。方法以我国国家标准和生物学变异导出的"最佳"允许总误差(TEa)为质量规范,以2019年在罗氏Cobas e 601上测定的14个检...目的应用六西格玛(6σ)质量管理规则评价罗氏电化学发光免疫分析仪各项目检测性能水平,从而指导质量改进。方法以我国国家标准和生物学变异导出的"最佳"允许总误差(TEa)为质量规范,以2019年在罗氏Cobas e 601上测定的14个检测项目的累计在控室内质控数据计算不精密度(CV),以2019年两次卫生部室间质评偏倚数据均值作为偏倚(Bias)来源,计算σ值,应用标准化西格玛性能验证图选择合适的质量控制规则,并计算各项目的质量目标指数(QGI),分析导致其性能不佳的原因,提出优先改进方法。结果按国家标准,有8个(57%)项目的σ值> 6;按生物学变异标准,只有2个(18%)项目的σ值> 6;加权σ值后,6个(43%)项目的σ值> 6,1个(7%)项目的σ值> 5,6个(43%)项目的σ值> 4,1个(7%)项目的σ值<3。其中,AFP,CA153,CA199,T4,FT3,T3和NT-ProBNP需改进精密度,FT4需改进精密度和正确度。不同项目采用不同质控规则。结论临床实验室可综合应用合适的质量规范计算6σ度量,全面而有效地评价项目的性能指标,优化质量控制规则,保证检测项目质量。展开更多
文摘目的 :应用六西格玛(6σ)理论分析临床干化学检验项目质量控制数据,评价其分析性能,设计质量控制规则,并指导其质量改进。方法:收集2014年度临床干化学18个检验项目室内质量控制及室间质量评价的数据,按照生物学变异的质量规范(allowable total error,TEa)标准,使用Bio-Rad公司的Unity Real Time软件进行操作,计算σ值并绘制操作过程规范(OPSpecs)图和西格玛度量图,评价检验项目分析性能,设计质量控制方案;计算检验项目的质量目标指数(quality goal index,QGI),查找导致性能不佳的主要原因,提出优先改进方法。结果:18个临床干化学检验项目中,以生物学变异质量规范TEa取期望值为例,6个(33%)项目的性能大于6σ,1个(6%)大于4σ,11个(61%)小于3σ。所有项目的平均σ值4.23。在总分析性能未达到6σ的检验项目中,8个项目(QGI<0.8)需优先改进精密度,占67%;3个项目(0.8≤QGI<1.2)需同时改进精密度和准确度,占25%;1个项目(QGI>1.2)需优先改进准确度,占8%。18个干化学项目最终质控方案是为,1个项目选择了最佳水平的生物学变异的质量规范,6个项目选择了期望水平,5个项目选择了最低水平。本实验室目前钠、氯、钙、碱性磷酸酶和白蛋白、总蛋白水平检测的性能不能满足最低水平生物学变异质量规范的要求,可降低质控目标的设置等级。结论:6σ质量管理方法可有效评价临床干化学检测性能,设计个性化的质量控制方案可更有效地控制测检质量,有助于不断提高临床实验室生化检验项目质量水平。
文摘药品质量源于设计(Quality by Design,QbD)强调对制药过程的透彻理解,即理解原料、工艺和产品质量之间的多维组合和相互作用关系。数学模型以函数关系的形式表征所研究工艺系统或过程"输入-输出"量对的集合,是解释制药质量传递规律,实现产品关键质量属性(CQAs)预测的重要工具。本文提出依据数学模型对终产品质量的影响程度将工艺模型分为高、中、低3类。为规范建模过程、提高建模效率,提出工艺建模质量管理规范(GMoP)。总结了机理建模、统计建模和混合建模方法,并介绍了数学模型在中药提取、干燥、制粒、粉体压缩、制药过程质量监控和工艺系统表征中的应用。
