Yu Zhang, Biqiong Ren, Guoying Zou, Lihua Yang. Una herramienta de hoja de cálculo para diseñar programas estadísticos de control de calidad basados en parámetros de riesgo del paciente. Clinical Biochemistry 2023; 116: 52–58. Brain Hospital of Hunan Province and Hunan Center For Clinical Laboratory, Changsha, Hunan, PR China
Resumen de la publicación generada por ChatGPT ;
al final se puede leer el articulo original.
1- ¿Qué es el modelo de riesgo del paciente de Parvin y cómo se utiliza para desarrollar una herramienta en la hoja de cálculo?
El modelo de riesgo del paciente de Parvin es un método cuantitativo para correlacionar la estrategia de control de calidad estadístico (SQC) de un laboratorio con el número esperado de resultados de pacientes no confiables producidos bajo una condición fuera de control. El modelo se basa en el parámetro de riesgo MaxE(Nuf), que se reconoce como el núcleo del modelo. El valor de este parámetro y el estándar aceptable desarrollado por el laboratorio determinan si la estrategia de control de calidad actual se ajusta a los requisitos de riesgo, si se deben cambiar las reglas de control de calidad y si se debe ajustar el tamaño de la serie.
En este estudio, se desarrolla una herramienta gráfica conveniente utilizando el software Excel de uso común basado en la fórmula matemática del valor E(Nuf) y una programación simple. La herramienta simplifica el diseño de los procedimientos de SQC en función de los parámetros de riesgo del paciente y puede calcular otros parámetros en el modelo de riesgo y proporcionar un diagrama de riesgo, lo que ayuda a los laboratorios a diseñar fácilmente un esquema de SQC basado en el riesgo del paciente.
2- ¿Cómo calcula la herramienta el número esperado de resultados finales de pacientes no confiables y cuál es el significado del valor máximo de E(Nuf)?
La herramienta calcula el número esperado de resultados finales de pacientes no confiables (E(Nuf)) utilizando una fórmula que tiene en cuenta varios parámetros, incluido el rendimiento del procedimiento de medición, la regla de control de calidad candidata, el objetivo de calidad analítica de los elementos de prueba y el número de muestras de pacientes analizadas entre eventos de control de calidad (tamaño de ejecución).
La fórmula es la siguiente: E(Nuf) = ΔPE{(ARLed-1)E(NB)-(1-P1)[E(NB)-E(N0)]}, donde ΔPE es el porcentaje incrementado de resultados que superan el error total permisible (TEa) en un estado fuera de control, ARLed es la duración promedio de la serie hasta la detección del error, NB es el número esperado de muestras de pacientes analizadas entre eventos de control de calidad, P1 es la proporción de resultados que exceden el TEa en un estado estable y E(N0) es el número esperado de resultados no confiables en un estado estable. El valor máximo de E(Nuf) es el número máximo de resultados finales de pacientes no confiables que el laboratorio está dispuesto a aceptar bajo un cierto número de muestras de pacientes analizadas entre eventos de control de calidad.
La importancia de este valor es que ayuda a los laboratorios a controlar la cantidad de resultados de pacientes no confiables y diseñar un esquema SQC que cumpla con los requisitos de riesgo.
3- ¿Se puede personalizar la herramienta para adaptarse a diferentes parámetros de riesgo y estrategias de control de calidad?
Sí, la herramienta se puede personalizar para adaptarse a diferentes parámetros de riesgo y estrategias de control de calidad. La herramienta tiene en cuenta varios parámetros, incluido el rendimiento del procedimiento de medición, la regla de control de calidad candidata, el objetivo de calidad analítica de los elementos de prueba y la cantidad de muestras de pacientes analizadas entre eventos de control de calidad (tamaño de ejecución), que se puede ajustar según de las necesidades específicas del laboratorio.
El laboratorio puede ingresar los requisitos de calidad, los parámetros de rendimiento, el tamaño de ejecución práctico, las reglas de control de calidad y la cantidad de resultados de control de calidad de los elementos de prueba en la herramienta para obtener el valor MaxE (Nuf), el tamaño máximo de ejecución y otros datos basados en la estrategia. .
La estrategia de control de calidad que se ajusta a los requisitos de riesgo se puede desarrollar cambiando las reglas de control de calidad o la cantidad de tamaño de ejecución. La herramienta también proporciona un gráfico de función de potencia de la estrategia de control de calidad y dos diagramas de riesgo simultáneamente, lo que puede ayudar a los laboratorios a evaluar los riesgos de las estrategias de control de calidad y diseñar estrategias de SQC adecuadas basadas en el riesgo para reducir el riesgo del paciente a niveles aceptables.
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Nueva presentación el 15 de agosto
Cordiales saludos.
Dr. Anibal E. Bagnarelli,
Bioquímico-Farmacéutico,UBA.
Ciudad de Buenos Aires, R. Argentina
