6σ理论在激素类项目检验质量精益管理中的应用*

刘彦明，何 坤，刘熙君，蔡文灿

(1.粤北人民医院检验科，广东韶关 512026；2.广东医科大学检验学院，广东湛江 524023)

笔者实验室采用电化学发光法检测激素类项目，包括甲状腺功能、性激素、皮质醇和胰岛素等，采用2个经典的Westgard规则(13s和22s)并辅以R4s，41s，10x对室内质控管理，但无法定量地描述该项目分析性能与质量控制之间的关系。室内质量控制目的是监测结果重复性、稳定性，若所有的测定项目都采用同一质控规则，必然会导致分析性能差的项目质量无法保证，而分析性能好的项目的质控成本提高[1-3]。同时，L-J质控图只能显示一个项目的评价结果，不能有效评估项目间的差异，监督所有项目质量运行情况及项目性能的质量要求的差异性[4]。加之对41s，10x等反映系统误差的质控规则的使用，很难做到全科人员的统一，真正将所有的Westgard规则用到日常室内质控管理中存在一定的难度[4]。应用6σ质量管理体系为医学实验室提供了质量改进的客观依据，根据σ水平选择适合的质控策略，方便整体监测和逐项把握[5]。本文以我实验室电化学发光法激素类项目为例，着重阐述如何应用 6σ理论评价项目性能、选择合适的室内控制方案及室内质控的精益管理。

1 材料与方法

1.1 资料来源 对我室2017年2次卫生部临床检验中心内分泌类项目室间质评结果和2017年4～12月内分泌类项目室内质控进行分析。

1.2 试剂仪器 试剂：德国罗氏激素类电化学发光检测试剂盒，相关校准液、质控品、耗材等均采用罗氏配套产品；仪器：罗氏E602全自动电化学发光分析仪。

1.3 方法

1.3.1 评估项目：游离三碘甲状腺原氨酸(FT3)、总三碘甲状腺原氨酸(TT3)、游离甲状腺素(FT4)、血清总甲状腺素(TT4)、促甲状腺素(TSH)、皮质醇(CROT)、雌二醇(E2)、卵泡刺激素(FSH)、黄体生成素(LH)、孕酮(PROG)、泌乳素(PRL)、睾酮(TESTO)和胰岛素(INS)共13项。

1.3.2 参数来源与计算：允许总误差(TEa%)来源于卫生部临床检验中心室间质量评价标准检验项目可接受范围；偏倚(Bias%)评估：对我室2017年共2次卫生部临床检验中心内分泌类室间质评计划每个项目共10个数据进行分析，计算本室结果与靶值的百分差值作为偏倚值，计算公式如下：Bias%=(|本室测定值-均值|)/均值×100%，计算同一项目各水平偏倚的绝对值的平均值作为该项目的偏倚评估[6]；不精密度(CV%)评估：对本室2017年4～12月评估项目室内质控原始数据进行分析，去除失控数据，计算累积均值(X)、累计标准差(S)和累积CV[7]，本室使用了两个浓度水平的质控品，合并CV=[(CVlevel 12+CVlevel 22)/2]1/2；σ值计算：依据公式σ=(TEa-|Bias|)/CV计算各项目的σ值。

1.3.3 两浓度水平的Westgard西格玛误差检索策略：利用2个浓度水平质控品的Westgard西格玛规则，见图1所示：N代表质控测定值个数，R代表批次。σ≥6(性能世界一流)的质量需要1个规则，即13s规则，(N=2，R=1)表示做1批2个质控测定值；5≤σ<6(性能优秀)的质量需要3个规则，即13s/22s/R4s规则，(N=2，R=1)表示做1批2个质控测定值；4≤σ<5(性能良好)的质量需要4个规则，即13s/22s/R4s/41s，(N=4，R=1)表示做1批4个质控测定值或者(N=2，R=2)做2批，每批2个质控测定值；3≤σ<4(性能一般)的质量需要5个规则，即13s/22s/R4s/41s/8x，(N=4，R=2)表示做2批，每批4个质控测定值或者(N=2，R=4)做4批，每批2个质控测定值。σ<3(性能欠佳)的质量急需改进并不断监测。

注：R：每天室内质控批次数，N：每批次室内质控结果数

1.3.4 σ<4的项目的精益管理：对σ值<4的项目从仪器、环境、人员操作、试剂、校准品、室内质控等方面进行自检，寻找可能原因并及时给予纠正改进，并将邻近一次分装的-80℃保存的室间质评样本室温复溶后重新进行测定，每个水平重复测定2次取均值并与室间质评反馈报告的靶值比较并计算累计Bias%，计算2018年1～3月σ<4项目的累计CV%，重新计算各评估项目σ值的变化情况[8，9]。

2 结果

2.1 不同激素类项目的σ值不同 各评估项目的TEa%，CV%，Bias%，标准化性能决定图的X轴(CV/TEa占比)和Y轴(Bias/TEa占比)、σ值、性能及标号等信息见表1。

2.2 依据Westgard西格玛规则误差检索程序，不同σ值项目采取不同的质控策略 PRL和INS的σ值>6，应使用13s规则(N=2，R=1)；FT3的σ值为5.22，应使用13s/22s/R4s(N=2，R=1)；TSH，CROT，LH，TESTO的σ值分别为4.16，4.53，4.46，4.55，应使用13s/22s/R4s/41s(N=4，R=1或者N=2，R=2)；其余各项目σ值均<4，应使用13s/22s/R4s/41s/8x规则(N=4，R=2或者N=2，R=4)。此次监测的13个项目中，σ值>6的项目2个(15.38%)、σ值介于5～6之间的项目1个(7.69%)、σ值介于4～5之间的项目4个(30.77%)、σ值<4的项目6个(46.15%)。

2.3 绘制标准化6σ方法性能决定图 将评估项目的CV/TEa占比和Bias/TEa占比分别作为X轴和Y轴绘制标准化性能决定图，见图2。5条性能线把图划分成6个区域，自左向右依次代表：>6σ性能区(标号：1，2)，5～6σ性能区(标号3)，4～5σ性能区(标号4，5，6，7)，3～4σ性能区(标号8，9，10，11，12)，2～3σ性能区(标号13)，<2σ性能区(无)。

表1 评估项目的TEa，CV，Bias%，σ值及标准化性能决定图Y轴和X轴参数

图2 评估项目标准化的性能决定图及推荐选择的质控规则

2.4 对σ<4的评估项目进行精益管理 根据图2分析，标号为8～13评估项目(依次为FT4，FSH，E2，PROG，TT3，TT4)的σ值<4，主要原因与CV值相对过高有关，制作鱼骨图分析自查原因，见图3。纠正之后重新收集数据计算σ值后发现上述项目的σ值均有所升高，其中PROG的σ值增至6.15，TT4的σ值增至4.6，其余项目FT4，FSH，E2和TT4的σ值依次为5.67，5.39，5.38和5.92，见表2。纠正后评估项目的Bias和CV均有所改善，标准化性能决定图上的打点均向左下移动，见图4。

表2 σ值<4的评估项目纠正前后的CV，Bias和σ值比较

图3 FT3，FSH，E2，PROG，TT3，TT4室内质控CV值偏大的原因分析

图4 σ值<4的评估项目纠正前后的性能决定图打点比较

3 讨论

以往经典的Westgard多规则是将质控结果记录在Levey-Jennings质控图上进行失控与否的判断，无法定量地描述分析性能与质量控制之间的关系。6σ质量管理的目标是“追求零事故”，100万次机会中要求小于3.4个缺陷的发生。Westgard结合Westgard多规则和6σ管理理论提出一种比功效函数图、临界误差图等工具更加简洁、直观室内质控策略设计工具，即Westgard西格玛规则[10]，但临床中使用Westgard西格玛规则管理室内质控的实验室较少，分析原因有：①6σ质量目标更高，增加临床检验工作量和难度。研究发现：室内质控项目的σ值普遍参差不齐且多数处于3以下，检验性能“欠佳”，对此类项目室内质控管理需增加质控规则和质控批次[11]。②项目TEa%来源有限。既往研究的TEa%主要来源于美国CLIA’88能力验证评价限、生物学变异导出的“适当”要求和卫生部临床检验中心室间质量评价标准，选择不同的质量标准作为项目TEa将直接影响σ值的计算，难以达到标准化。③Bias%的评估源于室间质评结果，但室间质评并未覆盖全部临床检验项目。通过室间质评标本分装后再测的或第三方室内质控管理大数据分析—“室内质控室间化”来获取项目Bias%方式是否可行，还有待进一步验证及标准化[12]。④检验科信息系统普遍没有针对Westgard西格玛质量管理的设计[13]。目前我室电化学发光项目主要采取13s和22s质控规则进行管理，按照2个浓度水平质控品Westgard西格玛规则误差检索程序反推，选取此质控规则是建立在各项目σ>5基础上，但现实中很多项目σ<5，如本研究中σ<5的项目有10个(约占76.92%)，表明单纯采取上述2个质控规则在检验工作中确实存在一定的医疗质量风险。经过对σ<4的项目进行原因分析后发现，主要是因为该项目的重复性偏差，CV值偏大的原因导致的σ值偏低。

选择不同的TEa%来源直接影响σ值的计算，引进6σ质量管理可以对不同的σ质量水平项目采取不同的质控策略(包括质控分析批次和每批次所做质控结果数)，做到既可以保证最大的误差检出概率又可将假失控概率降至最低。本研究对通过σ<4的项目进行仪器、环境、人员、试剂、质控和校准等层面的原因分析及纠错，2018年1～3月观察并再次收集Bias%，CV%值数据再次计算σ值发现：原σ<4的项目纠正后的σ值均提升至4以上，有的达到6以上，利用标准化的性能决定图不但可以监控所有项目的质控管理情况，也可以监测同一项目前后σ值的变化情况，结果直接、直观、可操作性强，可作为室内质控项目精益管理的工具，值得在临床实验室中广泛推广。

本研究中对σ<4的项目纠错后使用-80℃保存分装的卫生部临床检验中心室间质评标本进行2次重复检测，取均值后与该批次成绩反馈靶值比较并计算Bias%，是否存在室间质评标本放置时间过长影响了检测的准确度，还未有相关报道。有研究建议采取定值质控品计算Bias%[14]，笔者认为因定值质控品的定值往往参与单位少且存在区域和检测能力的差异明显，会放大Bias%进而降低σ值。随着第三方室内质控管理进入临床实验室并逐步实现“室内质控室间化”，利用大数据分析针对实验室当天室内质控结果及时反馈Bias%，再结合本实验室的项目TEa%和CV%计算σ值，每天进行σ值的监控管理将会变得更加简便、及时。笔者认为全面推广Westgard西格玛质量管理理论应用于临床检验实验室，需要选择合适的TEa%，规范Bias%和CV%的获取，计算出的σ值才有一定的室间可比性。同时，Westgard西格玛质量管理理论将检测系统的正确度与精密度、允许总误差联系起来，针对每个项目的σ性能水平选择不同的室内质控策略，可定时对项目σ值汇总分析，低σ值项目进行精益管理，不断提升实验室的检测质量[15]。