Moving Average Clinical Chemistry

Optimalisering van 'n bewegende gemiddeldes program met behulp van 'n gesimuleerde Uitgloeiing Algoritme: Die doel is om die proses nie die pasiënte Abstract Agtergrond Monitor: Die pasiënt bewegende gemiddelde (MA) is 'n QC strategie met behulp van die gemiddelde pasiënt gevolg om voortdurend te monitor toets prestasie. Die ontwikkeling van sensitiewe MA protokolle wat vinnig sistematiese fout op te spoor (SE) is 'n uitdaging. Ons vergelyk MA protokolle ingestel met behulp van 'n voorheen gepubliseer verslag as 'n riglyn en demonstreer die gebruik van 'n gesimuleerde uitgloeiing (SA) algoritme om MA protokol prestasie te optimaliseer. Metodes: Die gebruik van 400 dae van pasiënt data, het ons ontwikkel MA protokolle vir 23 toetse. MA protokolle ontwikkel met behulp van 'n voorheen gepubliseer verslag en ons SA algoritme is vergelyk met behulp van die gemiddelde aantal pasiënt monsters geraak totdat fout opsporing (ANP ed). Resultate: Vergelyking van die strategieë getoon dat protokolle ontwikkel met behulp van die SA algoritme algemeen beter bewys. Sommige analiete soos totale proteïen het 'n aansienlike verbetering, met 'n positiewe SE gelyk aan 0,8 g / dl opgespoor met 'n ANP ed van 135 monsters met behulp van die voorheen gepubliseer metode terwyl die SA algoritme ontdek hierdie SE met 'n ANP ed van 18. Nie al analiete gedemonstreer soortgelyke verbetering met die SA algoritme. Fosfor byvoorbeeld gedemonstreer slegs geringe verbeterings, met 'n positiewe SE van 0.9 mg / dL opgespoor met 'n ANP ed van 34 met behulp van die voorheen gepubliseer metode vs 'n ANP ed van 29 met behulp van die SA algoritme. Ons demonstreer ook 'n voorbeeld van SE opsporing in 'n lewendige omgewing met behulp van die SA algoritme verkry MA protokolle. Gevolgtrekkings: Die SA algorithmdeveloped MA protokolle is tans in gebruik in ons laboratorium en hulle vinnig op te spoor SE, die vermindering van die aantal monsters wat regstelling en die verbetering van die veiligheid van pasiënte. Ontvang vir publikasie 2 Maart, 2016 vir publikasie aanvaar July 6, 2016 2016 Amerikaanse Vereniging vir Kliniese ChemistryOptimization van 'n bewegende gemiddeldes program met behulp van 'n gesimuleerde Uitgloeiing Algoritme: Die doel is om die proses te monitor nie die pasiënte Abstract Agtergrond: Die pasiënt bewegende gemiddelde (MA) is 'n QC strategie met behulp van die gemiddelde pasiënt gevolg om voortdurend te monitor toets prestasie. Die ontwikkeling van sensitiewe MA protokolle wat vinnig sistematiese fout op te spoor (SE) is 'n uitdaging. Ons vergelyk MA protokolle ingestel met behulp van 'n voorheen gepubliseer verslag as 'n riglyn en demonstreer die gebruik van 'n gesimuleerde uitgloeiing (SA) algoritme om MA protokol prestasie te optimaliseer. METODES: Die gebruik van 400 dae van pasiënt data, het ons ontwikkel MA protokolle vir 23 toetse. MA protokolle ontwikkel met behulp van 'n voorheen gepubliseer verslag en ons SA algoritme is vergelyk met behulp van die gemiddelde aantal pasiënt monsters geraak totdat fout opsporing (ANP ed). RESULTATE: Vergelyking van die strategieë getoon dat protokolle ontwikkel met behulp van die SA algoritme algemeen beter bewys. Sommige analiete soos totale proteïen het 'n aansienlike verbetering, met 'n positiewe SE gelyk aan 0,8 g / dl opgespoor met 'n ANP ed van 135 monsters met behulp van die voorheen gepubliseer metode terwyl die SA algoritme ontdek hierdie SE met 'n ANP ed van 18. Nie al analiete gedemonstreer soortgelyke verbetering met die SA algoritme. Fosfor byvoorbeeld gedemonstreer slegs geringe verbeterings, met 'n positiewe SE van 0.9 mg / dL opgespoor met 'n ANP ed van 34 met behulp van die voorheen gepubliseer metode vs 'n ANP ed van 29 met behulp van die SA algoritme. Ons demonstreer ook 'n voorbeeld van SE opsporing in 'n lewendige omgewing met behulp van die SA algoritme verkry MA protokolle. Gevolgtrekkings: Die SA algorithmdeveloped MA protokolle is tans in gebruik in ons laboratorium en hulle vinnig op te spoor SE, die vermindering van die aantal monsters wat regstelling en die verbetering van die veiligheid van pasiënte. Talle QC strategieë bestaan ​​wat berus op die verandering van die frekwensie van vloeibare QC analise om chemie toetse (1. 2) te monitor. Ten spyte van 'n bewustheid van hierdie strategieë, baie kliniese chemie laboratoriums meet slegs 2 konsentrasies van QC keer per 24 uur. Dit frekwensie, hoewel voldoende om te voldoen aan regulatoriese agentskap reëls, onvoldoende is om sistematiese fout (SE) vinnig op te spoor. 3 Want SE kan ontwikkel te eniger tyd tussen QC gebeure, kan SE gaan ongemerk vir ure, wat honderde pasiënt resultate. Toenemende QC frekwensie verhoog die spoed van SE opsporing maar verhoog ook die koste deur die verbruik van QC materiaal, reagense en tegniese tyd wat nodig is om uit te voer en aan te teken QC resultate. In kort, hoewel ontleding van QC materiaal is waardevol dit bied slegs 'n momentopname van toets prestasie. QC materiaal kan ook 'n gebrek commutability om inheemse serum omdat hulle vervaardig word deur die byvoeging van eksogene komponente om 'n basis serum matriks. Hierdie QC materiaal kan aansienlik verskil van inheemse serum en die gebrek aan commutability kan agteruitgang masker in toets prestasie (3 5). As gevolg van hierdie tekortkominge n paar publikasies het voorgestel Follow gemiddelde pasiënt waarde vir chemie analiete as 'n aanvullende QC strategie (6 13). Bewegende gemiddeldes (MA), of alternatiewelik die gemiddeld van normals, mag SE spoor in die hand van die volgende QC geval, die vermindering van die aantal onbetroubaar pasiënt resultate berig. Die eerste artikel stel MA vir chemie analytes is gepubliseer in 1965 en die daaropvolgende artikels die konsep verfyn deur wisselende die aantal pasiënt monsters gemiddeld, deur die toepassing van afkapping perke (TLS) om uitskieters uitsluit of deur die gebruik van eksponensieel geweegde MA (EWMA) berekeninge (6 13). Stigting MA protokolle vereis seleksie van beheer perke (CL), of die draaglik SE grootte, die aantal pasiënte resultate te Gemiddeld (N), en die konsentrasies waarteen TL geplaas om die effek van uitskieters te verminder. Van die voorheen gepubliseer tegnieke te kies N ons verken die strategie gepubliseer in 1984 deur Cembrowski en kollegas (7). In hierdie strategie N gekies deur die berekening van die verhouding van die pasiënt bevolking SD (Sp) om die analitiese onakkuraatheid SD van die toets (SA). Die Sp / sa verhouding wanneer dit toegepas word met 'n nomogram in dieselfde publikasie lei die keuse van N (7). Ons ontwikkel MA protokolle gebruik van hierdie strategie vir 'n paar chemie analiete en addisioneel aged n gesimuleerde uitgloeiing (SA) algoritme om ons MA protokolle te optimaliseer. Prestasie van protokolle ontwikkel met behulp van beide strategieë is beoordeel deur simuleer SE toestande op historiese pasiënt data en die berekening van die gemiddelde aantal pasiënt monsters geraak totdat die geïnduseerde SE is bespeur (ANP ed). Materiale en metodes pasiënte data EN TOETSE GEASSESSEER Vierhonderd dae van pasiënt resultate ingesamel met die Data Innovations Middleware program weergawe 8.10 (Data Innovations) is gestoor as deur kommas geskei waardes lêers vanaf Februarie 2012 tot Maart 2013 en vergelyk via Matlab weergawe R2012a (Math Works) . Monsters van pasiënte lt18 jaar oud, die noodgevalle afdeling (ED) en hematologyoncology kliniek is uitgesluit van analise omdat pediatriese pasiënte ouderdom-verwante verskille in baie analiete hematologyoncology kliniek pasiënte dikwels teenwoordig met abnormale hoë of lae serum proteïen en / of kalsiumkonsentrasie, en ED pasiënte voor te stel met acidbase en elektroliet abnormaliteite wat wesenlik verskil van stabiele opname of ambulante pasiënte. Na uitsluiting van die bogenoemde en al QC en dupliseer pasiënt waardes, die finale skikking vervat 1915999 resultate. Toetse wat deur middleware met 'n daaglikse toets volumes gt100 monsters asook 'n hoë-sensitiwiteit C-reaktiewe proteïen (hsCRP), gratis tiroksien, yster, en lipase, wat weekliks gemiddelde volumes van ongeveer 300 het, 230, 200, en 150 monsters, onderskeidelik, is ondersoek vir MA geskiktheid (Tabel 1). Analiete met 'n groot seks verskille soos kreatien kinase was nie ondersoek omdat skommelinge in seks verspreiding onvoorspelbare veranderinge in die gemiddelde waardes verband hou met analitiese prestasie sal produseer. Na aanleiding van uitsluiting van pediatriese, hematologyoncology kliniek, en ED pasiënte die kleinste aantal resultate vir toetse ondersoek was vir lipase met 4101 resultate en die grootste was chloried met 139180 resultate. Vergelyking van begeleide vs algoritme new protokolle. 'n handleiding BEPALING VAN bewegende gemiddeldes parameters MA SENTERLYNE is bepaal deur die berekening van die verwysing verandering waarde (HS) met behulp van die formule HS. waar Z 1.96 vir 2 SD verandering in 'n 2 stert verspreiding CV n 2 CV van die toets CV i 2 binne individuele biologiese variasie. CL was dus die gemiddelde pasiënt waarde die HS waarde. Analitiese CV is bepaal deur hersiening van historiese data van die QC materiaal naaste aan die gemiddelde pasiënt waarde vir elke toets. Die binne-individuele biologiese variasie is verkry uit die gewenste biologiese variasie databasis saamgestel op westgard (14). Filter lengte of N was vasbeslote soos beskryf deur Cembrowski et al. (7). Kortliks, was pasiënt data geplot op 'n frekwensieverspreidingstabel en individuele toets beteken en Sp bereken. SA was vasbeslote via hersiening van historiese QC data naaste aan die gemiddelde pasiënt waarde vir elke toets. Die Sp / sa verhouding is bereken en afgerond tot die naaste heelgetal voor toediening om die nomogram (7). Binnepasiënt en ambulante bevolkings is afsonderlik ontleed vir 'n paar analiete. Vir diegene toetse data is onderverdeel in binnepasiënt en ambulante pasiënt skikkings, geplot in aparte frekwensieverspreiding tafels en binnepasiënt en ambulante wyse en SP bepaal voordat berekening van die SP / sa verhouding. TLS dien om ekstreemwaardes van die MA berekening uit te sluit. Waardes val buite die TLS is nie ingesluit in die berekende gemiddelde pasiënt waarde. Wanneer die data verspreiding rofweg was simmetriese TLS geplaas 4 SD van die gemiddelde pasiënt waarde, 'n praktyk beïnvloed deur middleware verkoper opleiding. Die TL waarde ongelyke verspreiding was die gebruiker gedefinieerde buigpunt waarvoor die frekwensie verspreidingskurwe begin afplat. Hierdie waarde is gedefinieer deur visuele inspeksie van die verspreiding en geen poging aangewend om te optimaliseer. Die persentasie van pasiënte waardes uitgesluit deur die TLS was veranderlike en het gewissel van 'n laagtepunt van 0,3 yster by 'n konsentrasie van 170 g / dl na 'n hoogtepunt van 58 vir albumien teen 'n konsentrasie van 3,6 g / dl. Die persentasies van pasiënt monsters uitgesluit vir beide die hand bepaal en SA algoritme verkry TLS gelys in Tabel 1 in die data supplement dat die aanlyn weergawe van hierdie artikel by www. clinchem. org/content/vol62/issue10 vergesel. ASSESSERING VAN bewegende gemiddeldes PROTOKOL PRESTASIE ANP ed is bereken deur die beïnvloeding van 'n analitiese stap-verskuiwing in die skikking van analiet data. SE is veroorsaak as gevolg van die eerste 100 pasiënt monsters. Die aantal pasiënte monsters wat geraak word deur SE is bereken as die aantal individuele pasiënt monsters val tussen die punt van die dwaling induksie en die eerste MA waarde van meer as die CL. Monster waardes oorskry die TLS is uitgesluit van die gemiddelde waarde berekening pasiënt, maar is ingesluit in die aantal monsters wat geraak word deur die SE. Hierdie proses is herhaal met geïnduseerde SE verskuif na die volgende data punte en die aantal geaffekteerde pasiënt resultate gemiddeld tot ANP ed bereken. Die totale aantal iterasies die ANP ed bereken afgehang van die grootte van data vir elke analiet, die kleinste van wat was 40 vir lipase, en waarvan die grootste as 1390 vir chloried. Deur trial and error het ons gevind dat subsampling deur 'n interval van 100 resultate toegelaat vir 'n minimale variasie van ANP ed vs die computational koste van meer gereelde subsampling. Analitiese stap-skofte is veroorsaak as breuke van CL en verhoog tot 4 keer CL. Die ANP ed vir SE gelyk aan CL is gebruik om te vergelyk prestasie oor verskillende protokolle. Ander fout profiele soos 'n geleidelike drif wat van naderby sou weerspieël natuurlike SE ontwikkeling is nie probeer. OPTIMALISERING VIA gesimuleerde GLOEI algoritme om te verbeter op die eerste protokol prestasie ons 'n SA algoritme in Matlab dat stochastisch die waardes van N, en die boonste en onderste TLS (TL H en TL L. Onderskeidelik) gewissel terwyl die handhawing van die CL konstante geïmplementeer. Die SA algoritme is ontwerp om optimale waardes van N, TL H en TL L vind via minimalisering van 'n kostefunksie word gegee deur: (1) waar 'n gebruiker-gedefinieerde gewig faktor wat ontwerp is om 'n lae valse-positiewe fout persentasie dwing (FP koers ). Vir al analiete, is arbitrêr vasgestel op 10000 aan die FP koers penaliseer teen 'n koste van 'n hoër ANP ed. In hierdie analise was die FP koers nul vir alle protokolle en ANP ed is tipies 'n waarde tussen 0 en die lae 100'e. Seleksie van lt10000 mag het gelei tot 'n laer ANP ed maar sal ook waarskynlik het gelei tot 'n groter FP koers egter hierdie is nie getoets. Die keuse van 'n gt10000 kan ook invloed op ANP ed maar in ons datastel n van 10000 tot gevolg gehad dat protokolle met 'n FP koers gelyk aan nul en as sodanig 'n groter sal waarskynlik nie produseer beduidende veranderinge in prestasie. Ons onderverdeel die 400 dae van data in tien 40-dag-stelle en optimale via die SA algoritme vir 'n 10-vou kruis-validering. Elke stel van new voorwaardes is getoets teen die volle datastel. Vir verslagdoening eenvoud rapporteer ons onlydata van blok 10, tensy die optimalisering toestande op blok 10 'n protokol wat toegelaat word om die gemiddelde te CL oorskry binne die eerste 100 pasiënt monsters van die volle datastel geproduseer. Wanneer dit gebeur ons berig die prestasie van blok 9. Hierdie SA algoritme tipies bereik konvergensie by 20003000 iterasies, terwyl 'n volle soek na alle moontlike kombinasies van N, TL H. en TL L sou vereis ten minste 50000iterations om te noem die tipiese soek ruimte van parameters. MA protokolle wat in hierdie studie in diens in ons laboratorium met behulp van data Innovations Middleware Weergawe 8.13. Resultate UITVOERING VAN SP / SA GELEI protokolle vir elkeen in Tabel 1 gelys analiet het ons die volgende protokol eienskappe: beteken pasiënt waarde, CL, N, en TL, soos uiteengesit in Materiale en metodes. Met behulp van Matlab ons bereken ANP ed vir 'n SE gelyk aan die CL vir 'n gegewe analiet. Die ANP ed vir hierdie aanvanklike protokolle het gewissel van 'n laagtepunt van 22 vir HDL cholesterol na 'n hoogtepunt van 7249 vir totale bilirubien (Tabel 1. oorspronklike protokolle). Daar was 5 analiete,-glutamaatpyruvaattransaminase (ALT), bloed ureum stikstof (BUN), serum kalsium, hsCRP, glukose, en skildklier hormoon (TSH), waarvoor ons oorspronklike protokolle versuim het om SE gelyk aan CL spoor. Die swak prestasie vir 'n paar protokolle is vermoed toe te skryf aan die verskille in analiet verspreiding tussen die hospitaal en ambulante pasiënte, soos dié vir serum kalsium (Fig. 1) met die gemiddelde binnepasiënt kalsiumkonsentrasie gelyk aan 8,6 mg te wees / dL en ambulante beteken gelyke tot 9.6 mg / dL. Hierdie bevolkings is grootliks geskei deur tyd, met opname bevolking oorwegend in die vroeë oggend en ambulante bevolkings oorheers die res van die dag. Die tydelike skeiding van binnepasiënt en ambulante pasiënte word gedemonstreer in 'n geanimeerde figuur beskikbaar aanlyn Laerskool Fig. 1. Fig. 1. Frekwensieverspreiding grafieke. Die frekwensieverspreiding grafieke vir 400 dae van pasiënt data vir (a), natrium, (B), kalium, (C), kalsium, (D), koeksoda, (E), AST, (F), kreatinien, (G) totale proteïen, en (h) vry-tiroksien. Die oranje verspreiding verteenwoordig al pasiënt data pers verteenwoordig die ambulante, en groen die opname subset van alle pasiënte. Om SE opsporing verbeter ons geskep 2 addisionele MA protokolle vir geselekteerde analiete tot ambulante en binnepasiënt bevolkings afsonderlik te monitor. Die afsonderlike protokolle wat dramatiese verlagings in ANP ed vir kalsium en totale proteïen (Tabel 2). Skei bevolkings nie universeel verbeter ANP ed. Analiete met 'n soortgelyke populasieverdelings het óf marginale ANP ed verbetering of gebly min of meer dieselfde. Aan die ander kant vir 'n paar analiete soos kreatinien, die ANP ed verhoogde volgende skeiding van binnepasiënt en ambulante bevolkings. Gelei protokol prestasie: opsporing van sistematiese fout. 'n uitvoering van new protokolle om te SE opsporing van ons MA protokolle ons diens 'n SA algoritme in Matlab om nuwe N en TL 1. Die SA algoritme geproduseer protokolle met 'n aansienlike afname in ANP ed kies vir alle toetse in tabel (Tabel 1. regter kolom maksimeer ) dat die meeste bekend vir analiete met groot ambulante en binnepasiënt bevolkings verskille, soos kalsium en totale proteïen en diegene met skewe verdelings, soos aspartaat-aminotransferase (AST), kreatinien, en gratis tiroksien was. Soos waargeneem kan word in Tabel 1 van die gemiddelde pasiënt waarde vir 'n paar analiete verander volgende optimalisering 'n effek toegeskryf kan word aan verskillende TLS gekies deur die SA algoritme omdat die insluiting of uitsluiting van uitskieters beïnvloed die berekende gemiddelde waarde. Om SE opsporing vergelyk regoor MA strategieë rapporteer ons die ANP ed waardes vir SE gelyk aan die CL van elke toets in ons studie (Tabel 1). Kleiner SE inkremente minder as CL is ook getoets vir elke toets. In Fig. 2 die ANP ed van geselekteerde toetse is geplot teen die verhoging SE. In hierdie grafieke die afwesigheid van geïnduseerde SE is geplot in die middel van die x-as en die verhoging van positiewe en negatiewe SE is geplot as stygende en dalende waardes, onderskeidelik. Breek in die ANP ed kurwes dui toestande waarin die MA-protokol nie SE het op te spoor. Soos verwag, ANP ed afgeneem as SE grootte toegeneem, wat daarop dui dat die MA protokolle opgespoor SE selfs al is die omvang was minder as die CL (Fig 2).. Vir een of ander analiete, die ANP ed weer begin toeneem soos SE groter as die CL gegroei. Hierdie verskynsel te wyte was aan 'n toenemende aantal resultate val buite die TL as SE toegeneem. Alhoewel hierdie verskynsel was meer duidelik in 'n paar oorspronklike protokolle (sien natrium, Fig. 2 A) dit ook voorgekom vir 'n paar protokolle volgende SA algoritme optimalisering (Fig. 2). Fig. 2. Gemiddelde aantal pasiënte wat geraak word totdat fout bespeur as 'n funksie van geïnduseerde sistematiese fout omvang. Hierdie grafieke toon die ANP ed van (A), natrium, (B), kalium, (C), kalsium, (D), koeksoda, (E), AST, (F), kreatinien, (G), totale proteïen, en (h), vry-tiroksien vir die verhoging van die omvang van sistematiese fout. Die kurwes bepaal deur rooi blokkies verteenwoordig die oorspronklike MA protokolle en die blou diamante verteenwoordig die protokolle ontwikkel met behulp van die SA algoritme. In elke grafiek die SENTERLYNE van die toets word verteenwoordig deur 'n oop vierkant of diamant, onderskeidelik. Sien asseblief die aanlyn-weergawe vir 'n kleur weergawe van hierdie figuur. Hoewel ANP ed afgeneem volgende optimization ons opgemerk dat die opsporing van positiewe en negatiewe SE was nie reg nie. Vir kalsium, 'n SE van 1.0 mg / dL is bespeur met 'n ANP ed van 55 monsters 'n negatiewe SE van 1.0 mg / dL geproduseer n ANP ed van 161 monsters (Tabel 3). Om hierdie asimmetrie minimaliseer ons geskei ambulante en binnepasiënt bevolkings en reoptimized. TSH, gratis-tiroksien, hsCRP, en HDL cholesterol is uitgesluit van subanalysis omdat die aantal binnepasiënt monsters in ons datastel laag was. Geoptimaliseerd protokol prestasie: skeiding van ambulante en binnepasiënt bevolkings. 'n Optimalisering van binnepasiënt en ambulante bevolkings besorg verdere verlagings in ANP ed vir die meeste analiete (Tabel 3). Soos met die eerste MA protokolle, is merkbare verbetering in ANP ed waargeneem vir analiete met groot gemiddelde verskille tussen bevolkings. Na aanleiding van optimalisering al MA protokolle in ons laboratorium is opgedateer om die geselekteerde via die SA algoritme parameters aan te pas. Opsporing van SE in 'n lewendige OMGEWING Die MA protokolle hierbo omskryf is in gebruik vir ongeveer 2 jaar waaroor keer as hulle 'n paar SE gebeure bespeur. In Fig. 3 Ons deel 'n verteenwoordiger gebeurtenis. In hierdie beeld, verkry uit die data Innovations middleware, 'n natrium ioonselektiewe elektrode (ISE bruin blokkies) het 'n positiewe SE voorwaarde dat die natrium konsentrasie beteken het met GT4 mmol / L (pyl). Die ander natrium ISES nie ervaar SE bly nader aan die gemiddelde. Na aanleiding van herijking die gemiddelde natrium konsentrasie agteruitgang na die teiken gemiddelde. In hierdie werklike voorbeeld, die SE toestand ontwikkel kort nadat roetine kalibrasie en QC. Omdat die SE toestand vinnig net 14 pasiënte monsters is bespeur nodig korreksie. As ons net staatgemaak op tradisionele QC metodes, kan baie meer pasiënt monsters is geraak. Fig. 3. Opsporing van sistematiese foute in 'n lewendige omgewing. Screen capture van ons natrium ISE protokol toon die opsporing van sistematiese fout (pyl) in 1 van 5 natrium ISES in ons laboratorium. Die afsonderlike simbool en kleur kombinasies verteenwoordig verskillende ISES presterende natrium metings. Elke individu simbool in hierdie natrium ambulante pasiënte net protokol verteenwoordig die gemiddelde van 14 pasiënte resultate. Die horisontale groen lyn in die middel van die grafiek verteenwoordig die gemiddelde natrium konsentrasie in hierdie protokol. Die horisontale rooi lyne verteenwoordig die SENTERLYNE van die protokol en die geel is gelyk aan die helfte van die SENTERLYNE. Sien asseblief die aanlyn-weergawe vir 'n kleur weergawe van hierdie figuur. Bespreking Ons het getoon dat 'n Suid-Afrikaanse algoritme genereer MA protokolle wat vinnig SE spoor, die vermindering van die aantal onbetroubaar pasiënt resultate berig. Hoewel die prestasie van SA algoritme new protokolle gewissel kon ons SE opsporing te verbeter deur die ontwikkeling van afsonderlike ambulante en binnepasiënt protokolle. Die prestasie van Suid-Afrikaanse algorithmderived MA protokolle was aansienlik beter as dié van ons oorspronklike protokolle. Die Sp / sa verhouding strategie gebruik kan word om MA protokolle egter genereer, hierdie strategie is die beste geskik is om analiete met normaalverdelings. Vergelyking van ons studie met een voorheen gepubliseer toon dat ons SA algoritme strategie ontdek SE met 'n soortgelyke ANP uitg (8). In teenstelling met ander berig strategieë, het ons nie normaalverdelings van data (6) of lukraak kies waardes genereer van 'n verspreiding (8), maar eerder new die protokolle in die omgewing van natuurlike dag-tot-dag data variasies. Om die FP koers ons het die gewig faktor tot 10000 in ons SA algoritme kostefunksie verminder. Dit dwing die keuse van parameters wat die FP koers verminder tot nul vir alle protokolle. A FP koers van nul is nie statisties moontlik en is 'n juweel van die optimalisering van ons protokolle om die 400-dag datastel. Toepassing van hierdie parameters na 'n ander stel data sal 'n kwantifiseerbare FP koers te lewer. Anecdotally het ons ervaar valse fout gebeure met hierdie protokolle in 'n lewendige omgewing. Nie elke chemie toets is oop vir MA monitering. SE opsporing vir skewe verdelings was swak (Fig. 2 en Tabel 3) en hoewel die SA algoritme SE opsporing verbeter, geleenthede vir verdere verbetering bestaan ​​nie. Die swak vertoning van die glukose MA kan wees as gevolg van ons onvermoë om te vas en nonfasting resultate te skei. Vir BUN was die waarskynlike beperking ons nou CL teiken van gemiddelde 2 mg / dL afgelei van die HS. As ons alternatiewe metodes het gekies om CL bepaal, soos die Sp, ons dalk 'n beter ANP ed bereik. maar vir studie konsekwentheid hierdie is nie ondersoek. Ander tegnieke wat SE opsporing kan verbeter soos die bewegende gemiddelde ontleding en EWMA (6. 9. 15), hoewel beskikbaar op die Data Innovations v.8.13 sagteware, is nie ondersoek. Ons verkies om die SA algoritme gebruik vir 4 redes. In die eerste plek kry 'n groot genoeg datastel en 'n gegewe stel N en TLS, die CL kan ingestel word om die maksimum en minimum gemiddelde pasiënt waarde in die afwesigheid van geïnduseerde SE om ANP ed verminder. Maar insluiting van CL in SA optimalisering sou die grootte van die soek spasie verhoog met ongeveer 2 ordes. Gegewe die tegniese beperkinge van ons rekenaar hardeware was ons nie in staat was om hierdie studie aan te pak. In die tweede plek data afkorting is 'n inherent-lineêre proses, wat nie uitgedruk kan word in 'n geslote-vorm oplossing. Derde, as gevolg van die steekproefmetode gebruik, ANP ed resultate sal stogastiese variasie toon oor die gemiddelde as 'n funksie van die begin punt en stap interval. Vierde, want laboratorium data is aangeteken in 'n diskrete mode (bv 1.6, 1.7, 1.8), ons soek spasie vir TL is insgelyks diskrete (bv 1,65, 1,75, 1,85), dus die grootte van die potensiaal soek vir 'n optimale waardes te vereenvoudig. Een studie beperking is die uitsluiting van die monsters van kindergeneeskunde, ED, en hematologyoncology kliniek. Hierdie besluit is geneem op grond van vooraf waarnemings wat die konsentrasies van baie analiete van hierdie pasiënte verskil aansienlik van dié van ander bevolkings. In ons ervaring pasiënte uit die hematologyoncology eenheid het 'n laer totale proteïen en kalsium waardes. Omdat ons gebruik binnepasiënt bloedlating personeel is ons geneig om hierdie pasiënte monsters massaal en die gemiddelde totale proteïen en kalsium waardes kan aansienlik beïnvloed word deur hierdie klein poel van pasiënte ontvang. Hierdie effek is genoeg dat 'n paar gelyktydig ontleed pasiënte 'n valse opsporing gebeurtenis kan veroorsaak uitgespreek. Met die oog hierop 'n MA-protokol wat 'n gemiddelde analiet konsentrasie per uur van die dag gebruik kan word ontwikkel te versag. Tog kan die huidige MA sagteware wat ons in diens van hierdie strategie nie akkommodeer. Uit 'n praktiese oogpunt die betroubaarheid en sensitiwiteit van so 'n protokol afhanklik van 'n onveranderlik bloedlating skedule sou wees. Die phlebotomists nodig sou wees om elke eenheid op dieselfde tyd elke dag te trek omdat skedule variasie kan 'n impak protokol prestasie. Op grond van hierdie beperkinge ons strategie van uitsluiting van sekere pasiënt bevolkings dien as 'n aanvaarbare alternatief. Omdat ons optimalisering strategie uitgesluit dié pasiënte het ons insgelyks gebruik om 'n reeks van uitsluiting filters om hierdie pasiënt waardes van die MA berekeninge gebruik word in ons middleware uitsluit. 'N Bykomende beperking op ons strategie van die gebruik van data in oorspronklike formaat is dat ons die moontlikheid dat daar is ongemerk SE gebeure in ons datastel nie kan uitsluit. Die waarskynlike uitwerking van insluitende data wat geraak word deur SE in ons optimalisering sou laer protokol sensitiwiteit wees. Ons het ook veroorsaak SE behulp van 'n stap-verskuiwing strategie eerder as 'n geleidelike agteruitgang in toets prestasie as 'n mens kan ervaar in 'n werklike wêreld omgewing. 'N stap-verskuiwing verteenwoordig die beste scenario vir die opsporing SE en dit kan aanvaar word dat SE opsporing langer sal neem as toets prestasie geleidelik afgetakel, maar hierdie aanname is nie getoets. Beide van hierdie beperkings is waardig van toekomstige studie. In 'n onlangse publikasie het 'n vrylating uit die agterkant MA strategie waarin die eerste monster ontleed nie vrygestel word totdat die res van die MA blok ontleed voorgestel en het gevind dat die CL nie oortref (9). Hierdie strategie moet die waarskynlikheid van verslagdoening foutiewe resultate, terwyl op dieselfde tyd die vermindering van die koste van gereelde QC ontleding (9) te verminder. Tog sou die vrylating van die agterkant strategie aanvanklik vertraag die aanmelding van die eerste resultaat. Vir 'n groot verwysing laboratorium sal hierdie addisionele vertraging konsekwent wees as gevolg van 'n hoë daaglikse toets volume. Die vrystelling van die agterkant strategie sou egter nie prakties vir die hospitaal laboratorium wees, want die eerste gevolg kan word hangende 'n hele paar uur terwyl die res van die blok is ingesamel en ontleed. Die standaard strategie van herbereken die gemiddelde waarde soos elke nuwe gevolg vrygestel kan meer gereeld regstelling van pasiënt resultate as die vrystelling van die agterkant strategie te produseer, maar ons data toon 'n lae ANP ed waardes dui SE kan vinnig opgespoor word, die vermindering van die aantal monsters vereis reanalysis en regstelling. Om ons kennis is dit die eerste studie om 'n SA algoritme gebruik om MA protokolle te optimaliseer. Ons wys dat aparte ontleding van ambulante en binnepasiënt bevolkings SE opsporing kan verbeter. Ons het hierdie strategie gebruik om 'n MA-program in 'n hospitaal gebaseer laboratorium dien beide die hospitaal en ambulante pasiënt bevolkings suksesvol te vestig. Ons MA protokolle voortdurend monitor toets prestasie en in staat stel SE opsporing in die hand van die volgende geskeduleerde QC geval, die vermindering van die aantal geaffekteerde pasiënt monsters. Voetnote 3-standaard afkortings: SE. sistematiese fout MA. bewegende gemiddelde TL. afkorting limiet EWMA. eksponensieel geweeg MA CL. beheer limiet N. aantal pasiënt resultate om gemiddeld Sp. bevolking pasiënt SD Sa. analitiese onakkuraatheid SD SA. gesimuleerde uitgloeiing ANP ed. gemiddelde aantal pasiënte wat geraak word totdat fout ED opgespoor. noodgevalle afdeling hsCRP. hoë sensitiwiteit C-reaktiewe proteïen HS. verwysing verandering waarde TL H. hoë afkorting limiet TH L. lae afkorting limiet FP koers. vals positiewe koers BUN. bloed ureum stikstof TSH. tiroïedstimuleringshormoon AST. aspartaat-aminotransferase ISE. ioonselektiewe elektrode. (Sien hoofartikel op bladsy 1299) Skrywer bydraes: Alle skrywers bevestig dat hulle bygedra het tot die intellektuele inhoud van hierdie vraestel en ontmoet die volgende 3 vereistes voldoen: (a) betekenisvolle bydraes tot die konseptualisering en ontwerp, verkryging van data, of ontleding en vertolking van data (b) opstel of hersiening van die artikel vir intellektuele inhoud en (c) die finale goedkeuring van die gepubliseerde artikel. Skrywers Bekendmakings of Potensiële botsings van belang: By manuskrip voorlegging, alle skrywers voltooi die skrywer bekendmaking vorm. Openbaarmakings en / of potensiële botsings van belange: Employment of Leadership: Geen verklaar. Konsultant of adviserende rol: Geen verklaar. Stock Eienaar: Geen verklaar. Honoraria: M. A. Cervinski, AACC en Lab RevolutionG2 Intelligensie. Navorsingsbefondsing: Geen verklaar. Deskundige getuienis: Geen verklaar. Patente: Geen verklaar. Rol van Borg: Geen borg verklaar. Ontvang vir publikasie 2 Maart 2016 aanvaar is vir publikasie July 6, 2016 2016 Amerikaanse Vereniging vir Kliniese Chemie Verwysings Parvin GR. Die beoordeling van die impak van die frekwensie van gehaltebeheer toets op die gehalte van gerapporteer pasiënt resultate. Clin Chem 2008 54. 2049 54.Parvin CA, Gronowski AM. Effek van 'n analitiese run lengte op gehalte-beheer (QC) prestasie en die QC beplanningsproses. Clin Chem 1997 43. 2149 54.Rej R, Jenny RW, Bretaudiere JP. Gehaltebeheer in kliniese chemie: karakterisering van verwysing materiaal. Talanta 1984 31. 851 62.Miller WG, Erek A, Cunningham TD, Oladipo O, Scott MG, Johnson RE. Commutability beperkings beïnvloed gehaltebeheer resultate met verskillende reagens baie. Clin Chem 2011 57. 76 83.Carobene A, Guerra E, Ceriotti F. A-meganisme gebaseer pad na commutability beheer materiaal vir ensiematiese metings te evalueer. Die voorbeeld van gamma-glutamyltransferase. Clin Chim Acta 2013 424. 153 8.Linnet K. Die eksponensieel geweeg bewegende gemiddelde (EWMA) reël in vergelyking met wat tradisioneel gebruik word gehaltebeheer reëls. Clin Chem Lab Med 2006 44. 396 9.Cembrowski GS, Chandler EP, Westgard JO. Assessering van die gemiddelde van kontrole prosedures en riglyne normals gehalte vir implementering. Am J Clin Pathol 1984 81. 492 9.Ye JJ, Ingels SC, Parvin GR. Prestasie-evaluering en beplanning vir-pasiënt-gebaseerde gehaltebeheer prosedures. Am J Clin Pathol 2000 113. 240 8.Fleming JK, Katayev A. Boeke kan lees met iBooks op jou Mac of iOS-toestel. Beskikbaar op iPhone, iPad, iPod touch, en Mac. Kliënt Graderings Ons het nie genoeg graderings tot 'n gemiddeld vir hierdie boek wys ontvang. Hierdie voorskou het doelbewus vaag afdelings. Sluit aan by die volledige weergawe te sien. Dit is die einde van die voorskou. et al. et al. et al. et al. Leape LL. et al. et al. CrossRef