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冯仁丰和汪子伟对检验现状的讨论(1)

归去来兮 2022-1-5 482人围观 技术

做事要对得起老百姓!不做虚伪假事!

冯仁丰


以下是汪老师第一次给我的信,和我的回答。供大家参考。汪老师对一张优秀的、没有失控的质控图指出了一些问题。不经让人思考,到底怎样的QC才是有价值?其实只有在做的是真QC,当它失控有问题了,才是有意义的。现实是,我们现在QC不能不做,做出来的QC结果,几乎没有一个失控!检验科的同道们仔细想想,这是真的实际QC情况吗?不是!没有问题的QC其实才是有问题的!


汪子伟:

这段时间我一直在思考QC报警与患者结果的关系!若用西格玛度量作为检测系统的性能水平,我粗粗算了一下,若6西格玛水平,每天测100结果,大约10年出一个不合格(超过允许总误差的)结果;若5西格玛水平,大约2个月出现一个不合格结果;若4西格玛每2天出一个不合格结果。所以,不合格结果的出现摡率是由选择的方法决定的!QC只是守的工具,让不合格概率不增加,保持在所选定方法的范围内。幸亏,我们检验结果跟工厂的产品不一样,它们表面上看数值有高有低,实则应分为两个群体(统计学译为总体):正常人(或该项目无关)结果总体,和病人(或该项目诊断阳性)结果总体。因为是两个总体,它们应由两组不同的参数表示。好的检验方法,能将这两组分得很开(呈显著差异),不好的方法,则有相当比例的重叠。当我们用选定分析系统测定时,固有概率的不合格结果会在这两个总体中随机分配:使原来的结果变大或变小。这种影响,发生在正常人群中时,只有使结果呈现假阳性时,才给临床和当事人带来麻烦;而发生在病人(本可呈阳性结果)中时,只有使结果呈现假阴性(或减弱阳性表现)时,才对临床和患者造成伤害。而且,误差的影响要足够大(往往不是1SD,而是更多个SD)。对正常人群的影响,往往在参考值(95%可信限,大约5%的结果)或临界值附近(比5%更少,或少得多)。而对于异常结果群体影响的概率,则由每天样本中有目标疾病患者比例所决定的,当然,多数情况下只有使结果接近正常的误差才更有不良影响。当然,选择好的项目,能使健、病两群绝然分开,分得很开,这是最好!选择好的方法,使结果稳定,精密度很高,两组随机重叠机会很小,最好!


我的回答:

汪老师:你的内容非常实在!客观反映当今国内大多临床实验室现状!开展QC是在实验室对样品的准备,都达到了最佳状态下,为了确保以后每天对病人标本一直处于最佳状态,才使用QC。缺了这些前提,都只是摆摆架子,骗领导,骗医生,骗病人,也在骗自己!都是假的!所以,你提到的所有表现,真实反映了这些虚假骗人的表现!所以,我一直反复强调检验基础,也就告诉实验室,要做一个老实人,做对得起老百姓的人!谢谢汪老师指点!

冯仁丰

来自: 冯仁丰
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