目的探讨优化流程对住院患者血标本检验前质量指标的影响。方法以实验室信息系统(laboratory information system,LIS)中河北医科大学第二医院本部及北院区666527份住院患者血标本作为研究对象,将2018年7—9月纳入的住院患者血标本28338...目的探讨优化流程对住院患者血标本检验前质量指标的影响。方法以实验室信息系统(laboratory information system,LIS)中河北医科大学第二医院本部及北院区666527份住院患者血标本作为研究对象,将2018年7—9月纳入的住院患者血标本283388份作为2018年组,优化流程后2019年7—9月纳入的住院患者血标本314724份作为2019年组。2019年组对标本采集、交接、运送流程进行优化。比较2组住院患者血标本采集确认率、检验前周转时间、超时标本数量。结果2018年组血标本不合格率保持在0.20%~0.33%之间,低于河北医科大学第二医院0.50%标准;2019年组血标本采集确认率较2018年组明显提高,差异有统计学意义(P<0.001);2019年组标本打包-标本采集确认周转时间、送出-打包周转时间、接收-送出周转时间、接收-标本采集确认周转时间较2018年组同期明显缩短,差异有统计学意义(P<0.001);2019年组住院患者超时血常规标本数、超时血沉标本数较2018年组明显下降,差异有统计学意义(P<0.001)。结论优化标本采集、交接、运送流程,提高了血标本采集确认率,有效地缩短了住院患者血标本检验前周转时间,提高了工作效率,改善了住院患者血标本检验前质量。展开更多
已有文章介绍质量指标的一致化，但很少是针对易于出错的检验前的。传统的检验前质量指标针对两种差错，即标识问题和标本问题。标识问题包括无标签的标本、贴错签的标本、不完整标签的标本、来自错误患者的标本、输血标签要求不符常规...已有文章介绍质量指标的一致化，但很少是针对易于出错的检验前的。传统的检验前质量指标针对两种差错，即标识问题和标本问题。标识问题包括无标签的标本、贴错签的标本、不完整标签的标本、来自错误患者的标本、输血标签要求不符常规。标本问题包括溶血、凝血、黄疸／脂血、不正确的灌装高度、量不足、丢失／未收到、运输中损坏和不恰当储存。临床化学和检验医学联合会（IFCC,international federation of clinical chemistry and laboratory medicine,IFCC）的“实验室差错和患者安全”工作组（working group on laboratory errors and patient safety,WG-LEPS）建立检验前质量指标模型，推进检验前质量指标一致化。该模型包括临床申请的适当性、患者标识、申请的数据录入、标本识别、标本采集、标本运输及标本适用性，每个类别下又包括很多指标，并对每个指标指定优先级，方便将其逐步引入到日常实践中。识别有价值的QIs是检验前质量指标一致化路线图的先决条件，数据收集和报告系统的标准化在保证不同实验室收集的数据具有可比性上起着关键的作用。只有实验室内外不同医疗操作者积极合作和协作才能管理好大多数的QIs。另一个根本的问题是关于QIs自动化数据收集，这避免了费时的程序。IFCC在以上方面也做出了相应的努力。展开更多
文摘目的探讨优化流程对住院患者血标本检验前质量指标的影响。方法以实验室信息系统(laboratory information system,LIS)中河北医科大学第二医院本部及北院区666527份住院患者血标本作为研究对象,将2018年7—9月纳入的住院患者血标本283388份作为2018年组,优化流程后2019年7—9月纳入的住院患者血标本314724份作为2019年组。2019年组对标本采集、交接、运送流程进行优化。比较2组住院患者血标本采集确认率、检验前周转时间、超时标本数量。结果2018年组血标本不合格率保持在0.20%~0.33%之间,低于河北医科大学第二医院0.50%标准;2019年组血标本采集确认率较2018年组明显提高,差异有统计学意义(P<0.001);2019年组标本打包-标本采集确认周转时间、送出-打包周转时间、接收-送出周转时间、接收-标本采集确认周转时间较2018年组同期明显缩短,差异有统计学意义(P<0.001);2019年组住院患者超时血常规标本数、超时血沉标本数较2018年组明显下降,差异有统计学意义(P<0.001)。结论优化标本采集、交接、运送流程,提高了血标本采集确认率,有效地缩短了住院患者血标本检验前周转时间,提高了工作效率,改善了住院患者血标本检验前质量。
文摘已有文章介绍质量指标的一致化，但很少是针对易于出错的检验前的。传统的检验前质量指标针对两种差错，即标识问题和标本问题。标识问题包括无标签的标本、贴错签的标本、不完整标签的标本、来自错误患者的标本、输血标签要求不符常规。标本问题包括溶血、凝血、黄疸／脂血、不正确的灌装高度、量不足、丢失／未收到、运输中损坏和不恰当储存。临床化学和检验医学联合会（IFCC,international federation of clinical chemistry and laboratory medicine,IFCC）的“实验室差错和患者安全”工作组（working group on laboratory errors and patient safety,WG-LEPS）建立检验前质量指标模型，推进检验前质量指标一致化。该模型包括临床申请的适当性、患者标识、申请的数据录入、标本识别、标本采集、标本运输及标本适用性，每个类别下又包括很多指标，并对每个指标指定优先级，方便将其逐步引入到日常实践中。识别有价值的QIs是检验前质量指标一致化路线图的先决条件，数据收集和报告系统的标准化在保证不同实验室收集的数据具有可比性上起着关键的作用。只有实验室内外不同医疗操作者积极合作和协作才能管理好大多数的QIs。另一个根本的问题是关于QIs自动化数据收集，这避免了费时的程序。IFCC在以上方面也做出了相应的努力。
