controllo qualità basato su six sigma€¦ · analitica tramite strumenti, quali la metrica sigma....

1C O N T R O L L O Q U A L I TÀ B A S ATO S U S I X S I G M A

DIAGNOSTICA

Serie di guide didattiche

Controllo qualità basato su Six Sigma

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CONTROLLO QUALITÀ BASATO SU SIX SIGMA DIAGNOSTICA

AL SOMMARIO

RINGRAZIAMENTIDOTT. JAMES O. WESTGARDIl Dott. James O. Westgard è presidente di Westgard QC, Inc., una piccola impresa che si occupa di istruzione e formazione per la gestione della qualità nei laboratori. È professore emerito nel dipartimento di Patologia e Medicina di laboratorio presso la University of Wisconsin Medical School. Ha trascorso molti anni come direttore di facoltà dei Servizi di gestione della qualità dei laboratori clinici presso la University of Wisconsin Hospital and Clinics.

Il Dott. Westgard, originario del Dakota del Nord, ha conseguito una laurea in Chimica presso il Concordia College di Moorhead, nel Minnesota, e un master e dottorato in Chimica analitica presso la University of Wisconsin, a Madison. Ha iniziato la sua carriera come chimico clinico presso la University of Wisconsin nel 1968. Si è presto interessato allo sviluppo di protocolli di valutazione del metodo e ha ricoperto la carica di primo presidente dell'Evaluation Protocols Area Committee presso il Clinical and Laboratory Standards Institute (CLSI). Ha iniziato a manifestare il suo interesse nei confronti del controllo qualità nel 1976 e 1977, durante il suo periodo sabbatico presso l'Università di Uppsala in Svezia, collaborando con il professore Carl-Henric deVerdier e i dottori. Torgny Groth eTorsten Aronsson. Questo lavoro ha portato alla procedura di controllo a regole multiple, conosciuta a livello internazionale come "Regole di Westgard".

STEN WESTGARD, M.S.Sten Westgard, laureato in Scienze, è il direttore dei Servizi ai clienti e tecnologia di Westgard QC. Da oltre 20 anni, il Sig. Westgard gestisce il sito Web, il portale dei corsi e il blog di Westgard, dedicandosi alla creazione e alla gestione della formazione online, alla revisione e alla stesura di centinaia di rapporti, saggi e applicazioni sul controllo qualità, sulla convalida del metodo, sulla gestione del rischio Six Sigma e altri argomenti relativi alla gestione del laboratorio. Ha revisionato e contribuito alla stesura di numerosi libri sulla qualità, inclusi Basic QC Practices, Basic Method Validation, Six Sigma QC Design and Control, Six Sigma Risk Analysis, CLIA Final Rules, Assuring the Right Quality Right, The Poor Lab’s Guide to the Regulations e Nothing but the Truth about Quality. Il Sig. Westgard è anche membro a contratto di facoltà presso la Mayo Clinic School of Health Sciences di Rochester, nel Minnesota.

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AL SOMMARIO

COME UTILIZZARE QUESTA GUIDA DIDATTICAQuesta guida è suddivisa in sei capitoli e un glossario. Ogni capitolo include un riepilogo "Qual è il punto" e riferimenti per approfondimenti. Il glossario include un elenco di termini chiave utilizzati in ogni capitolo, seguito da un elenco di abbreviazioni comuni. Per ulteriori informazioni, i lettori sono invitati a visitare il sito Web di Westgard QC (www.westgard.com).

http://www.westgard.com

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SOMMARIOPREMESSA 5

GESTIONE DELLA QUALITÀ ANALITICA CAPITOLO 1 6

DETERMINAZIONE DELLA QUALITÀ SULLA SCALA SIGMA CAPITOLO 2 12

SELEZIONE DELLA PROCEDURA SQC CORRETTA CAPITOLO 3 23

IMPLEMENTAZIONE CORRETTA DELL'SQC CAPITOLO 4 33

SVILUPPO DI UN PIANO CQ INCLUSA LA VALUTAZIONE DEL RISCHIO CAPITOLO 5 41

MONITORAGGIO DI QUALITÀ E PRESTAZIONI CAPITOLO 6 51

GLOSSARIO DI TERMINI, REGOLE DI CONTROLLO E ABBREVIAZIONI 57

APPENDICE A: GLOSSARIO DI TERMINI 58

APPENDICE B: DEFINIZIONI DELLE REGOLE DI CONTROLLO (WQC) 63

APPENDICE C: ABBREVIAZIONI 64

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È pratica standard nel laboratorio clinico analizzare i campioni di controllo qualità (CQ) (generalmente chiamati "controlli") almeno ogni giorno e, preferibilmente, più volte al giorno. I controlli sono necessari per assicurare che i sistemi analitici siano di qualità sufficiente e "adatti allo scopo", poiché persino le prestazioni dei migliori dosaggi possono cambiare nel tempo. Le pratiche per il controllo qualità statistico (SQC) sono state stabilite per questo scopo.Tuttavia, una volta stabilite le pratiche CQ, la tendenza è di accettarle senza riserve e di continuare a seguire gli algoritmi di routine senza il periodico riesame critico della loro adeguatezza. Un approccio "unico valido per tutti", quale analizzare due controlli una volta al giorno, è pratica comune, seppur minima. Una regola CQ così semplice è facile da seguire, ma ignora il fatto che non tutti i dosaggi sono di uguale qualità analitica. Un programma CQ ottimale riconosce la necessità di regole CQ personalizzate per i dosaggi basate sulla loro variabilità intrinseca e stabilisce regole pratiche per ridurre al minimo il falso rifiuto di risultati dei test dei pazienti accettabili e la falsa accettazione di risultati inaccettabili.

Il Dott. James Westgard ha dedicato la sua carriera allo sviluppo delle migliori pratiche CQ e alla valutazione della qualità analitica tramite strumenti, quali la metrica Sigma. Questa guida didattica presenta i suoi concetti, basati su condizioni lavorative reali in laboratori clinici di routine. I laboratori clinici utilizzano le regole di Westgard da anni e, oggi, i laboratori applicano regolarmente la metrica Six Sigma. Tuttavia, come osserva lo stesso Dott. Westgard, ogni laboratorio deve valutare le sue prestazioni e applicare gli algoritmi CQ che meglio si adattano ad esso. Per fare ciò, un laboratorio deve impostare target di qualità per ogni analita e misurare ogni bias e imprecisione del dosaggio. Con questi dati di base, il laboratorio può calcolare la metrica Sigma e selezionare regole CQ appropriate basate sulla qualità analitica. Questa guida didattica fornisce ai laboratori informazioni di base sufficienti per creare un piano CQ pratico e utilizzabile, specifico per le loro strutture. Descrive anche gli approcci attuali al CQ, basati sul rischio.

È importante notare che l'SQC è necessario per la pratica di laboratorio e la cura del paziente ottimali, ma da solo non è sufficiente. L'SQC affronta la variabilità nella fase analitica, ma gli errori possono anche verificarsi nelle fasi pre- e post-analitica. Inoltre, i programmi di valutazione esterna della qualità/test di idoneità (EQA/PT) sono un mezzo essenziale e indipendente per valutare l'efficacia di un programma CQ.

Dave Armbruster, Ph.D., DABCC, FACB direttore, Chimica clinica, Abbott Diagnostics

Premessa

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CONTROLLO QUALITÀ BASATO SU SIX SIGMA — C A P I TO LO 1 : GESTIONE DELLA QUALITÀ ANALITICA DIAGNOSTICA

Il controllo qualità statistico (SQC) è una pratica di laboratorio essenziale per garantire che i risultati dei test refertati raggiungano la qualità richiesta per l'uso medico previsto. Le richieste di qualità analitica continuano ad aumentare in quanto i medici e i pazienti dipendono sempre più dai risultati dei test per diagnosi e trattamento ottimali. Sebbene i moderni sistemi altamente automatizzati forniscano molti controlli funzionali per assicurare il funzionamento appropriato al fine di produrre risultati accurati, nessun sistema analitico è perfettamente stabile. I laboratori hanno bisogno dell'SQC per fornire un controllo indipendente finale che rilevi variazioni delle prestazioni potenzialmente in grado di causare errori importanti dal punto di vista medico.

La lunga storia dell'SQC è iniziata con Levey e Jennings negli anni '501. Oggi, i laboratori utilizzano ancora il classico grafico di controllo di Levey-Jennings, sebbene abbiano aggiornato i criteri di decisione e utilizzino spesso le regole di Westgard2. La pratica corrente è di ottimizzare le regole SQC per i singoli dosaggi basati sulla loro qualità intrinseca (bias e precisione) e l'accuratezza richiesta per l'uso clinico previsto.

La qualità richiesta per l'uso previsto è definita come errore totale ammissibile (TEa). La precisione osservata–(DS o %CV) e il bias osservato sono utilizzati per calcolare la metrica Sigma, ovvero:

Metrica Sigma = (TEa– Bias)/CV,

dove tutti i valori sono espressi in unità di concentrazione o percentuali. I dosaggi con metrica Sigma alta richiedono l'SQC minimo e i dosaggi con metrica Sigma bassa richiedono regole SQC più ampie.

"Eseguire correttamente l'SQC corretto" è l'obiettivo per la buona pratica di laboratorio. "Eseguire correttamente l'SQC corretto" significa selezionare le regole di controllo e il numero di controlli appropriati per rilevare errori importanti dal punto di vista medico. Gli strumenti CQ disponibili includono:

• Strumento di selezione SQC con metrica Sigma3

• Grafici delle specifiche operative4,5

• Regole Sigma di Westgard 6

Gestione della qualità analitica Capitolo 1INTRODUZIONE

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Grazie alla selezione e alla progettazione appropriate, l'SQC è una tecnica potente per monitorare le prestazioni e assicurare che la qualità dei risultati dei test soddisfi le esigenze cliniche definite.

"Eseguire correttamente l'SQC" significa:

• Selezionare i controlli alle concentrazioni appropriate

• Determinare la precisione del dosaggio

• Calcolare i limiti di controllo esatti

• Analizzare i controlli al momento giusto

• Interpretare correttamente i risultati dei controlli

• Intraprendere le azioni appropriate basate sui risultati dei controlli

• Documentare quelle azioni

L'SQC raggiungerà le prestazioni ottimali solo se è implementato correttamente.

La Figura 1-1 mostra le responsabilità SQC del personale di laboratorio. Manager o specialisti tecnici sono responsabili di:

• Stabilire la procedura SQC delineando le regole SQC

• Selezionare i controlli

• Determinare le medie CQ e le DS dalle misurazioni di controllo

• Calcolare i limiti di controllo

• Preparare i grafici di controllo o impostare i parametri del software CQ utilizzati

DOCUMENTARE I RISULTATI/LE AZIONI

INTRAPRENDERE L'AZIONE APPROPRIATA

INTERPRETARE I RISULTATI DEI CONTROLLI

ANALIZZARE I CONTROLLI AD OGNI SERIE ANALITICA

CALCOLARE I LIMITI, PREPARARE IL GRAFICO

DETERMINARE LA MEDIA, DS

SELEZIONARE I MATERIALI DI CONTROLLO

SELEZIONARE LE REGOLE CQ, N, LA SERIE ANALITICA

Figura 1-1. Processo di laboratorio per "esecuzione corretta dell'SQC corretto"

MANAGER E/O SPECIALISTI DELLA

QUALITÀ

TUTTI GLI ANALISTI CHE ESEGUONO LE ANALISI

ESEGUIRE L'SQC CORRETTO

ESEGUIRE CORRETTAME

NTE L'SQC

8TORNA AL SOMMARIO


Tutti gli analisti implementano sistematicamente l'SQC, seguendo le procedure operative standard. Ciò include:

• Analizzare i controlli nei tempi e negli intervalli prescritti

• Interpretare i risultati dei controlli

• Intraprendere l'azione correttiva appropriata

• Documentare tutti i risultati dei controlli e le azioni

L'obiettivo di questa guida didattica è di aiutare i laboratori a stabilire, mantenere ed eseguire la buona pratica SQC, ma l'SQC è solo una parte del sistema di gestione della qualità (QMS) di un laboratorio. Un QMS di laboratorio integra tutti i requisiti tecnici e di gestione SQC come descritto nelle linee guida internazionali di gestione della qualità e nelle normative nazionali dei laboratori. Include molti fattori critici che contribuiscono al raggiungimento dei risultati dei test di qualità. Pertanto, se nelle responsabilità di un professionista di laboratorio rientrano una parte o tutti i passaggi elencati sopra, tutto il personale di laboratorio deve comprendere tutto il processo SQC e il QMS più ampio.

REQUISITI REGOLATORI E DI ACCREDITAMENTO

Le pratiche del controllo qualità devono attenersi ai requisiti regolatori e di accreditamento. Negli Stati Uniti, le norme Clinical Laboratory Improvement Amendments (CLIA)7 forniscono i requisiti regolatori minimi che includono tre opzioni:

• Implementare le procedure di controllo che monitorano l'accuratezza e la precisione del processo analitico completo, che include: stabilire il numero, il tipo e la frequenza di analisi dei materiali di controllo; assicurare che le procedure di controllo rilevino errori immediati che si verificano a causa di un errore del sistema di analisi, condizioni ambientali avverse e prestazioni dell'operatore; monitorare, nel tempo, l'accuratezza e la precisione delle prestazioni dei test che possono essere influenzate da variazioni delle prestazioni del sistema di analisi, da condizioni ambientali e varianza delle prestazioni di funzionamento.

• Almeno una volta al giorno, analizzare o esaminare i campioni del paziente, utilizzando i seguenti controlli:

o Per ogni procedura quantitativa, includere due materiali di controllo con concentrazioni diverse.

o Per ogni procedura qualitativa, includere un materiale di controllo negativo e uno positivo.

• Eseguire le procedure di controllo che forniscono analisi di qualità equivalente, come specificato nell'Appendice

C del manuale "State Operations Manual". A partire da gennaio 2016, questa opzione viene descritta come piano di controllo qualità personalizzato (IQCP), che è composto da tre componenti: una valutazione del rischio, un piano CQ e un programma di valutazione della qualità.

Rispetto ad esso, ISO 15189 fornisce lo standard globale di pratica per l'accreditamento8 dichiarando:

"Il laboratorio delineerà le procedure di controllo qualità che verificano il raggiungimento della qualità prevista dei risultati."

Per fare ciò, è necessario definire la qualità prevista, gli obiettivi di qualità e i requisiti da soddisfare. Definire gli obiettivi di qualità costituisce il punto di partenza per la gestione della qualità in un laboratorio.

OBIETTIVI DI QUALITÀ

La qualità, come minimo, è "conformità ai requisiti" e, come massimo, è "dimostrazione della competenza". La mancanza di qualità viene misurata dai difetti (ovvero risultati dei test che superano i limiti di errore ammissibili per l'uso medico previsto). Gli obiettivi di qualità sono definiti come l'errore totale ammissibile (ATE nella terminologia preferita dall'FDA; TEa nella terminologia storica), come i criteri applicati nelle indagini dei test di idoneità (PT) o di valutazione esterna della qualità (EQA). Le norme CLIA impostano i criteri delle prestazioni per 70-80 test "regolamentati".

Esempio:• Il glucosio deve essere corretto entro ± 10%

del valore target (VT) o entro ± 6 mg/dl a 60 mg/dl e inferiore.

• Il colesterolo deve essere corretto entro ± 10% del valore target (VT).

I criteri per più dosaggi sono definiti da altri programmi di EQA/PT. Il College of American Pathologists (CAP) fornisce indagini PT per tutti i test regolamentati CLIA, più molti altri.

Esempio: • HbA1c deve essere accurata entro ± 6% del

valore target (VT).

9TORNA AL SOMMARIO


Altri obiettivi di qualità sono basati sugli studi dei risultati clinici, la variabilità biologica attesa, le opinioni dei gruppi di esperti, le indagini dell'uso e dell'interpretazione del medico dei valori dei test. La maggior parte delle raccomandazioni si trovano nel database sugli obiettivi di variabilità biologica Ricos, pubblicato originariamente nel 19999 e aggiornato ogni due o tre anni sul sito Web di Westgard10.

I modelli di impostazione degli obiettivi di variabilità biologica descritti da Fraser e Petersen11 vengono utilizzati per definire il coefficiente di variazione analitica ammissibile (CVa), il bias analitico ammissibile (Biasa) e l'errore totale biologico ammissibile (TEab), come segue:

CVa = 0,5 x CVi

Biasa = 0,25 x (CVi2 + CVg

2)1/2

TEab = Biasa + 1,65 CVa,

dove CVi è la variazione intra-individuale e CVg è la variazione inter-individuale.

Il CVi è utilizzato per impostare il CVa per il monitoraggio di singoli pazienti e il CVi e il CVg sono utilizzati per impostare Biasa per le classificazioni diagnostiche rispetto agli intervalli di riferimento. La combinazione di questi due gruppi è un obiettivo desiderabile per gli obiettivi TEa e, pertanto, PT/EQA11.

I criteri di cui sopra sono talvolta descritti come desiderabili in un modello su tre livelli che include criteri ottimali (più esigenti) e minimi (meno esigenti)12. Nell'equazione, i criteri ottimali sono basati su moltiplicatori di 0,25 per CVa e 0,125 per Biasa mentre i criteri minimi sono basati su moltiplicatori di 0,75 per CVa e 0,375 per Biasa.

Il direttore medico di laboratorio è responsabile della definizione degli obiettivi di qualità dei dosaggi che guidano il QMS del laboratorio. (Per una discussione più dettagliata degli obiettivi di qualità, vedere il riferimento 13.)

SISTEMA DI GESTIONE DELLA QUALITÀ (QMS)

Il ciclo PDCA (Plan-Do-Check-Act, Pianificare-Fare-Verificare-Agire) descritto da W. Edwards Deming, fornisce l'elemento costitutivo fondamentale dello sviluppo, dell'implementazione e del funzionamento di un QMS. Deming assegnava alla gestione la responsabilità per il mantenimento dell'equilibrio tra le molte parti di un'attività produttiva e per l'applicazione del ciclo PDCA per prendere decisioni guidate da dati obiettivi14.

Il ciclo PDCA rappresenta il "metodo scientifico" per la sperimentazione. Pianificare un esperimento, Fare un esperimento, Verificare i dati, quindi Agire su quei dati. L'azione sui dati spesso conduce a un nuovo esperimento e a dati e decisioni migliori.

Il ciclo PDCA è fondamentale per migliorare la qualità nei laboratori, fornendo un ciclo continuo per risolvere i problemi e migliorare la qualità.

Il libro di Burnett descrive come i requisiti di gestione e tecnici ISO 15189 si adattano al ciclo PDCA15. Come mostrato nella Figura 1-2, Burnett organizza il processo di gestione della qualità sotto i titoli "Organizzazione e gestione", "Gestione delle risorse", "Processi di esame" e "Valutazione e miglioramento". I requisiti di gestione sono identificati dal numero 4 e i requisiti tecnici dal numero 5. Questa attenzione al processo è fondamentale per comprendere come tutti i diversi requisiti interagiscano per fornire un sistema di gestione della qualità efficace.

Per la gestione della qualità analitica, il laboratorio può anche implementare i concetti, la metrica e gli strumenti Six Sigma come un ciclo PDCA, come mostrato dal sistema di gestione della qualità Six Sigma (6 QMS) nella Figura 1-36,16.

ORGANIZZAZIONE/GESTIONE GESTIONE DELLE RISORSE

VALUTAZIONE E MIGLIORAMENTO PROCESSI DI ESAME

4.1 Responsabilità dell'organizzazione e della gestione4.4 Accordi di servizio4.15 Revisione della gestione4.2 Sistema di gestione della qualità4.3 Controllo documenti4.13 Controllo delle registrazioni

5.1 Personale5.2 Alloggi e condizioni ambientali5.3 Attrezzatura, reagenti, consumabili5.9 Gestione delle informazioni di

laboratorio4.6 Servizio esterno e forniture

4.8 Risoluzione dei reclami4.9 Identificazione e controllo delle

non conformità4.10 Azione correttiva4.12 Miglioramento continuo4.14 Valutazione e audit interno5.6 Assicurazione della qualità dei

risultati (in parte)

4.5 Esame dai laboratori di riferimento

4.7 Servizi di consulenza5.4 Processi pre-esame5.2 Processi di esame5.6 Assicurazione della qualità degli

esami5.7 Processi post-esame5.8 Refertazione dei risultati

Figura 1-2. Modello di processo PDCA di Burnett per QMS ISO 15189.

10TORNA AL SOMMARIO


• Pianificare (passaggi 1-2): definire gli obiettivi di qualità come errore totale ammissibile (TEa). TEa guida la selezione della procedura di misurazione analitica o la procedura di esame nella terminologia ISO.

• Fare (passaggi 3-4): convalidare le caratteristiche di sicurezza (ad esempio, precisione, bias, intervallo accettabile, interferenze) utilizzando gli studi sperimentali e l'analisi dei dati statistici. Utilizzando i dati delle prestazioni del metodo e la definizione di TEa, calcolare una metrica Sigma [Metrica Sigma = (TEa – |Bias|)/CV]. Supponendo che la metrica Sigma indichi prestazioni accettabili (ovvero superiori a 3), preferibilmente almeno 4 e, ancor meglio, 5 o 6, procedere all'implementazione del metodo analitico. L'implementazione richiede la creazione di procedure operative standard (SOP), programmi di manutenzione, procedure CQ, ecc., così come la formazione di analisti per comprendere e seguire le SOP.

• Verificare (passaggi 5-9): la conoscenza della qualità Sigma guida la fase di verifica, a incominciare dalla formulazione di una strategia CQ totale che comprende meccanismi di controllo statistici e non statistici. La

procedura SQC ottimizza le regole di controllo e i numeri dei controlli per rilevare errori importanti dal punto di vista medico. Progettare un piano CQ totale per integrare l'SQC con altri meccanismi di controllo necessari per monitorare specifiche modalità di errore che possono verificarsi con un particolare metodo analitico o sistema di strumenti. Il nuovo pensiero basato sul rischio e gli strumenti di valutazione del rischio sono utili per identificare controlli aggiuntivi, in particolare per le parti pre-analitica e post-analitica dell'intero processo di analisi (TTP). L'implementazione del piano CQ totale utilizza gli strumenti CQ disponibili e la tecnologia informatica. Il risultato è un processo CQ efficace per "verificare il raggiungimento della qualità prevista dei risultati dei test", come richiesto da ISO 15189.

• Agire (passaggi 10-12): infine, monitorare la qualità del processo di analisi nel tempo per caratterizzare le prestazioni, identificare gli errori e migliorare il piano CQ (tornare al passaggio 5) o revisionare l'intero processo di analisi (tornare al passaggio 1).

Figura 1-3. Sistema di gestione della qualità Six Sigma

(1a) Requisiti regolatori e di accreditamento

(2a) Tracciabilità e armonizzazione

(4b) Requisiti pre-analitici e post-analitici

(12) Migliorare la qualità, piano CQ totale [CQI, CAPA]

(11) Monitorare i guasti [FRACAS] (Indicatori di qualità)

(10) Misurare qualità e prestazioni (EQA, PT, MU)

(1) Definire gli obiettivi per l'uso previsto (TEa)

(2) Selezionare la procedura di esame analitico

(3) Convalidare le caratteristiche di sicurezza (CV, Bias)

(4) Implementare il sistema analitico

(5) Formulare la strategia CQ totale Sigma

(6) Selezionare/Progettare l'SQC (regole, N)

(7) Sviluppare il piano CQ totale

(8) Implementare il piano CQ totale

(9) Verificare il raggiungimento della qualità prevista dei risultati dei test

(1b) Applicazioni cliniche e mediche

(2b) Metodi di riferimento e materiali del produttore

(3a) Dichiarazioni del produttore

(4a) Servizi di installazione/formazione del produttore

(5a) Sigma [(TEa-Bias)/CV]

(6a) Strumento di selezione CQ Sigma

(7a) Analisi del rischio

(8a) Strumenti CQ

Figura 1-3. Sistema di gestione della qualità Six Sigma.

11TORNA AL SOMMARIO


QUAL È IL PUNTO?

Questo è il contesto in cui i laboratori medici devono effettuare l'SQC. L'SQC è fondamentale ma è solo una parte del QMS. L'applicazione dell'SQC presuppone che il metodo sia stato attentamente valutato e soddisfi i requisiti per l'uso previsto. La strategia CQ totale viene adottata in base alla qualità Sigma nota del processo di analisi e all'uso delle regole di controllo corrette e del numero di controlli corretto. Altri controlli pre-analitici e post-analitici vengono implementati come parte del piano CQ totale. Altri controlli sono utilizzati per monitorare modalità di errore critiche del particolare processo di analisi. Il monitoraggio della qualità avviene con le indagini EQA/PT e altri indicatori di qualità; i problemi vengono identificati, corretti ed evitati.

Riferimenti1. Levey S, Jennings ER. The use of control charts in the clinical

laboratory. American Journal of Clinical Pathology 1050;20:1059-1066.

2. Westgard JO, Barry PL, Hunt MR, Groth T. A multirule Shewhart chart for quality control in clinical chemistry. Clinical Chemistry 1981;27:493-501.

3. C24A3. Statistical Quality Control for Quantitative Measurement Procedures. Wayne, Pennsylvania, Clinical and Laboratory Standards Institute, 2006.

4. Westgard JO. Charts of operational process specifications (OPSpecs Charts) for assessing the precision, accuracy, and quality control needed to satisfy proficiency testing performance criteria. Clinical Chemistry 1992;38:1226-1233.

5. Westgard JO, Hyltoft Petersen P, Wiebe D. Laboratory process specifications for assuring quality in the U.S. National Cholesterol Education Program. Clinical Chemistry 1991;37:656-661.

6. Westgard JO, Westgard SA. Basic Quality Management Systems: Essentials for quality management in the medical laboratory. Madison, Wisconsin, Westgard QC Inc. 2014.

7. U.S. Centers for Medicare & Medicaid Services (CMS). Medicare, Medicaid, and CLIA programs: Laboratory requirements relating to quality systems and certain personnel qualifications. Final Rule. Federal Register 24 gennaio 2003;16:3650-3714.

8. ISO 15189. Medical laboratories – Requirements for quality and competence. Ginevra: ISO, 2012.

9. Ricos C, Alverez V, Cava F, et al. Current databases on biological variation: pros, cons, and progress. Scandinavian Journal of Clinical Laboratory Investigation 1999;59:491-500.

10. Online Ricos Database, www.westgard.com/biodatabase1.htm.

11. Fraser CG, Hyltoft Petersen P. Quality goals in external quality assessment are best based on biology. Scandinavian Journal of Clinical Laboratory Investigation 1993;53(Suppl 212):8-9.

12. Fraser CG. Biological Variation: From Principles to Practice. Washington DC, AACC Press, 2001.

13. Westgard S. Quantitating quality: Best practices for estimating the Sigma-metric. Libro bianco disponibile presso Abbott Diagnostics.

14. Nillson OJ. The Essential Deming: Leadership principles from the father of quality, W. Edwards Deming. McGraw-Hill, 2013.

15. Burnett D. A Practical Guide to ISO 15189 in Laboratory Medicine. London, ACB Ventures Publications, 2013.

16. Westgard JO, Westgard SA. Quality control review: Implementing a scientifically based quality control system. Annual of Clinical Biochemistry 2016;53:32-50.

12TORNA AL SOMMARIO

CONTROLLO QUALITÀ BASATO SU SIX SIGMA — CAPITOLO 2: DETERMINAZIONE DELLA QUALITÀ SULLA SCALA SIGMA DIAGNOSTICA

INTRODUZIONE

I passaggi iniziali del sistema di gestione della qualità Six Sigma (6ΣQMS) consistono nel definire l'obiettivo/requisito di qualità per l'uso previsto, selezionare una procedura di misurazione analitica e determinare le prestazioni del metodo dai dati di laboratorio.

La Figura 2-1 illustra i passaggi iniziali per calcolare una metrica Sigma dall'obiettivo di qualità nella forma di un errore totale ammissibile (ATE o TEa) e dell'accuratezza (bias) e della precisione (DS o %CV) osservate per il metodo. La metrica riflette la qualità sulla scala Sigma e fornisce indicazioni per la selezione della procedura SQC appropriata (vale a dire le regole di controllo e il numero di controlli necessari), che può essere facilmente identificata con svariati strumenti di pianificazione SQC. Alcuni di questi strumenti sono illustrati nel capitolo successivo.

CONVALIDA DEL METODO

La convalida delle caratteristiche di sicurezza è importante per il pensiero basato sul rischio. Nella terminologia ISO, le caratteristiche di sicurezza per i dispositivi medici, anche comunemente denominate caratteristiche delle prestazioni, sono: intervallo accettabile, precisione, esattezza o bias, limite di rilevamento, interferenza e recupero. Le linee guida ISO principali per la gestione del rischio dei dispositivi medici1 sottolineano il progetto di sicurezza:

I dispositivi medici per uso diagnostico in vitro (IVD) presentano caratteristiche delle prestazioni che determinano l'accuratezza dei risultati dell'esame. Il mancato rispetto delle caratteristiche delle prestazioni richieste per un uso medico specifico potrebbe causare una situazione di pericolo che deve essere valutata per il rischio ai pazienti.

I produttori affrontano la sicurezza come parte del progetto e della convalida dei sistemi di analisi. Se la precisione e il bias non sono accettabili, i produttori riprogettano il sistema finché non ottengono le prestazioni richieste. Le prestazioni sono documentate come dichiarazione che l'FDA rivede come parte dell'approvazione 510(k) per la commercializzazione di un nuovo sistema di analisi.

Le norme CLIA richiedono ai laboratori di convalidare le prestazioni dei nuovi sistemi di analisi e verificare che essi ottengano una dichiarazione del produttore2:

§493.1253 Determinazione e verifica delle specifiche di prestazione.

(a) Applicabilità. I laboratori non devono verificare o determinare le dichiarazioni sulle prestazioni per ogni sistema di analisi utilizzato dal laboratorio prima del 24 aprile 2003.

Determinazione della qualità sulla scala Sigma Capitolo 2

Intraprendere l'azione appropriata

Interpretare i risultati dei controlli

Analizzare i controlli ad ogni serie analitica

Calcolare i limiti, preparare il grafico

Determinare la media, DS

Selezionare i materiali di controllo

Definire le specifiche di qualità per il test

%TEA-%BIAS%CV

Figura 2-1. Processo di laboratorio per "esecuzione corretta dell'SQC corretto"

Calcolare Sigma

Utilizzare gli strumenti di

pianificazione CQ, ad esempio OPSpecs, regole

Sigma di Westgard

Figura 2-1. Processo di laboratorio per "esecuzione corretta dell'SQC corretto".

13

CONTROLLO QUALITÀ BASATO SU SIX SIGMA — C A P I TO LO 2: D E T E R M I N A Z I O N E D E L L A Q U A L I TÀ S U L L A S C A L A S I G M A

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DIAGNOSTICA

(b) (1) Verifica delle specifiche di prestazione. Ogni laboratorio che introduce un sistema di analisi approvato dall'FDA, non modificato, deve fare quanto riportato di seguito prima di refertare i risultati dei test dei pazienti.

(i) Dimostrare che può ottenere le specifiche di prestazione confrontabili con quelle stabilite dal produttore per le caratteristiche seguenti: accuratezza, precisione, intervallo accettabile del sistema di analisi.

(ii) Verificare che gli intervalli di riferimento del produttore (valori normali) siano appropriati per la popolazione di pazienti del laboratorio.

DATI PER LA VALUTAZIONE DEL RISCHIO

I requisiti statunitensi CLIA per un programma CQ richiedono dati interni per effettuare una valutazione del rischio del processo di analisi3.

Per effettuare una valutazione del rischio, il laboratorio deve identificare le fonti di potenziali guasti ed errori di un processo di analisi e valutare la frequenza e l'impatto di quei guasti e quelle fonti di errore.

I dati interni, stabiliti dal laboratorio nel suo ambiente e dal suo personale, devono essere inclusi per dimostrare che la stabilità del sistema di analisi supporta il numero e la frequenza del CQ documentati nel piano di controllo qualità (QCP). I dati ottenuti dalla verifica o dalla determinazione delle specifiche di prestazione e i dati CQ storici (esistenti) possono essere inclusi. I dati pubblicati o i dati dei produttori (ad esempio, foglietti illustrativi) possono essere presi in considerazione, ma non possono essere utilizzati come unici criteri per il processo decisionale.

Le raccomandazioni specifiche consistono nell'utilizzare i dati ottenuti da studi di verifica/convalida delle prestazioni e registrazioni del CQ esistenti. Quei dati dovrebbero dimostrare che la stabilità del sistema di analisi supporta il numero e la frequenza del CQ documentato nel QCP.

I dati interni possono essere utilizzati per determinare la qualità del sistema di analisi sulla scala Sigma (metrica Sigma) e se il bias e la precisione osservati sono adeguati all'uso clinico. Sigma è intrinsecamente basato sul rischio e indica il numero atteso di risultati dei test difettosi per un sistema di analisi in termini di precisione e bias e la

qualità richiesta per l'uso previsto del test.4 Gli strumenti di pianificazione SQC Sigma guidano la selezione delle procedure SQC appropriate. I dati interni sono utilizzati per il corretto dimensionamento delle procedure SQC per la qualità richiesta per l'uso previsto del test.

SIGMA COME INDICATORE DEL RISCHIO

La gestione della qualità Six Sigma valuta la qualità di qualsiasi processo sulla scala Sigma. Sigma fornisce una misura della qualità osservata in relazione alla qualità richiesta. A livello di produzione, la qualità richiesta per l'uso previsto è definita come una specifica di tolleranza. La qualità prodotta mostra in genere una variazione di una specifica target o ideale.

Nella parte A della Figura 2-2 è applicato il modello Sigma al laboratorio clinico, con i limiti di tolleranza in sostituzione del requisito di errore ammissibile per l'uso clinico previsto (ATE o TEa). La precisione è rappresentata dalla DS o %CV, che caratterizza l'ampiezza della distribuzione. L'effetto del bias è mostrato dalla posizione della distribuzione in relazione al valore target o vero. Il bias sposta la distribuzione verso una delle specifiche di tolleranza, riducendo così la quantità di variazione accettabile.

L'obiettivo di qualità di prim'ordine è la variazione del processo (ovvero le prestazioni dei test) che rientra perfettamente nelle specifiche di tolleranza.

Esempio:± 6 DS per un dosaggio, come mostrato nella parte B della Figura 2-2.

La qualità Six Sigma assicura fondamentalmente che nessun errore superi il requisito di qualità definito.

In molti settori, la qualità minima accettabile è definita come tre Sigma, mostrata nella parte C della Figura 2-2. Per tre Sigma, i limiti di tolleranza sono completamente cancellati da 3 DS della variazione e, anche in condizioni operative ottimali, viene prodotto qualche difetto. Qualsiasi variazione delle prestazioni del processo (ad esempio, riduzione della precisione o aumento del bias) causa un rischio aumentato di produrre risultati dei test di scarsa qualità. Un processo Six Sigma è considerato di prim'ordine, ma è possibile raggiungere un valore Sigma > 6 o inferiore a 3,4 difetti per milioni di opportunità, con precisione eccezionale e/o bias minimo.

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A. Calcolo della metrica Sigma

Limite di tolleranza inferiore -TEa

Sigma = TEa – Bias DS

Bias

B. Obiettivo Six Sigma di qualità di prim'ordine

Target

C. Prestazioni minime accettabili di tre Sigma

-3s -2s -1s 0s 1s 2s 3s

Limite di tolleranza superiore

+TEa

+Specifica di tolleranza

-Specifica di tolleranza

+6 DS deve rientrare nella specifica

-6 DS deve rientrare nella specifica

-6s

Figura 2-2. (A) Illustrazione del calcolo della metrica Sigma dall'errore totale ammissibile (ATE o TEa), dall'inaccuratezza (Bias) e dall'imprecisione (DS). (B) Confronto tra obiettivo Six-Sigma di qualità di prim'ordine e (C) qualità minima accettabile di 3 Sigma.

-5s -4s -3s -2s -1s 0s 1s 2s 3s 4s 5s 6s

-6s -5s -4s -3s -2s -1s 0s 1s 2s 3s 4s 5s 6s

Figura 2-2. (A) Illustrazione del calcolo della metrica Sigma dall'errore totale ammissibile (ATE o TEa), dall'inaccuratezza (Bias) e dall'imprecisione (DS). (B) Confronto tra obiettivo Six Sigma di qualità di prim'ordine e (C) qualità minima accettabile di tre Sigma.

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DIAGNOSTICA

CALCOLO DELLA METRICA SIGMA

La metrica Sigma è calcolata utilizzando l'equazione:

Metrica Sigma = (TEa – |Bias|)/DS

doveTEa è l'errore totale ammissibile, bias è l'errore sistematico (inaccuratezza) ed è trattato come un valore assoluto (|Bias|) e DS è l'errore casuale (imprecisione), con tutti i termini espressi in unità di concentrazione.

Possono anche essere utilizzate le unità di percentuale, come nell'equazione riportata di seguito:

Metrica Sigma = (%TEa – |%Bias|)/%CV

TEa

TEa può essere definito dai criteri delle prestazioni accettabili per le indagini EQA/PT.

Esempio:negli Stati Uniti, il criterio CLIA per il glucosio è "Valore target ± 6 mg/dl o ± 10% (il valore maggiore tra i due)".

Il limite maggiore tra i due deve essere utilizzato, a seconda del valore target (VT) o concentrazione del materiale dell'indagine PT.

Esempio:le norme CLIA forniscono un elenco dei limiti delle prestazioni accettabili per 70-80 test. Questi sono gli analiti regolamentati, per i quali si valutano le prestazioni PT con cinque campioni per indagine e tre indagini all'anno. Anche per gli analiti non regolamentati sono necessari i test di idoneità PT, ma possono solo essere valutati mediante due indagini all'anno con un minimo di due campioni per indagine. I limiti di accettazione per gli analiti non regolamentati possono essere basati su svariati modelli di impostazione degli obiettivi (ad esempio, uso clinico previsto, variabilità biologica e raccomandazioni di gruppi di esperti). HbA1c è un analita non regolamentato, per il quale il College of American Pathologists (CAP) e il National Glycohemoglobin Standardization Program (NGSP) hanno stabilito un TEa di +/- 6,0% nel 2014.

Per tradizione, i programmi di EQA/PT utilizzavano la valutazione con gruppi di pari livello, vale a dire il confronto delle prestazioni di un laboratorio con le prestazioni di tutti i laboratori che utilizzano lo stesso metodo analitico (ovvero analizzatore, reagente, metodologia). Le prestazioni con gruppi di pari livello sono accettabili, se i risultati di un laboratorio concordano con il valore medio del suo gruppo di pari livello nei limiti di accettazione stabiliti. Pertanto, le prestazioni soddisfacenti sono in relazione al gruppo di pari livello. I programmi di EQA/PT basati sull'accuratezza sono sempre più diffusi. La valutazione basata sull'accuratezza confronta le prestazioni di un laboratorio rispetto a un valore target predeterminato, stabilito da un metodo di riferimento gold standard. La valutazione basata sull'accuratezza è assoluta, poiché si fonda sulla miglior stima disponibile di verità scientifica, utilizzando un metodo di riferimento.

BIAS

Inaccuratezza, esattezza o errore sistematico sono determinati durante gli studi di convalida del metodo da un esperimento di confronto tra metodi. I laboratori eseguono questi esperimenti per verificare la dichiarazione di un produttore dopo l'installazione di nuovi sistemi di analisi. Dopo la convalida iniziale, i laboratori sono tenuti a monitorare il bias utilizzando campioni EQA/PT con valori target stabiliti da metodi di riferimento, la media di un gruppo di indagine o la media di un gruppo di indagine di pari livello. I risultati sono, in genere, riportati come la deviazione dal target ed espressi come un multiplo della variazione del gruppo osservata (vale a dire un valore z che descrive la deviazione dal target come un multiplo della deviazione standard del gruppo). Per il calcolo di una metrica Sigma, %Bias viene calcolata come il bias osservato diviso il valore target, moltiplicato per 100.

%Bias = (Bias/VT) x 100

Nota importante sul bias: inizialmente nel determinare la qualità Sigma può essere difficile ottenere una buona stima del bias. È permesso presumere che il bias sia zero e calcolare Sigma come il rapporto di TEa/DS o %TEa/%CV. Questo calcolo produce una metrica Sigma troppo alta (ovvero una stima ottimistica della qualità). Ciononostante, se Sigma è basso (< 3 quando si presume che il bias sia zero), è sufficiente indicare che il nuovo sistema di analisi è a rischio elevato! Se Sigma è > 3, è ancora importante ottenere una stima migliore del bias per una determinazione più affidabile di Sigma.

Se il VT è: Le prestazioni accettabii sono...

Che è un intervallo di...

50 mg/dl 50 ± 6 mg/dl 44 - 56 mg/dl

125 mg/dl 125 mg/dl ± 10%o 125 ± 12,5 mg/dl 112,5 - 137,5 mg/dl

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DS

L'imprecisione (errore casuale) è determinata da un esperimento ripetuto durante gli studi di convalida del metodo o i dati SQC raccolti durante il funzionamento di routine. I laboratori effettuano esperimenti ripetuti per verificare la precisione, quindi monitorare le prestazioni in corso dai dati SQC raccolti in condizioni di funzionamento di routine. %CV viene calcolata come DS osservata diviso la media, quindi moltiplicata per 100.

%CV = (DS/Media) x 100

Esempio di calcoli per HbA1cData l'importanza dell'HbA1c per la diagnosi e la gestione del diabete, l'accordo globale sui requisiti di qualità, la disponibilità di programmi di EQA/PT basati sull'accuratezza e l'applicazione diffusa dei metodi nei laboratori centrali e negli ambienti al point-of-care, HbA1c costituisce l'esempio perfetto di calcoli Sigma.

Questi esempi illustrano le prestazioni elevate richieste di metodi analitici attuali per la qualità dei test necessaria per l'uso clinico di HbA1c.

DETERMINAZIONE GRAFICA DI SIGMA

Il grafico decisionale sul metodo è un tracciato del bias ammissibile rispetto alla precisione ammissibile, costruito dopo aver definito un obiettivo di qualità TEa. TEa specifica l'entità del margine di errore che consiste in errori casuali e sistematici (precisione e bias). Da punto di vista storico, il requisito delle prestazioni accettabili era il bias più 2 DS, ad oggi ancora un modo comune per calcolare l'errore analitico totale (TAE).

Con il miglioramento delle prestazioni dei dosaggi, il requisito TEa è diventato più rigoroso. I criteri per la qualità Six Sigma richiedono che il bias più 6 DS rientri nel TEa.

Il moltiplicatore della DS è il Sigma di interesse ed è possibile costruire uno strumento grafico per mostrare i limiti delle

prestazioni di due, tre, quattro, cinque e Six Sigma, come mostrato dal grafico decisionale sul metodo nella Figura 2-3. Questo strumento consente di tracciare un punto operativo, dove la coordinata Y rappresenta il bias osservato e la coordinata X rappresenta la precisione osservata. Questo punto rappresenta la qualità Sigma di qualsiasi metodo.

Esempio:il punto operativo nella Figura 2-3 rappresenta un bias di 2,0% e un CV di 1,0%. Cade sulla linea che rappresenta la qualità quattro Sigma, che concorda con la metrica Sigma calcolata: [(6 –2)/1 = 4].

TEa Bias CV Sigma

6,0% 0,0% 1,0% (6,0–0,0)/1,0 o 6,0

6,0% 1,0% 1,0% (6,0–0,0)/1,0 o 5,0

6,0% 0,0% 1,5% (6,0–0,0)/1,0 o 4,0

6,0% 1,5% 1,5% (6,0-1,5)/1,0 o 3,0

Precisione - %CV osservata

Grafico decisionale sul metodo TEa=6,0%

Accu

rate

zza -

%Bi

as os

serv

ata

6

32,521,510,5

2 Sigma

3 Sigma

4 Sigma

5 Sigma

6 Sigma

5

4

3

2

1

00

Tracci

are il p

roprio punto opera

tivo

Area di prestazioni

inaccettabili

Qualità di prim'ordine

Figura 2-3. Grafico decisionale sul metodo per TEa uguale a 6,0%. La %Bias osservata è tracciata sull'asse Y rispetto alla %CV osservata sull'asse X. Le diverse linee diagonali, dall'alto verso il basso, rappresentano la qualità 2 Sigma, 3 Sigma, 4 Sigma, 5 Sigma e 6 Sigma. Il punto operativo rappresenta una procedura di esame avente un bias osservato di 2,0% e una precisione osservata di 1,0%.

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DIAGNOSTICA

Per costruire un grafico decisionale sul metodo o TEa di 6,0%:

1. Scalare l'asse X da 0% a TEa o 6,0%. Mettere a quest'asse l'etichetta "inaccuratezza osservata" in unità di %Bias.

2. Scalare l'asse X da 0% a metà di TEa, che è 3,0%. Mettere a quest'asse l'etichetta "imprecisione osservata" in unità di %CV.

3. Disegnare le linee per la qualità Sigma determinando l'intercetta y e l'intercetta x come descritto sotto:

È anche possibile costruire un grafico decisionale sul metodo normalizzato, che può essere utilizzato per qualsiasi TEa specificato. Questa operazione viene fatta scaldando l'asse Y da 0 a 100 e l'asse X da 0 a 50, calcolando le intercette x e y come sopra e disegnando le linee per Sigma. Per applicare il grafico normalizzato è necessario esprimere il bias osservato e la DS e il CV come percentuali di TEa. Per l'esempio HbA1c citato sopra, la coordinata Y sarebbe 2/6 o 33% e la coordinata X 1/6 o 17%. Quel metodo è tracciato come punto A sul grafico normalizzato mostrato nella Figura 2-4. Il metodo B rappresenta un metodo per la determinazione del glucosio nel laboratorio centrale, per il quale TEa è 10% e il metodo C rappresenta un glucometro al point-of-care, per il quale TEa è 20%. Il vantaggio del grafico normalizzato è costituito dalla rappresentazione di molti metodi diversi sullo stesso grafico.

TEa Bias CV Sigma

10% Bias più 2s TEa o 6,0% 6,0% ÷ 2 o 3,0%

Bias più 3s TEa o 6,0% 6,0% ÷ 3 o 2,0%

Bias più 4s TEa o 6,0% 6,0% ÷ 4 o 1,5%

Bias più 5s TEa o 6,0% 6,0% ÷ 5 o 1,2%

Bias più 2s TEa o 6,0% 6,0% ÷ 6 o 1,0%

Grafico decisionale sul metodo normalizzato

Imprecisione osservata (100*CV/TEa)

Inac

cura

tezz

a oss

erva

ta, (

100*

Bias

/TEa

)

60,0

50,0

40,0

30,0

20,0

10,0

70,0

80,0

90,0

100,0

0,00,0 10,0 20,0 30,0 40,0 50,0

Figura 2-4. Grafico decisionale sul metodo "normalizzato" dove l'inaccuratezza osservata è calcolata come 100*Bias/ATE e l'imprecisione osservata è calcolata come 100*CV/ATE, quando i parametri originali sono tutti in unità di %. L'esempio A è lo stesso metodo di misura dell'HbA1c mostrato nella Figura 2-3. L'esempio B è una procedura di esame del glucosio in laboratorio dove ATE è 10% e C un glucometro al point-of-care dove ATE è 20%.

Figura 2-4. Grafico decisionale sul metodo "normalizzato" dove l'inaccuratezza osservata è calcolata come 100*Bias/TEa e l'imprecisione osservata è calcolata come 100*CV/TEa, quando i parametri originali sono tutti in unità di %. L'esempio A è lo stesso metodo di misura dell'HbA1c mostrato nella Figura 2-3. L'esempio B è una procedura di esame del glucosio in laboratorio dove TEa è 10% e C un glucometro al point-of-care dove TEa è 20%.

Per una discussione più completa su concetti, strumenti e metrica Six Sigma, vedere il riferimento 5.

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DETERMINAZIONE DELLA METRICA SIGMA DAI RISULTATI DEGLI STUDI DI CONVALIDA DEL METODO

In genere, i risultati da esperimenti ripetuti sono rappresentati dalla media, dalla DS e dalla %CV ottenute da 20 o più replicati. Se i replicati vengono eseguiti in una serie analitica o in un giorno, riflettono la precisione "intra-serie" o "intra-giorno". I replicati analizzati nell'arco di molti giorni (ad esempio, > 20 giorni) sono preferiti e riflettono la precisione "inter-giorno" o "totale". I valori DS o %CV per la precisione a breve termine sono, in genere, minori di quelli per la precisione a lungo termine.

I risultati di confronto tra metodi sono presentati tracciando i nuovi risultati del sistema di analisi sull'asse Y rispetto ai risultati dei metodi comparativi sull'asse X. I dati sono soggetti all'analisi dell'equazione di regressione per descrivere i risultati come l'equazione di una linea retta:

y = ax + b,

dove a è la pendenza e b è l'intercetta y.

Per determinare il bias a un livello decisionale medico importante, Xc:

1. Calcolare Yc (aXc + b).

2. Sottrarre Yc – Xc per stimare il bias.

3. Calcolare %Bias come Bias(100)/Xc.

Esempio reale 1

Un rapporto sulle prestazioni dei dispositivi per HbA1c pubblicato fornisce le informazioni seguenti6:

• Precisione [Tabella 1, riferimento 5]: CV = 1,9% a 6,5%Hb; CV = 3,2% a 8,9%Hb

• Accuratezza [Tabella 2, lotto n. 1, rispetto a Tina-Quant, riferimento 5]: y = 1,04x – 0,35

Per determinare Sigma:Definire TEa a un livello decisionale medico critico (Xc): TEa è definito come 6,0% dall'NGSP e dal programma di PT del CAP negli Stati Uniti. Il valore soglia per la diagnosi del diabete è 6,5%Hb. Perciò, TEa = +/- 6,0% a 6,5%Hb.

1. Selezionare la stima di precisione appropriata: la precisione a 6,5%Hb è rappresentata dal materiale di controllo inferiore (ovvero CV = 1,9% a 6,5%Hb.) Nota: non è sempre così facile, perché è possibile che i materiali di controllo scelti non siano esattamente allineati al livello Xc di interesse, in tal caso, può

essere necessario effettuare l'interpolazione tra le dichiarazioni sulle prestazioni indicate.

2. Calcolare il bias a Xc:

a. Yc = (1,04 x 6,5) – 0,35 = 6,76 – 0,35 = 6,41

b. Bias = Yc – Xc = 6,41 – 6,50 = -0,09

c. |Bias| = 0,09%Hb

d. |%Bias| = (0,09 x 100)/6,5 = 1,4%

3. Calcolare Sigma:

a. Sigma = (%TEa – |%Bias|)/%CV

i. Sigma = (6,0% – 1,4%)/1,9% = 4,6/1,9 = 2,4

Esempio reale 2

Questo stesso rapporto6 fornisce le seguenti informazioni per un secondo sistema di analisi:

• Precisione [Tabella 1, riferimento 5]: CV = 2,1% a 4,7%Hb; CV = 1,2% a 8,0%Hb; CV = 1,1% a 10,9%Hb

• Accuratezza [Tabella 2, lot n. 1, rispetto a Premier, riferimento 5]: y = 1,08x – 0,41

Per determinare Sigma:

1. Definire TEa a un livello decisionale medico critico (Xc): TEa = +/- 6,0% a 6,5%Hb.

2. Selezionare la stima di precisione appropriata: la precisione a 6,5%Hb è probabilmente meglio rappresentata dal materiale di controllo medio a 8,0%Hb (ovvero CV = 1,1%). Qui, la valutazione è importante per l'interpretazione dei risultati degli studi sperimentali.


a. Yc = (1,08 x 6,5) – 0,41 = 7,02 – 0,41 = 6,61

b. Bias = Yc – Xc = 6,61 – 6,50 = 0,11

c. |Bias| = 0,11%Hb

d. |%Bias| = (0,11 x 100)/6,5 = 1,69%

4. Calcolare Sigma:


i. Sigma = (6,0% – 1,69%)/1,1% = 4,31/1,2 = 3,6

19


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DIAGNOSTICA

Esempio reale 3

Un altro rapporto7 nello stesso numero di Clinical Chemistry ha esaminato le prestazioni dei metodi di misura dell'HbA1c utilizzati nelle analisi dei laboratori centrali. Questo studio ha utilizzato il laboratorio NGSP per ottenere risultati di confronto da un metodo di riferimento ufficiale negli Stati Uniti:

• Precisione [Tabella 1, riferimento 6]: CV = 1,66% a 5,24%Hb; CV = 1,33% a 7,9%Hb

• Accuratezza [Tabella rispetto a NGSP, riferimento 6]: y = 0,998x + 0,016

1. Definire TEa a un livello decisionale medico critico

(Xc): TEa = +/- 6,0% a 6,5%Hb.

2. Selezionare la stima di precisione appropriata: la precisione a 6,5%Hb è probabilmente meglio rappresentata prendendo la media dei CV, poiché le loro medie raggruppano il livello decisionale critico di 6,5%Hb. La media di 1,66% e 1,33% è 1,50%. Ancora una volta, ecco un esempio in cui la valutazione è importante per l'intepretazione dei risultati.


a. Yc = (0,998 x 6,5) + 0,016 = 6,487 + 0,016 = 6,503

b. Bias = Yc – Xc = 6,503 – 6,50 = 0,003

c. |Bias| = 0,003%Hb

d. |%Bias| = (0,003 x 100)/6,5 = 0,05%

4. Calcolare Sigma:


i. Sigma = (6,0% – 0,05%)/1,5% = 5,95/1,5 = 3,97

DETERMINAZIONE DELLA METRICA SIGMA DAI DATI PT ED SQC

I risultati ottenuti dalle indagini PT possono essere confrontati rispetto al valore target per determinare la differenza nei risultati osservati. Tali differenze possono essere espresse in unità di concentrazione, in unità di percentuale o nella forma di un valore z che descrive un multiplo del gruppo DS o %CV. È utile calcolare le differenze in unità di concentrazione come una percentuale del valore target, quindi calcolare la media di quelle differenze per ottenere una stima del bias. Un'indagine CAP negli Stati Uniti prevede, di solito, da due a cinque campioni. I test regolamentati richiedono tre eventi di indagine all'anno, con cinque campioni per evento; i test non regolamentati (tutti gli altri test, eccetto quelli non soggetti alle norme) richiedono due eventi di indagine all'anno, con un minimo di due campioni per evento.

I pochi campioni PT disponibili (solo due su cinque) costituiscono un limite che determina una grande incertezza nella stima del bias. Il numero minimo di campioni per un esperimento di confronto tra metodi è, abitualmente, 20 e, spesso, sono inclusi 40 o più campioni. A causa del numero basso di campioni di indagine, è generalmente buona pratica calcolare Sigma sia con che senza il bias.

Esempio reale 4

La maggior parte dei laboratori negli Stati Uniti analizza due livelli di controlli al giorno per essere conformi alle norme CLIA per il CQ. Tipicamente, ogni mese sono disponibili da 20 a 30 osservazioni di controllo. I dati vengono riepilogati ogni mese calcolando media, DS e %CV. Il CAP fornisce un'indagine HbA1c ampiamente utilizzata negli Stati Uniti e consente il monitoraggio dei circa 30 diversi sistemi di analisi certificati dall'NGSP. Oltre 3000 laboratori partecipano all'indagine CAP con gruppi di pari livello per dosaggio che vanno da 20 a 300 laboratori. Tipicamente, per ogni evento di indagine sono previsti tre campioni e sono disponibili solo due eventi di indagine all'anno, perché HbA1c non è un test regolamentato. I valori target sono assegnati dall'analisi mediante metodi di riferimento.

• Precisione: l'SQC di routine per due livelli di controllo ha prodotto una DS di 0,105%Hb a 5,58%Hb (1,9%CV) e una DS di 0,155%Hb a 9,58%Hb (1,6%CV).

• Accuratezza: l'evento A di indagine del CAP del 2014 relativo ai campioni GH2 includeva tre campioni per HbA1c (GH2-01 = 6,49%Hb, GH2-02 = 6,97%Hb e GH2-03 = 9,65%Hb). I risultati di laboratorio sono stati rispettivamente 6,7; 7,3 e 9,9%Hb.

Per determinare Sigma:

1. Definire TEa a un livello decisionale medico critico (Xc): TEa è +/- 6,0%.

2. Selezionare la stima di precisione appropriata: il CV per i controlli raggruppa il livello critico Xc di 6,5%Hb; pertanto, il valore deve essere tra 1,9% e 1,6%. Interpolando tra i controlli, un CV di 1,75% è una buona stima.

3. Calcolare il bias dalle differenze tra i risultati di laboratorio e i valori di riferimento assegnati del CAP:

a. Calcolare le differenze tra i risultati di laboratorio e i valori assegnati.

i. 6,80 – 6,49 = 0,21%Hb o 3,24% [(0,21 x 100)/6,49]

ii. 7,30 – 6,97 = 0,33%Hb o 4,73% [(0,33 x 100)/6,97]

iii. 9,90 – 9,65 = 0,25%Hb o 2,59% [(0,25 x 100)/9,60]

20TORNA AL SOMMARIO


b. Calcolare la media delle differenze per stimare il bias.

i. (3,24% + 4,73% + 2,59%)/3 = 3,52%

4. Calcolare Sigma sia con che senza il bias:


i. Sigma = (6,0% – 3,52%)/1,75% = 1,42

b. Sigma = %TEa/%CV

i. Sigma = 6,0/1,75 = 3,43

Esempio reale 5

Lo stesso laboratorio nell'esempio 4 ha analizzato i campioni GH2 dell'indagine CAP, evento B, nel 2014, i cui campioni avevano valori assegnati rispettivamente di 6,58， 8,39 e 5,65%Hb. I risultati di laboratorio sono stati rispettivamente 6,7; 8,5 e 5,6%Hb.

1. TEa è +/- 6,0%.

2. I CV a lungo termine sono stati nuovamente di 1,9% e 1,6% a medie di 5,58 e 9,58%Hb. Interpolando tra i controlli, un CV di 1,75% è una buona stima.

3. Il bias è determinato dalle differenze tra i risultati di laboratorio e i valori assegnati del CAP:

a. Calcolare le differenze tra i risultati di laboratorio e i valori assegnati.

i. 6,70 – 6,58 = 0,12%Hb o 1,82% [(0,12 x 100)/6,58]

ii. 8,50 – 8,39 = 0,11%Hb o 1,31% [(0,11 x 100)/8,39]

iii. 5,60 – 5,65 = -0,05%Hb o -0,88% [(-0,05 x 100)/5,65]

b. Calcolare la media delle differenze per stimare il bias.

i. (1,82% + 1,31% – 0,88%)/3 = 0,75%

4. Calcolare Sigma sia con che senza il bias:

c. Sigma = (%TEa – |%Bias|)/%CV

i. Sigma = (6,0% – 0,75%)/1,75% = 3,00

d. Sigma = %TEa/%CV

i. Sigma = 6,0/1,75 = 3,43

Notare la differenza tra le stime del bias (3,52% rispetto a 0,75%) e Sigma negli esempi 4 e 5 (1,42 rispetto a 3,00). Quelle differenze rappresentano probabilmente il limite di avere solo tre campioni analizzati da singole misurazioni nel laboratorio di confronto. I risultati sarebbero più affidabili con un maggior numero di campioni di indagine o più misurazioni su ciascun campione, ma ciò non è permesso dalle norme CLIA.

IMPORTANZA DI DETERMINARE LA QUALITÀ SULLA SCALA SIGMA

Gli esempi riportati sopra suggeriscono che la qualità Sigma per gli attuali metodi di misura dell'HbA1c non s'avvicina ancora all'obiettivo Six Sigma di qualità di prim'ordine. Tenere presente che HbA1c è uno dei test più standardizzati al mondo. Una rete globale di laboratori IFCC supporta metodi e materiali di riferimento e diverse reti di laboratori nazionali, quali l'NGSP, certificano l'equivalenza di praticamente tutti i sistemi di analisi commercializzati negli Stati Uniti.

I due studi 6,7 menzionati sopra sono stati pubblicati nel 2014. I dati ricavati dallo studio dei sistemi di analisi per HbA1c al point-of-care6 riportano intervalli Sigma compresi tra 0,44 e 4,23, con tre dei sette metodi che hanno dimostrato una qualità > tre Sigma. Quei risultati sono riepilogati nel grafico decisionale sul metodo nella Figura 2-5 e alla maggior parte del personale di laboratorio questo riepilogo grafico risulterà molto più comprensibile delle tabelle statistiche nel documento. Nel secondo documento, i dati ricavati dallo studio dei sistemi di analisi per HbA1c dei laboratori centrali7 dimostrano che solo uno su sei sistemi di analisi fornisce una qualità > tre Sigma.

Precisione - %CV osservata

Grafico decisionale sul metodo TEa=6,0%

Accu

rate

zza -

%Bi

as os

serv

ata

6

32,521,510,5

5

4

3

2

1

00

43

2

2 Sigma

3 Sigma

4 Sigma

5 Sigma

6 Sigma

Figura 2-5. Riepilogo delle prestazioni dei dati per 7 metodi di test, ognuno confrontato con 3 metodi di riferimento. Grafico decisionale sul metodo preparato per TEa=6,0%.

21


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DIAGNOSTICA

Altri dati ottenuti dall'indagine del CAP del 2014 sull'HbA1c dimostrano ulteriormente la bassa qualità Sigma di molti sistemi di analisi. La Figura 2-6 mostra le prestazioni degli attuali sistemi di analisi negli Stati Uniti tracciando il bias sull'asse Y e la DS sull'asse X per ogni sottogruppo del metodo. Notare che si tratta solamente di un grafico decisionale sul metodo a due code adattato per l'uso con i dati PT ed EQA8. La linea tratteggiata diagonale interna rappresenta la qualità tre Sigma e la linea più esterna la qualità due Sigma. Solo un sottogruppo del metodo raggiunge la qualità tre Sigma, sei sottogruppi raggiungono una qualità compresa tra tre e due Sigma e 19 sottogruppi raggiungono una qualità inferiore a due Sigma. Ciò mostra l'importanza delle indagini PT ed EQA per valutare la comparabilità dei risultati da diversi sottogruppi del metodo (in questo caso, 26 diversi metodi approvati dall'FDA e certificati come equivalenti dall'NGSP).

6,0

5,0

4,0

3,0

2,0

1,0

0,0

-1,0

-2,0

-3,0

-4,0

-5,0

-6,0

Esat

tezz

a oss

erva

ta (%

Bias

) Incertezza standard osservata (%CV)

0,0 0,5 1,0 1,5 2,0 2,5 3,0 3,5 4,0 4,5 5,0 5,5 6,0

2

2

3

3

Figura 2-6. Grafico di valutazione dell'idoneità Sigma per i risultati dell'indagine del College of American Pathologists (CAP) del 2014 per il campione GH2-01 di HbA1c con concentrazioni di %Hb pari al 6,49. TEa=6,0%. Ogni punto rappresenta l'esattezza osservata (%Bias, asse Y) e l'incertezza standard osservata (%CV, asse X) per uno dei 26 sottogruppi di esame. I risultati rappresentano un totale di 3187 laboratori.

Figura 2-6. Grafico di valutazione dell'idoneità Sigma per i risultati dell'indagine del College of American Pathologists (CAP) del 2014 per il campione GH2-01 di HbA1c con concentrazioni di %Hb pari al 6,49. TEa=6,0%. Ogni punto rappresenta l'esattezza osservata (%Bias, asse Y) e l'incertezza standard osservata (%CV, asse X) per uno dei 26 sottogruppi di esame. I risultati rappresentano un totale di 3.187 laboratori.

22TORNA AL SOMMARIO


QUAL È IL PUNTO?

È assolutamente fondamentale determinare la qualità sulla scala Sigma per valutare il rischio di qualsiasi test o sistema di analisi. La convalida delle caratteristiche di sicurezza è il primo passaggio più importante nella valutazione del rischio. È essenziale utilizzare i dati di convalida e di CQ interni per eseguire una valutazione del rischio. La determinazione della qualità Sigma è il miglior indicatore singolo del rischio. Sigma è anche un indicatore utile del CQ necessario per ridurre al minimo il rischio di risultati dei test di scarsa qualità.

Riferimenti1. ISO 14971:2007. Dispositivi medici - Applicazione della gestione dei

rischi ai dispositivi medici. ISO, Ginevra, 2007.

2. Dipartimento della Salute e dei Servizi Umani degli Stati Uniti. Medicare, Medicaid, and CLIA Programs: Laboratory requirements relating to quality systems and certain personnel qualifications. Final Rule. Federal Register 24 gennaio 2003;16:3640-3714. Vedere anche il sito Web CMS all'indirizzo www.cms.hhs.gov/clia/ e il manuale State Operations Manual dei CMS, Appendice C, Regulations and Interpretive Guidelines for Laboratories and Laboratory Services, www.wms.hhs.gov/CLIA/03_Interpretive_Guidelines_for_Laboratories.asp.

3. CMS Memo of August 16, 2013: Individualized Quality Control Plan (IQCP): A new Quality Control (QC) option. www.cms.gov/Regulations-and Guidance/Legislation/CLIA/Downloads/IQCPbenefits.pdf.

4. Westgard S. Prioritizing risk analysis quality control plans based on Sigma-metrics. In Quality Control in the Age of Risk Analysis, eds. Westgard JO, Westgard S. Clinics in Laboratory Medicine 2013;33 (Numero 1):41-53.

5. Westgard S. Six Sigma-metric analysis for analytical testing processes. Libro bianco disponibile presso Abbott Diagnostics.

6. Lenters-Westra E, Slingerland RJ. Three of 7 hemoglobin A1c point-of-care instruments do not meet generally accepted analytical performance criteria. Clinical Chemistry 2014;60:1062-1072.

7. Woodworth A, Korpi-Steiner N, Miller JJ, Rao LV, Yundt-Pacheco J, Kuchipudi L, Parvin CA, Rhea JM, Molinaro R. Utilization of assay performance characteristics to estimate Hemoglobin A1c result reliability. Clinical Chemistry 2014;60:1073-1079.

8. Westgard JO, Westgard SA. Assessing quality on the Sigma scale from proficiency testing and external quality assessment surveys. Clinical Chemistry and Laboratory Medicine 2015;53:1531-1535.

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CONTROLLO QUALITÀ BASATO SU SIX SIGMA — C A P I TO LO 3: S E L E Z I O N E D E L L A P R O C E D U R A S Q C C O R R E T TA DIAGNOSTICA

INTRODUZIONE

La selezione di una procedura SQC incomincia con la definizione della qualità richiesta per l'uso previsto, la valutazione delle prestazioni (precisione e bias) del dosaggio (metodo, procedura di esame) e la determinazione della qualità sulla scala Sigma. Il capitolo precedente era incentrato su questi passaggi iniziali e sulla determinazione della metrica Sigma. Questo capitolo descrive la selezione di una procedura SQC appropriata.

L'obiettivo dell'SQC è raggiungere un livello elevato di rilevamento degli errori e un livello basso di falsi rifiuti con le regole di controllo più semplici e il minor numero di controlli. Sono descritti quattro diversi strumenti di pianificazione CQ:

• Strumento di selezione SQC con metrica Sigma

• Grafico delle specifiche operative

• Grafico normalizzato delle specifiche operative

• Regole Sigma di Westgard

Ogni strumento presenta vantaggi e svantaggi relativi a semplicità di utilizzo e facilità di comprensione, ma sono tutti basati sulle caratteristiche delle prestazioni dell'SQC e forniscono risultati simili, se non identici.

Selezione della procedura SQC corretta Capitolo 3

24

CONTROLLO QUALITÀ BASATO SU SIX SIGMA — C A P I TO LO 3: S E L E Z I O N E D E L L A P R O C E D U R A S Q C C O R R E T TA

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DIAGNOSTICA

PRESTAZIONI DELLE PROCEDURE SQC

L'SQC è un rilevatore di errori e la sua risposta dipende dalle dimensioni dell'errore. È simile a un allarme antifumo. Un piccolo incendio può non far scattare l'allarme, ma man mano che le dimensioni dell'incendio aumentano, aumenta anche la probabilità che scatti l'allarme. I falsi allarmi causano l'evacuazione dell'edificio quando non c'è un incendio. Veri e falsi allarmi sono caratteristiche delle prestazioni di qualsiasi rilevatore, incluso il rilevatore di errori SQC.

La Figura 3-1 descrive la tipica risposta del rilevatore di fumo. La possibilità che scatti l'allarme è sull'asse Y e le dimensioni dell'incendio sono sull'asse X. Man mano che l'incendio diventa più grande, aumenta la probabilità di un allarme. Esiste una bassa probabilità che scatti un allarme anche in assenza di incendio, come mostrato dall'intercetta y. Questa è la possibilità di un falso allarme.

Per i rilevatori SQC, le curve di risposta si basano sulla teoria statistica o derivano da studi di simulazione al computer. La Figura 3-2 mostra cinque curve di risposta per le procedure di controllo, aventi tutte due controlli per serie analitica ma utilizzando regole di controllo differenti. Questo è un grafico funzione di potenza, dove ogni linea è una curva di potenza che mostra la probabilità di rifiuto sull'asse Y rispetto alle dimensioni dell'errore sull'asse X per una particolare procedura SQC1. La probabilità di rifiuto varia da 0,0 quando non si verifica mai un rifiuto, a 1,0 quando si verificherà sempre un rifiuto. La probabilità

di falso rifiuto (Pfr) è determinata dall'intercetta y di una curva di potenza. La probabilità di rilevamento degli errori (Ped) è determinata dall'identificazione delle dimensioni di un errore sull'asse X, disegnando una linea verticale, individuando l'intersezione con la curva di potenza e leggendo la probabilità dall'asse Y.

Esempio:per la curva di potenza, seconda dal basso, Pfr è essenzialmente 0,0. Se l'errore sistematico da rilevare è 2,5 sull'asse X, come mostrato dalla linea verticale, l'intersezione con la curva di potenza indica che la Ped è approssimativamente 0,53, il che significa che esiste una possibilità del 53% di rilevare uno scostamento sistematico equivalente a 2,5 volte la DS del metodo. A fini comparativi, la curva di potenza in alto fornisce una Ped di 0,90, che è molto meglio, ma con una Pfr alta, pari a quasi 0,10 o 10%. La probabilità alta di falsi rifiuti compromette l'uso della procedura SQC, poiché gli analisti non sapranno se un rifiuto osservato è un vero o falso allarme.1,0

0,9

0,8

0,7

0,6

0,5

0,4

0,3

0,2

0,1

0,0

Dimensioni dell'incendio

Scrivania Fiammifero

Probabilità o possibilità che l'allarme scatti

Scatola di fiammiferi

Cestino

Figura 3-1. Curva di risposta tipica per un rilevatore. Il livello di falsi allarmi è mostrato dall'intercetta y della curva di risposta; la possibilità di allarmi veri dipende dalle dimensioni dell'incendio.

Figura 3-1. Tipica curva di risposta per un rilevatore: il livello di falsi allarmi è mostrato dall'intercetta y della curva di risposta; la possibilità di veri allarmi dipende dalle dimensioni dell'incendio.

Prob

abili

tà d

i rifi

uto (

P)

Scala Sigma

Errore sistematico (SE, multipli di s)

0,0

0,1

0,2

0,3

0,4

0,5

0,6

0,7

0,8

0,9

1,0

0,0 1,0 2,0 3,0 4,0

1,65 2,65 3,65 4,65 5,65

PFR PED N R

-----

12S

20,09 1

-----

12.5S

20,03 1

0,01

13S/22S/R4S

----- 2 1

0,00

13S

----- 2 1

0,00

13.5S

----- 2 1

Figura 3-2. Grafico funzione di potenza che mostra la probabilità di rilevamento di un errore sull'asse Y rispetto alle dimensioni dell'errore sistematico (asse X inferiore) e alla qualità Sigma (asse X superiore). Curve di potenza differenti rappresentano procedure SQC differenti le cui regole di controllo sono identificate nella legenda a destra. Le linee dall'alto verso il basso rappresentano le regole di controllo e il numero delle misurazioni di controllo (N) nella legenda.

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DIMENSIONI DI UN ERRORE IMPORTANTE DAL PUNTO DI VISTA MEDICO

L'errore sistematico critico ( SEcrit) che deve essere rilevato dall'SQC è calcolato dalla qualità richiesta per l'uso previsto e dalla precisione e dal bias, come segue:

SEcrit = [(TEa – Bias)/DS] – 1,65,

dove TEa è l'errore totale ammissibile, bias rappresenta l'inaccuratezza e DS è l'imprecisione.

Notare che l'espressione [(TEa – Bias)/DS] può essere sostituita dalla metrica Sigma:

SEcrit = Sigma – 1,65

La metrica Sigma indica le dimensioni dell'errore sistematico importante dal punto di vista medico e l'equazione può essere trasformata:

Sigma = SEcrit + 1,65

Ciò significa che la scala dell'asse X di un grafico funzione di potenza può essere modificata in termini di Sigma aggiungendo 1,65 al valore dell'errore sistematico, come mostrato dall'asse X nella parte superiore della Figura 3-2.

DEFINIZIONI DELLE REGOLE DI CONTROLLO

La legenda a destra nella Figura 3-2 identifica procedure SQC differenti (regole di controllo), il numero di controlli (N) e il numero delle serie analitiche (R) alle quali si applicano le regole di controllo. Le regole di controllo sono abbreviate nella forma AL e definite come segue:

• 12s – La regola di controllo comunemente utilizzata con un grafico di Levey-Jennings, con i limiti di controllo impostati come la media ± 2s (s = DS). Questa regola è talvolta utilizzata come regola di rifiuto, con problemi dovuti a falsi rifiuti (5% per N = 1, 10% per N = 2). Nell'SQC a regole multiple, può essere utilizzata come regola di avviso per attivare un'accurata verifica dei dati di controllo da altre regole di rifiuto.

• 13s – Rifiuto quando una misurazione di controllo supera la media ± 3s.

• 12.5s – Rifiuto quando una misurazione di controllo supera i limiti di controllo della media ± 2,5s.

• 13.5s – Rifiuto quando una misurazione di controllo supera i limiti di controllo della media ± 3,5s.

• 22s – Rifiuto quando due misurazioni di controllo consecutive superano il limite di controllo della stessa media + 2s o il limite di controllo della stessa media – 2s.

• 2 su 32s – Rifiuto quando due misurazioni di controllo su tre superano il limite di controllo della stessa media + 2s o il limite di controllo della media – 2s.

• R4s – Rifiuto quando una misurazione di controllo in un gruppo supera il limite di controllo della media + 2s e un'altra supera il limite di controllo della media – 2s. (Nota: questa regola si applica meglio all'interno di una singola serie analitica.)

• 31s – Rifiuto quando tre misurazioni di controllo consecutive superano il limite di controllo della stessa media + 1s o il limite di controllo della stessa media – 1s.

• 41s – Rifiuto quando quattro misurazioni di controllo consecutive superano il limite di controllo della stessa media + 1s o il limite di controllo della stessa media – 1s.

• 6x – Rifiuto quando sei misurazioni di controllo consecutive cadono su un lato della media.

• 8x – Rifiuto quando otto misurazioni di controllo consecutive cadono su un lato della media.

• 9x – Rifiuto quando nove misurazioni di controllo consecutive cadono su un lato della media.

• 10x – Rifiuto quando dieci misurazioni di controllo consecutive cadono su un lato della media.

Notare che la regola SQC nella Figura 3-2 con la probabilità alta di falsi rifiuti (linea superiore, 12s con N = 2) corrisponde ai limiti del grafico di Levey-Jennings impostati sulla media ± 2 DS, mentre l'altra regola SQC (seconda linea dal basso) ha una Pfr, molto bassa, ma anche una Ped più bassa (13s con N = 2) e corrisponde ai limiti del grafico di Levey-Jennings impostati sulla media ± 3 DS. Il confronto delle prestazioni mostra la difficoltà pratica a selezionare le regole SQC: c'è uno scambio tra rilevamento degli errori e falso rifiuto. Limiti di controllo stretti determinano una probabilità più elevata di rilevamento degli errori, ma anche una probabilità più elevata di falsi rifiuti. Limiti di controllo ampi determinano una probabilità bassa di falsi rifiuti, ma anche una probabilità più bassa di rilevamento degli errori.

Le procedure SQC a regole multiple rappresentano un buon compromesso, in quanto aumentano la probabilità di rilevamento degli errori applicando diverse regole di controllo, ognuna scelta per avere una bassa Pfr.

26


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DIAGNOSTICA

Esempio:la curva media nella Figura 3-2 combina le regole di controllo 13s/22s/R4s con N = 2 e fornisce una probabilità di rilevamento degli errori più elevata di 13s con lo stesso numero di controlli. Tipicamente, una regola dell'SQC a regole multiple è costruita con alcune regole sensibili all'errore sistematico (22s, 31s, 41s, 6x, 8x) e alcune regole sensibili all'errore casuale (13s, R4s). Le regole che utilizzano un singolo valore al di fuori di un limite ampio rispondono a un aumento della DS (errore casuale). Le regole che utilizzano una serie di valori consecutivi che superano lo stesso limite sono sensibili agli scostamenti nella distribuzione (errore sistematico). Più vicina è la linea limite, più sono necessarie osservazioni consecutive per mantenere una Pfr bassa.

PROCEDURA SQC A REGOLE MULTIPLE DI WESTGARD

Una procedura di controllo a regole multiple che impiega una serie di cinque regole (13s/22s/R4s/41s/10x) è comunemente conosciuta come "Regole di Westgard" e, attualmente, è ampiamente utilizzata nei laboratori. Le regole di Westgard utilizzano un grafico di controllo con i limiti disegnati alla media ± 1 DS, media ± 2 DS e media ± 3 DS2. La Figura 3-3 descrive la logica dell'SQC a regole multiple di Westgard tradizionale, inclusa una regola iniziale di avviso 12s, seguita da cinque diverse regole di rifiuto3. Questa procedura a regole multiple è stata introdotta negli anni '80, quando la realizzazione dei grafici del CQ veniva fatta manualmente. Per questo motivo, la regola di avviso 12s era inclusa per attivare una verifica da tutta la serie di regole. La regola di avviso non è necessaria quando la verifica delle regole viene fatta facilmente e velocemente dal software SQC.

Le regole di Westgard sono state ampiamente applicate a molti metodi e il concetto di regole multiple prevede una serie flessibile di regole che possono essere adattate per ottenere il rilevamento degli errori desiderato pur mantenendo relativamente pochi falsi rifiuti4. L'aggiunta di regole alla regola base 13s (grafico di Levey-Jennings

con limiti di controllo posti a 3 volte la DS) aumenta il rilevamento degli errori. Se si aumenta il numero di controlli, aumenta anche la probabilità di rilevamento degli errori e di falsi rifiuti. Selezionare una procedura SQC significa trovare il giusto equilibrio tra il numero delle regole e il numero delle misurazioni di controllo, in base alle probabilità attese di rilevamento degli errori e di falsi rifiuti. Fortunatamente, diversi strumenti di pianificazione CQ semplificano e supportano il processo di selezione5.

STRUMENTO DI SELEZIONE SQC SIGMA

Un grafico funzione di potenza con una scala Sigma è uno strumento di selezione SQC Sigma. Come mostrato nella Figura 3-4, le curve di potenza consentono il confronto delle prestazioni delle procedure SQC a regola singola e a regole multiple con N da 2 a 8. La probabilità desiderabile di rilevamento degli errori è spesso impostata a Ped = 0,90 (possibilità pari al 90%). La probabilità desiderabile di falsi rifiuti è spesso impostata a Pfr = 0,05 o inferiore (possibilità pari o inferiore al 5%), soddisfatta da tutte le regole SQC qui mostrate tranne una.

Intraprendere l'azione correttiva

Refertare i risultati

1 3s 22s R4s 4 1s 8X

Figura 3-3 Diagramma logico di applicazione della procedura SQC a regole multiple di Westgard.

12S

CQ dei dati

Figura 3-3. Diagramma logico di applicazione della procedura SQC a regole multiple di Westgard.

0,0

0,1

0,2

0,3

0,4

0,5

0,6

0,7

0,8

0,9

1,0

0,0 1,0 2,0 3,0 4,0

1,65 2,65 3,65 4,65 5,65

Prob

abili

tà d

i rifi

uto (

P)


Scala Sigma

PFR PED N R

-----

13S/22S/R4S/41S/8X

80,08 1

-----

13S/22S/R4S/41S/8X

40,03 2

0,03

13S/22S/R4S/41S

----- 4 1

0,01

13S/22S/R4S

----- 2 1

0,04

12.5S

----- 4 1

0,03

12.5S

----- 2 1

0,00

13S

----- 2 1

0,00

13.5S

----- 2 1

Figura 3-4. Strumento di selezione SQC Sigma. Probabilità di rilevamento di un errore sull'asse Y rispetto alle dimensioni dell'errore sistematico (asse X inferiore) e alla qualità Sigma (asse X superiore). Curve di potenza differenti rappresentano procedure SQC differenti le cui regole di controllo sono identificate nella legenda a destra. Le linee dall'alto verso il basso rappresentano le regole di controllo e il numero delle misurazioni di controllo (N) nella legenda.

27TORNA AL SOMMARIO


Per selezionare una regola SQC appropriata, disegnare una linea verticale corrispondente alla metrica Sigma del test (asse X, scala in alto). Per identificare le regole di controllo e il numero di controlli appropriati, ispezionare il grafico e confrontare il rilevamento degli errori nei punti in cui la linea verticale interseca le curve di potenza.

La Figura 3-5 illustra un test di qualità quattro Sigma. La legenda mostra i valori di Pfr e Ped per tute le procedure SQC. Notare che quelle con N uguale a 4 e superiore forniscono il livello di rilevamento degli errori appropriato. N pari a 4 si riferisce al numero totale di controlli (ad esempio, due misurazioni su ciascuno dei due controlli a concentrazioni diverse, una misurazione su ciascuno dei quattro controlli o persino quattro misurazioni su un controllo). Non è necessario andare oltre le regole 13s/22s/R4s/41s e un N pari a 4, poiché fornisce una Ped di 0,91 e una Pfr di 0,03. Una procedura a regola singola 12.5s con N = 4 fornisce una Ped di 0,87 e una Pfr di 0,04. Le prestazioni delle due regole SQC,

essenzialmente, si equivalgono. La scelta tra di loro dipende da quale è più facile implementare a seconda del software SQC e dalla formazione e competenze degli analisti. Una qualità quattro Sigma rappresenta un livello essenziale per implementare l'SQC a regole multiple.

GRAFICI DELLE SPECIFICHE OPERATIVE

Un altro strumento di selezione delle procedure SQC è il grafico delle specifiche operative o grafico OPSpecs6. Nella Figura 3-6 è utilizzato lo stesso formato del grafico decisionale sul metodo descritto in precedenza. Il grafico OPSpecs è per un requisito di qualità dichiarato. In questo esempio, TEa = 6,0%, come da etichetta nella parte superiore del grafico. L'etichetta nella parte superiore

0,0

0,1

0,2

0,3

0,4

0,5

0,6

0,7

0,8

0,9

1,0

0,0 1,0 2,0 3,0 4,0

1,65 2,65 3,65 4,65 5,65

Prob

abili

tà d

i rifi

uto (

P)


Scala Sigma

PFR PED N R

-----

13S/22S/R4S/41S/8X

80,08 1

-----

13S/22S/R4S/41S/8X

40,03 2

0,03

13S/22S/R4S/41S

0,91 4 1

0,01

13S/22S/R4S

0,59 2 1

0,04

12.5S

0,87 4 1

0,03

12.5S

0,70 2 1

0,00

13S

0,48 2 1

0,00

13.5S

0,24 2 1

Sigma = 4,00SEcrit = 2,35

Disegnare linea verticale su Sigma

Figura 3-5. Esempio di applicazione dello strumento di selezione SQC Sigma per il test con il metodo di misura dell'HbA1c, dove ATE=6,0%, Bias=2,0% e CV=1,0% o qualità Sigma 4,0 [Sigma = (ATE-Bias)/CV]. Le procedure SQC appropriate sarebbero a regole multiple 13s/22s/R4s/41s con N=4 o a regola singola 12.5s con N=4.

Precisione ammissibile (%CV)

Grafico OPSpecs per TEa=6,0%, rilevamento al 90%

Accu

rate

zza a

mm

issib

ile (%

Bias

)

6,0

3,02,01,0

5,0

4,0

3,0

2,0

1,0

0,00,0

Prestazioni 3.00 Sigma

13S/22S/R4S/41S/8X

80,08 1

PFR N R

0,03

13S/22S/R4S/41S/8X

4 2

0,03

13S/22S/R4S/41S

4 1

0,04

12.5S

4 1

0,03

12.5S

2 1

0,03

12.5S

2 1

0,00

13S

2 1

0,00

13.5S

2 1

Figura 3-5. Esempio di applicazione dello strumento di selezione SQC Sigma per il test con il metodo di misura dell'HbA1c, dove Tea=6,0%, Bias=2,0% e CV=1,0% o qualità Sigma 4,0 [Sigma = (TEa-Bias)/CV]. Le procedure SQC appropriate sarebbero a regole multiple 13s/22s/R4s/41s con N=4 o a regola singola 12.5s con N=4.

Figura 3-6. Grafico delle specifiche operative per TEa=6,0% (con rilevamento degli errori al 90%) che mostra il bias ammissibile sull'asse Y rispetto alla precisione ammissibile sull'asse X per procedure SQC differenti le cui regole e il cui numero delle misurazioni di controllo (N) e il cui numero della serie analitica (R) sono mostrati nella legenda a destra. Le linee dall'alto verso il basso corrispondono alle procedure SQC nella legenda.

28


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DIAGNOSTICA

specifica che questo grafico è per le regole SQC, che fornisce un rilevamento degli errori sistematici pari al 90%. Come nel grafico decisionale sul metodo, l'asse Y mostra il bias ammissibile e l'asse X la precisione ammissibile. La differenza è che le linee rappresentano i limiti ammissibili del bias e della precisione per regole SQC differenti. Per utilizzare un grafico OPSpecs, tracciare un punto operativo dove la coordinata Y rappresenta il bias e la coordinata X rappresenta la precisione. Le linee sopra il punto operativo identificano le regole SQC appropriate per le prestazioni osservate del metodo.

Esempio:la Figura 3-7 mostra un metodo di misura dell'HbA1c con TEa = 6,0%, bias = 2,0% e precisione = 1,0%. Le linee più vicine al punto operativo sono identificate nella legenda a destra come una procedura a regole multiple 13s/22s/R4s/41s con un N pari a 4 e una procedura a regola singola 12.5s con un N pari a 4. Entrambe forniscono una probabilità di rilevamento degli errori pari al 90% e una probabilità di falsi rifiuti pari rispettivamente a 0,03 e 0,04.

Non è solo una coincidenza che il grafico OPSpecs fornisce le stesse risposte dello strumento di selezione SQC di Sigma. Il grafico OPSpecs è costruito trasformando l'equazione di calcolo dell'errore sistematico critico come segue:

SEcrit = [(TEa – Bias)/DS] – 1,65

SEcrit + 1,65 = [(TEa – Bias)/DS]

( SEcrit + 1,65)DS= TEa – Bias

Bias = TEa – ( SEcrit + 1,65)DS

Questa è l'equazione di una linea retta quando il bias è tracciato sull'asse Y e la DS sull'asse X. La linea ha un'intercetta y di TEa e una pendenza di ( SEcrit + 1,65). La pendenza della linea dipende dalle dimensioni dell'errore sistematico. Specificando Ped = 0,90, le curve di potenza per regole SQC differenti determinano le dimensioni dell'errore rilevato e quel valore determina la pendenza della linea. In altre parole, il grafico OPSpecs utilizza la capacità di rilevamento degli errori dalla curva di potenza di ognuna delle regole SQC.

Il vantaggio del grafico OPSpecs risiede nella sua similarità con il grafico decisionale sul metodo. Infatti, il grafico OPSpecs include una linea tre Sigma per mostrare la relazione tra le prestazioni Sigma e le prestazioni delle regole SQC. Per una procedura SQC economicamente vantaggiosa, è necessario che i metodi raggiungano prestazioni migliori di tre Sigma.

Un limite del grafico OPSpecs è rappresentato dalla difficoltà di preparazione, dovuta alla necessità di scalare il grafico per ogni requisito TEa e calcolare le pendenze delle linee. Questa operazione può essere facilmente realizzata con un programma per computer specializzato, ma la necessità di preparare nuovi grafici OPSpecs per ognuno dei molteplici requisiti di qualità (Tea) è un problema pratico.

GRAFICO NORMALIZZATO OPSPECS

Un rimedio è un grafico normalizzato, per il quale l'asse Y rappresenta il rapporto %Bias/%TEa e l'asse X rappresenta il rapporto %CV/%TEa. Questo grafico è mostrato nella Figura 3-8, variato in scala da 0 a 100 sull'asse X e da 0 a 50 sull'asse Y. Per utilizzare questo grafico, il punto operativo è determinato come segue:

coordinata Y = (%Bias/%TEa) x 100

coordinata X = (%CV/%TEa) x 100

0,0

1,0

2,0

3,0

4,0

5,0

6,0

0,0 1,0 2,0 3,0

Accu

rate

zza a

mm

issib

ile (%

Bias

)

Precisione ammissibile (%CV)

Grafico OPSpecs per TEa=6,0%, rilevamento al 90%

PFR N R

13S/22S/R4S/41S/8X

80,08 113S/22S/R4S/41S/8X

40,03 2

0,03

13S/22S/R4S/41S

4 1

0,01

13S/22S/R4S

2 1

0,04

12.5S

4 1

0,03

12.5S

2 1

0,00

13S

2 1

0,00

13.5S

2 1

Prestazioni 3.00 Sigma Traccia

re il "punto operat

ivo"

Punto operativo

Figura 3-7. Esempio di applicazione di un grafico delle specifiche operative per TEa=6,0% (con rilevamento degli errori al 90%) per il metodo di misura dell'HbA1c avente un bias pari a 2,0% e CV pari a 1,0%. Le procedure SQC appropriate sarebbero a regole multiple 13s/22s/R4s/41s con N=4 o a regola singola 12.5s con N=4.

29TORNA AL SOMMARIO


Ad esempio, per il metodo di misura dell'HbA1c nella Figura 3-7, il punto operativo per un grafico normalizzato OPSpecs è:

coordinata Y = (2,0%/6,0%) x 100 = 33,3%

coordinata X = (1,0%/6,0%) x 100 = 16,7%

Come il grafico decisionale sul metodo normalizzato, un singolo grafico OPSpecs può essere utilizzato per test multipli con TEa differenti. I grafici normalizzati sono utili con un sistema analitico multitest, per il quale sono valutate le prestazioni di diversi test e sono selezionate le regole SQC appropriate.

REGOLE SIGMA DI WESTGARD Da lungo tempo sosteniamo la necessità di personalizzare l'SQC, come le regole di Westgard, in modo da tenere conto della qualità richiesta per l'uso previsto di un test e della precisione e del bias per un metodo7. Nel tempo, abbiamo sviluppato svariati strumenti di pianificazione CQ per selezionare l'SQC corretto per l'uso clinico previsto e le prestazioni del metodo. Continuiamo a cercare strumenti più veloci e più semplici per aiutare i laboratori a selezionare l'SQC corretto per le loro applicazioni.

Nel nostro recente libro, Basic Quality Management Systems8, abbiamo introdotto un nuovo strumento che è più rapido e semplice da utilizzare rispetto ai precedenti: Westgard Sigma Rules™ (per distinguere questo approccio dalle regole di Westgard originali). La Figura 3-9 mostra le regole Sigma di Westgard per due controlli.

A prima vista, sembra proprio il diagramma delle regole di Westgard, tranne che non è prevista alcuna regola di avviso 2 DS, una distinzione importante. La modifica più importante è rappresentata dalla scala Sigma nella parte inferiore del diagramma che fornisce indicazioni su quali regole devono essere applicate in base alla qualità Sigma. Di seguito è spiegato come funziona. Le linee verticali tratteggiate sulla scala Sigma mostrano le regole che devono essere applicate in base alla qualità Sigma. La Figura 3-10 mostra esempi per Six Sigma (A), cinque Sigma (B) e quattro Sigma (C). Individuare il valore Sigma sulla scala nella parte inferiore; quindi andare a vedere e selezionare le regole di controllo a sinistra. Identificare il numero di controlli (N) e il numero delle serie analitiche (R) dalla notazione immediatamente a sinistra sopra il valore Sigma.

0,0

10,0

20,0

30,0

40,0

50,0

60,0

70,0

80,0

90,0

100,0

30,0 40,0 50,0

Accu

rate

zza a

mm

issib

ile (%

Bias

/%TE

a)

Precisione ammissibile (%CV/%TEa)

Grafico normalizzato OPSpecs, rilevamento al 90%

PFR N R

13S/22S/R4S/41S/8X

80,08 113S/22S/R4S/41S/8X

40,03 2

0,03

13S/22S/R4S/41S

4 1

0,01

13S/22S/R4S

2 1

0,04

12.5S

4 1

0,03

12.5S

2 1

0,00

13S

2 1

0,00

13.5S

2 1

Prestazioni 3.00 Sigma

Figura 3-8. Esempio di applicazione di un grafico delle specifiche operative per TEa=6,0% (con rilevamento degli errori al 90%) per il metodo di misura dell'HbA1c avente un bias pari a 2,0% e CV pari a 1,0%. Le procedure SQC appropriate sarebbero a regole multiple 13s/22s/R4s/41s con N=4 o a regola singola 12.5s con N=4.


Regole Sigma di Westgard


Scala Sigma = (%TEa – %Bias)/%CV

2 livelli di controlli

N=2

1 3s 22s R4s 4 1s 8X

6

SÌ SÌ SÌ SÌ SÌ

NONONONONO

R=1N=2R=1

N=2R=2

N=4R=1

N=4R=2

N=8R=1

5 4 3

CQ dei dati

Figura 3-9. Regole Sigma di Westgard per 2 livelli di controlli. Notare la scala Sigma nella parte inferiore del diagramma. Per applicare, determinare la metrica Sigma, individuare il valore sulla scala Sigma, identificare le regole sopra e a sinistra, trovare N ed R sopra il valore Sigma.


30


TORNA AL SOMMARIO

DIAGNOSTICA

A. Un processo 6 Sigma deve utilizzare 13s N=2




N=2

1 3s 22s R4s 4 1s 8X

6

SÌ SÌ SÌ SÌ SÌ

NONONONONO

R=1N=2R=1

N=2R=2

N=4R=1

N=4R=2

N=8R=1

5 4 3Guar

dare

in al

to e

a sin

istra

B. Il processo 5 Sigma deve utilizzare 13s /22s/R4s N=2




N=2

1 3s 22s R4s 4 1s 8X

6

SÌ SÌ SÌ SÌ SÌ

NONONONONO

R=1N=2R=1

N=2R=2

N=4R=1

N=4R=2

N=8R=1

5 4 3Guar

dare

in al

to e

a sin

istra

B. Un processo 5 Sigma deve utilizzare 13s /22s/R4s/41s N=4




N=2

1 3s 22s R4s 4 1s 8X

6

SÌ SÌ SÌ SÌ SÌ

NONONONONO

R=1N=2R=1

N=2R=2

N=4R=1

N=4R=2

N=8R=1

5 4 3Gua

rdar

e in

alto e

a sin

istra

CQ dei dati

CQ dei dati

CQ dei dati

Figura 3-10. Esempio di applicazioni delle regole Sigma di Westgard per i metodi di misura dell'HbA1c aventi qualità (A) 6 Sigma, (B) 5 Sigma e (C) 4 Sigma.

31TORNA AL SOMMARIO


È possibile valutare rapidamente l'SQC appropriato per i diversi livelli di qualità Sigma:

• La qualità Six Sigma richiede soltanto una singola regola di controllo, 13s, con due controlli di concentrazione diversa in ogni serie analitica. La notazione N = 2, R = 1 indica che sono necessari due controlli in una singola serie analitica.

• La qualità cinque Sigma richiede tre regole, 13s/22s/R4s, con due controlli in ogni serie analitica (N = 2, R = 1).

• La qualità quattro Sigma richiede l'aggiunta di una quarta regola e le regole multiple 13s/22s/R4s/41s, preferibilmente con quattro controlli in ogni serie analitica (N = 4, R = 1) o, in alternativa, due controlli in ognuna delle due serie analitiche (N = 2, R = 2), utilizzando la regola 41s per ispezionare le regole di controllo in entrambe le serie analitiche. Questa seconda opzione suggerisce di suddividere il lavoro di una giornata in due serie analitiche e di monitorare ognuna con due controlli.

• La qualità inferiore a quattro Sigma richiede una procedura a regole multiple che includa la regola 8x, che può essere implementata con quattro misurazioni di controllo in ognuna delle due serie analitiche (N = 4, R = 2) o, in alternativa, due misurazioni di controllo in ognuna delle due serie analitiche (N = 2, N = 4). La prima opzione suggerisce di suddividere il lavoro di una giornata in due serie analitiche con quattro misurazioni di controllo per serie analitica, mentre la seconda opzione suggerisce di suddividere il lavoro di una giornata in quattro serie analitiche e di monitorare ognuna con due controlli.

Un diagramma simile mostrato nella Figura 3-11 descrive le regole Sigma di Westgard per tre livelli di controlli.

• La qualità Six Sigma richiede soltanto una regola 13s e una misurazione su ognuno dei tre livelli di controlli.

• La qualità cinque Sigma richiede l'aggiunta delle regole 2su32s e R4s per l'uso con una misurazione su ognuno dei tre livelli di controlli.

• La qualità quattro Sigma richiede l'aggiunta di una regola 31s per l'uso con una misurazione su ognuno dei tre controlli.

• La qualità inferiore a quattro Sigma richiede una procedura SWQC a regole multiple che includa la regola 6x e il doppio di controlli per un totale di sei, suggerendo che tre livelli di controlli siano analizzati in duplicato in una serie analitica (N = 6, R = 1) oppure che il lavoro di una giornata sia suddiviso in due serie analitiche con tre misurazioni di controlli per serie analitica (N = 3, R = 2). Se la regola 6x è sostituita da una regola 9x, allora il lavoro di una giornata potrebbe essere suddiviso in tre serie analitiche con tre controlli per serie analitica (N = 3, R = 3).

SQC NELLA REALTÀ

Se si valuta la qualità sulla scala Sigma, molti sistemi altamente automatizzati forniscono la maggioranza dei test con qualità da cinque a sei Sigma. Per i sistemi con qualità Six Sigma, l'uso di un grafico CQ di Levey-Jennings, con i limiti di controllo impostati come la media ± 3 DS e l'analisi di due controlli per serie analitica, dovrebbe rilevare in modo affidabile errori importanti dal punto di vista medico. Possono essere utilizzati due controlli di concentrazioni diverse o due misurazioni su un controllo. Per i sistemi con qualità cinque Sigma, una semplice procedura a regole multiple, quale 13s/R4s/22s, con una misurazione su ognuno dei due controlli di concentrazioni diverse, dovrebbe essere adeguata. Questi sistemi, in genere, includono pochi test di qualità inferiore, che richiedono un CQ più elevato, con l'aggiunta delle regole 41s, possibilmente 8x e il doppio del numero di controlli per un N totale pari a 4. Nella applicazioni al point-of-care, molti dispositivi di analisi non dimostrano di possedere una qualità elevata sulla scala Sigma; perciò l'SQC richiesto può essere molto esigente. Come esempio specifico, i dispositivi per HbA1c valutati da Lenters e Slingerland9 hanno dimostrato valori Sigma compresi tra 0,0 e 4,5 circa. (Vedere la discussione nel capitolo precedente.) Tutti i sette dispositivi erano certificati dall'NGSP e classificati dall'FDA come test non soggetti alle norme, il che significa che gli operatori non necessitano di alcuna formazione formale in laboratorio. (Devono solo attenersi alle indicazioni per il CQ del produttore e i dispositivi non sono soggetti ai test di idoneità.) Esiste chiaramente la necessità di un CQ rigoroso con molti di questi dispositivi. In base alla qualità Sigma, il migliore SQC sarebbe la procedura a regole multiple 13s/22s/R4s/41s con quattro controlli, ma alcuni possono richiedere anche un CQ più elevato.


Regole Sigma di Westgard



3 livelli di controlli

N=3

1 3s2OF32s

R4s 3 1s 6X

6

SÌ SÌ SÌ SÌ SÌ

NONONONONO

R=1N=3R=1

N=3R=2

N=3R=2

N=6R=1

5 4 3

CQ dei dati


32


TORNA AL SOMMARIO

DIAGNOSTICA

QUAL È IL PUNTO?

I laboratori devono determinare la qualità Sigma dei test e utilizzare l'SQC per gestire in modo appropriato l'analisi. Le regole SQC e il numero di controlli devono essere ottimizzati per qualità ed efficienza. È molto facile determinare l'SQC corretto utilizzando le regole Sigma di Westgard. La parte difficile consiste nel definire quale debba essere il livello di qualità di un test per il suo uso clinico previsto (ovvero TEa), determinando la precisione (DS, CV) da un esperimento ripetuto o dai dati SQC di routine e determinando l'accuratezza (bias) da un esperimento di confronto tra metodi o dai risultati PT. Se Sigma è noto, con le regole Sigma di Westgard è facile selezionare le regole di controllo e il numero di controlli corretti.

Riferimenti1. Westgard JO, Groth T, Aronsson T, Falk H, de Verdier C-H.

Performance characteristics of rules for internal quality control: Probabilities for false rejection and error detection. Clinical Chemistry 1977;23:1857-1867.

2. Westgard JO, Groth T. Power functions for statistical control rules. Clinical Chemistry 1979;27:1536-1545.


4. Koch DD, Oryall JJ, Quam EF, Feldbruegge DH, Dowd DE, Barry PL, Westgard JO. Selection of medically useful quality control procedures for individual tests done in a multitest analytical system. Clinical Chemistry 1990;36:230-233.

5. C24A3. Statistical Quality Control for Quantitative Measurement Procedures. Wayne, Pennsylvania, Clinical and Laboratory Standards Institute, 2006.

6. Westgard JO. Charts of operational process specifications (OPSpecs Charts) for assessing the precision, accuracy, and quality control needed to satisfy proficiency testing performance criteria. Clinical Chemistry 1992;38:1226-1233.

7. Westgard JO, Hyltoft Petersen P, Wiebe D. Laboratory process specifications for assuring quality in the U.S. National Cholesterol Education Program. Clinical Chemistry 1991;37:656-661.

8. Westgard JO, Westgard SA. Basic Quality Management Systems. Capitolo 12. Designing SQC procedures. Madison, Wisconsin, Westgard QC, 2014.

9. Lenters-Westra E, Slingerland RJ. Three of 7 hemoglobin A1c point-of-care instruments do not meet generally accepted analytical performance criteria. Clinical Chemistry 2014;60:1062-1072.

33TORNA AL SOMMARIO

CONTROLLO QUALITÀ BASATO SU SIX SIGMA — C A P I TO LO 4: I M P L E M E N TA Z I O N E C O R R E T TA D E L L’ S Q C DIAGNOSTICA

INTRODUZIONE

"Esecuzione corretta dell'SQC corretto" descrive due importanti strategie per l'SQC efficace. La prima occorrenza dell'aggettivo "corretto" si applica alla progettazione della procedura SQC. Assicura che le regole di controllo e il numero di controlli appropriati siano basati sulla qualità richiesta e sulla precisione e il bias osservati, in modo che l'SQC rilevi errori importanti dal punto di vista medico. La seconda occorrenza dell'aggettivo "corretto" si applica all'implementazione dell'SQC selezionato che include: utilizzare materiali di controllo appropriati, determinare le medie e le DS, calcolare i limiti di controllo appropriati, interpretare correttamente i risultati dei controlli, intraprendere le azioni correttive necessarie e documentare le attività SQC. Queste pratiche sono fondamentali per assicurare che l'SQC selezionato si comporti come previsto.

Nel capitolo precedente è stato descritto come selezionare l'SQC corretto e sono stati forniti strumenti pratici per eseguirlo. Questo capitolo fornisce maggiori informazioni su come implementare

e applicare correttamente l'SQC, in modo da raggiungere nella pratica le prestazioni attese. La pratica di base per l'SQC consiste nell'analizzare ripetutamente un controllo per stabilire l'intervallo atteso dei risultati1. Questo processo è simile all'esperimento ripetuto utilizzato per verificare o convalidare la precisione ed è possibile usufruire dei risultati per calcolare la media e la DS utilizzate per un grafico di controllo. Un grafico di controllo visualizza i risultati dei controlli nel tempo per identificare le deviazioni e le variazioni delle prestazioni del metodo. I limiti di controllo sono disegnati sul grafico per l'intervallo della variazione atteso e per identificare i modelli dei risultati inattesi e inusuali.

La Figura 4-1 fornisce una panoramica del processo SQC e identifica chi è responsabile di ogni passaggio. L'SQC è una responsabilità condivisa tra i responsabili di laboratorio e gli analisti. Il personale addetto alla gestione è responsabile di stabilire la strategia SQC come parte dell'SQC. Ciò include specificare le regole di controllo (inclusa la modalità

Implementazione corretta dell'SQC Capitolo 4

34

CONTROLLO QUALITÀ BASATO SU SIX SIGMA — C A P I TO LO 4: I M P L E M E N TA Z I O N E C O R R E T TA D E L L’ S Q C

TORNA AL SOMMARIO

DIAGNOSTICA

di calcolo dei limiti di controllo), il numero di livelli dei controlli, il numero delle misurazioni per ogni livello di controllo, la posizione dei controlli in una serie analitica e la frequenza di analisi dei controlli. Successivamente, i singoli analisti o operatori sono responsabili di seguire la strategia SQC specificata. Nei grandi laboratori, gli specialisti della qualità possono esercitare le responsabilità della gestione, ma tutti gli analisti devono essere coinvolti, così il controllo qualità rientra nelle loro responsabilità.

SELEZIONE DEI MATERIALI DI CONTROLLO

I controlli devono comportarsi come i campioni del paziente. Originariamente, i laboratori preparavano i loro pool di campioni provenienti dai pazienti per i controlli. Oggi, i laboratori acquistano i controlli da produttori specializzati nella loro produzione. Idealmente, la matrice dei controlli commerciali deve essere identica a quella dei campioni del paziente, ma esistono dei limiti pratici dovuti alla presenza di additivi e all'elaborazione necessari per assicurare stabilità a lungo termine. Ad esempio, i controlli liofilizzati sono sicuramente diversi dai campioni del paziente di liquidi freschi. Analogamente, i controlli liquidi contengono additivi, rendendoli diversi dai campioni del paziente freschi. Queste differenze possono determinare l'effetto matrice, per mezzo del quale metodi diversi ottengono risultati dei test diversi sullo stesso controllo. Ciò non rappresenta necessariamente un grosso problema quando i controlli sono utilizzati per un metodo individuale e la media e la DS sono stabilite da

analisi ripetute con quel metodo. Tuttavia, la commutabilità è un problema serio per i controlli con i valori assegnati per metodi e sistemi analitici diversi, quali i campioni utilizzati nei programmi di EQA/PT per valutare le prestazioni di laboratorio. Esistono controlli di precisione ai quali possono essere assegnati valori che sono specifici dei gruppi di pari livello e controlli di accuratezza in cui i valori target devono essere applicati per tutti i metodi.

La stabilità è un problema importante. Idealmente, i controlli devono essere stabili per un anno o più per ridurre al minimo la potenziale variabilità da lotto a lotto. La variabilità da fiala a fiala deve essere minima, in modo che le differenze osservate riflettano primariamente la variabilità analitica. I controlli liquidi riducono al minimo la variabilità da fiala a fiala, ma possono introdurre problemi dovuti alla viscosità. I controlli, generalmente, raggiungono la stabilità desiderata per la maggior parte della chimica clinica, ma hanno una stabilità limitata in altre aree, quali i controlli ematologici per conte cellulari.

I valori target o le concentrazioni medie devono essere vicini ai livelli di decisione medica (MDL). Tuttavia, è probabile che i controlli multianaliti con 20 o 40 o più analiti non raggiungano i livelli di decisione medica per tutti gli analiti. Per test critici, quali HbA1c, possono essere necessari speciali controlli intesi specificamente per un determinato test. La pratica generale in chimica clinica è di analizzare due controlli a concentrazioni diverse, mentre tre controlli a concentrazioni diverse sono spesso analizzati per egogasanalisi, immunodosaggi e analisi ematologiche.

DOCUMENTARE I RISULTATI/LE AZIONI

INTRAPRENDERE L'AZIONE APPROPRIATA

INTERPRETARE I RISULTATI DEI CONTROLLI

ANALIZZARE I CONTROLLI AD OGNI SERIE ANALITICA

CALCOLARE I LIMITI, PREPARARE IL GRAFICO DI CONTROLLO

DETERMINARE LA MEDIA, DS

SELEZIONARE I MATERIALI DI CONTROLLO

SELEZIONARE LE REGOLE CQ, N, LA DURATA DELLA SERIE ANALITICA

Figura 4-1. Processo di laboratorio per implementare l'SQC

ESEGUIRE L'SQC CORRETTO

ESEGUIRE CORRETTAMENTE

L'SQC

MANAGER E/O SPECIALISTI DELLA

QUALITÀ

TUTTI GLI ANALISTI CHE ESEGUONO LE ANALISI

Figura 4-1. Processo di laboratorio per implementare l'SQC

35TORNA AL SOMMARIO


DETERMINAZIONE DELLA MEDIA E DELLA DS

Sono disponibili entrambi i materiali di controllo testati e non sottoposti a test e, in genere, si raccomanda a un laboratorio di stabilire la propria media e la propria DS utilizzando un minimo di 20 valori per un periodo di 20 giorni, ogni valore da una fiala diversa di materiale di controllo. La media viene calcolata come segue:

Media = ∑xi/n,

dove le osservazioni dei singoli controlli vengono sommate, quindi divise per il numero di misurazioni per determinare la media.

La DS viene calcolata come segue:

DS = [∑(xi-media)2/(n-1)]1/2

Le stime della media e della DS a lungo termine si basano su dati cumulativi ottenuti nell'arco di diversi mesi per tenere conto degli effetti dei cambi dei lotti di reagenti, delle calibrazioni, della variabilità dell'operatore e delle condizioni ambientali. I limiti di controllo cumulativi possono essere basati su un periodo di tre-sei mesi di dati di controllo per fornire stime affidabili della variazione del processo.

Per stimare una DS cumulativa può essere utile utilizzare la seguente forma di equazione:

DS ={[n∑xi2 – (∑xi)2]/[n(n-1)]}1/2

CALCOLO DEI LIMITI DI CONTROLLO

I limiti di controllo devono essere calcolati dalla media e dalla DS determinate in laboratorio mediante il metodo che funziona in condizioni stabili. Non è raccomandato l'utilizzo di valori di flaconi o valori da controlli testati, tranne temporaneamente quando s'introduce un nuovo lotto di controlli che non sono stati analizzati in parallelo con il lotto precedente. In modo analogo, non è raccomandato l'utilizzo di valori della media e della DS di un gruppo da programmi di confronto tra pari. Tali pratiche possono allargare i limiti di controllo e ridurre i falsi rifiuti con limiti di controllo posti a due volte la DS. La pratica preferita consiste nel selezionare le regole SQC corrette e di evitare l'utilizzo di limiti di controllo posti a due volte la DS, seguite dall'utilizzo della media e della DS determinate in laboratorio per calcolare i limiti di controllo.

Il software SQC può consentire l'utilizzo di valori testati, valori assegnati dall'utente, valori mensili, valori di intervallo mobili o valori cumulativi. Il personale addetto alla gestione è responsabile di impostare i limiti di controllo, in modo che le regole di controllo forniscano le prestazioni desiderate. Ciò può comportare una comprensione dettagliata del software SQC per implementare i limiti di controllo in funzione dei limiti delle prestazioni propri del laboratorio.

PREPARAZIONE DI UN GRAFICO DI CONTROLLO

Il grafico di controllo qualità standard utilizzato nei laboratori medici è il grafico di Levey-Jennings introdotto nel 19502 e modificato per l'uso con valori di singoli controlli da Henry e Segalove nel 19523. I singoli controlli sono tracciati sull'asse Y rispetto al tempo sull'asse X. I limiti di controllo sono disegnati sul grafico per interpretare i risultati. Sono, in genere, calcolati come la media più o meno un determinato multiplo della DS, normalmente la media ± 3 DS, la media ± 2 DS e, qualche volta, la media ± 1 DS. È previsto che il 99,7% (quasi tutti) dei risultati dei controlli rientrino nei limiti della media ± 3 DS, mentre si prevede che circa il 95% rientri nei limiti della media ± 2 DS e il 67% rientri nei limiti della media ± 1 DS. È quasi del tutto inatteso che un controllo superi il limite posto a 3 volte la DS (solo 0,03%), ma poco inatteso che un controllo sia al di fuori del limite posto a 2 volte la DS (circa 5,0% o 1 su 20). Quando ci sono due controlli per serie analitica, come richiesto dalle norme CLIA negli Stati Uniti, i falsi allarmi raddoppiano in modo efficace, con il 10% circa di falsi rifiuti o una su 10 serie analitiche, con almeno un controllo che supera un limite posto a 2 volte la DS.

Con l'utilizzo dei limiti ± 2 DS, è difficile distinguere tra veri e falsi allarmi. A causa dei molti falsi allarmi, i laboratori possono rispondere a una situazione di fuori controllo ripetendo continuamente i controlli finché non sono, infine, sotto controllo. Pertanto, i laboratori possono eseguire in modo sbagliato il CQ sbagliato, lasciando analisti e operatori molto frustrati dai problemi legati ai continui controlli. Per questo è così importante selezionare in anticipo l'SQC corretto e implementarlo correttamente.

Per costruire il grafico di controllo di Levey-Jennings mostrato nella Figura 4-2:

1. Determinare la media e la DS per il materiale di controllo.

2. Scalare l'asse Y in unità di concentrazione dalla media – 4 DS alla media + 4 DS e mettergli l'etichetta "Risultato del controllo".

3. Scalare l'asse X in tempo (tipicamente un mese) o numeri delle serie analitiche consecutive e mettergli la conseguente etichetta.

4. Disegnare una linea continua in corrispondenza della media.

5. Disegnare i limiti di controllo come la media ± 3 DS, media ± 2 DS e media ± 1 DS.

36


TORNA AL SOMMARIO

DIAGNOSTICA

La Figura 4-3 mostra un grafico con i controlli tracciati. La pratica generale consiste nel tracciare immediatamente ogni controllo per esaminare i dati di controllo. Se si disegnano linee rette da punto a punto, si visualizzano le modifiche e i modelli nei controlli. La difficoltà pratica con l'SQC è rappresentata da un problema di segnale-rumore (ovvero rilevamento di una variazione delle prestazioni in mezzo all'errore casuale, dovuto all'imprecisione in condizioni operative stabili). L'ulteriore instabilità deve essere in qualche modo identificata nella presenza di quell'errore casuale o rumore analitico.

VERIFICA DELLE REGOLE DI CONTROLLO

Le regole di controllo specifiche descrivono i modelli particolari che consentono di identificare le variazioni delle prestazioni. Le regole di controllo comuni sono state definite nel capitolo precedente, ma la Figura 4-4 fornisce una rapida verifica a livello grafico delle regole utilizzate nella procedura a regole multiple di Westgard4 o regole Sigma di Westgard5 quando sono analizzati due controlli per serie analitica. Ogni violazione della regola è mostrata dai punti alla fine di ogni grafico nella Figura 4-4, che illustra rispettivamente le violazioni delle regole 13s, 22s, 41s, R4s, 8x e 10x.

Giorno o numero della serie analitica

Risu

ltato

del

cont

rollo +3DS

+2DS

+1DS

+Media

-1DS

-2DS

-3DS

112110108106104102

880 5 10 15 20 25 30

9092949698

100

Risultato


Risu

ltato

del

cont

rollo +3DS

+2DS

+1DS

+Media

-1DS

-2DS

-3DS

112110108106104102

880 5 10 15 20 25 30

9092949698

100

Risultato

Figura 4-3. Esempio di grafico di controllo di Levey-Jennings con i limiti di controllo impostati come la media ± 3DS, media ± 2DS e media ± 1DS per il materiale di controllo avente la media di 100 e DS di 3.

Figura 4-3. Esempio di grafico di controllo di Levey-Jennings con i limiti di controllo impostati come la media ± 3DS, media ± 2DS e media ± 1DS per il materiale di controllo avente la media di 100 e DS di 3.

Figura 4-2. Preparazione del grafico di controllo di Levey-Jennings con i limiti di controllo impostati come la media ± 3DS, media ± 2DS e media ± 1DS per il materiale di controllo avente la media di 100 e DS di 3.

37TORNA AL SOMMARIO



Violazione della regola 13s Violazione della regola 22s



Risu

ltato

del

cont

rollo


Risu

ltato

del

cont

rollo

112110108106104102

880 10 20 30

9092949698

100

112110108106104102

880 10 20 30

9092949698

100


Risu

ltato

del

cont

rollo

112110108106104102

880 10 20 30

9092949698

100


Risu

ltato

del

cont

rollo


Risu

ltato

del

cont

rollo

112110108106104102

880 10 20 30

9092949698

100

112110108106104102

880 10 20 30

9092949698

100


Risu

ltato

del

cont

rollo

112110108106104102

880 10 20 30

9092949698

100

Figura 4-4. Verifica delle regole di controllo comunemente utilizzate con la procedura SQC a regole multiple di Westgard con 2 livelli di controllo. Grafici di controllo preparati per una media di 100 e DS di 3.

Figura 4-4. Verifica delle regole di controllo comunemente utilizzate con la procedura SQC a regole multiple di Westgard con 2 livelli di controllo. Grafici di controllo preparati per una media di 100 e DS di 3.

38


TORNA AL SOMMARIO

DIAGNOSTICA


Risu

ltato

del

cont

rollo

0 10 20 30

7,67,57,47,37,27,1

6,46,56,66,76,86,97


Risu

ltato

del

cont

rollo

0 10 20 30

7,67,57,47,37,27,1

6,46,56,66,76,86,97


Risu

ltato

del

cont

rollo

0 10 20 30

7,67,57,47,37,27,1

6,46,56,66,76,86,97


Risu

ltato

del

cont

rollo

0 10 20 30

7,67,57,47,37,27,1

6,46,56,66,76,86,97


Violazione della regola 6x Violazione della regola 9x

Risu

ltato

del

cont

rollo

0 10 20 30

7,67,57,47,37,27,1

6,46,56,66,76,86,97


Risu

ltato

del

cont

rollo

0 10 20 30

7,67,57,47,37,27,1

6,46,56,66,76,86,97

Violazione della regola 13s Violazione della regola 2su32s

Violazione della regola 31s Violazione della regola R4s

Figura 4-5. Verifica delle regole di controllo comunemente utilizzate con la procedura SQC a regole multiple di Westgard con 3 livelli di controllo. Grafici di controllo preparati per una media di 7,0 e DS di 0,15.

Figura 4-5. Verifica delle regole di controllo comunemente utilizzate con la procedura SQC a regole multiple di Westgard con 3 livelli di controllo. Grafici di controllo preparati per una media di 7,0 e DS di 0,15.

39TORNA AL SOMMARIO


La Figura 4-5 fornisce una verifica a livello grafico delle regole 13s, 2 su 32s, R4s, 31s, 6x e 9x comunemente utilizzate quando sono analizzati tre controlli per serie analitica. Questo grafico di controllo è preparato per una media di 7,0 e una DS di 0,15, adatte per il monitoraggio dell'HbA1c. Notare che la regola 2 su 32s non richiede misurazioni consecutive ma, al contrario, due su tre controlli in quella serie analitica. Analogamente, la regola R4s si applica alla più bassa e alla più alta delle tre misurazioni in una serie analitica.

Queste violazioni delle regole sono illustrate per un singolo controllo, ma tenere presente che la pratica comune consiste nell'analizzare due o tre controlli in una serie analitica e applicare le regole ai controlli (ovvero ai grafici di controllo).

ANALISI DEI CONTROLLI IN OGNI SERIE ANALITICA

La determinazione della frequenza di analisi dei controlli costituisce ancora un problema che richiede esperienza e capacità di valutazione. Le indicazioni sono fornite dal documento CLSI C24A3 6:

"Ai fini del controllo qualità, il laboratorio deve considerare la stabilità del processo di analisi analitico, la sua suscettibilità ai problemi che possono verificarsi e il rischio associato a un errore non rilevato."

"Una serie analitica è un intervallo (ovvero un periodo di tempo o serie di misurazioni) all'interno del quale ci si aspetta che l'accuratezza e la precisione del sistema di misurazione siano stabili; tra il quale possono verificarsi degli eventi che rendono il processo di misurazione più suscettibile (ovvero rischio maggiore) agli errori importanti da rilevare."

Stabilità, suscettibilità e rischio sono i fattori critici. Qual è l'intervallo, il periodo di tempo o il numero di campioni del paziente per il quale il sistema di misurazione è stabile? Quali eventi potrebbero introdurre instabilità? Quali sono le cause degli errori del sistema? Qual è il rischio di tali errori?

Gli eventi sono, in realtà, fondamentali per dare un senso pratico a queste indicazioni. Considerare la frequenza del CQ guidata dagli eventi, come discusso da Parvin7,8. Ci sono eventi attesi, quali l'impostazione giornaliera di un analizzatore, un cambio di reagenti, un nuovo lotto di calibratori, la sostituzione di un componente dello strumento, la manutenzione preventiva e l'eventuale cambio di analisti o operatori. Ci sono anche eventi inattesi, quali il deterioramento dei reagenti, la deriva dello strumento, il guasto di un componente dello strumento e la variazione

delle condizioni ambientali, ad esempio la temperatura o l'umidità. I controlli valutano gli effetti di questi eventi. Per gli eventi attesi, i controlli possono essere pianificati. Per gli eventi inattesi, i controlli devono essere analizzati periodicamente per assicurare che i cambiamenti non causino errori importanti dal punto di vista medico.

L'analisi del rischio aiuta i laboratori a identificare gli eventi o le modalità di errore9. Analogamente, l'analisi del rischio assegna la priorità all'importanza di questi eventi e modalità di errore e a come possono essere rilevati. Il piano CQ deve pianificare i controlli per i tempi degli eventi noti e per fornire il monitoraggio periodico degli eventi inattesi. Come strategia SQC generale, i requisiti regolatori impostano una frequenza minima di due controlli di concentrazioni diverse al giorno. Il laboratorio deve aggiungere i controlli per gli eventi noti per valutare il significato di eventuali cambiamenti, oltre ai controlli periodici aggiuntivi per monitorare gli eventi inattesi durante l'analisi.

INTERPRETAZIONE DEI RISULTATI DEI CONTROLLI

Le SOP del laboratorio devono definire l'SQC e fornire indicazioni per l'interpretazione dei risultati dei controlli. Le visualizzazioni grafiche dei dati di controllo sui grafici di Levey-Jennings sono utili per la valutazione visiva, ma è ancora necessario definire regole di controllo specifiche per assicurare l'interpretazione sistematica e uniforme. Si preferisce l'SQC a regola singola per le applicazioni manuali e i centri di analisi a basso volume, ma la metodologia impiegata può richiedere un numero maggiore di controlli ed, eventualmente, l'interpretazione a regole multiple dei controlli. L'utilizzo dei limiti di controllo 2,5s o di una regola di controllo 12.5s fornisce pressappoco lo stesso rilevamento degli errori delle regole multiple con lo stesso N, ma non appena N aumenta, i falsi rifiuti sono lievemente più alti per la regola di controllo 12.5s.

AZIONE APPROPRIATA

Le SOP del laboratorio devono descrivere le azioni appropriate quando i risultati dei controlli sono sotto controllo o fuori controllo. Il documento CLSI C24A3 raccomanda di evitare la pratica comune di ripetere i controlli, sottolineando l'importanza di selezionare l'SQC corretto per ridurre al minimo i falsi rifiuti e massimizzare il rilevamento degli errori. Invece di ripetere i controlli, i laboratori devono indagare il problema, identificare la sua causa e intraprendere le azioni correttive. Le prestazioni dei test devono, quindi, essere valutate di nuovo, eventuali risultati dubbi dei test dei pazienti devono essere esaminati e, se necessario, i test devono essere ripetuti.

40


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DIAGNOSTICA

DOCUMENTAZIONE DEI RISULTATI E DELLE AZIONI

I controlli e le azioni corrispondenti devono essere documentati per fornire una storia accurata delle prestazioni del processo. Data l'importanza degli eventi, anche tutti i cambiamenti apportati all'analisi devono essere documentati. I cambiamenti devono essere riesaminati ogniqualvolta si verifichino problemi dei controlli. I cambiamenti che rendono il processo suscettibile di errori devono essere identificati per intraprendere azioni preventive e devono essere monitorati dall'SQC guidato dagli eventi. La registrazione dei controlli di un processo di analisi rappresenta spesso la più preziosa fonte di informazioni per migliorare il piano CQ.

QUAL È IL PUNTO?

Una procedura SQC verrà eseguita in base alle esigenze per la cura dei pazienti, solo se il laboratorio stabilisce le regole di controllo corrette, il numero di controlli corretto e la durata corretta della serie analitica o la frequenza corretta dell'SQC nella SOP.

Una procedura SQC verrà eseguita come previsto per il funzionamento del laboratorio, solo se si utilizzano la media e la DS corrette, si calcolano i limiti di controllo corretti, s'interpretano correttamente i dati di controllo e s'intraprendono le azioni corrette.

L'esecuzione "corretta dell'SQC corretto" non è facile, ma è essenziale in qualsiasi piano CQ per fornire una rete di sicurezza per catturare errori importanti dal punto di vista medico.

Riferimenti1. Westgard JO. Basic QC Practices, 3a ed. Madison, Wisconsin,

Westgard QC, 2011.

2. Levey S, Jennings ER. The use of control charts in the clinical laboratory. American Journal of Clinical Pathology 1950;20:1059-1066.

3. Henry RJ, Segalove M. The running of standards in clinical chemistry and the use of the control chart. Journal of Clinical Pathology 1952;27:493-501.


5. Westgard JO, Westgard SA. Basic Quality Management Systems. Madison, Wisconsin, Westgard QC, 2014.

6. CLSI C24A3. Statistical Quality Control for Quantitative Measurement Procedures. Wayne, Pennsylvania, Clinical and Laboratory Standards Institute, 2006.

7. Parvin CA. Quality-control (QC) performance measures and the QC planning process. Clinical Chemistry 1997;43:602-607.

8. Parvin CA. Assessing the impact of the frequency of Quality Control testing on the quality of reported patient results. Clinical Chemistry 2008;54:2049-2054.

9. CLSI EP23A. Laboratory Quality Control Based on Risk Management. Clinical and Laboratory Standards Institute, Wayne, Pennsylvania, 2011.

41TORNA AL SOMMARIO

CONTROLLO QUALITÀ BASATO SU SIX SIGMA — CAPITOLO 5: SVILUPPO DI UN PIANO CQ INCLUSA LA VALUTAZIONE DEL RISCHIO DIAGNOSTICA

INTRODUZIONE

A cominciare da gennaio 2016, i laboratori medici degli Stati Uniti avevano la possibilità di implementare un piano CQ per essere conformi alle norme CLIA negli Stati Uniti. Questa nuova possibilità è chiamata piano di controllo qualità personalizzato o IQCP. Secondo la descrizione fornita dai Centers for Medicare and Medicaid Services (CMS), un IQCP è composto da tre parti: • Una valutazione del rischio che identifica le fonti di

errore critico

• Un piano CQ che riunisce pratiche, risorse e procedure per controllare la qualità di un intero processo di analisi particolare (TTP)

• Un programma di valutazione della qualità che monitora l'IQCP1

L'introduzione iniziale dei piani CQ basati sul rischio può essere rivolta ai laboratori negli Stati Uniti e sembra esserci un interesse crescente nella gestione del rischio dovuta alla nuova edizione 2015 della norma ISO 90012 e dell'enfasi posta sul pensiero basato sul rischio3.

"Nella nuova norma è esplicito il requisito che in un sistema di qualità di un'organizzazione sia integrata un po' di gestione minima del rischio. Gli autori hanno deliberatamente creato il termine 'pensiero basato sul rischio' per includere i livelli variabili e accettabili nei quali le organizzazioni possono scegliere di gestire il rischio".

ISO 9001 è la linea guida di base per la gestione della qualità per tutti i tipi di aziende e organizzazioni, così il pensiero basato sul rischio sarà ampiamente supportato e

Sviluppo di un piano CQ inclusa la valutazione del rischio Capitolo 5

42

CONTROLLO QUALITÀ BASATO SU SIX SIGMA — CAPITOLO 5: SVILUPPO DI UN PIANO CQ INCLUSA LA VALUTAZIONE DEL RISCHIO

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DIAGNOSTICA

svariati strumenti di gestione del rischio saranno utilizzati più comunemente. L'adozione del pensiero basato sul rischio è evidente nel recente aggiornamento del 2015 sulle pratiche di CQ dalla Hong Kong Association of Medical Laboratories, che include una nuova sezione su "Pratiche CQ e gestione del rischio"4. Nell'introduzione della nuova edizione, il redattore commenta: “[L]'accento in questa revisione è posto interamente sulla gestione CQ basata sul rischio e sulle sue applicazioni pratiche al CQI." Il pensiero basato sul rischio deve aiutare i laboratori a ottimizzare il rilevamento degli errori di processo, evitare i problemi e migliorare la qualità.

IDEA DI UN PIANO CQ

Il vantaggio di un piano CQ è rappresentato dall'espansione della copertura CQ fino a includere le fasi pre-analitica e post-analitica del TTP, nonché dall'applicazione di un'ampia gamma di controlli nella fase analitica. Alcuni sostenitori sperano che le procedure SQC possano essere sostituite da altri controlli del rischio specifici, in particolare per le applicazioni al point-of-care. Tuttavia, uno dei principali svantaggi è che la valutazione del rischio è un processo complicato e pochi laboratori hanno qualche esperienza in materia.

6. CASSETTA DEGLI STRUMENTI CQ DI LABORATORIO

Controlli pre-analiticiControlli SQC, EQA, di esattezza

Controlli liquidi integratiTest di funzionalità, controlli procedurali

Controlli elettronici, controlli di calibrazioneRipetizione test paziente

Controlli Delta, valori non plausibiliAlgoritmi per popolazioni di pazienti (AoN)

Algoritmi di correlazioneControlli post-analitici

3. STIMA DEL RISCHIOModello di rischio a 2 fattori

Probabilità di accadimento di un dannoGravità del danno

4. VALUTAZIONE DEL RISCHIOMatrice di accettabilità del rischio

8. MIGLIORAMENTO DELLA QUALITÀMonitorare le prestazioni

Ridurre gli erroriMigliorare la qualità

7. PIANO DI CONTROLLO QUALITÀVerificare la conformità ai requisiti

Implementare i meccanismi di controllo

Figura 5-1. CLSI EP23A - Processo di sviluppo di un piano di controllo qualità (QCP) basato sulla gestione del rischio.

IDENTIFICARE IL TEST & IL SISTEMA DI

ANALISI CREARE IL TEAM

1. INFORMAZIONI DI INGRESSORequisiti medici del test

Requisiti regolatori/di accreditamentoInformazioni sul sistema di analisi dal produttore

Requisiti del sito dei test

2. IDENTIFICAZIONE DEL PERICOLO Rivedere il rapporto sul rischio del produttore

Mappare/tracciare il flusso di processoIdentificare le modalità di errore

(analisi causa-e�etto)Identificare prevenzione/rilevamento

5. CONTROLLO DEL RISCHIOIdentificare i meccanismi di controllo per ottimizzare il rilevamento e abbassare il

rischio a un livello accettabile

Figura 5-1. CLSI EP23A - Processo di sviluppo di un piano di controllo qualità (QCP) basato sulla gestione del rischio.

43TORNA AL SOMMARIO


Il CLSI fornisce indicazioni sull'utilizzo della gestione del rischio per lo sviluppo di piani CQ nelle linee guida EP23A5, sviluppate con il supporto dei CMS e dei produttori IVD. Il CLSI promuove il CQ basato sul rischio come il CQ corretto che può essere personalizzato per particolari procedure di misurazione e condizioni di laboratorio (vale a dire il CQ che è corretto per un singolo laboratorio).

Il processo del CLSI per lo sviluppo di un piano CQ basato sul rischio è delineato nella Figura 5-1. Tipicamente, un laboratorio crea un team per riesaminare le informazioni su un sistema di analisi e analitico, identificare i pericoli, stimare il rischio, valutare il rischio, identificare i controlli del rischio, raggruppare quei controlli in un piano CQ e monitorare le loro prestazioni per assicurare la qualità del piano CQ stesso. Lo sviluppo di un piano CQ basato sul rischio è un processo complicato e i laboratori si trovano ad affrontare una curva di apprendimento ripida. Inoltre, la stima e la valutazione del rischio sono qualitative e soggettive, il che rende difficile valutare se un piano CQ possa "verificare il raggiungimento della qualità prevista dei risultati", che rappresenta l'obiettivo del CQ, secondo la norma ISO 151896.

Per queste ragioni, si raccomanda di iniziare con un piano CQ totale che include una procedura SQC selezionata in base alla qualità richiesta per l'uso previsto e alla precisione e al bias osservati. Poiché questo approccio include il corretto dimensionamento dell'SQC per assicurare il rilevamento degli errori importanti dal punto di vista

medico, la conformità ai requisiti CLIA per il CQ si ottiene dall'analisi dei materiali di controllo e non dipende da una valutazione formale del rischio. Ciononostante, un piano CQ totale fornisce un approccio che può anche includere i controlli basati sul rischio; pertanto, fornisce una base naturale per l'integrazione dei concetti e delle idee per la gestione del rischio.

CONTROLLO DELL'INTERO PROCESSO DI ANALISI

La Figura 5-2 illustra il TTP, le sue tre fasi e diversi passaggi per ogni fase. La fase pre-analitica inizia con un ordine di test che guida l'identificazione e la preparazione del paziente per la raccolta del campione e l'identificazione del campione per la successiva elaborazione, concludendo con la valutazione della qualità del campione e della sua adeguatezza per l'analisi. La fase analitica può anche iniziare con la valutazione della qualità del campione, la preparazione dell'analizzatore (reagenti, calibrazione, ecc.), l'analisi dei campioni, il monitoraggio delle prestazioni, la revisione del CQ e il rilascio dei risultati dei test. La fase post-analitica può includere il riesame dei risultati dei test, la notifica immediata dei valori critici, la preparazione di un referto del test (incluse le informazioni sulla sicurezza: intervalli di riferimento, condizioni del campione, ecc.), la conservazione dei campioni per un uso futuro, il monitoraggio del tempo di elaborazione e la documentazione delle prestazioni del processo.

Ordinare i testPreparare il paziente

Identificare il pazienteRaccogliere il campioneIdentificare il campioneElaborare il campioneValutare il campione

Valutare il campionePreparare l'analizzatoreCalibrare l'analizzatoreAnalizzare i campioni

Monitorare le prestazioniRivedere il CQ

Rilasciare i risultati dei test

Riesaminare i risultati dei testRichiamare i risultati criticiPreparare il referto dei testAggiungere le informazioni

sulla sicurezzaMonitorare il TAT

Conservare i campioniDocumentare le prestazioni

INTERO PROCESSO DI ANALISI

Figura 5-2. Diagramma di flusso top-down per l'intero processo di analisi.

Fase pre-analitica

Fase analitica

Fase post-analitica

Figura 5-2. Diagramma di flusso top-down per l'intero processo di analisi.

44


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DIAGNOSTICA

Da punto di vista storico, molti laboratori hanno sviluppato sistemi di qualità separati per le fasi pre-analitica, analitica e post-analitica. Anche le norme CLIA raccomandano questa pratica, che è particolarmente appropriata nei laboratori dove persone diverse sono coinvolte nelle diverse fasi del TTP. Le critiche mosse al CQ statistico sono state che monitora solo la fase analitica del processo di analisi ed è importante aggiungere i controlli pre-analitici e post-analitici alle procedure SQC della dimensione corretta per controllare il TTP.

L'idea di un piano CQ totale è di fornire una descrizione completa dei meccanismi di controllo critici per un particolare sistema di analisi e il TTP. Questa è una buona pratica, specialmente nei piccoli laboratori e nell'analisi al point-of-care, poiché lo stesso personale è coinvolto in tutte le fasi del TTP. Infatti, potrebbe essere una buona pratica limitare gli IQCP a queste applicazioni, dove è difficile implementare le procedure SQC della dimensione corretta.

INDICAZIONI DEI CMS/CDC

Indicazioni specifiche per IQCP ("Developing an IQCP: A Step-by-Step Guide" - Sviluppo di un IQCP: una guida passo a passo) sono state rilasciate dai CMS e CDC a metà del 20157 e possono essere scaricate gratuitamente dal sito Web di un CDC. Queste indicazioni, stranamente, non seguono le raccomandazioni CLSI EP23A e forniscono un processo più semplice. In effetti, si tratta di un'identificazione dei pericoli, senza alcuna valutazione reale dei rischi. L'identificazione dei pericoli è un passo importante nella gestione del rischio. I CMS forniscono indicazioni specifiche sui fattori che devono essere riesaminati dal laboratorio, come mostrato nella Figura 5-3. Informazioni specifiche relative a campione, ambiente, reagente, sistema di analisi e personale di analisi devono essere esaminate per identificare i pericoli. Questo foglio di lavoro è stato sviluppato sul modello del foglio di lavoro dei CMS/CDC che affronta tre domande:

1. Quali sono le possibili fonti di errore?

2. Le fonti di errore identificate possono essere ridotte?

3. Come possono essere ridotte le fonti di errore identificate?

Anche se nelle indicazioni dei CMS/CDC, esso viene chiamato valutazione del rischio, dà adito a confusione perché la valutazione del rischio deve implicare la

determinazione della probabilità che si verifichi una modalità di errore, la gravità del danno e le capacità di rilevamento dei controlli. Vale a dire la parte complicata del CQ basato sul rischio, ma le indicazioni dei CMS/CDC chiedono solo se il laboratorio può fare oppure no qualcosa in merito a un pericolo identificato senza alcuna valutazione reale del rischio e assegnazione delle priorità delle modalità di errore.

Le indicazioni dei CMS/CDC passano, quindi, direttamente al piano di controllo qualità, che è organizzato in un foglio di lavoro o tabella con le seguenti intestazioni:

• Tipo di controllo qualità

• Frequenza

• Criteri di accettabilità

Questi sono gli elementi di base di un piano CQ: selezionare i meccanismi di controllo, specificare la frequenza e definire i criteri di accettabilità.

Infine, i CMS/CDC forniscono un foglio di lavoro per documentare un programma di valutazione della qualità che include le seguenti intestazioni:

• Attività QA da monitorare

• Frequenza

• Valutazione dell'attività QA (variazione dalla politica?)

• Azione correttiva (quando indicata)

Attenersi alle indicazioni dei CMS/CDC sarà certamente accettabile nelle ispezioni di laboratorio negli Stati Uniti, ma i laboratori devono anche ottimizzare le loro pratiche per l'SQC e rendere l'SQC una parte essenziale di qualsiasi piano CQ. L'SQC costituisce una rete di sicurezza di base per catturare molti degli errori che si verificano nella fase analitica. L'aggiunta di controlli per monitorare i fattori pre-analitici e post-analitici fornisce un piano CQ totale al quale possono essere aggiunti controlli basati sul rischio per monitorare specifiche modalità di errore.

45TORNA AL SOMMARIO


Quali sono le nostre possibili fonti di errore?

Le nostre fonti di errore identificate possono essere ridotte? Come possono essere ridotte?

CAMPIONE

Preparazione del pazienteRaccoltaEtichettaturaStoccaggio, conservazione, stabilitàTrasportoAccettabilità e rifiutoRiferimento (ad altri laboratori)

AMBIENTE

TemperaturaFlusso d'aria/ventilazioneIntensità della luceRumore e vibrazioneUmiditàAltitudinePolvereAcquaUtenze (stabilità elettr.)Spazio adeguato

REAGENTE

Spedizione/ricezioneRequisiti delle condizioni di conservazioneData di scadenzaPreparazione

SISTEMA DI ANALISI

Campionamento inadeguatoRilevamento coaguliRilevamento interferenze

EmolisiLipemiaItteroTorbidità

CalibrazioneGuasti meccanici/elettronici

OtticaPipette, pipettatoriLettori di codice a barre

Controlli del sistema e controlli funzionali

Controlli procedurali, elettroniciControlli liquidiControlli della temperatura

Software/hardwareTrasmissione dati al LISRefertazione dei risultati

PERSONALE DI ANALISI

FormazioneCompetenzaIstruzione, qualifica dell'esperienzaPersonale adeguato

Test, sistema di analisi

Analista o gruppo di progetto, data

Qualità Sigma = (TEa-Bias)/DS

LISTA DI CONTROLLO DEI PERICOLI (BASATA SUL FOGLIO DI LAVORO DELLA VALUTAZIONE DEL RISCHIO DEI CMS/CDC)

Figura 5-3. Lista di controllo dei pericoli per l'identificazione delle potenziali fonti di errore o modalità di errore.

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DIAGNOSTICA

SELEZIONE DEI MECCANISMI DI CONTROLLO

I meccanismi di base necessari per monitorare il TTP devono considerare i seguenti controlli pre-analitici, analitici e post-analitici:

CONTROLLI PRE-ANALITICI

• Identificazione del paziente: l'analisi di qualità inizia ordinando il test corretto sul paziente corretto. L'identificazione di un paziente deve essere attentamente e ripetutamente verificata da ogni fornitore di servizi.

• Raccolta ed elaborazione dei campioni: il tipo corretto di campioni deve essere ottenuto correttamente utilizzando i dispositivi corretti di raccolta del campione.

• Etichettatura dei campioni: i campioni non elaborati ed elaborati devono essere correttamente etichettati per identificare la fonte paziente.

• Requisiti del campione: il tipo di campione, volume e presenza o assenza di possibili condizioni interferenti (ad esempio, emolisi) devono essere valutati come controllo nella fase pre-analitica per affrontare la necessità di nuovi campioni il prima possibile.

CONTROLLI ANALITICI

• Accettabilità dei reagenti: i reagenti devono essere conservati nelle condizioni specificate dal produttore e utilizzati entro la data di conservazione a magazzino indicata sull'etichetta del reagente.

• Accettabilità operativa: gli operatori adeguatamente addestrati devono seguire le SOP per la preparazione di reagenti, calibratori, controlli e campioni, nonché specifiche liste di controllo per rendere il sistema di analisi idoneo al funzionamento di routine.

• Condizioni dello strumento e ambientali: specifiche funzioni del sistema di analisi sono spesso monitorate da meccanismi interni e le condizioni inadeguate sono identificate da messaggi o segnalazioni (flag) di errore. Le condizioni ambientali (ad esempio, la temperatura) possono dover essere monitorate separatamente se non sono identificate dai flag dello strumento.

• Accettabilità dei campioni: i campioni devono essere controllati visivamente per accertare l'assenza di emolisi, lipemia e ittero dall'analista o tramite la misurazione degli indici campione dal sistema di analisi.

• Calibrazione ed esattezza: la correttezza della calibrazione deve essere controllata periodicamente con l'utilizzo di materiali di riferimento. I controlli di esattezza con valori assegnati sono disponibili per alcuni misurandi e possono essere utilizzati per verificare la calibrazione.

• CQ statistico: i materiali di controllo stabili devono essere misurati insieme ai campioni del paziente per valutare le prestazioni del sistema di analisi, le condizioni ambientali e gli operatori del sistema.

• Revisione del CQ: prima di rilasciare i risultati, le misurazioni SQC e i messaggi di errore sono valutati tramite verifica dell'operatore o, in determinate condizioni, tramite verifica automatizzata,

• Riesame dei risultati dei test: i risultati dei test del paziente devono essere riesaminati per identificare eventuali incongruenze o risultati dubbi. I possibili meccanismi di controllo includono controlli dei limiti, controlli dei valori critici, controlli delta, algoritmi incrociati e algoritmi della popolazione (quali media di normali o media dei pazienti).

CONTROLLI POST-ANALITICI

• Notifica immediata dei valori critici: i risultati dei test che rappresentano valori critici per la gestione del paziente devono essere trasmessi al medico il prima possibile, spesso con un mezzo di comunicazione alternativo, quale telefono, email o messaggio.

• Indicazioni interpretative e informazioni sulla sicurezza: insieme al risultato del test devono essere fornite le informazioni sugli intervalli di riferimento, le possibili interferenze del campione e le indicazioni interpretative per garantire l'uso sicuro dei risultati dei test.

• Consegna dei referti dei test: devono essere consegnati referti dei test appropriati, secondo necessità, per facilitare la cura dei pazienti.

• Tempo di elaborazione: durante il processo, dalla raccolta dei campioni alla refertazione dei risultati dei test, i campioni devono essere registrati riguardo a posizione e tempo per identificare ritardi durante il TTP.

• Reclami dei clienti: il feedback ricevuto da medici, infermieri e pazienti deve essere documentato per identificare problemi durante il TTP. Devono essere documentate le azioni correttive e preventive e devono essere redatti dei piani per migliorare il processo.

Per riesaminare i controlli, la Figura 5-4 contiene un riepilogo dei meccanismi di controllo disponibili, basati sulla cassetta degli strumenti di CQ raccomandata dal CLSI EP23A6. Questo elenco è utile per revisionare i controlli esistenti e le politiche e procedure attualmente documentate. Grazie a queste informazioni, il laboratorio deve essere in grado di identificare i controlli da implementare.

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ASSEGNAZIONE DELLE PRIORITÀ AI CONTROLLI ANALITICI

I controlli pre-analitici, i controlli dell'operatore e i controlli post-analitici hanno tutti una priorità alta a prescindere dalla qualità Sigma di un processo di analisi. È, tuttavia, possibile assegnare una priorità ai controlli analitici in relazione a Sigma dopo il corretto dimensionamento delle procedure SQC per ottimizzare il rilevamento degli errori importanti dal punto di vista medico, come mostrato nella Figura 5-58.

La priorità per il riesame dei controlli è bassa quando Sigma è alto (> 5,5) e alta quando Sigma è basso (< 3,5).

Ciò significa che è possibile non dover includere i controlli con priorità bassa per i sistemi di analisi con alta qualità Sigma, semplificando, pertanto, il piano CQ totale, poiché l'SQC assicura il rilevamento degli errori importanti dal punto di vista medico. D'altro canto, i sistemi di analisi con bassa qualità Sigma richiederanno meccanismi di controllo più intensivi ed estensivi, il che può essere difficile da implementare in alcuni ambienti di laboratorio, come le applicazioni al point-of-care. In linea di principio, le prestazioni dei dispositivi di analisi al point-of-care devono avere una qualità Sigma di 5,5 o superiore per assicurare che semplici meccanismi di controllo possano rilevare in modo affidabile errori importanti dal punto di vista medico.

Controllo dei meccanismi Frequenza Criteri di accettazione


Ordine di test del medico Ogni paziente Leggibile, corrispondenza con il campioneIdentificazione del paziente Ogni paziente ID corretto, corrispondenza con il campione

Etichettatura dei campioni Ogni campione ID corretto, corrispondenza con la richiesta e il campione

Elaborazione del campione Ogni campione Contenitore appropriato, tempoIspezione del campione Ogni campione Emolisi, lipemia non visibili

CONTROLLI ANALITICI DELL'OPERATORE

Procedura operativa standard Riesame annuale delle SOP Aggiornata, firmata dal direttoreFormazione dell'operatore Ogni operatore Dimostrate competenzeListe di controllo dell'operatore Giornaliera Verifica del supervisoreManutenzione del sistema Programma del produttore Puntuale, nei tempi previstiCompetenza dell'operatore Annuale PT, verifica del supervisore

CONTROLLI ANALITICI DEL SISTEMA DI ANALISI

Conservazione e scadenza dei reagenti Ogni serie analitica Entro il periodo di scadenza

Accettabilità dei campioni Ogni campione Ispezione visivaControlli elettronici Produttore Specifiche dei produttoriTest di funzionalità Produttore Specifiche dei produttoriTest del processo Produttore Specifiche dei produttoriControlli di calibrazione Produttore/Norme Entro i limiti TEaCQ statistico Avvio + Monitor Regole Sigma di WestgardControlli di esattezza Periodica VT ± limiti di incertezzaTest di idoneità 3 volte l'anno Criteri CLIA di accettazione

CONTROLLI ANALITICI DI REVISIONE DEI TEST

Controlli dei limiti Ogni campione Limiti definiti per testValori non plausibili Ogni campione Limiti definiti per testRipetizione test paziente Giornaliera Limiti definiti per testControlli Delta Ogni campione Limiti definiti per testAlgoritmi di correlazione Ogni campione Limiti definiti per testAlgoritmi per popolazioni di pazienti Ogni serie analitica Limiti definiti per test


Riesaminare i risultati dei test Ogni serie analitica Criteri di intervallo per testConfermare/chiamare i valori critici Ogni risultato del test Criteri dei valori criticiInformazioni interpretative e sulla sicurezza Ogni referto Codici sul referto

Programma di consegna dei referti Ogni referto Criteri cliniciTempo di elaborazione Ogni campione Statistiche TAT, routineFeedback del cliente Ogni reclamo Verifica del supervisore

Figura 5-4. Meccanismi di controllo disponibili insieme a specifiche di esempio da applicare.

48


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DIAGNOSTICA

FREQUENZA DEI CONTROLLI

La frequenza è spesso difficile da specificare, ma sono disponibili alcune indicazioni da parte dei produttori per la manutenzione del sistema, la calibrazione, i controlli del sistema di analisi, l'SQC, ecc. I requisiti regolatori e di accreditamento impostano i tempi massimi per altri controlli, quali controlli di calibrazione, SQC e PT. La qualità Sigma del sistema di analisi può anche essere utilizzata per specificare controlli più elevati della frequenza per processi di analisi con Sigma più basso.

Per l'SQC, le regole Sigma di Westgard forniscono le indicazioni iniziali in termini di numero di serie analitiche al giorno o per turno come punto di partenza per stabilire la frequenza dell'SQC. Per determinare quando i controlli devono essere analizzati sono importanti anche altri fattori. È utile identificare eventi o cambiamenti che si verificano nel processo di analisi, che devono essere precisati mediante analisi di nuovi controlli. Ci sono sia eventi attesi sia eventi inattesi. I primi si riferiscono a cambiamenti noti, pianificati o osservati che si verificano in momenti specifici; i secondi si riferiscono a cambiamenti inattesi che potrebbero verificarsi in qualsiasi momento. Una strategia importante consiste nel pianificare i controlli per tutti gli eventi attesi, quali i cambi dei lotti di reagenti, dei lotti di calibratori, la manutenzione del sistema, la sostituzione di parti, le variazioni delle

condizioni ambientali e persino eventuali cambi di analisti o operatori. Per gli eventi inattesi, è importante monitorare periodicamente il processo di analisi per limitare la possibile esposizione a cambiamenti non noti che possono influire sulla qualità dei risultati dei test dei pazienti.

La progettazione dell'SQC per gli eventi attesi deve includere le regole di controllo corrette e il numero di controlli corretto per rilevare errori importanti dal punto di vista medico (ovvero le regole Sigma di Westgard della dimensione corretta). Per gli eventi inattesi, deve essere impiegata una progettazione di monitoraggio che utilizza una singola regola di controllo, quale 13s o 12.5s e distanzia le misurazioni di controllo durante la serie analitica. Una considerazione pratica è il numero di campioni del paziente che dovrebbero essere rianalizzati se una serie analitica fosse ritenuta fuori controllo. Il costo dei test ripetuti deve essere ponderato rispetto al costo di analisi dei controlli periodici durante la serie analitica.

Come strategia generale, iniziare con i requisiti regolatori che impongono un minimo di due livelli di controlli al giorno. Aggiungere i controlli per gli eventi attesi per valutare i cambiamenti del processo di analisi. Aggiungere i controlli per gli eventi inattesi per monitorare il processo durante il funzionamento di routine per ridurre al minimo il

Meccanismi di controllo Sigma > 5,5 Sigma 3,5-5,5 Sigma < 3,5


Procedura operativa standard Alto Alto AltoFormazione dell'operatore Alto Alto AltoListe di controllo dell'operatore Alto Alto AltoManutenzione del sistema Alto Alto AltoCompetenza dell'operatore Alto Alto Alto


Conservazione e scadenza dei reagenti Basso Medio AltoAccettabilità dei campioni Alto Alto AltoControlli elettronici Basso Medio AltoTest di funzionalità Basso Medio AltoTest del processo Basso Medio AltoControlli di calibrazione Basso Medio AltoCQ statistico Alto Alto AltoControlli di esattezza Basso Basso BassoTest di idoneità Regolatorio Regolatorio Regolatorio


Controlli dei limiti Alto Alto AltoValori non plausibili Alto Alto AltoRipetizione test paziente Basso Medio AltoControlli Delta Basso Medio AltoAlgoritmi di correlazione Basso Medio AltoAlgoritmi per popolazioni di pazienti Basso Medio Alto

Figura 5-5. Priorità dei controlli analitici in base alla qualità Sigma del sistema di analisi.

49TORNA AL SOMMARIO


rischio e i costi dei cambiamenti inattesi. Infine, aggiungere i controlli basati sul rischio per monitorare specifiche modalità di errore per il particolare test e sistema di analisi.

Come affrontare gli eventi attesi e inattesi è, in realtà, l'ambito della gestione del rischio. È qui che la gestione del rischio può essere di aiuto nello sviluppo di un piano CQ totale. Quali cambiamenti o errori potrebbero verificarsi? Qual è la probabilità che tali errori accadano? Qual è la gravità del danno derivante da tali errori? Quali meccanismi di controllo possono essere implementati per rilevare tali errori? Qual è la frequenza dei controlli necessaria per monitorare quella modalità di errore? Quali azioni correttive o, preferibilmente, azioni preventive potrebbero essere intraprese per ridurre il danno?

METTERE INSIEME UN PIANO CQ TOTALE

Nell'approccio qui raccomandato, alla procedura SQC deve essere già stata assegnata la dimensione corretta mediante la selezione delle regole Sigma di Westgard appropriate, in tal caso, il laboratorio sarà conforme ai requisiti CLIA per analizzare almeno due controlli e rilevare errori importanti dal punto di vista medico. È possibile aggiungere controlli pre-analitici e controlli post-analitici senza la necessità di

una valutazione formale del rischio. La strategia consiste nel soddisfare i requisiti CLIA per il CQ senza effettuare una valutazione del rischio, ma continuare ad assicurare un'analisi di qualità mediante l'inclusione dei controlli pre-analitici, analitici e post-analitici più critici. Quei controlli devono essere identificati in base all'esperienza, con l'aiuto di altre persone coinvolte nel TTP, le indicazioni basate sulla qualità Sigma del sistema di analisi e le indicazioni dalle istruzioni per l'uso del produttore.

Un esempio del piano CQ totale è mostrato nella Figura 5-6. Il controllo pre-analitico minimo consiste nell'esaminare i campioni per determinarne l'accettabilità per l'analisi (tipo di campione, volume, potenziali interferenze). I controlli dell'operatore sono essenziali, quali formazione adeguata e rispetto delle SOP, liste di controllo e programmi di manutenzione. L'SQC è un controllo analitico essenziale e deve essere integrato da controlli dei limiti e dei valori non plausibili. I test di idoneità sono importanti per il monitoraggio a lungo termine della qualità analitica del processo di analisi. I controlli post-analitici devono includere l'identificazione dei valori critici per la notifica immediata e il monitoraggio del tempo di elaborazione.

Controllo dei meccanismi Frequenza Criteri di accettazione


Identificazione del paziente Ogni paziente ID correttoEtichettatura dei campioni Ogni campione Nome corretto sull'etichettaIspezione del campione Ogni campione Emolisi o lipemia non visibile


Procedura operativa standard Riesame annuale delle SOP Firmato dal supervisore tecnicoFormazione dell'operatore Ogni operatore Competenza dal supervisoreListe di controllo dell'operatore Giornaliera Verifica del supervisore

Manutenzione del sistema Programma del produttore Verifica del supervisoreCompetenza dell'operatore Annuale Valutazione della competenza


Accettabilità dei campioni Ogni campione Indici dello strumento e limiti del volume

Controlli di calibrazione Produttore/Reg. Controlli nei limitiCQ statistico Avvio + monitor Controlli nei limitiTest di idoneità 3 volte l'anno Punteggi accettabili


Controlli dei limiti Ogni campione Controllo dell'intervallo di lavoro dello strumento

Valori non plausibili Ogni campione Limiti critici


Confermare/chiamare i valori critici Ogni risultato del test Limiti critici

Tempo di elaborazione Ogni campione 60 minuti per statistiche, 3 ore per altro

Feedback del cliente Ogni reclamo Verifica del supervisore

Figura 5-6. Meccanismi di controllo disponibili insieme a specifiche di esempio da applicare.

50


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DIAGNOSTICA

QUAL È IL PUNTO?

I laboratori medici possono adottare il concetto di un piano CQ totale senza la necessità di eseguire una valutazione formale del rischio, aggiungendo i controlli pre-analitici e i controlli post-analitici alle procedure SQC della dimensione corretta per monitorare il TTP. L'SQC della dimensione corretta è l'elemento costitutivo fondamentale in un piano CQ totale e assicura il rilevamento di molte possibili modalità di errore nel processo analitico. È possibile aggiungere altri controlli in base alla conoscenza e all'esperienza, ma non è richiesto di eseguire una valutazione formale del rischio. Invece, la determinazione della qualità Sigma fornisce una valutazione generale del rischio che guida sia la selezione delle procedure SQC sia l'aggiunta di altri controlli8. Un piano CQ totale fornisce un valido punto di partenza per migliorare le pratiche CQ e l'elemento costitutivo logico dello sviluppo di piani CQ basati sul rischio. La valutazione formale del rischio è descritta nel riferimento 9 e la sua integrazione con i concetti Six Sigma è descritta dettagliatamente nel riferimento 10.

Riferimenti1. CMS Memo of August 16, 2013: Individualized Quality

Control Plan (IQCP): A New Quality Control (QC) Option. www.cms.gov/Regulations-and-Guidance/Legislation/CLIA/Downloads/IQCPbenefits.pdf.

2. ISO 9001:2015. Quality Management Systems. International Organization of Standards, Ginevra.

3. Robitaille D. Consider risk. Quality Progress 2015 (settembre), 24-25.

4. Pang R, ed. A Practical Guide to Internal Quality Control (IQC) for Quantitative Tests in Medical Laboratories: Versione 2.0. Hong Kong Association of Medical Laboratories Limited, febbraio 2015.

5. CLSI EP23A. Laboratory Quality Control Based on Risk Management. Clinical and Laboratory Standards Institute, 940 West Valley Road, Suite 1400, Wayne, Pennsylvania, 2011.

6. ISO 15189:2012. Medical laboratories – Requirements for quality and competence. International Organization of Standards, Ginevra.

7. CDC, CMS, Dipartimento della Salute e dei Servizi Umani degli Stati Uniti. Developing an IQCP: A Step-by-Step Guide. www.cdc.gov/CLIA/Resources/IQCP/

8. Westgard S. Prioritizing Risk Analysis Quality Control Plans based on Sigma-Metrics. In Quality Control in the Age of Risk Management. Eds. JO Westgard, SA Westgard. Clinics in Laboratory Medicine 2013;33(1):41-53.

9. Westgard JO, Westgard SA. Basic QC Practices, 4a ed. Madison, Wisconsin, Westgard QC, 2016.

10. Westgard JO. Six Sigma Risk Analysis: Designing Analytic QC Plans for the Medical Laboratory. Madison, Wisconsin, Westgard QC, 2011.

51TORNA AL SOMMARIO

CONTROLLO QUALITÀ BASATO SU SIX SIGMA — C A P I TO LO 6 : M O N I TO R A G G I O D I Q U A L I TÀ E P R E S TA Z I O N I DIAGNOSTICA

INTRODUZIONE

Ricordando il ciclo PDCA di Deming e i passaggi finali nel 6 QMS discussi nel capitolo 1 (rivedere la Figura 1-3), la parte Agire del ciclo implica i seguenti passaggi:

• Misurare qualità e prestazioni (EQA, PT, MU)

• Monitorare i guasti (indicatori di qualità)

• Migliorare la qualità di un piano CQ e/o il processo di analisi (miglioramento continuo della qualità o CQI)

L'obiettivo è assicurare che l' SQC funzioni in modo efficace nel funzionamento di routine nel tempo per identificare le modalità di errore da correggere o evitare e per migliorare il piano CQ stesso o, se necessario, per ricominciare e aggiornare il piano CQ per garantire la qualità necessaria mediante l'utilizzo di un nuovo sistema analitico e l'aggiornamento dell'SQC e del piano CQ totale.

Ricordare anche che i piani CQ personalizzati richiedono tre componenti: una valutazione del rischio, un piano CQ e un programma di valutazione della qualità (QA).1

I CMS hanno approvato una procedura che permette ai laboratori di sviluppare e personalizzare le procedure di controllo qualità nel loro ambiente sanitario. Questa procedura viene chiamata piano di controllo qualità personalizzato (IQCP). Un IQCP comprende tre parti: una valutazione del rischio (RA), un piano di controllo qualità (QCP) e un programma di valutazione della qualità (QA). La RA è l'identificazione e la valutazione di potenziali guasti ed errori in un processo di analisi. Un QCP è una procedura operativa standard del laboratorio che descrive le pratiche, le risorse e le procedure per controllare la qualità di un particolare processo di analisi. Il QA è una politica del laboratorio per il monitoraggio continuo dell'efficacia del suo IQCP.

Monitoraggio di qualità e prestazioni Capitolo 6

52

CONTROLLO QUALITÀ BASATO SU SIX SIGMA — C A P I TO LO 6 : M O N I TO R A G G I O D I Q U A L I TÀ E P R E S TA Z I O N I

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DIAGNOSTICA

VALUTAZIONE DELLA QUALITÀ (QA)

QA è la valutazione continua della qualità del processo di analisi attraverso il riesame delle misure e degli indicatori delle prestazioni per identificare i problemi e apportare dei miglioramenti. I CMS raccomandano di includere in questo monitoraggio gli analisti, i campioni, il sistema di analisi dei reagenti e le condizioni ambientali. I documenti da riesaminare raccomandati includono i registri campione-rifiuto, le registrazioni CQ e le azioni correttive, le registrazioni sulla manutenzione e le azioni preventive, i risultati dei test dei pazienti, le registrazioni del tempo di elaborazione, le valutazioni sulle competenze del personale e i punteggi dei test di idoneità.

Quando il laboratorio scopre un errore nel processo di analisi, deve svolgere un'indagine per identificare la causa dell'errore e il suo impatto sulla cura del paziente, nonché apportare le modifiche appropriate al suo QCP, quando applicabile. L'indagine deve includere la documentazione di tutte le correzioni, le azioni correttive corrispondenti per tutti i pazienti interessati dall'errore del processo di analisi e la valutazione dell'efficacia di tutte le azioni correttive. Il laboratorio deve implementare le correzioni e le azioni correttive corrispondenti, necessarie per la risoluzione dell'errore e ridurre il rischio che l'errore si ripeta in futuro. Se necessario, il laboratorio deve aggiornare la valutazione del rischio con le nuove informazioni e modificare il QCP in base alle esigenze.

Le modalità di errore interessate devono essere monitorate per misurare la frequenza dell'errore, riesaminare le azioni correttive e identificare le azioni preventive che determinano i miglioramenti. La valutazione iniziale del rischio classificava la frequenza degli errori in base alle valutazioni dei membri del team. Ora, dovrebbe essere possibile determinare la frequenza degli errori e l'efficacia dei controlli in base ai dati di laboratorio reali.

Il documento CLSI EP23A descrive l'attività QA come "monitoraggio post-implementazione del piano di controllo qualità"2 e fornisce le seguenti indicazioni:

"[Un] laboratorio deve stabilire un sistema di revisione per il monitoraggio dei parametri di riferimento per la qualità o l'efficacia del QCP nel tempo. Un parametro di riferimento per la qualità che potrebbe essere monitorato è la frequenza di un errore specifico nel tempo per assicurare che

il QCP riduca in modo efficace la frequenza di accadimento dell'errore. Prestazioni inaccettabili daranno il via a un indagine per identificare la causa primaria e, potenzialmente, attivare le modifiche appropriate al QCP..."

Queste indicazioni sono incentrate sulle modalità di errore interessate dalla valutazione iniziale del rischio. Queste potenziali fonti di errore devono essere monitorate per stimare la frequenza reale di accadimento dell'errore, identificare e correggere le cause primarie e migliorare il processo di analisi e/o il QCP.

Indicatori di qualità

Di seguito è riportato un elenco generale dei tipi di dati che devono essere raccolti per monitorare gli errori del processo di analisi di un laboratorio3:

• Condizioni dei campioni e accettabilità dei campioni

o Problemi di identificazione/etichettatura dei campioni non corrette, numero di campioni emolizzati, campioni coagulati, campioni con volume inadeguato e campioni nuovamente prelevati

• Errori del sistema di analisi

o Numero di serie analitiche rifiutate e flag di errori osservati

§Tipi di errore, quali degradazione dei reagenti, dei calibratori o dei controlli, errore hardware, errore software, manutenzione inadeguata, errori dell'operatore e condizioni ambientali avverse

§Azioni correttive e preventive

o Numero di condizioni di errore del paziente

§Errori dei controlli Delta, errori dei controlli di correlazione, problemi relativi all'intervallo accettabile e valori critici dichiarati

o Flag e messaggi di errore dello strumento

§Tipo di flag, numero di volte in cui si verificano e azioni correttive

• Prestazioni del sistema di analisi

o Precisione osservata dall'SQC o ripetizione controlli del paziente

o Bias osservato determinato dal confronto tra metodi, indagini PT/EQAe/o programmi di confronto tra pari

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• Referti dei test

o Tempo di elaborazione (TAT), media e limite del 95% della distribuzione del TAT

• Reclami dei clienti

o Problemi legati a reparto/fonte, campioni, TAT, qualità analitica e altre condizioni del servizio

Deve essere creato un elenco specifico per il test e il sistema di analisi. L'efficacia di questi indicatori dipende dalla raccolta accurata dei dati e dalle capacità di accesso

e analisi di quei dati. I rapporti periodici devono essere riesaminati dal direttore e dal responsabile di laboratorio. Il direttore di laboratorio deve identificare e assegnare la priorità ai problemi di qualità che necessitano di una risoluzione e un miglioramento.

ESEMPIO DI UN PIANO QA

Il piano QA, come parte di un IQCP, può essere descritto come mostrato nella Figura 6-1, nella quale l'indicatore di qualità è identificato nella prima colonna e la sua implementazione è descritta nella seconda colonna.

INDICATORE DI QUALITÀ RIEPILOGO DELLE PRESTAZIONI MENSILICarico di lavoro Contare il numero totale dei test eseguiti

Campioni rifiutatiContare i campioni rifiutatiNumero dovuto a emolisi

Tempo di elaborazioneMisurare il tempo dalla raccolta del campione all'analisiMisurare il tempo di analisiMisurare il tempo totale dal campione al referto

Flag del sistema di analisi Contare il numero totale di avvisi e flag di errore del dispositivo

Serie analitiche/test rifiutatiContare il numero di serie analitiche rifiutate a causa di flag e controlliContare il numero di campioni del paziente rifiutati

Variabilità dell'operatore Calcolare la DS dei duplicati per i controlli RPTBias rispetto a riferimento Calcolare il bias rispetto al metodo comparativoBias da indagine PT Calcolare il bias per ogni evento di indagine

Tempo di elaborazioneTabulare le misurazioni del tempo di elaborazioneCalcolare il tempo di elaborazioneDeterminare il limite superiore del 95% circa

Feedback del clienteContare il numero di reclamiRiepilogare le cause dei reclamiRiepilogare le azioni correttive

Figura 6-1. Esempio di programma di valutazione della qualità per monitorare la qualità e le prestazioni di un processo di analisi del laboratorio.

Sarebbe preferibile computerizzare la raccolta dei dati QA, ma nei piccoli laboratori può essere necessario sviluppare un sistema manuale. Il sistema richiede registri per tenere traccia dei campioni del paziente durante il TTP, dall'acquisizione dei campioni attraverso la refertazione dei risultati dei test dei pazienti. I registri devono consentire il monitoraggio del tempo di elaborazione per la fase pre-analitica, la fase analitica e il tempo totale per la refertazione. Le registrazioni CQ devono tenere traccia di tutti i risultati dai meccanismi di controllo, quali avvisi e flag dal sistema di analisi, misure della variabilità dell'operatore e del sistema di analisi da una ripetizione del controllo del test paziente (RPT) e valutazioni periodiche del bias mediante confronto con un altro metodo e dai risultati EQA/PT. Le azioni correttive per gli errori dei controlli

devono essere documentate e il numero di risultati dei test dei pazienti interessati deve essere parte di quella registrazione. Il feedback e i reclami del cliente devono essere riepilogati insieme alle azioni correttive.

PERCENTUALI DEGLI ERRORI O DEI DIFETTI

Ricordarsi che lo scopo di raccogliere questi dati è determinare la frequenza di accadimento degli errori. Ecco perché ci deve essere una qualche misura del carico di lavoro per esprimere il numero di opportunità di errore. Il numero effettivo di errori si riferisce al numero totale di opportunità per stimare una percentuale del difetto.

54


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DIAGNOSTICA

Esempio:se cinque campioni su 100 risultano essere inaccettabili a causa della presenza di emolisi, la percentuale del difetto è 5%.

Un altro modo di esprimere la percentuale del difetto è difetti per milione (DPM) o difetti per milioni di opportunità (DPMO), comunemente utilizzato nel settore e nella gestione della qualità Six Sigma. Una percentuale del difetto del 5% corrisponde a 50.000 DPM. Un vantaggio della cifra DPM è rappresentato dal fatto che può essere convertita nella metrica Sigma utilizzando tabelle standard disponibili in qualsiasi testo di QM Six Sigma.

Esempio:50.000 DPM corrisponde a 3,15 Sigma. Una percentuale dell'errore del 5% non è così terribile, ma 3,15 Sigma non è un risultato molto soddisfacente e sarebbe considerata una qualità minima accettabile per un processo di produzione.

Quando la qualità è espressa sulla scala Sigma, diventa chiaro che è necessario raggiungere percentuali dei difetti dello 0,5% o inferiore (5.000 DPM) per fornire la qualità equivalente agli errori del trattamento bagagli delle compagnie aeree (4,15 Sigma), un'esperienza sfortunatamente vissuta da molte persone. (Vedere il capitolo 14 nel libro Basic Quality Management Systems3 per una discussione più completa sul monitoraggio delle non conformità e sulla conversione della percentuale dei difetti nella qualità sulla scala Sigma.)

I risultati difettosi devono anche influenzare la misura del tempo di elaborazione (TAT) di un laboratorio. I laboratori menzionano spesso il TAT medio nelle discussioni con i clienti. Tuttavia, quando i clienti affermano di aspettarsi i risultati entro 60 minuti, si aspetteranno che tutti i risultati siano disponibili in quell'arco di tempo, non solo la metà di essi. Un indicatore più realistico delle prestazioni del laboratorio è quello di utilizzare il limite superiore del 95% della distribuzione osservata dei TAT e confrontare quel limite con il requisito del cliente.

VALUTAZIONE ESTERNA DELLA QUALITÀ/TEST DI IDONEITÀ (EQA/PT)

Quasi tutti richiedono che i laboratori medici partecipino alle indagini EQA/PT, ad eccezione dei test non soggetti alle norme nei laboratori degli Stati Uniti. I campioni esterni vengono inviati al laboratorio dal programma EQA/PT e analizzati dal laboratorio; i risultati vengono riportati al fornitore dell'indagine, che assegna un punteggio ai risultati e documenta le prestazioni osservate in un rapporto. Il rapporto dell'indagine, tipicamente, identifica un valore target, determinato dall'analisi con metodi di riferimento, la media del gruppo di indagine osservato o le medie dei sottogruppi del metodo o dei gruppi di pari livello.

A un laboratorio è, normalmente assegnato un punteggio secondo i criteri TEa definiti dai requisiti regolatori (ad esempio, CLIA) o stabiliti dal programma dell'indagine. Negli Stati Uniti, le prestazioni accettabili per gli analiti regolamentati richiedono risultati accettabili all'interno di criteri CLIA definiti per quattro campioni su cinque in un evento di indagine per ogni test regolamentato (le norme CLIA contengono un elenco di circa 80 test per i quali sono necessari i test di idoneità PT). I test non regolamentati sono spesso esaminati con due campioni e due eventi all'anno e valutati dal fornitore PT/EQA. (Per maggiori dettagli sulle norme CLIA per PT, vedere il riferimento 4.)

I risultati dell'indagine sono spesso considerati di proprietà dei fornitori, sebbene i risultati debbano essere disponibili alle agenzie regolatorie. Il National Glycohemoglobin Standardization Program (NGSP) negli Stati Uniti pubblica i risultati delle indagini del CAP sull'HbA1c5 e fornisce un esempio di valutazione basata sull'accuratezza utilizzando un valore target mediante metodi di riferimento. Questi dati sono molto utili per valutare la comparabilità dei risultati utilizzando il bias e la deviazione standard per ogni sottogruppo del metodo. Quei risultati possono essere utilizzati per valutare la qualità sulla scala Sigma6, come nella Figura 2-6.

Per il singolo laboratorio, le informazioni più importanti sono costituite dal bias osservato. Tuttavia, dato il numero esiguo di campioni e il requisito che i campioni devono essere analizzati nello stesso modo dei pazienti (ovvero una singola misurazione), è necessario calcolare la media dei bias osservati nei campioni per ridurre al minimo gli effetti della variazione casuale. Pertanto, il bias non è conosciuto molto bene per un metodo in un singolo laboratorio. I problemi con i risultati PT/EQA richiedono spesso ulteriori analisi e indagini con altri materiali o metodi di riferimento. Per alcuni test, sono disponibili materiali di riferimento certificati (controlli di esattezza) ai quali sono stati assegnati dei valori e per i quali è stata documentata l'incertezza.

INCERTEZZA DI MISURA (MU)

La determinazione dell'incertezza di misura non è richiesta nei laboratori degli Stati Uniti ai sensi delle norme CLIA, ma l'incertezza di misura è richiesta per i laboratori accreditati in base all'edizione 2012 della norma ISO 151897. Dato che ISO 15189 è lo standard globale di pratica per la gestione della qualità nei laboratori medici, i laboratori degli Stati Uniti devono anche prendere in considerazione come implementare una metodologia che soddisfi il requisito ISO:

"Il laboratorio dovrà determinare l'incertezza di misura per ogni procedura di misurazione nelle fasi di esame utilizzate per riportare i valori della quantità misurata sui campioni del paziente. Il laboratorio dovrà definire i requisiti delle prestazioni per l'incertezza di misura di ogni procedura di misurazione e riesaminare regolarmente le stime dell'incertezza di misura."

55TORNA AL SOMMARIO


La stima pratica dell'incertezza di misura nel laboratorio si riduce a calcolare la DS dai dati SQC in condizioni di precisione intermedia, quindi a moltiplicare quella DS per un fattore di due per fornire un limite di confidenza convenzionale del 95% per un risultato del test. La DS è conosciuta come l' incertezza di misura standard, il fattore di due è chiamato il fattore di copertura e il limite o intervallo del 95% è conosciuto come l'incertezza di misura estesa.

Condizioni di precisione intermedia

Ciò implica valori di controllo intra-laboratorio, ma con cambi tra lotti di reagenti, lotti di calibratori, operatori, condizioni operative, manutenzione di routine, assistenza periodica, ecc. Il problema pratico è il periodo di tempo appropriato per raccogliere e analizzare i dati SQC. Questo periodo di tempo dipende dalle particolari condizioni operative per un singolo test o analizzatore (ad esempio, frequenza di esecuzione delle serie analitiche, frequenza di cambio degli operatori, frequenza di esecuzione della manutenzione, frequenza di cambio dei lotti di reagenti e calibratori). Altri fattori da considerare sono il numero di misurazioni necessarie per ottenere una stima della DS affidabile, la frequenza dell'SQC e il periodo di tempo in cui vengono raccolti i dati dei limiti di controllo.

Numero di misurazioni

L'affidabilità di una stima della DS è caratterizzata dal limite di confidenza della stima, che dipende dal numero di misurazioni. Secondo la regola empirica bastano un minimo di 20 misurazioni di controllo per calcolare una DS per i limiti di controllo, ma ne sono necessarie molte di più per ottenere una stima affidabile della DS.

Esempio:ipotizzando una deviazione standard vera di 10 unità, l'intervallo di confidenza del 90% sarà compreso tra 7,4 e 15,9 quando N = 20. Vale a dire che si potrebbe osservare una DS minima di 7,4, che è bassa al 26% o una DS massima di 15,9, che è alta al 59%. Per N = 100, l'intervallo di confidenza è compreso tra 9,0 e 11,3. Vale a dire che l'affidabilità della stima della DS è nettamente migliore, entro il 10% circa del valore corretto. Perciò, sono preferibili almeno 100 misurazioni per la stima dell'incertezza di misura.

Frequenza dell'SQC

Non esiste una pratica standard per la frequenza dell'SQC, ma molti laboratori, a livello globale e negli Stati Uniti, tendono a seguire le linee guida CLIA, secondo le quali devono essere analizzati un minimo di due livelli di

controlli al giorno. Naturalmente, i laboratori con volumi elevati analizzeranno spesso molti più controlli al giorno. La nuova pratica emergente di piani CQ basati sul rischio può condurre a una bassa frequenza dell'SQC, in particolare nelle applicazioni al point-of-care. Chiaramente, la praticità della stima dell'incertezza di misura dai dati SQC dipenderà dall'avere un numero sufficiente di misurazioni di controllo per fornire una stima affidabile della DS. Una stima affidabile dell'incertezza di misura non può essere ottenuta per i dispositivi a utilizzo unitario utilizzati nelle applicazioni al point-of-care, anche se la conoscenza della qualità in questi ambienti è di fondamentale importanza per il trattamento dei pazienti.

DS cumulative

Data la difficoltà di ottenere una stima affidabile di una DS, il documento CLSI C24A38 raccomanda ai laboratori di utilizzare i dati di diversi mesi per stabilire i limiti di controllo cumulativi.

Esempio:se un laboratorio analizza due livelli di controlli al giorno, saranno necessari i dati di più di 100 giorni per fornire DS affidabili sui due livelli.

Le linee guida C24A3 raccomandano ai laboratori di combinare i dati di controllo ottenuti da periodi di sei mesi consecutivi, calcolare una DS cumulativa e implementare i limiti di controllo in base a quella DS cumulativa.

In sintesi, non esistono indicazioni specifiche su quante misurazioni di controllo sono necessarie, ma la stima della DS sarà più affidabile se sono utilizzati almeno 100 punti dati, il che spesso richiede dati SQC provenienti da diversi mesi. Un periodo di sei mesi è pratico per molti laboratori e soddisfa la raccomandazione del CLSI di stabilire limiti di controllo da una DS cumulativa ottenuta da sei mesi successivi di dati SQC di routine.

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DIAGNOSTICA

QUAL È IL PUNTO?

La gestione della qualità è un processo costante e continuo, come è esemplificato dal ciclo Plan-Do-Check-Act di Deming. "Esecuzione corretta dell'SQC corretto" è una parte fondamentale di quel processo ed è essenziale verificare il raggiungimento della qualità prevista dei risultati, che è il requisito ISO 15189 per il controllo qualità. Una procedura SQC della dimensione corretta deve essere parte di qualsiasi piano CQ, inclusi i piani CQ basati sul rischio. Dopo aver implementato un piano CQ, è essenziale monitorare la qualità e le prestazioni del processo di analisi per identificare gli errori e apportare dei miglioramenti. I programmi EQA/PT forniscono importanti misure indipendenti della qualità e delle prestazioni. L'incertezza di misura, un indicatore di qualità richiesto dalla norma ISO 15189, può essere stimata dai risultati SQC ottenuti nell'arco di tre-sei mesi. Altri indicatori di qualità devono essere specificati e implementati dal laboratorio per assicurare la qualità e la sicurezza del paziente.

Riferimenti1. CMS Memo of August 16, 2013: Individualized Quality

Control Plan (IQCP): A New Quality Control (QC) Option. www.cms.gov/Regulations-and-Guidance/Legislation/CLIA/Downloads/IQCPbenefits.pdf.

2. CLSI EP23A. Laboratory Quality Control Based on Risk Management. Clinical and Laboratory Standards Institute, 940 West Valley Road, Suite 1400, Wayne, Pennsylvania, 2011.

3. Westgard JO, Westgard SA. Basic Quality Management Systems. Madison, Wisconsin, Westgard QC, 2014.

4. Ehrmeyer SS. The New Poor Lab’s Guide to the Regulations – edizione 2015. Madison, Wisconsin, Westgard QC, 2015.

5. Sito Web NGSP, www.ngsp.org, accesso 1 dicembre 2014.

6. Westgard JO, Westgard SA. Assessing quality on the Sigma scale from proficiency testing and external quality assessment surveys. Clinical Chemistry and Laboratory Medicine 2015;53:1531-1535.

7. ISO 15189:2012. Medical laboratories – Requirements for quality and competence. 3a ed. International Organization for Standards, Ginevra, Svizzera, 2012.

8. CLSI C24A3. Statistical Quality Control for Quantitative Measurement Procedures: Principles and Definitions. Clinical and Laboratory Standards Institute, Wayne, Pennsylvania, 2006.


GLOSSARIO DI TERMINI, REGOLE DI CONTROLLO E ABBREVIAZIONIQueste definizioni, alcune ufficiali e altre non ufficiali, fanno riferimento alle seguenti fonti: International Standards Organization (ISO), Clinical and Laboratory Standards Institute (CLSI), Centers for Medicare and Medicaid Services (CMS) negli Stati Uniti, Centers for Disease Control and Prevention (CDC) negli Stati Uniti e Westgard QC (WQC).

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APPENDICE A: GLOSSARIO DI TERMINI

ACCURATEZZA – La concordanza tra il risultato di un test e il valore di riferimento accettato (ISO 5725-1). Nota: il termine accuratezza, quando applicato a una serie di risultati dei test, implica una combinazione di componenti casuali (imprecisione) e una componente di errori sistematici comuni o bias (ISO 5725-1).

ANALISI DEL RISCHIO – Uso sistematico di informazioni disponibili per identificare i pericoli e stimare il rischio (ISO/IEC Guida 51). Nota: l’analisi del rischio include l’esame di diverse sequenze di eventi che possono produrre situazioni pericolose e il danno (ISO 15189, CLSI EP23A).

BIAS (DI MISURAZIONE) – Differenza tra il risultato atteso del test o risultati di misurazione e un valore vero (ISO 3534-2). Nota: il bias è una stima dell’errore di misurazione sistematico (JCGM 200:2012).

CICLO PDCA DI DEMING (PLAN-DO-CHECK-ACT, PIANIFICARE-FARE-VERIFICARE-AGIRE) – Applicazione del metodo scientifico per fornire decisioni guidate da dati obiettivi attraverso un processo Pianificare-Fare-Verificare-Agire. Pianificare un esperimento, Fare un esperimento, Verificare i risultati e Agire su quei dati. Selezionare una procedura di esame in modo che soddisfi i requisiti per l’uso previsto (Pianificare), implementare la procedura di esame e convalidare le sue prestazioni (Fare), monitorare la qualità nella produzione di routine (Verificare) e identificare i problemi e apportare dei miglioramenti (Agire) (WQC).

COEFFICIENTE DI VARIAZIONE (CV) – Per un materiale di controllo, la deviazione standard diviso i tempi medi moltiplicata per 100 per esprimere la variazione come percentuale.

COMMUTABILE – Le proprietà inter-dosaggio di un materiale di riferimento, materiale del calibratore o materiale per il CQ, che sono confrontabili con quelle dimostrate da campioni clinici autentici. La Commutabilità di un materiale è definita come il livello in cui un materiale produce le stesse relazioni numeriche tra risultati delle misurazioni da una determinata serie di procedure di misurazione, intese a misurare la stessa quantità di quelle tra le relazioni attese ottenute quando le stesse procedure sono applicate ad altri tipi rilevanti di materiale (CLSI EP31A, ISO 15194).

CONTROLLO QUALITÀ (CQ) – Parte di gestione della qualità incentrata sulla soddisfazione dei requisiti di qualità. Nota 1: nei test sanitari, l’insieme di procedure progettate per monitorare il metodo di test e i risultati per assicurare prestazioni appropriate del sistema di analisi. Nota 2: l’obiettivo del controllo qualità è assicurare che tutti i requisiti di qualità siano soddisfatti. Nota 3: la serie di meccanismi, processi e procedure progettati per monitorare il sistema di misurazione al fine di garantire risultati affidabili per l’uso clinico previsto (ISO/CLSI).

CONTROLLO QUALITÀ STATISTICO (SQC) – Procedura che implica l’analisi di materiali stabili e il confronto dei risultati di misurazione con la distribuzione attesa dei risultati in condizioni operative stabili. I limiti di controllo sono in genere calcolati dalla media e dalla deviazione standard osservate durante un periodo iniziale di funzionamento stabile. Le regole di controllo e il numero delle misurazioni di controllo devono essere selezionati per identificare le serie analitiche con errori significativi dal punto di vista medico. I risultati dei controlli sono, in genere, visualizzati in forma grafica tracciando in sequenza la misurazione di controllo osservata rispetto al tempo, alla serie analitica o al giorno (WQC).

CONVALIDA – Conferma, attraverso la presentazione di prove obiettive, che i requisiti di uno specifico uso previsto dell’applicazione sono stati rispettati (ISO 15189).

DATABASE BIOLOGICO RICOS – Si riferisce a una tabulazione della variabilità biologica e degli obiettivi biologici calcolati, fornita dalla Dott.ssa Carmen Ricos e da un gruppo di chimici clinici spagnoli. Pubblicato originariamente su Scandinavian Journal of Clinical and Laboratory Investigation 1999;59:491-500. (Gli aggiornamenti sono disponibili sul sito Web www.westgard.com.)

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DEVIAZIONE STANDARD (DS) – Statistica che descrive la dispersione o diffusione di una serie di misurazioni sul valore medio di una distribuzione gaussiana o normale.

DIFETTI PER MILIONE (DPM); DIFETTI PER MILIONI DI OPPORTUNITÀ (DPMO) – Il numero di difetti per unità di milione forniti o per milioni di opportunità di servizio.

DIFETTO – Una deviazione di una caratteristica della qualità dal suo livello o uso previsto che si verifica con un livello di gravità sufficiente da causare la non conformità del prodotto o servizio ai requisiti dell’uso o del cliente previsti.

ERRORE ANALITICO TOTALE (TAE) – Definisce l’intervallo che contiene una proporzione specificata (normalmente il 95% o il 99%) della distribuzione delle differenze di misurazione analitica tra una procedura di misurazione che funziona nel suo stato sotto controllo stabile e una procedura di misurazione comparativa che è un metodo di riferimento definitivo o un metodo tracciabile a un altro (CLSI EP21). Anche comunemente abbreviato in TE.

ERRORE SISTEMATICO CRITICO – Le dimensioni dell’errore sistematico che causerebbero un errore importante dal punto di vista medico, calcolato dall’errore totale ammissibile (TEa) e dalla precisione (DS, CV) e dall’accuratezza (bias) osservate del metodo o procedura di misurazione (WQC).

ERRORE TOTALE – Include tutti gli errori casuali e sistematici che possono verificarsi durante l’intero processo di analisi, così come l’effetto combinato di tutti gli errori di precisione e bias che possono influire sull’accuratezza di un risultato analitico. Nota: l’errore totale incorpora le fonti di errore dalle fasi pre-analitica, analitica e post-analitica di una procedura di misurazione (CLSI EP21).

ERRORE TOTALE AMMISSIBILE (ATE) – Un requisito di qualità analitica che imposta un limite sia per l’imprecisione (errore casuale) sia per il bias (errore sistematico), che è tollerabile in una singola misurazione o un singolo risultato del test. Nota: anche denominato errore totale ammissibile (TEa) (CLSI EP21).

ERRORE TOTALE AMMISSIBILE (TEa) – Vedere Errore totale ammissibile (ATE).

ESATTEZZA (MISURAZIONE) – La concordanza tra la media di un numero infinito di valori della quantità misurata replicati e un valore della quantità di riferimento (JCGM 200:2012). Nota: l’esattezza è espressa in forma numerica utilizzando il bias osservato (ISO/CLSI).

GESTIONE DEL RISCHIO – Applicazione sistematica delle politiche, procedure e pratiche di gestione ai compiti di analisi, valutazione, controllo e monitoraggio del rischio (ISO 14971, CLSI EP23A).

GESTIONE DELLA QUALITÀ – Attività coordinate per dirigere e controllare un’organizzazione rispetto alla qualità. Nota (CLSI GP29): la direzione e il controllo rispetto alla qualità includono, normalmente, la creazione della politica di qualità e degli obiettivi di qualità, la pianificazione della qualità, il controllo qualità, l’assicurazione della qualità e il miglioramento della qualità (ISO/CLSI).

GRAFICO DECISIONALE SUL METODO – Uno strumento grafico che descrive il bias ammissibile sull’asse Y rispetto alla precisione ammissibile (CV) per un errore totale analitico accettabile (ATE, TEa). Le linee definiscono le zone per la qualità Sigma, da Six Sigma a due Sigma. Il bias e la precisione osservati per una procedura di esame possono essere tracciati come un punto operativo per valutare la qualità Sigma (WQC).

GRAFICO DI CONTROLLO – Un grafico che mostra i risultati dei controlli sull’asse Y rispetto al tempo o al numero della serie analitica sull’asse X. Il grafico di controllo standard nei laboratori medici è denominato grafico di Levey-Jennings e gli esempi sono illustrati nel testo di questa guida.

GRAFICO DI VALUTAZIONE DELL’IDONEITÀ SIGMA – Un grafico decisionale sul metodo a due code utilizzato per i risultati EQA o PT per valutare la qualità sulla scala Sigma (WQC).

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GRAFICO FUNZIONE DI POTENZA – Un grafico della probabilità di rifiuto rispetto alle dimensioni degli errori per una procedura SQC (vale a dire per regole di controllo o criteri di decisione specificati e il numero specificato delle misurazioni di controllo) (WQC).

GRAFICO OPSPECS – Uno strumento grafico che mostra il bias (sull’asse Y) e la precisione (sull’asse X) ammissibili per procedure SQC differenti, avente un livello stabilito di rilevamento degli errori e un requisito di qualità definito. Il bias e la precisione osservati (DS, CV) per una procedura di esame possono essere tracciati come un punto operativo per selezionare regole di controllo e numeri delle misurazioni di controllo appropriati (WQC).

IMPRECISIONE – La dispersione casuale di una serie di misurazioni replicate e/o valori espressi quantitativamente da una statistica, quale la deviazione standard o il coefficiente di variazione (CLSI). L’IFCC ha raccomandato che anche il valore medio e il numero di replicati deve essere dichiarato e il progetto sperimentale descritto in modo tale da consentire ad altri professionisti di ripeterlo. Ciò risulta particolarmente importante ogniqualvolta che un termine specifico viene usato per denotare un particolare tipo di imprecisione, ad esempio intra-analisi, intra-giorno, giornaliera, totale o inter-laboratorio.

INACCURATEZZA – Differenza numerica tra la media di una serie di misurazioni replicate e il valore vero. Questa differenza (positiva o negativa) può essere espressa nelle unità di misurazione della quantità o come percentuale del valore vero (IFCC). Comunemente espressa come bias, che rappresenta la misura ISO dell’esattezza.

INCERTEZZA DI MISURA – Un parametro non negativo che caratterizza la dispersione dei valori della quantità attribuiti a un misurando, sulla base delle informazioni utilizzate. Nota: il parametro può essere, ad esempio, una deviazione standard (DS) denominata incertezza di misura standard (o un multiplo specificato di essa) o metà dell’ampiezza di un intervallo, avente una probabilità di copertura stabilita (CLSI C51).

INCERTEZZA DI MISURA (MU) – Un parametro non negativo che caratterizza la dispersione dei valori della quantità attribuiti a un misurando, sulla base delle informazioni utilizzate. Nota 1: l’incertezza di misura include componenti derivanti da effetti sistematici, quali componenti associati alle correzioni e ai valori assegnati della quantità degli standard di misurazione, così come l’incertezza di definizione. A volte, gli effetti sistematici non vengono corretti, ma vengono invece incorporati componenti di incertezza associati. Nota 2: il parametro può essere, ad esempio, una deviazione standard (DS) denominata incertezza di misura standard (o un multiplo specificato di essa) della metà dell’ampiezza di un intervallo, avente una probabilità di copertura stabilita (CLSI C51A).

INDICATORE DI QUALITÀ – Misurazione (metrica) per monitorare attività specifiche come parte del sistema di gestione della qualità (CLSI GP35).

INTERO PROCESSO DI ANALISI (TTP); INTERO PROCESSO DI ESAME – Include le fasi pre-analitica, analitica o post-analitica del processo di analisi. Nel linguaggio ISO, queste fasi sono indicate come fasi pre-esame, esame e post-esame del processo di esame.

MEDIA – La media aritmetica di una serie di valori. Una misura della tendenza centrale della distribuzione di una serie di risultati replicati, spesso abbreviata con una x con una barra sopra.

METRICA SIGMA – Qui calcolata come (TEa – Bias)/DS, dove tutti i termini sono espressi in unità di concentrazione oppure (%TEa – %Bias)/%CV, quando tutti i termini sono espressi in percentuali. TEa è l’errore totale analitico accettabile, il bias è l’errore sistematico osservato e DS (o CV) è l’errore casuale osservato o precisione osservata di una procedura di esame (WQC).

MISURANDO – Quantità che s’intende misurare (JCGM 200:2012, CLSI EP31A).

NUMERO DELLE MISURAZIONI DI CONTROLLO (N) – Qui utilizzato per indicare il numero totale delle misurazioni di controllo disponibili per valutare la qualità di una serie analitica. Queste misurazioni possono essere replicati di un livello o materiale, singole misurazioni di due o più materiali o misurazioni replicate di due o più materiali. Ad esempio, N = 4 potrebbe rappresentare quattro misurazioni di un singolo materiale di controllo o due replicati di ciascuno dei due differenti materiali di controllo (WQC).

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OBIETTIVI BIOLOGICI – Specifiche di precisione, bias ed errore totale basate sulla variabilità biologica intra-individuale (CVi) e sulla variabilità biologica inter-individuale (CVg). Il CV massimo ammissibile è normalmente calcolato come 0,5 x CVi, il bias massimo ammissibile come 0,25 x (CVi2 +CVg2)1/2 e l'errore totale biologico massimo come 0,25 x (CVi2 +CVg2)1/2 + 1,65 x 0,5 x CVi. (Vedere il database biologico Ricos per le tabulazioni della variabilità e degli obiettivi biologici.)

OBIETTIVO DI QUALITÀ – Un termine comune che descrive un requisito di qualità. Altri termini utilizzati sono specifiche di qualità e requisiti di qualità. Per i processi di misurazione analitica, i requisiti di qualità vengono comunemente definiti in termini di errore totale ammissibile, bias ammissibile o deviazione standard ammissibile.

PIANO DI CONTROLLO QUALITÀ (PIANO CQ) – Un documento che descrive le pratiche, le risorse e le sequenze di attività specificate per controllare la qualità di un particolare sistema di misurazione o processo di analisi al fine di garantire la soddisfazione dei requisiti per lo scopo previsto (CLSI EP23A).

PIANO DI CONTROLLO QUALITÀ PERSONALIZZATO (IQCP) – Un’opzione di conformità ai requisiti di controllo qualità nelle norme CLIA negli Stati Uniti. Un IQCP consiste in una valutazione del rischio per identificare le fonti di errore, un piano di controllo per identificare i meccanismi per la mitigazione dei rischi di errore e un programma di valutazione della qualità per monitorare le prestazioni e identificare le esigenze di miglioramento (agenzie CMS/CDC negli Stati Uniti).

PIANO DI CONTROLLO QUALITÀ TOTALE – Un piano di controllo qualità che è dapprima ottimizzato per fornire una procedura SQC della dimensione corretta in grado di rilevare errori sistematici importanti dal punto di vista medico, quindi ampliato per includere i controlli pre-esame e post-esame per monitorare l’intero processo di esame (WQC).

PRECISIONE (MISURAZIONE) – La concordanza tra le indicazioni o i valori della quantità misurata ottenuti dalle misurazioni replicate sugli stessi oggetti o oggetti similari a determinate condizioni (JCGM200:2012). Nota: la precisione della misurazione è, normalmente, espressa in forma numerica dalle misure di imprecisione, quali la deviazione standard, la varianza o il coefficiente di variazione, a determinate condizioni di misurazione (JCGM 200:2012).

PROBABILITÀ DI FALSO RIFIUTO (PFR) – Una caratteristica delle prestazioni di una procedura SQC che descrive la frequenza di rifiuto di una serie analitica quando non si verificano errori, ad eccezione della precisione intrinseca della procedura di esame. Idealmente, Pfr deve essere 0,00. Nella pratica, nella selezione e progettazione delle procedure SQC sono utilizzati valori inferiori a 0,05 o 0,01 (falsi rifiuti pari al 5% o all’1%) (WQC).

PROBABILITÀ DI RILEVAMENTO DEGLI ERRORI (PED) – Una caratteristica delle prestazioni di una procedura SQC che descrive la frequenza di rifiuto di una serie analitica quando i risultati dei test contengono errori in aggiunta alla precisione intrinseca della procedura di esame. Idealmente, Ped deve essere 1,00 per gli errori che sono importanti dal punto di vista medico. Nella pratica, nella selezione e progettazione delle procedure SQC viene spesso utilizzata una Ped di rilevamento di 0,90 o 90% (WQC).

PUNTO OPERATIVO – Qui utilizzato per descrivere un punto la cui coordinata Y rappresenta il bias di un metodo e la cui coordinata X rappresenta la precisione (DS, CV) che è tracciata su un grafico decisionale sul metodo o grafico delle specifiche operative (WQC).

QUALITÀ – Livello di soddisfazione dei requisiti per una serie di caratteristiche intrinseche (ISO/CLSI).

REGOLA DI CONTROLLO – Un criterio di decisione per l'interpretazione dei dati di controllo e la formulazione di un giudizio sullo stato dei controlli di una serie analitica. Rappresentato da AL, dove A è l'abbreviazione di una particolare statistica o il numero delle misurazioni di controllo e L è il limite di controllo. Ad esempio, 13s indica che una serie analitica deve essere giudicata come fuori controllo se una misurazione supera un limite di controllo impostato come la media ± 3 DS (WQC).

REGOLE SIGMA DI WESTGARD – Regole di controllo e il numero totale delle misurazioni di controllo selezionati sulla base di una metrica Sigma che collega la qualità definita da un errore totale analitico accettabile (TEa, ATE) alla precisione (DS o CV) e al bias osservati per una procedura di esame (WQC).

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RISCHIO – Combinazione della probabilità di accadimento di un danno e della gravità di quel danno (ISO/IEC Guida 51, CLSI EP23A).

SISTEMA DI GESTIONE DELLA QUALITÀ (QMS) – Sistema di gestione per dirigere e controllare un’organizzazione rispetto alla qualità. Nota 1: gli sforzi sistematici e orientati al processo sono essenziali per soddisfare gli obiettivi di qualità. Nota 2: ai fini dell’ISO 15189, la qualità a cui si fa riferimento in questa definizione attiene a questioni relative alla gestione e alla competenza tecnica. Nota 3: un sistema di gestione della qualità generalmente include la struttura, le risorse, i processi e le procedure organizzativi necessari per attuare la gestione della qualità. Nota 4: questi principi includono le seguenti categorie: documenti e registrazioni, organizzazione, personale, attrezzature, acquisti e inventario, gestione dei processi, gestione delle informazioni, gestione degli eventi non conformi, valutazione, miglioramento continuo, attenzione al cliente, strutture e sicurezza (ISO 15189).

SISTEMA DI GESTIONE DELLA QUALITÀ SIX SIGMA (6 QMS) – Applicazione di concetti, strumenti e metrica Six Sigma, nonché del ciclo PDCA di Deming per fornire la gestione obiettiva e quantitativa della qualità analitica di un processo di esame (WQC).

STIMA DEL RISCHIO – Processo utilizzato per assegnare dei valori alla probabilità di accadimento di un danno e della gravità di quel danno (ISO 14971, CLSI EP23A).

STRATEGIA DI CONTROLLO QUALITÀ TOTALE – Qui utilizzata per descrivere l’equilibrio tra SQC, altri controlli e miglioramento della qualità appropriato per la qualità Sigma di una procedura di esame (WQC).

STRUMENTO DI SELEZIONE SQC SIGMA – Una visualizzazione grafica delle probabilità di rifiuto per regole di controllo differenti e numeri delle misurazioni di controllo differenti sull’asse Y rispetto alle dimensioni di un errore sistematico importante dal punto di vista medico o la metrica Sigma della procedura di esame sull’asse X. L’ispezione visiva consente di selezionare le procedure SQC con le caratteristiche di rifiuto desiderate (WQC, CLSI C24A3).

TEST DI IDONEITÀ (PT) – Utilizzati negli Stati Uniti per descrivere un programma di valutazione esterna della qualità, per mezzo del quale i campioni vengono inviati a un laboratorio per l'analisi, con lo scopo di valutare le prestazioni del laboratorio ai fini regolatori.

TRACCIABILITÀ – (Metrologica) proprietà dei risultati di misurazione, in cui i risultati possono essere collegati a un riferimento attraverso una catena di calibrazioni ininterrotta e documentata, ciascuna delle quali contribuisce all’incertezza di misura (JCGM 200:2012).

VALUTAZIONE DEL RISCHIO – Processo di confronto tra il rischio stimato e i criteri del rischio assegnati per determinare l’accettabilità del rischio (ISO 14971, CLSI EP23A).

VALUTAZIONE DEL RISCHIO – Tutto il processo che comprende un'analisi del rischio e una valutazione del rischio (ISO/IEC Guida 51, CLSI EP23A).

VALUTAZIONE ESTERNA DELLA QUALITÀ; ASSICURAZIONE ESTERNA DELLA QUALITÀ (EQA) – Un’attività di sorveglianza in cui i campioni vengono inviati al laboratorio per essere analizzati, quindi valutati per la correttezza dal gruppo di indagine. I programmi possono essere volontari o richiesti dalle normative, in tal caso possono essere denominati test di idoneità (PT).

VERIFICA – Conferma, attraverso la presentazione di prove obiettive, che i requisiti specificati sono stati rispettati (ISO 15189).

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APPENDICE B: DEFINIZIONI DELLE REGOLE DI CONTROLLO (WQC)

12S – Si riferisce alla regola di controllo comunemente utilizzata con un grafico di Levey-Jennings, dove i limiti di controllo sono impostati come la media ± 2s. Questa regola è talvolta utilizzata come regola di rifiuto, in tal caso, esistono spesso problemi con i falsi rifiuti (5% per N = 1, 10% per N = 2). Nelle procedure SQC a regole multiple, questa regola è utilizzata come regola di avviso per attivare un'accurata verifica dei dati di controllo da altre regole di rifiuto.

13S – Rifiuto quando una misurazione di controllo supera la media ± 3s.

12.5S – Rifiuto quando una misurazione di controllo supera i limiti di controllo della media ± 2,5s.

22S – Rifiuto quando due misurazioni di controllo consecutive superano il limite di controllo della stessa media + 2s o il limite di controllo della stessa media – 2s.

2 SU 32S – Rifiuto quando due misurazioni di controllo su tre superano il limite di controllo della stessa media + 2s o il limite di controllo della media – 2s.

R4S – Rifiuto quando una misurazione di controllo in un gruppo supera il limite di controllo della media + 2s e un'altra supera il limite di controllo della media – 2s. (Nota: questa regola si applica meglio all'interno di una singola regola.)

31S – Rifiuto quando tre misurazioni di controllo consecutive superano il limite di controllo della stessa media + 1s o il limite di controllo della stessa media – 1s.

41S – Rifiuto quando quattro misurazioni di controllo consecutive superano il limite di controllo della stessa media + 1s o il limite di controllo della stessa media – 1s.

6X – Rifiuto quando sei misurazioni di controllo consecutive cadono su un lato della media.

8X – Rifiuto quando otto misurazioni di controllo consecutive cadono su un lato della media.

9X – Rifiuto quando nove misurazioni di controllo consecutive cadono su un lato della media.

10X – Rifiuto quando dieci misurazioni di controllo consecutive cadono su un lato della media.

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APPENDICE C: ABBREVIAZIONI

6 QMS – Sistema di gestione della qualità Six Sigma

AON – Media di normali

ATE – Allowable total error, Errore totale ammissibile (anche TEa)

BIPM – International Bureau of Weights and Measures, Ufficio internazionale dei pesi e delle misure

CAP – College of American Pathologists

CDC – U.S. Centers for Disease Control, Centri per la prevenzione e il controllo delle malattie negli Stati Uniti

CIPM – International Committee of Weights and Measures, Comitato internazionale dei pesi e delle misure

CLIA – U.S. Clinical Laboratory Improvement Amendments, Emendamenti per il miglioramento dei laboratori clinici negli Stati Uniti

CLSI – Clinical and Laboratory Standards Institute, Istituto per gli standard clinici e di laboratorio

CMS – U.S. Centers for Medicare and Medicaid Services, Centri per i servizi Medicare e Medicaid negli Stati Uniti

CV – Coefficient of variation, Coefficiente di variazione

CVB – Variabilità biologica complessiva o totale

CVG – Coefficiente di variazione biologica inter-individuale

CVI – Coefficiente di variazione biologica intra-individuale

DPM – Defects per million, Difetti per milione

DPMO – Defects per million opportunities, Difetti per milioni di opportunità

EFLM – European Federation for Laboratory Medicine, Federazione europea di chimica clinica e medicina di laboratorio

EQA – External quality assessment, Valutazione esterna della qualità

FMEA – Failure modes and effects analysis, Analisi dei modi e degli effetti dei guasti

FRACAS – Failure reporting and corrective action system, Sistema di analisi dei rapporti di difetto/problema e relative azioni correttive

GUM – Guide for Estimation of Uncertainty of Measurements, Guida per la stima dell'incertezza di misura

IQCP – Individualized quality control plan, Piano di controllo qualità personalizzato

ISO – International Standards Organization, Organizzazione internazionale per la normazione

JCTLM – Joint Committee for Traceability in Laboratory Medicine, Comitato congiunto per la tracciabilià nella medicina di laboratorio

MDL – Medical decision levels, Livelli di decisione medica

MU – Measurement uncertainty, Incertezza di misura

N – Numero totale delle misurazioni di controllo per la valutazione nell'SQC

NGSP – U.S. National Glycohemoglobin Standardization Program, Programma di standardizzazione nazionale per l'emoglobina glicata negli Stati Uniti

OPSPECS – Specifiche operative

PDCA – Ciclo o processo Plan-Do-Check-Act (Pianificare-Fare-Verificare-Agire)

POC – Point-of-care, Punto di cura

PT – Proficiency testing, Test di idoneità

CQ – Quality control, Controllo qualità

QMS – Quality management system, Sistema di gestione della qualità

R – Numero di serie analitiche alle quali si applicano le regole di controllo

RPT – Repeat patient test, Ripetizione test paziente

DS – Standard deviation, Deviazione standard

SOP – Standard operating procedure, Procedura operativa standard

SQC – Statistical quality control, Controllo qualità statistico

TAE – Total analytical error, Errore analitico totale (anche TE)

TEa – Total error allowable, Errore totale ammissibile (anche ATE)

TQC – Total quality control, Controllo qualità totale

TQM – Total quality management, Gestione qualità globale

TTP – Total testing process, Intero processo di analisi

controllo qualità basato su six sigma€¦ · analitica tramite strumenti, quali la metrica sigma....

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