檢驗報告不正確的原因分析及持續(xù)改進

蒲丹，尹利民（通信作者）

1 昆明醫(yī)科大學 （云南 昆明 650011）；2 昆明市第一人民醫(yī)院檢驗科（云南 昆明 650011）

隨著檢驗醫(yī)學的不斷發(fā)展，檢驗與臨床的關(guān)系日益緊密，目前檢驗結(jié)果在臨床診療中占據(jù)十分重要的地位。不正確的檢驗報告會導致患者的安全風險增加，包括不恰當或不正確的治療措施、不必要的進一步檢查、診斷延遲等，同時也可能引起不必要的醫(yī)療糾紛。一項調(diào)查研究表明，約66%的臨床決策來自檢驗結(jié)果[1]。檢驗報告不正確是指實驗室已發(fā)出的報告，其內(nèi)容與實際情況不符，包括結(jié)果不正確、患者信息不正確、標本信息不正確等。檢驗報告不正確率是指實驗室已發(fā)出的不正確檢驗報告數(shù)占同期檢驗報告總數(shù)的比例，該指標可反映實驗室檢驗報告的正確性，是15項臨床檢驗專業(yè)醫(yī)療質(zhì)量控制指標（2015 年版）之一[2]。PDCA 循環(huán)又叫戴明環(huán)，由美國質(zhì)量管理專家戴明博士提出，分為四個階段，即P（Plan）—思考、計劃、策劃；D（Do）—執(zhí)行；C（Check）—檢查、驗證；A（Action）—處理、改進，其是全面質(zhì)量管理所應遵循的科學程序，是質(zhì)量計劃制訂和組織實現(xiàn)的過程[3]。為有效減少和避免不正確檢驗報告的發(fā)生，提高檢驗結(jié)果的準確性，保障患者的醫(yī)療安全，本研究擬將PDCA 循環(huán)法應用于降低檢驗報告不正確率中，以提升檢驗質(zhì)量，現(xiàn)報道如下。

1 資料與方法

1.1 一般資料

采用LIS 系統(tǒng)統(tǒng)計2018年1—12月醫(yī)院的1 380 002份檢驗報告，不正確檢驗報告2 206份；2019年1—12月醫(yī)院的1 554 612份檢驗報告，不正確檢驗報告470份；2020年1—12月醫(yī)院的1 458 817份檢驗報告，不正確檢驗報告315份。

1.2 方法

1.2.1 計劃階段（P）

2018年未對不正確檢驗報告進行原因分析及有效管理，2019年1月開始分析歸納2018年檢驗科及各專業(yè)組取消審核報告的各種原因，針對存在的問題，制訂相應的改進措施，結(jié)合國家衛(wèi)生健康委臨檢中心對于檢驗報告不正確率的初步質(zhì)量規(guī)范，設定改進目標。產(chǎn)生不正確檢驗報告的原因及制定的相應改進措施見表1。

表1 檢驗報告不正確的主要原因及改進措施

1.2.2 實施階段（D）

各專業(yè)組執(zhí)行所制定的改進計劃，同時科室將不正確檢驗報告與個人績效掛鉤，每導致1份不正確檢驗報告扣發(fā)20元獎金，每月兌現(xiàn)。

1.2.3 檢查階段（C）

從2019年1月起每月采用Excel 軟件定期對取消審核的檢驗報告進行階段性統(tǒng)計，計算檢驗報告不正確率；運用Westgard 網(wǎng)站的Six SigmaCalculators 計算檢驗科及各專業(yè)組檢驗不正確檢驗報告的Sigma 度量值；采用SPSS 25.0統(tǒng)計軟件、χ2檢驗分別比較2018年與2019年、2019年與2020年檢驗報告不正確率差異，以P＜0.05為差異有統(tǒng)計學意義，評估改進計劃實施的效果。

1.2.4 處理階段（A）

通過此次PDCA 循環(huán)，檢驗科建立了完善的檢驗報告審核制度，促進了自動審核的應用，降低了檢驗報告不正確率，完成了預期目標。同時，對仍存在的問題進行了分析，包括手工錄入檢驗結(jié)果易發(fā)生錯誤等，這些問題將納入下一輪PDCA 循環(huán)進行解決。

2 結(jié)果

2.1 檢驗報告不正確原因及其占比

2018—2020年檢驗報告不正確的首要原因均為操作錯誤，其次為電腦/LIS 系統(tǒng)錯誤、結(jié)果不正確、儀器故障、標本錯誤，見表2。

表2 2018—2020年檢驗報告不正確原因占比[份（%）]

2.2 檢驗報告不正確率

2018年檢驗報告不正確率為15.990/000（2 206/1 380 002×104），2019年 檢 驗 報 告 不 正 確 率 為3.020/000（470/1 554 612×104），2020年檢驗報告不正確率為2.160/000（315/1 458 817×104）。2019年檢驗報告不正確率低于2018年，差異有統(tǒng)計學意義（χ2=9.83，P=0.02）；2019年與2020年的檢驗報告不正確率比較，差異無統(tǒng)計學意義（χ2=9.83，P=0.65），見表3～4。

表3 2018年與2019年檢驗報告不正確率比較及Sigma 水平

表4 2019年與2020年檢驗報告不正確率比較及Sigma 水平

3 討論

準確可靠的檢驗結(jié)果對患者疾病的有效診斷和治療顯得尤為重要；相反，檢驗報告不正確可能對臨床決策產(chǎn)生不良影響，甚至威脅患者的生命安全[4-5]。本研究結(jié)果顯示，2018年檢驗報告不正確率為15.990/000，Sigma 水平為4.5；2019年檢驗報告不正確率下降為3.020/000，Sigma 水平上升為5.0，略高于同期北京協(xié)和醫(yī)院檢驗科[6]所報道的Sigma 水平。眾所周知，北京協(xié)和醫(yī)院有來自全國乃至全世界的各種疑難雜癥患者，其針對的患者與標本都更復雜[7]。我們發(fā)現(xiàn)很多改進措施均需LIS 系統(tǒng)參與，說明LIS系統(tǒng)的使用能顯著提高報告的準確性[8]，自動審核的應用同樣減少了不正確檢驗報告的產(chǎn)生，說明自動審核不僅可以提高檢驗結(jié)果的審核效率，還能減少人工審核導致的差錯[9]；此外，加強檢驗與臨床的溝通，能顯著減少不合格標本[10]，從而減少因標本原因?qū)е碌牟徽_檢驗報告。本研究結(jié)果還顯示，2020年檢驗報告不正確率下降為2.160/000，Sigma 水平為5.1，其中Sigma 水平較2019年略有上升，這與自動審核規(guī)則的進一步完善和人員專業(yè)能力的提升有關(guān)；但通過χ2檢驗比較，2019年與2020年的檢驗報告不正確率比較，差異無統(tǒng)計學意義（P＞0.05），表明通過2019年的改進，2020年改進已進入瓶頸期，改進效果欠佳。

綜上所述，分析檢驗報告不正確原因，應用PDCA 循環(huán)法進行持續(xù)改進，能降低檢驗報告不正確率，提升檢驗質(zhì)量。