室内质控的方法与处理方法(3)

纯随机误差分布是典型的正态分布。因此，正态分布曲线的各种特性及适用于正态分布各种统计学原则都适用于随机误差的情况凡是在质控图中出现不符合正态分布的情况，即应考虑是否存在非随机误差因素。并努力探索其出现的规律及原因，及时采取措施予以纠正。

3.2通过观察图形的规律性变化进行误差分析

⑴曲线漂移：提示有系统误差，准确度发生了一次性的向上或向下改变。这种变化往往是由于一个新的情况引起的。如更换试剂批号，操作人员的变换等。在找原因时，应重点注意“漂移”前后发生了那些变动的因素。

⑵趋势性变化：向下或向上的趋势性变化表明检测的准确度发生了渐渐地变化。这种变化往往是由于一个逐渐改变的因素造成的。

⑶连续多点分布在靶值一侧：目前，一般认为质控血清的检测结果连续6天以上出现在靶值同一侧，则应迅速查找原因，争取尽快使之回复围绕在靶值随机分布的状态。因为按照统计学原理，由纯随机误差造成的这种情况的可能性很小。连续6天以上出现在靶值同一侧可能性小于1.5%.因此凡出现连续6天以上出现在靶值同一侧者均有可能存在非随机误差因素。如结果与靶值偏离并不太大，不会给临床使用带来太大影响时，一般化验报告可以照常填发。

⑷其他规律变化：（周期性、隔天规律性）

3.3通过图形的资料对比进行误差分析

⑴每个月的月底将该月的全部质控血清检测结果的X和s与该批测定的X和s进行比较。如果X发生了变化，说明准确度发生了变化提示有非随机误差存在。如果当月s不同侧表明检测地精密度发生了变化。

⑵将使用同一批号标准品的CT值的X和s按月份列出。如果X逐月上升或下降，应考虑保存不当造成的试剂效价降低或仪器控温控时出现问题。如果各月份X基本一致而s逐月加大，则主要提示常规工作的精密度下降，应重点从操作、管理上找原因。

⑶在数年中，把每个月的CV和失控规律列成表，可用作检测质量的历史性回顾及趋势分析。

4失控后的处理

4.1分析原始数据及初步估计失控原因

原始数据指未经计算或换算的检测数据。这些数据是最直接、最真实地反映检测情况的第一手资料。当发生失控时，对同批实验检测的全部原始数据结合近期室内质量控制图和平时的经验进行分析，往往有助于估计失控原因的大体方向，提示误差类型和失控原因，使查找原因的工作更有重点。

4.2对具体检测过程进行回顾性分析

失控后，应对该次实验的全过程进行迅速、仔细的回顾，分析有无特殊情况出现。

4.3通过选择性复查进一步分析判断失控原因和决定处理方法

选择性复查时应包括下述样品，以便一次找出原因，及时发放化验报告。

⑴失控时使用的质控血清

⑵重新打开一瓶相同批号的质控血清

⑶失控时使用的标准品

⑷重新打开一瓶相同批号的标准品

⑸少数几个病人标本，最好包括已知病情、近期曾做过该项目检测的病人标本。

通过对复查结果的分析，找到失控的原因，制订相应解决方案，使实验室重新在控。并将失控情况、原因和解决方案在档案中作详细记录。