回帰調整リアルタイム品質制御

背景：患者ベースのリアルタイム品質管理（PBRTQC）は、近年、臨床検査室管理の分野で注目を集めています。PBRTQCが実験室管理システムにもたらす多くの利点にもかかわらず、一部の分析物に対するそのパフォーマンスと実用的な適用性について疑問視されています。この研究では、リアルタイムの品質制御プロトコルのパフォーマンスを向上させるために、拡張方法、回帰調整リアルタイム品質制御（RARTQC）を紹介します。 方法：PBRTQCとは対照的に、RARTQCには、移動平均などの一般的な統計プロセス制御アルゴリズムを使用して、分析エラーが存在するかどうかを決定する前に、追加の回帰調整ステップがあります。2019年にFudan UniversityのZhongshan病院で4つの分析物のすべての患者検査結果を使用して、2つのフレームワークのパフォーマンスを比較しました。この研究では、PBRTQCプロトコルとRARTQCプロトコルのパフォーマンスを比較するために、3種類の分析エラーが追加されました：定数、ランダム、および比例誤差。誤警報レートとエラー検出チャートを使用して、プロトコルを評価しました。 結果：この研究では、RARTQCがPBRTQCを上回ったことが示されました。RARTQCは、PBRTQCと比較して、一定の誤差と比例誤差の両方で、検出前に総許容誤差で患者のトリミングされた平均数を約50％改善しました。 結論：RARTQCフレームワークの回帰ステップにより、テスト結果の自己相関が削除され、研究者が追加の変数を追加し、データ変換が改善されます。RARTQCは、リアルタイムの品質管理研究のための強力なフレームワークです。

BACKGROUND: Patient-based real-time quality control (PBRTQC) has gained increasing attention in the field of clinical laboratory management in recent years. Despite the many upsides that PBRTQC brings to the laboratory management system, it has been questioned for its performance and practical applicability for some analytes. This study introduces an extended method, regression-adjusted real-time quality control (RARTQC), to improve the performance of real-time quality control protocols. METHODS: In contrast to the PBRTQC, RARTQC has an additional regression adjustment step before using a common statistical process control algorithm, such as the moving average, to decide whether an analytical error exists. We used all patient test results of 4 analytes in 2019 from Zhongshan Hospital, Fudan University, to compare the performance of the 2 frameworks. Three types of analytical error were added in the study to compare the performance of PBRTQC and RARTQC protocols: constant, random, and proportional errors. The false alarm rate and error detection charts were used to assess the protocols. RESULTS: The study showed that RARTQC outperformed PBRTQC. RARTQC, compared with the PBRTQC, improved the trimmed average number of patients affected before detection (tANPed) at total allowable error by about 50% for both constant and proportional errors. CONCLUSIONS: The regression step in the RARTQC framework removes autocorrelation in the test results, allows researchers to add additional variables, and improves data transformation. RARTQC is a powerful framework for real-time quality control research.