Clinica Chimica Acta：质量控制优化第二部分-优化实验室质量控制精度的方法
2019-09-21 gladiator MedSci原创
质量控制<span lang="EN-US" style="font-size:12.0pt;mso-bidi-font-size:14.0pt;font-family:"Calibri","sans-serif"; mso-fareast-font-family:宋体;mso-bidi-font-family:"Times New Roman&
质量控制(QC)可以被看作是一种用来确定一种分析方法是否处于统计控制中诊断测试。使用此框架，可以使用与诊断测试相关联的熟悉指标来评估QC性能。可以调整QC计划参数以优化性能指标。
在分析误差分类的基础上，建立了一个简单的二分类模型。根据临界偏移量(Sc)将误差分为重要和不重要。使用该方案，研究人员展示了如何使用常见的准确性指标(如敏感性、特异性、阳性预测值(PPV)和阴性预测值(NPV)来分析QC策略。研究人员进行了计算机实验，以确定在广泛环境下优化QC精度的QC计划。
一般来说，在测试环境下，传统的QC计划(基于2或3个标准偏差限制)大约为优化的QC精确性的90%。在特殊情况下，传统的QC计划不能很好地执行。
研究表明，QC性能可根据具体情况进行优化。
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