Contact

Daria Pašalić
Editor-in-Chief
Department of Medical Chemistry, Biochemistry and Clinical Chemistry
Zagreb University School of Medicine
Šalata ul 2.
10 000 Zagreb, Croatia
Phone +385 (1) 4590 205; +385 (1) 4566 940
E-mail: dariapasalic [at] gmail [dot] com

Useful links

Izvorni stručni članak:

Giuseppe Lippi*, Patrizia Bonelli, Rossana Rossi, Mirco Bardi, Rosalia Aloe, Alberta Caleffi, Enrichetta Bonilauri. Razvoj programa za bilježenje prijeanalitičkih pogrešaka. Biochemia Medica 2010;20(1):90-5.
 
U.O. di Diagnostica Ematochimica, Dipartimento di Patologia e Medicina di Laboratorio, Azienda Ospedaliero-Universitaria di Parma, Parma, Italy
*Corresponding author: glippi [at] ao [dot] pr [dot] it, ulippi [at] tin [dot] it, giuseppe [dot] lippi [at] univr [dot] it
 
Sažetak
 
Uvod: Iako je doprinos laboratorijskoj dijagnostici od integralne važnosti u procesu donošenja kliničkih odluka, kvaliteta rada i sigurnost tijekom dijagnostičkih analiza od ključnog su značaja za unaprjeđenje zdravstvene zaštite koja je na visokom stupnju što se kvalitete i sigurnosti tiče. Unatoč izvanrednom napretku u kvaliteti cjelokupnog procesa laboratorijske analize, prijeanalitička varijabilnost predstavlja vodeći izvor pogrešaka i nesigurnosti. Uvođenje sistematične politike bilježenja prijeanalitičkih pogrešaka uvelike bi poboljšala definiranje ključnih aktivnosti tog procesa, planiranje i praćenje učinkovitih radnji s ciljem poboljšanja cjelokupnog procesa. U ovom članku želimo dati opis kompjuterskog programa razvijenog za bilježenje prijeanalitičkih pogrešaka u našem laboratoriju.
Materijali i metode: Naš smo program razvili na temelju Microsoftovog programa Access. Glavna polja uključena u program obuhvaćala su brojač za progresivno brojanje uzoraka, datum primitka uzorka, identifikacijski broj uzorka, ime bolesnika, tip pretrage, odjel s kojeg je bolesnik upućen, matriks uzorka, tip nesukladnosti, radnja koja je poduzeta kako bi se riješio problem, drugo polje za moguće radnje koje su dodatno poduzete, identifikacijski broj operatera. Baza podataka nalazi se na središnjem računalu unutar našeg laboratorijskog informatičkog sistema, tako da se do nje može doći s bilo kojeg računala u laboratoriju, što omogućuje kontinuirani i standardizirani unos podataka.
Rezultati i rasprava: Uvođenje kompjuterskog programa za sistematično bilježenje prijeanalitičkih pogrešaka donosi velika poboljšanja, kao što su harmonizacija protokola za bilježenje incidenata, jednostavnost digitalnog bilježenja, eliminaciju rukom pisanih izvješća, uključivanje mjera učinkovitosti ključnih segmenata laboratorijskog rada, jednostavna prilagodba korisniku (laboratoriju), korištenje tablica s podacima za opsežne statističke analize, poboljšano pretraživanje i obrada podataka kao i poboljšana izrada statističkih izvješća.
 
Ključne riječi: pogreške; ispitivanje laboratorija; kompjuterski program; informatika; izvananalitička faza
 
Pristiglo: 24. studenog 2009.
Prihvaćeno: 27. prosinca 2009.
 
Uvod
 
Oduvijek je doprinos laboratorijske dijagnostike bio od integralne važnosti u donošenju kliničkih odluka, pružajući značajan doprinos probiru, dijagnozi, praćenju i kontroli bolesnika. U tom su procesu kvaliteta i sigurnost laboratorijskih analiza od ključne važnosti u unapređenju zdravstvene zaštite, koja je na visokom stupnju što se tiče kvalitete i sigurnosti (1). Iako se u zadnjih nekoliko desetljeća postotak pogrešaka u kliničkim laboratorijima značajno smanjio, trenutno dostupni dokazi pokazuju da se pogreške češće događaju u prije- i poslijeanalitičkoj fazi cjelokupnog procesa laboratorijske analize nego u samoj analitičkoj fazi (2). Prijeanalitička varijabilnost je glavni izvor pogrešaka, budući da se 70% pogrešaka koje se događaju tijekom cjelokupnog dijagnostičkog procesa događa upravo u toj fazi te može imati neželjen utjecaj na nalaze, zdravlje bolesnika i organizaciju rada u laboratoriju (3-5). Ako pogledamo s praktične strane, možemo reći da se smanjenje pogrešaka može postići primjenom sustava za upravljanje kvalitetom, koji obuhvaća integrirani pristup i višestranu strategiju za analizu procesa i rizika, koja se temelji na pouzdanim indikatorima kvalitete za analitičku i izvananalitičku fazu (6). Sve to čini prikladan, djelotvoran i višestran pristup za sprečavanje, otkrivanje, bilježenje, analizu i upravljanje pogreškama (7,8). Informatička znanost pruža veliku pomoć laboratorijskim stručnjacima u otkrivanju, kontroliranju i smanjenju postotaka pogrešaka u cjelokupnom procesu laboratorijske analize, uključujući prije- i poslijeanalitičku fazu (9). Uvođenje kompjuterskog programa za sistematično bilježenje pogrešaka, posebno u laboratorije koji nemaju laboratorijski informatički sustav (engl. laboratory information system, LIS) donijelo bi velike prednosti u usporedbi s klasičnim vođenjem pisanih tabličnih evidencija, uključujući mogućnost izrade odgovarajućih statističkih analiza i izvješća o prijeanalitičkim pogreškama. Cilj je ovog članka opisati kompjuterski program razvijen za bilježenje prijeanalitičkih pogrešaka u našem laboratoriju.
 
Materijali i metode
 
Prema prihvaćenim preporukama Radne skupine za Izvananalitičku varijabilnost pri otkrivanju nesukladnih uzoraka i njihovim upravljanjem u kliničkim laboratorijima koja je proizašla iz suradnje tri talijanskih društava: Društva za kliničku biokemiju (engl. Society of Clinical Biochemistry and Clinical Molecular Biology, SIBioC), Talijanskog društva za laboratorijsku medicinu (engl. Italian Society of Laboratory Medicine, SIMeL) i Talijanskog povjerenstva za standardizaciju hematoloških i laboratorijskih metoda (engl. Italian Committee for Standardization of Hematological and Laboratory Methods, CISMEL) (10), razvili smo kompjuterski program za bilježenje pogrešaka koji se temelji na Microsoftovom programu za baze podataka Access, kako bi omogućili i standardizirali praksu bilježenja nesukladnih uzoraka u našem laboratoriju. Microsoft Access smo odabrali iz nekoliko razloga. Prvi je da je u širokoj primjeni na većini osobnih i prijenosnih računala. Nadalje, relativno je jednostavan za uporabu i ne zahtjeva posebne informatičke vještine programiranja te naposljetku, dozvoljava prenošenje podataka u različite programe za statističku obradu podataka (npr. Excel).
Glavna polja uključena u program obuhvaćaju brojač za progresivno brojanje uzoraka, datum primitka uzorka, identifikacijski broj uzorka, ime bolesnika, tip pretrage (hitna/rutinska pretraga), odjel s kojeg je bolesnik upućen, matriks uzorka (npr. EDTA puna krv, serum, EDTA plazma, citratna plazma, mokraća, itd.), tip nesukladnosti (npr. uzorak hemoliziran; uzorak zgrušan, itd.), radnja koja je poduzeta kako bi se riješio problem (npr, zatražen dodatni uzorak; poništen rezultat, itd.), drugo polje za moguće radnje koje su dodatno poduzete (npr. zatraženi drugi uzorak/uzorci; poništen rezultat; obaviješten odjel), identifikacijski broj operatera (Tablica 1.). Grafički izgled polja za unos prikazan je na slici 1. Baza podataka smještena je na središnjem računalu u našem laboratorijskom informacijskom sustavu, tako da se do nje može doći s bilo kojeg računala u laboratoriju, što omogućuje kontinuirani i standardizirani unos podataka.
 
Tablica 1. Polja i sastav baze podataka
 
 
Slika 1. Grafički izgled kompjuterskog programa za bilježenje prijeanalitičkih pogrešaka
 
Rezultati i rasprava
 
Općenito se smatra da je potrebno poboljšati i integrirati pitanje sigurnosti kroz sve razine zdravstvene zaštite, što omogućuje proaktivno djelovanje i smanjenje velikog broja medicinskih i dijagnostičkih pogrešaka. Budući da pitanja kvalitete rada i sigurnosti pojavljuju jedno uz drugo u tom kontekstu, pojačava se potreba za smanjenjem laboratorijskih pogrešaka. Sve veća svjesnost da se pogreške češće događaju u izvananalitičkoj nego u analitičkoj fazi laboratorijskog rada, pokrenula je važne inicijative za smanjenje nesigurnosti na tom području (11), kao što je usmjeravanje pažnje na sakupljanje podataka o učestalosti pojedinih postupaka izvananalitičke faze laboratorijskog rada u nekim Europskim zemljama (12,13).
Sistematično otkrivanje i bilježenje prijeanalitičkih pogrešaka od ključne je važnosti, budući da će doprinijeti usmjeravanju određenih odgovornosti, obavještavanju o stanju prijeanalitičkih procesa na odjelima ili zavodima na kojima se pogreške češće događaju, rješavanju problema, i time pruža idealnu podlogu za uklanjanje uskih grla i slabih točaka te pomaže u reorganizaciji strukture čitavog sustava dijagnostičkog analiziranja kako bi postao sigurniji i djelotvorniji. Informatika služi kao podrška tom procesu te se smatra djelotvornim sastavnim dijelom u poboljšanju kvalitete i sigurnosti u laboratorijskoj dijagnostici (14). Uvođenje programa za bilježenje prijeanalitičkih pogrešaka u dnevnom radu laboratorija može stoga uvelike koristiti budući da omogućuje harmonizaciju postupaka kod prijave incidenata te olakšava digitalno bilježenje (15). Dodatne prednosti kompjuteriziranog sustava koji smo razvili obuhvaćaju jednostavnu primjenu (program se temelji na Microsoftovom Accessu kojeg možemo naći na svakom osobnom i prijenosnom računalu pa čak i na smart phone uređajima), obustavu pisanih izvješća, moguće prijevode na razne jezike, uključivanje niza mjera učinkovitosti ključnih segmenata laboratorijskog rada, kao što su indikatori kvalitete koje je predložila Radna skupina Laboratorijske pogreške i sigurnost bolesnika (engl. Laboratory Errors and Patient Safety, WG-LEPS) koja djeluje u sklopu Međunarodne federacije za kliničku kemiju i laboratorijsku medicinu (engl. International Federation of Clinical Chemistry and Laboratory Medicine, IFCC) (16), spretnu prilagodbu laboratoriju i njegovim potrebama, kao i standardizaciju formata između raznih laboratorija, što bi međulaboratorijske usporedbe učinilo realnijima. Baza podataka može se linkom povezati s Excelom, ili se njeni podaci mogu prebaciti u Excel tablicu, što stvara dodatnu prednost nad tradicionalnim tablicama podataka, jer je na ovaj način moguće napraviti opsežnu statističku analizu tipova i učestalosti pogrešaka, uključujući niz podataka (npr. brojanje uzoraka, datum prijema uzorka, identifikacijski broj uzorka, ime bolesnika, tip pretrage (hitna/rutinska), odjel, matriks uzorka), moguće je poboljšano pretraživati i obraditi podatke, napraviti bolja statistička izvješća i promatrati djelotvornost promjena, koje se po potrebi trebaju uvesti u određene faze laboratorijske analize. Svi ti aspekti mogu vjerodostojno podržati napore za poboljšanje kvalitete rada u laboratorijskoj dijagnostici, pogotovo u dijelu izvananalitičkih faza (17).
Sustav u našem laboratoriju funkcionira odnedavno, tako da do sada još nismo mogli sakupiti statistički značajne podatke. Sljedeći korak je usporediti tu analizu s prethodnom praksom, odnosno s izvješćima o pogreškama iz prijašnje evidencije. Međutim, već možemo primijetiti da se praksa sistematičnog izvještavanja u našem laboratoriju značajno poboljšala, uvelike je pojednostavljena i standardizirana unutar raznih odjela i stručnjaka. Iako neki laboratorijski informatički sustavi za upravljanje (engl. laboratory information management systems, LIMS) kao što su Swisslab (F. Hoffmann-La Roche, Basel, Švicarska), Starlims (STARLIMS Corporation Hollywood, FL, SAD) imaju već integriranu mogućnost praćenja i bilježenja kvalitete uzorka i prebacivanja tih podataka u standardni program za izradu opsežnih statističkih analiza, program koji smo mi razvili ima prednosti za one laboratorije koji nemaju LIS niti LIMS s mogućnošću bilježenja pogrešaka ili za one koji žele nastaviti koristiti postojeći laboratorijski informacijski sustav te ne žele preći na skuplji LIMS.
 
Literatura
 
1. Plebani M, Lippi G. To err is human. To misdiagnose might be deadly. Clin Biochem. 2009 Jul 14. [Epub ahead of print].
2. Plebani M. Exploring the iceberg of errors in laboratory medicine. Clin Chim Acta 2009;404:16-23.
3. Lippi G, Guidi GC, Mattiuzzi C, Plebani M. Preanalytical variability: the dark side of the moon in laboratory testing. Clin Chem Lab Med 2006;44:358-65.
4. Plebani M. Errors in laboratory medicine and patient safety: the road ahead. Clin Chem Lab Med 2007;45:700-7.
5. Favaloro EJ, Lippi G, Adcock DM. Preanalytical and postanalytical variables: the leading causes of diagnostic error in hemostasis? Semin Thromb Hemost 2008;34:612-34.
6. Simundic AM, Topic E. Quality indicators. Biochem Med 2008;18:311-19.
7. Lippi G, Guidi GC. Risk management in the preanalytical phase of laboratory testing. Clin Chem Lab Med 2007;45:720-7.
8. Lippi G. Governance of preanalytical variability: travelling the right path to the bright side of the moon? Clin Chim Acta 2009;404:32-6.
9. Guidi GC, Poli G, Bassi A, Giobelli L, Benetollo PP, Lippi G. Development and implementation of an automatic system for verification, validation and delivery of laboratory test results. Clin Chem Lab Med 2009;47:1355-60.
10. Lippi G, Banfi G, Buttarello M, Ceriotti F, Daves M, Dolci A, et al. Recommendations for detection and management of unsuitable samples in clinical laboratories. Clin Chem Lab Med 2007;45:728-36.
11. Lippi G, Simundic AM. Total quality in laboratory diagnostics. It’s time to think outside the box. Biochem Med 2010;20:5-8.
12. Self reported routines and procedures for the extra-analytical phase of laboratory work practice in Croatia – cross-sectional survey study. Biochem Med 2010;20:64-74.
13. Lippi G, Montagnana M, Giavarina D. National survey on the pre-analytical variability in a representative cohort of Italian laboratories. Clin Chem Lab Med 2006:44;1491-4.
14. Lippi G, Plebani M. Informatics aids to reduce failure rates in notification of abnormal outpatient test results. Arch Intern Med 2009;169:1815.
15. Lippi G, Mattiuzzi C, Plebani M. Event reporting in laboratory medicine. Is there something we are missing? MLO Med Lab Obs 2009;41:23.
16. Sciacovelli L, Plebani M. The IFCC Working Group on laboratory errors and patient safety. Clin Chim Acta 2009;404:79-85.
17. Plebani M. Laboratory errors: How to improve pre- and post-analytical phases? Biochemia Medica 2007;17:5-9.