Hatay Mustafa Kemal Üniversitesi Sağlık Uygulama ve Araştırma Hastanesi merkez laboratuvarında biyokimya parametrelerinde onay destek sisteminin kurulumu ve geliştirilmesi
Yükleniyor...
Dosyalar
Tarih
2021
Yazarlar
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
Hatay Mustafa Kemal Üniversitesi
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/openAccess
Özet
Amaç: Onay destek sistemleri (ODS), laboratuvar test sonuçlarının belirlenen kriterler ölçüsünde değerlendirilmesi ve onaylanması için algoritmaları kullanan postanalitik bir süreç iyileştirme aracıdır. Çalışmamızda Hatay Mustafa Kemal Üniversitesi, Merkez Laboratuvarında klinik biyokimya testleri için ara yazılım (LIOS) aracılığıyla ODS kurulumu, algoritmaların geliştirilmesi ve yazılımın değerlendirilerek ODS etkinliğinin arttırılması amaçlanmıştır. Yöntem: ODS algoritmaları tasarlanırken ara yazılım aracılığıyla 30 biyokimya testi için değerlendirme kriterleri tanımlanarak onay akış şeması oluşturuldu. Kuralların belirlendiği gibi çalıştığını doğrulamak amacıyla simülatör programda özel olarak üretilmiş 720 hasta sonucu ile kurallar test edilerek beklenen onay durumları elde edildi. Gerçek hasta verileri ile sistem değerlendirmesi için 01.06.2019-31.05.2020 tarihleri arasında çalışılan 194,520 rapor ve 2,025,948 test değerlendirildi. Bulgular: Çalışmamızda test sonuçlarının %77.11-85.03'ü ODS ile onaylandı. Onaylanmayan testlerin en sık onaylanmama nedeninin %40.78 ile onay aralık kontrolü en az %0.09 anlamsız test sonucu olduğu görüldü. Manuel onay ile ODS değerlendirmeleri 7 farklı kullanıcı ve 328 rapor ile karşılaştırıldığında uyum oranları %79.27-88.11 arasında, κ katsayıları ise 0.387-0.629 arasındadır (p <0.001). Sonuç: Tasarladığımız algoritma modeli, klinik biyokimya testlerinde yüksek oranda otomatik onay yapılabileceğini göstererek manuel onaylanan test sonuçlarının sayısını önemli ölçüde azaltmıştır. Uyguladığımız ODS algoritmalarının, analitik ve preanalitik hata tespiti ile test sonuçlarının daha tutarlı bir şekilde gözden geçirilmesini sağladığı düşüncesindeyiz.
Background and Aim: Autoverification (AV) is commonly described as a post-analytical process improvement tool that uses algorithms to evaluate and approve laboratory test results in accordance with the specified criteria. In our study, we aimed to design AV for clinical biochemistry tests through the middleware (LIOS) to develop algorithms and increase the efficiency of autoverification in the Central Laboratory of HMKU. Methods: Autoverification algorithms were developed by use of middleware. A flowchart of AV was created by defining evaluation criteria of 30 biochemistry test through the LIOS. In order to verify the criteria work as specified, the expected validation rates were obtained by testing 720 patient results produced specifically on the simulator software. 194,520 reports and 2,025,948 tests from 01.06.2019 to 31.05.2020 were used to evaluate the AV system with actual patient data. Results: In our study, the AV passing rate calculated between 77.11% and 85.03%. Limit check were observed to be the highest frequent criterion for stopping autovalidation with 40.78% and absurdity values were detected to be the least frequent criterion for non-validated results with 0.09%. A total of 328 reports, which were evaluated by seven users, were compared with autoverification. Statistical analysis resulted in a kappa statistic between 0.387 and 0.629 (p <0.001), and 79.27-88.11% of autoverification rate. Conclusion: The autoverification algorithm that we designed indicated high rate of automated validation could be achieved in clinical biochemistry tests thereby significantly reducing the number of manually validated test results. We believe that implementing AV algorithms enable us to detect analytical and pre-analytical error and ensure obtaining a more consistent review of test results.
Background and Aim: Autoverification (AV) is commonly described as a post-analytical process improvement tool that uses algorithms to evaluate and approve laboratory test results in accordance with the specified criteria. In our study, we aimed to design AV for clinical biochemistry tests through the middleware (LIOS) to develop algorithms and increase the efficiency of autoverification in the Central Laboratory of HMKU. Methods: Autoverification algorithms were developed by use of middleware. A flowchart of AV was created by defining evaluation criteria of 30 biochemistry test through the LIOS. In order to verify the criteria work as specified, the expected validation rates were obtained by testing 720 patient results produced specifically on the simulator software. 194,520 reports and 2,025,948 tests from 01.06.2019 to 31.05.2020 were used to evaluate the AV system with actual patient data. Results: In our study, the AV passing rate calculated between 77.11% and 85.03%. Limit check were observed to be the highest frequent criterion for stopping autovalidation with 40.78% and absurdity values were detected to be the least frequent criterion for non-validated results with 0.09%. A total of 328 reports, which were evaluated by seven users, were compared with autoverification. Statistical analysis resulted in a kappa statistic between 0.387 and 0.629 (p <0.001), and 79.27-88.11% of autoverification rate. Conclusion: The autoverification algorithm that we designed indicated high rate of automated validation could be achieved in clinical biochemistry tests thereby significantly reducing the number of manually validated test results. We believe that implementing AV algorithms enable us to detect analytical and pre-analytical error and ensure obtaining a more consistent review of test results.
Açıklama
Anahtar Kelimeler
Biyokimya, Biochemistry, onay destek sistemleri, biyokimya, klinik laboratuvar, autoverification, biochemistry, clinical laboratory
