王志國，施建豐，解雨春，張靜，顏巍，楊婉薇，賀妍妍，吳建中，高峰(.江蘇省中西醫(yī)結(jié)合醫(yī)院檢驗科，南京 008；.江蘇省省級機關(guān)醫(yī)院中心實驗室，南京 00；.江蘇省腫瘤醫(yī)院臨床腫瘤實驗中心，南京 009；.江蘇省中醫(yī)院檢驗科，南京 000)

大規(guī)模核酸篩查是目前快速應對新型冠狀病毒肺炎疫情的首選解決方案。建立氣膜實驗室是應對復雜抗疫形勢、開展大規(guī)模核酸檢測的較好方法之一。氣膜實驗室具有對外界環(huán)境條件依賴小、組建迅速、可重復使用、檢測通量大的優(yōu)點，但氣膜實驗室內(nèi)儀器多、人員多、環(huán)境密閉、流程相對復雜并且往往為臨時組建，因此在質(zhì)量管理上存在較大的風險。然而，目前基于氣膜實驗室特殊性的質(zhì)量管理研究少見報道。故障報告、分析及糾正措施系統(tǒng)(Failure Report，Analysis and Corrective Action System, FRACAS)亦稱“故障信息閉環(huán)系統(tǒng)”，最初用于國防、航天等工業(yè)生產(chǎn)中的質(zhì)量控制，采用該系統(tǒng)是為了對產(chǎn)品在研制和生產(chǎn)階段所發(fā)生的故障進行嚴格的“歸零”管理，做到及時報告、查清原因、正確糾正，防止再現(xiàn)，從而實現(xiàn)產(chǎn)品可靠性增長，以保證達到對產(chǎn)品可靠性和維修性的要求。Donaldson等[1]將FRACAS質(zhì)量工具引入護理領(lǐng)域，顯示了該工具用于識別不良護理行為，并采取糾正措施以挽救生命的價值。但檢驗醫(yī)學領(lǐng)域的質(zhì)量管理與臨床有明顯不同，不良事件的定義也有明顯差別。目前該質(zhì)量工具極少應用于檢驗醫(yī)學領(lǐng)域的質(zhì)量管理。CLSI EP18-P2首次提出可利用FRACAS進行臨床實驗室的質(zhì)量風險管理[2]。本研究利用FRACAS質(zhì)量管理工具針對大規(guī)模新型冠狀病毒核酸檢測氣膜實驗室內(nèi)質(zhì)量風險進行評估，以降低運行中的質(zhì)量風險。

1 資料與方法

1.1資料 收集江蘇蘇州甪直基地大規(guī)模新型冠狀病毒核酸篩查氣膜實驗室于2022年4月11日至5月20日的實際運行數(shù)據(jù)，其中前20天約59萬管檢測數(shù)據(jù)作為風險識別的依據(jù)，后20天約35萬管檢測數(shù)據(jù)作為采取措施后的驗證數(shù)據(jù)。該六艙氣膜實驗室包含1個樣本整理區(qū)、1個試劑準備區(qū)、2個樣本制備區(qū)以及2個核酸擴增區(qū)。實驗室配置核酸檢測人員120名，輔助人員30名，核酸提取儀、PCR擴增儀分別為48臺和120臺，日最大檢測量5萬管。實驗室質(zhì)控組聯(lián)合各區(qū)組長對識別的差錯事件進行記錄、分析并采取相應的措施。

1.2方法

1.2.1差錯事件的記錄 六艙氣膜實驗室室內(nèi)流程分為：樣本整理、試劑制備、樣本制備、結(jié)果判讀與信息上報、樣本醫(yī)廢處理五大階段。實驗室成立質(zhì)控組，各區(qū)組長負責識別的差錯事件的資料保存及上報，實驗室質(zhì)控組每日一匯總。

1.2.2差錯的原因及影響因素分析 質(zhì)控組根據(jù)觀察到的差錯事件，通過頭腦風暴法從人、機、料、法、環(huán)等不同環(huán)節(jié)分析根本原因及可能造成的影響(該影響存在發(fā)生的風險，并不代表已發(fā)生)并記錄。

1.2.3風險等級評估 風險等級=差錯發(fā)生頻率×嚴重性。根據(jù)大規(guī)模新冠核酸篩查氣膜實驗室的特點，將差錯發(fā)生頻率定義為1～4級，依次為：罕見(僅發(fā)生過1次)、少見(幾天1次)、偶爾(每天1次)、頻繁(每天2次以上)。將嚴重性定義為1～4級，依次為：幾乎無影響、報告延遲、無報告、結(jié)果錯誤。風險等級評估見表1。根據(jù)帕累托分析及評分矩陣表，風險等級大于等于8分為不可以接受[2]。

表1 大規(guī)模氣膜實驗室FRACAS評分矩陣表

1.2.4差錯事件糾正、發(fā)現(xiàn)與恢復 實驗室質(zhì)控組針對差錯事件的原因分析，一一提出發(fā)現(xiàn)差錯的方法以及如何預防差錯再次發(fā)生的糾正措施。差錯的發(fā)現(xiàn)并不一定能阻止差錯的發(fā)生，而是指差錯事件發(fā)生后能夠被及時發(fā)現(xiàn)，從而降低其不利影響。差錯事件恢復指在差錯發(fā)現(xiàn)后采取措施避免其不利影響的發(fā)生。

1.2.5采取措施前、后差錯率 質(zhì)控組通過日常差錯事件的記錄，估算采取措施前后的差錯率，以每百萬管發(fā)生差錯的管數(shù)(parts per million, ppm)計算。由于氣膜實驗室運行時間相對較短，ppm小于10代表該差錯事件在后續(xù)運行過程中未再發(fā)現(xiàn)，差錯率的降低體現(xiàn)糾正措施的有效性。

2 結(jié)果

2.1差錯事件的記錄 質(zhì)控組在樣本整理、試劑制備、樣本制備、結(jié)果判讀與信息上報、樣本醫(yī)廢處理五大階段分別觀察到3個、2個、8個、2個和1個差錯，進一步分析其所處的環(huán)節(jié)，樣本整理階段差錯涉及樣本簽收、樣本編號及樣本轉(zhuǎn)運3個環(huán)節(jié)；樣本制備階段涉及樣本加樣、核酸提取、加反應模板3個環(huán)節(jié)。見表2。

2.2差錯的原因及影響分析 質(zhì)控組對觀察到的存在于5個不同階段多個環(huán)節(jié)的16個差錯事件進行分析，16個差錯事件涉及28條的不同原因，其中15條與人員存在關(guān)系，5條與環(huán)境有關(guān)，7條與儀器設備、耗材相關(guān)(含1個與信息系統(tǒng)相關(guān))，剩余1條與檢測流程有關(guān)，以上均與檢測質(zhì)量有關(guān)。同一差錯事件可能涉及多個不同環(huán)節(jié)。

2.3風險等級評估 在觀察到的差錯事件中，其中5個存在不可接受的風險(≥8分)，應優(yōu)先處理。此外，實驗室污染往往會產(chǎn)生比較嚴重的風險，應在早期就加強實驗室消殺，防患于未然，積極采取預防措施。

2.4差錯事件糾正、發(fā)現(xiàn)與恢復 實驗室質(zhì)控組針對差錯事件的原因分析，針對性提出發(fā)現(xiàn)差錯的方法、預防差錯再次發(fā)生的措施，并在必要時，采取恢復差錯影響的方法，見表2。

2.5采取措施前、后差錯率 對識別的16個差錯事件，根據(jù)分析的28個不同原因分別采取不同措施，有12項差錯率低于10 ppm，另外4個差錯率也大幅度降低，見表2。

表2 大規(guī)模新型冠狀病毒核酸篩查氣膜實驗室室內(nèi)風險評估(FRACAS)

續(xù)表

續(xù)表

3 討論

《醫(yī)學實驗室質(zhì)量和能力認可準則》(CNAS-CL02：2012)指出，如檢驗結(jié)果可能影響患者安全時，實驗室應實施風險管理并采取措施以消除或降低風險[3]。但風險管理的實施在大多數(shù)臨床實驗室開展尚不理想，檢驗工作者對于風險管理的工具不熟悉是主要原因之一。ISO 14971：2012基于患者傷害的風險管理理念，提出了風險等級與風險指數(shù)的概念[4]。近年來隨著“失效模式和效果分析”(failure mode and effect analysis，F(xiàn)MEA)管理工具的引進，醫(yī)院管理領(lǐng)域的相關(guān)研究數(shù)量持續(xù)增加[5]。根據(jù)應用不同，F(xiàn)MEA包含“設計失效模式和效果分析”(design failure mode and effects analysis, DFMEA)和“過程失效模式和效果分析”(process failure mode and effects analysis, PFMEA)，是一種前瞻性主動識別風險的評估工具，目前醫(yī)學領(lǐng)域的研究主要集中于護理領(lǐng)域，并且呈現(xiàn)學科、地域的不平衡，在臨床實驗室可以使用PFMEA對檢測系統(tǒng)在使用前進行風險評估，主要方法是完善廠家風險評估方案，制定識別風險后恢復的方法及效果監(jiān)控的措施?？跌P鳳等[6]提出FRACAS工具可應用于臨床實驗室的管理，但迄今為止少見相關(guān)應用研究。FRACAS主要用于已觀察到的差錯事件的風險管理，是一種被動識別風險的質(zhì)量管理工具[7]。由于氣膜實驗室籌備時間短，因此在運行過程中利用FRACAS工具積極識別差錯事件并制定糾正措施以降低質(zhì)量風險尤為重要。本研究借助FRACAS工具，對大規(guī)模新型冠狀病毒核酸篩查氣膜實驗室運行過程中觀察到的差錯事件進行分析，并根據(jù)原因采取一定措施以“歸零”或降低風險。實踐表明，通過風險識別并采取干預措施后，12個差錯事件在后續(xù)工作中未再發(fā)現(xiàn)。但在本實驗室中，由于工作人員來源復雜、培訓難度大等固有不足，難以使加樣、加模板等個人能力依賴大的操作風險完全消除，但仍可觀察到采取措施后，相關(guān)差錯事件的發(fā)生率降至100 ppm以下，說明糾正措施有效。

隨著對更多氣膜實驗室風險認識的積累，未來可將風險評估的時間點前移，利用FMEA質(zhì)量工具更早地前瞻性地識別風險，以進一步提高實驗室的質(zhì)量。