Establishing quality indicators for point of care glucose testing: recommendations from the Canadian Society for Clinical Chemists Point of Care Testing and Quality Indicators Special Interest Groups
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Monitoring quality indicators (QIs) is an important part of laboratory quality assurance (QA). Here, the Canadian Society of Clinical Chemists (CSCC) Point of Care Testing (POCT) and QI Special Interest Groups describe a process for establishing and monitoring QIs for POCT glucose testing. METHODS: Key, error prone steps in the POCT glucose testing process were collaboratively mapped out, followed by risk assessment for each step. Steps with the highest risk and ability to detect a non-conformance were chosen for follow-up. These were positive patient identification (PPID) and repeat of critically high glucose measurements. Participating sites were asked to submit aggregate data for these indicators from their site(s) for a one-month period. The PPID QI was also included as part of a national QI monitoring program for which fifty-seven sites submitted data. RESULTS: The percentage of POCT glucose tests performed without valid PPID ranged from 0-87%. Sites without Admission-Discharge-Transfer (ADT) connectivity to POCT meters were among those with the highest percentage of POCT glucose tests performed without valid PPID. The percentage repeated critically high glucose measurements ranged from 0-50%, indicating low compliance with this recommendation. A high rate of discordance was also noted when critically high POCT glucose measurements were repeated, demonstrating the importance of repeat testing prior to insulin administration. CONCLUSIONS: Here, a process for establishing these QIs is described, with preliminary data for two QIs chosen from this process. The findings demonstrate the importance of QIs for identification and comparative performance monitoring of non-conformances to improve POCT quality.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,139 | 0,145 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,006 |
| Communication savante | 0,009 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,013 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».