Development and Implementation of an Internal Quality Control and External Quality Assessment Information System for a Regional Medical Laboratory Center: Pilot Design and Implementation Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Regional Medical Laboratory Center (RMLC) integrates laboratory departments from hospitals with different levels to optimize resource allocation, enhance testing efficiency, and promote the sharing of professional expertise. Despite these benefits, ensuring consistent quality control (QC) across the RMLC presents a significant challenge due to diverse equipment, procedures, and staff expertise levels. To address these challenges, this study provided an information tool called iLab, developed by Shenzhen Huikang Information Technology Co, Ltd, for managing internal quality control (IQC) and external quality assessment (EQA). OBJECTIVE: This study aimed to develop and implement an integrated informatics platform managing IQC and EQA across RMLC. METHODS: We integrated 4 software programs to manage IQC and EQA, laboratory information system (LIS) supplied by Shanghai Tengcheng Medical Tech-Info Co, Ltd; Quality Control Box (QCBOX) and Quality Control EQA Center (QCEC) provided by Bio-Rad Laboratories (Shanghai) Co, Ltd; and the iLab electronic recording system. The platform centralizes QC data processing, with QCBOX and QCEC handling operational workflows, while iLab oversees documentation, analytics, and approval processes. It was successfully deployed in August 2023 across a pilot network comprising 5 district hospitals, 1 central laboratory, and 4 community health stations in Shenzhen's Luohu District. RESULTS: By leveraging the LIS-QCBOX data flow, the platform streamlined the entire IQC process, which incorporated interlaboratory comparisons and iLab-facilitated postanalysis management. Concurrently, EQA was enhanced through electronic documentation, multirule analysis of acceptable data, regional proficiency testing via QCEC, and measurement uncertainty (MU) estimation. By September 2025, the platform supported 114 users, integrating 133 instruments and 859 active QC items, and generated 2331 monthly IQC analysis reports, 340 EQA multirule analyses, and 289 MU reports. Comparative analysis revealed marked improvements in key metrics from 2023 (preimplementation) to 2024 (postimplementation): the IQC implementation rate rose from 97.79% to 99.87% (P<.001), the report error rate decreased from 0.048% to 0.027% (P<.001), and the intralaboratory turnaround time compliance rate increased from 95.49% to 95.71% (P<.001). The annual EQA unacceptable rate dropped from 0.34% in 2023 to 0% in 2024. The number of ISO (International Organization for Standardization) 15189-accredited test items increased from 203 in 2022 to 206 in 2024. CONCLUSIONS: The iLab system establishes a scalable framework for standardized IQC and EQA management in RMLC, demonstrating significant potential to enhance regional laboratory quality.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,017 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».