1 / 51

SPK ved Blodbanken i Oslo September 2009

SPK ved Blodbanken i Oslo September 2009. Innhold Historikk Definisjoner Begrunnelser Kontrolldiagrammer Bergning av prøvetakingsfrekvenser Noen praktiske eksempler Er det mye arbeid??. Fokuset for dette innlegget vil være den praktiske gjennomføringen av SPK ved Blodbanken i Oslo.

lada
Download Presentation

SPK ved Blodbanken i Oslo September 2009

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript


  1. SPK ved Blodbanken i OsloSeptember 2009

  2. Innhold • Historikk • Definisjoner • Begrunnelser • Kontrolldiagrammer • Bergning av prøvetakingsfrekvenser • Noen praktiske eksempler • Er det mye arbeid??

  3. Fokuset for dette innlegget vil være den praktiske gjennomføringen av SPK ved Blodbanken i Oslo

  4. SPK ble myndighetskrav 8/2/2005 gjennom Blodforskriften.

  5. Blodforskriften definerer • Hvilke blodprodukter skal kontrolleres • Hvilke kontroller skal gjennomføres • Men: Hva er kvalitetskontroll frekvensen?

  6. Blodforskriften krever at Prøvetakingsfrekvensen for alle kvalitetsmålinger bestemmes ved anvendelse av SPK(!)

  7. Statistikk prosesskontroll (def. Fra blodforskriften) En kvalitetskontrollmetode av et produkt som bygger på en prosess med analyser av et tilstrekkelig antall prøver, uten at det er nødvendig å teste hvert produkt som framstilles.

  8. En enklere Definisjon En stikkprøvebasert metode som er : “god nok”

  9. Blodforskriften og SPK • Det eneste innhold her er at prøvetakings- frekvensen skal være “tilstrekkelig”. • Blodforskriften gir ingen konkrete anvisninger om hva som er tilstrekkelig.

  10. Hvordan begrunne en prøvetakingsfrekvens? Vi kan se på problemstillingen på to måter • Vi kan se på det som et medisinsk problem og dermed si: • Hvor går grensene for akseptabel kvalitet av et gitt blodprodukt? • Vi kan se på det som et statistisk problem: • Hvilken statistisk metodikk skal man benytte for å fastsette prøvetakingsfrekvensen.

  11. En medisinsk problemstiling?

  12. Hvor går grensene for akseptabel kvalitet av et gitt blodprodukt? Europarådets guide: • Fastsetting av prøvetakingsfrekvens er vanskelig fordi vi mangler allment aksepterte/evidensbaserte standarder for hvor store avvik som kan tolereres.

  13. Hvor går grensene for akseptabel kvalitet av et gitt blodprodukt?(forts.) • Hvor farlig er det om et erytrocyttkonsentrat kun inneholder 35g hemoglobin? • Hvor farlig er det om et trombocyttkonsentrat inneholder 1.1 × 106 leukocytter?

  14. Hvor går grensene for akseptabel kvalitet av et gitt blodprodukt? (forts.) • Ingen fasit! • Et moderat kvantitativt avvik (f.eks. litt mindre enn 40g Hb i et erytrocyttkonsentrat) er som regel lite farlig. • Et kvalitativt avvik, eller stort kvantitativt avvik, som f.eks. sviktende leukocyttfiltrering, kan være mer farlig. • Leukocyttfiltrering erstatter testing for CMV.

  15. En statistisk problemstiling?

  16. Statistisk prosesskontroll • De mest brukte teknikkene (kontrolldiagrammer) er basert på normalfordelingen. • De fungerer svært godt hvis ens observasjoner er normalfordelt. • De fungerer brukbart hvis observasjonene er tilnærmet normalfordelt. • De fungerer tildels dårlig hvis observasjonene er langt fra normalfordelt!

  17. Normalfordelingen(definisjon) Hvis en måleverdi er resultatav mange forskjellige,uavhengige variasjons-kilder, som alle bidraromtrent like mye,vil fordelingense omtrentslik ut:

  18. Tankegang ved bruk av kontrolldiagrammer • Kontrolldiagrammer er et sensitivt og kraftfullt verktøy for å identifisere variasjoner. • Man ønsker å skille tilfeldig variasjon fra systematisk variasjon.

  19. Tankegang ved bruk av kontrolldiagrammer (fortse.) • Hvis man ikke finner tegn til systematisk variasjon, sier man at prosessen er i statistisk kontroll. • Kontrolldiagrammenes hensikt er • å raskt oppdage uventede endringer i prosessen. • å unngå at man feiltolker tilfeldig variasjon, og innfører tiltak i en situasjon hvor prosessen er stabil (overkorrigering).

  20. Bruk av kontrolldiagrammer • Teknikken omfatter: • Diagrammer hvor måleverdier plottes langs en tidsakse. • Kontrollgrenser • Regler for å fastslå om en prosess er “under kontroll” (forutsigbar) eller ikke.

  21. Kontrollgrensene • Senterlinjen og kontrollgrensene beregnes på grunnlag av data, helst på grunnlag av tidligere observasjoner. • Senterlinjen settes lik µ, gjennomsnittet. • Øvre og nedre kontrollgrense (ØKG, NKG) settes lik senterlinjen ± 3σ.

  22. Kontrollgrensene Kontrollgrensene blir definert slik: • Kontrollgrensene settes ved at vi beregner prosessens µ og σ. • De styres m.a.o. av våre data. • Kontrollgrensene har ingenting med spesifikasjonene å gjøre.

  23. Reglene for tolkning av diagrammene Reglene angir betingelser som man vil vente er oppfylt dersom variasjonen mellom observasjoner er tilfeldig.

  24. Eksempel på regel • Observasjoner utenfor kontrollgrensene(µ ± 3σ) er svært usannsynlige.

  25. Kontrolldiagrammer • Forteller om en prosess er forutsigbar eller ikke • den kan være forutsigbar god • den kan være forutsigbar dårlig • Er enkle å bruke i praksis • Krever ikke avansert matematikk • Gir raskt indikasjon på at noe kan være galt

  26. Hvorfor kontrolldiagrammer? • Fordi SPK er et myndighetskrav. • Fordi kontrolldiagrammer er et godt verktøy til å overvåke en produksjonsprosess, og raskt oppdage om et produkts egenskaper er endret. • Fordi de forteller oss om et eventuelt avvik er innenfor det man statistisk sett ville vente å finne. • dvs. et verktøy som stopper oss fra å overkorrigere.

  27. I/MRdiagram(individuelle verdier)

  28. Eksempel X-bar diagramBrukes for poolede produkter og hvor vi har 100% uttesting

  29. X-bar diagrammer vs. I-diagrammer • Fordeler med X-bar diagrammer • Fordelingen til gjennomsnittet er mer normalfordelt enn fordelingen til opprinnelig prøvemasse. • Hvis antall prøver ≥ 30, i praksis normalfordelt. • Mindre støy som skyldes manglende normalfordeling. • Mer følsomt for prosessendringer. • Ulemper med X-bar diagrammer • Lett å glemme at man ser på et gjennomsnitt. • Pasientene mottar ikke et gjennomsnitt av blodproduktene vi lager (med unntak av plasma).

  30. Prøvetakingsfrekvens • Det finnes ingen allment akseptert metodikk til å fastsette prøvetakingsfrekvenser ved hjelp av kontrolldiagrammer. • Derfor bruker vi statistiske teknikker for å avgjøre om en prøvetakingsfrekvens er akseptabel. • Metoden forteller oss antall nødvendige prøver, men ikke hvor ofte! • Frekvensen blir avhengig av hvor raskt ønsker en å oppdage produksjonsavvik!

  31. Beregning av teststyrke og signifikansnivå For å kunne beregne prøvetakingsfrekvens må vi bestemme oss en teststyrke og en signifikantnivå • Teststyrken sier noe om sannsynligheten for å kunne avdekke eventuelle feil. • Signifikansnivå sier noe om sannsynligheten for falske alarmer.

  32. Beregning av teststyrke og signifikansnivå (forts.) Vi har to sett med forskjellige data av målte verdier • Kvantitative data: • Her forutsetter testmetoden tilnærmet normalfordelte data. • Binære data (positiv/negativ test): • Binomialfordelingen og Scan statistics.

  33. Valg av teststyrke og signifikansnivå Europarådets guide anbefaler at man tar sikte på en teststyrke på minst 80%, og en sannsynlighet for falsk alarm (signifikansnivå) på 5% eller lavere.

  34. Prøvetakingsfrekvens(kvantitative data) • Som tidligere nevnt kreves det at slike data er normalfordelte • Hvis de ikke er det, må de omregnes (for eksempel ved bruk av logaritme eller kvadratrot) til en normalfordeling (transformasjon)

  35. Eksempel Ønsker å beregne prøvetakingsfrekvensen for måling av Hb i erytrocyttkonsentrat

  36. Hemoglobininnhold i SAG

  37. Beregning av prøvetakingsfrekvens Presiserer problemstillingen slik: • Vi ønsker å raskt oppdage det dersom gjennom-snittlig hemoglobininnhold faller med 5g • Vi ønsker at sannsynligheten for falsk alarm er høyst 2.5% • Vi ønsker at sannsynligheten for å oppdage problemet i første stikkprøve er minst 80%.

  38. Beregning av prøvetakingsfrekvens • Legger følgende verdier inn i et statistikkprogram som kan utføre styrkeberegninger: • standard avvik: 5.05 • delta (forskjellen vi skal påvise): 5.0g • signifikans-nivå: 0.025 • teststyrke: 0.80 • tester utvalg mot kjent fordeling • ensidig test (vi tester kun om μ faller). • Resultat: Nødvendig med 11 prøver.

  39. Prøvetakingsfrekvens(binære data) Bruker binomialfordelingen: • Man må først bestemme seg for hvilken feilprosent man ønsker skal utløse alarm. • Når alarmgrensen er valgt, må man finne en stikkprøvestørrelse, og et maksimalt antall positive prøver per stikkprøve man er villig til å godta, slik at: • man med “rimelig sikkerhet” (teststyrke ca. 80%) vil slå alarm hvis den sanne feilprosenten er høyere enn alarmgrensen. • man ikke får for mange falske alarmer (< 5%). • Valg av stikkprøvestørrelse og maksimalt antall positive prøver gjøres ved bruk av binomialfordelingen.

  40. Bruk av binomialfordelingen≈ Scan statistics • Europarådets guide inneholder en tabell med forslag til forskjellige stikkprøve-takingsopplegg. • Tabellen er dessverre litt uoversiktlig, og tillater feilfrekvenser som er i høyeste laget.

  41. Hvilke av våre kvalitetskontroller trenger vi binomialstatistikk til? Leukocytt-telling i erytrocytt- og trombocyttkonsentrat!

  42. Beregning av prøvetakingsfrekvens i BiO • Fastsetting av prøvetakingsfrekvens ble gjort for samtlige parametere der det var påkrevd. • Begrunnelse for valg av prøvetakings-frekvens ble sammenstilt i et 44-siders dokument(!).

  43. Dokumentasjon av utført SPK • Blodforskriften omtaler SPK av mange parametre. • Mange av parametrene vil måtte inndeles videre, slik at hver parameter blir til flere separate prosesser: • Trombocytter fra egenprodusert buffy coat • Trombocytter fra innkjøpt buffy coat • Aferesetrombocytter fra Amicus • Aferesetrombocytter fra Haemonetics MCS+. • Til sammen blir dette svært mange kontrolldiagrammer. • Elektronisk lagring av diagrammene, og elektronisk dokumentasjon av at diagrammene har blitt sett og vurdert, er derfor helt nødvendig.

  44. Dokumentasjon av utført SPK • Kontrolldiagrammene vil inneholde både kontrollgrensebrudd og andre regelbrudd. • Det er ønskelig at det fremgår av diagrammene hvilke regler diagrammet er vurdert i forhold til, og hvilken regel som er brutt når et regelbrudd markeres.

  45. Dokumentasjon av utført SPK • Alle kontrolldiagrammer tas ut som én PDF-fil(33 sider). • Det skrives et separat word-dokument med vurdering av de enkelte prosessene.

  46. Statistisk prosesskontroll er mye arbeid! • Blodbanken i Oslo: 33-siders rapport! • Europarådets guide anbefaler at man prioriterer, og utfører SPK kun på de viktigste kvalitetsmålingene. • Bloddirektivet og blodforskriften krever imidlertid SPK på samtlige kvalitetsmålinger.

  47. BiO SPK status • Alle kontroller som omtales i Blodforskriften utføres. • Alle prøvetakingsfrekvenser er begrunnet, og utregnet der det er påkrevet. • Det utføres også SPK på plasma, selv om det ikke er et krav.

More Related