臨床醫學檢驗重要環節的質量控制

楊俊英

【摘?要】目的：臨床醫學檢驗在給醫護人員在臨床治療上提供了很大的幫助，為了臨床醫學檢測結果的準確度，控制好檢驗環節中重要過程的質量是具有必要性的。方法：隨機選取接受臨床醫學檢驗的患者分為兩組，接受不同方法的臨床醫學檢測，對比檢測結果。結果：質量控制下，研究對象的臨床醫學檢測結果更加精準。結論：在臨床醫學檢驗中，把控好重要環節，實施質量控制措施，可以預防環境和人為因素對檢測結果的影響。

【關鍵詞】臨床醫學檢驗;質量控制;檢驗結果

【中圖分類號】R197???【文獻標識碼】A????【文章編號】1672-3783（2020）02-0291-01

目前在臨床治療中，不同手段的醫學檢驗準確的描述了患者的生理性不適和變化，各種檢驗結果和數據為醫護人員提供了判斷依據，更好幫助醫護人員給患者實施精準的治療方法，大量的人體臨床醫學檢測結果數據也成為了現代臨床醫學理論發展的基礎磐石。因此，控制檢驗過程中的影響因素，可以排除外來因素對檢驗結果準確度的影響，在臨床治療上是非常有必要的，本實驗將研究不同方法的臨床醫學檢測，并探究質量控制手段對檢測結果準確度的影響。

1?基本信息和方法

1.1?基本信息

隨機選取將要接受臨床醫學檢驗的患者，在實驗開始前患者均在接受檢驗前進行體檢，患者分為兩組，各組均有206名患者，記錄患者的信息，兩組患者的基本信息如表1所示，兩組患者的身體健康狀況和基本信息大致相同，具有可比較性。

1.2?質量控制方法

對照組接受常規方法檢測，觀察組接受質量控制的檢測，同樣收集和統計兩組患者的檢測結果，調查兩組人員工作的滿意度。

質量控制實施的環節包括臨床醫學檢驗前、中、后三個重要階段。

檢測前階段：在臨床醫學檢驗前，醫護人員要詳細登記和重復核對患者的信息。信息包括患者身體基本信息，患者需要檢測的項目，患者檢測標本的采集時間和保存時間，標本采集的方式，檢測標本的方法和使用儀器，避免標本過多出現混淆和延遲標本的檢測時間，或使用錯誤的方法和儀器及配套試劑進行檢測。

在醫護人員采集患者標本時，要使用一次性無菌適宜規格的醫藥耗材進行取樣，且取樣方法要避免造成創面，取樣時間簡短，取樣步驟精簡，既可以減少患者的痛苦，也可以確保樣本沒有暴露在空氣中受到污染或氧化。醫護人員要經常組織培訓和考試，訓練標本采集的手法，熟練標本采集的操作。在送檢和運輸標本過程中，需要保證裝有標本的耗材具有完好的保密性，避免在運輸過程中標本受到空氣附著物污染和其他標本的影響;標本的保存環境溫度對標本也有很大的影響，醫護人員需要及時將標本送檢，未來得及送檢的標本需要放置于4℃以下的冰柜進行保存。在檢測過程中，醫護人員要遵守實驗室的規則和檢測方法進行檢測，檢查儀器的靈敏度和調節參數，檢查配套試劑和醫藥耗材是否受到污染，選取的檢測方法必須遵循科學原則，不得使用其他不規范不嚴謹的操作，醫護人員也可以和患者溝通，選取適合的檢測方法和儀器。整個檢測前環節要考慮到安全和精簡步驟。、

檢測中階段：在臨床醫學檢測中，檢測儀器和配套試劑是確保檢驗結果準確性的基礎。檢測儀器在檢測前后需要進行檢查和保養維修，在檢查前后使用相應的空白試劑清洗儀器管道，確保標準不受污染，在檢測前后要將儀器參數調節回正常參數，長時間不使用的檢測儀器應關閉電源且安全放置。配套試劑在使用前要確保包裝沒有破損，檢查檢驗方法需要使用到的試劑種類和劑量，在調配試劑時要注意醫護人員的安全。在實驗室管理中可以引入計算機和智能管控，減少人為操作的失誤，提高運行速度。檢測人員需要接受檢測方法的培訓，檢測人員的理論和手法要達到標準，實驗室安全意識要加強。

檢測后階段：在檢測結果出來后，要核實檢測結果的準確，有必要時需要再次檢測。使用計算機建立完整的信息數據庫，保存完整的臨床醫學檢測結果和患者信息，一方面可以提升醫院病人和數據管理的效率，方便醫護人員及時調出患者的檢查結果和以往病歷，一方面患者的檢測數據不易丟失，可以使用大數據分析軟件進行統計和分析不同病癥的檢測結果，為加強醫學理論的數據支持，為地區預防疾病宣傳和治療有重大意義。

2?結果

兩組患者的臨床醫學檢測結果和人員工作滿意度如表2所示。由表2數據可得，觀察組的臨床醫學檢驗結果準確性和滿意度均高于對照組，且具有統計意義，說明臨床醫學檢測結果可以在質量控制下得到提高。

3?討論

本實驗探究了臨床醫學檢測結果的影響因素和重要環節下質量控制的方法，實驗數據說明了在檢測過程中每個步驟和環節加強控制，減少環境和人為因素，保證檢測標本狀態接近采集時的狀態，可以更準確測出患者的身體各項指標，醫護人員可以更好的診斷和提出相對應的治療手段。在如今社會面臨老齡化，醫療機構、醫護人員和經費需求都在逐年增加，本實驗的質量控制方法從安全性，操作可行性，患者滿意度和經濟性角度出發，確保數據的及時性和精準度，為臨床醫學檢驗提供有效的數據支持，對社會醫療改善有巨大的意義。

參考文獻

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