O seu CQ está tentando dizer alguma coisa?
*CONECTANDO PONTOS PARA REVELAR PADRÕES E CAUSAS
DETERMINÁVEIS
Existe uma lição que precisa ser aprendida a respeito de causas comuns e especiais
de desvios, ambas em controle de qualidade.
Como cientistas de laboratório, fomos ensinados a conectar os pontos de resultados
de controle para procurar por padrões nos dados e causas indeterminadas. Estes
eventos podem nos ajudar a entender as dificuldades e a importância das práticas
de controle de qualidade no laboratório, como separar causas comuns de variação
de causas determináveis, que são problemas que devem ser consertados.
CAUSAS COMUNS X DETERMINÁVEIS
“Algumas maçãs podres” parece ser o termo não técnico para “outlier” que se
encontra fora do comportamento normal esperado ou variação normal.
Na linguagem de controle de qualidade, esta variação é atribuída a causas comuns.
Variação incomum ou anormal é atribuída a uma causa especial que é determinável
em um evento indeterminado, e é denominada causa especial ou determinável.
Causas comu ns são aqueles fatores e variáveis que aumentam a variação normal,
enquanto causas especiais são aquelas que levam a uma variação anormal ou
incomum. As causas comuns geralmente levam a pequenas variações randômicas
que individualmente são difíceis de sere m isoladas e controladas, mas juntas
resultam em uma faixa de variação esperada e frequentemente previsível. Em
processos analíticos, variações pequenas no volume de amostra, volume de
reagentes, controle de temperatura, tempo, etc., aumentam a estabilidade inerente
da imprecisão que é a característica de performance do método.
Causas determináveis, por outro lado, aumentam a variação incomum ou anormal
que, se adequadamente identificada, pode então ser eliminada. A eliminação de
causas determináveis, ou no mínimo a minimização de seu número, deverá
realmente ser o primeiro passo no estabelecimento de uma situação de controle
estatístico onde a faixa de desvios torna-se previsível. Em relação aos instrumentos
de laboratório a responsabilidade é do fabricante. Em relação aos processos de
dosagens a responsabilidade é do gerente do laboratório. Na rotina de um
laboratório, o trabalho do analista é identificar causas determináveis quando estas
ocorrem, realizar correções quando necessário, e eliminar problemas
indeterminados quando possível. Esta é a razão da utilização do CQ estatístico e
porque ele é tão importante.
A habilidade de distinguir entre causas comuns e causas determináveis pode
depender da capacidade do analista. Todos nós sabemos que os analistas de
laboratório, com muitos anos de experiência, podem dar uma olhada no mapa de
controle e imediatamente dizer se existe ou não um problema. Quando alguém
pergunta como eles fazem isto, eles frequentemente falam da aparência ou padrão
nos dados. A dificuldade para os novos analistas é ganhar experiência suficiente
para avaliar competentemente os dados de controle. É um desafio para os gerentes
de laboratórios que devem ter a certeza de que todos os analistas possuem as
habilidades necessárias para identificar problemas.
REGRAS DE CONTROLE DEVEM SEPARAR AS CAUSAS COMUNS DAS CAUSAS
DETERMINÁVEIS
Por esta razão a definição das regras de controle é importante. As regras de
controle definem o padrão que estamos procurando nos dados. Obtido o
comportamento normal ou variação do processo, devemos identificar resultados
que excederam a faixa esperada, bem como padrões incomuns dentro da faixa
esperada.
Por exemplo, ai está o que as seguintes regras estão procurando:
13s – Existe algum resultado que exceda o valor
especificado de variação?
Existe somente cerca de 3 chances em 1000 de se
observar um resultado fora dos limites que estão
estabelecidos em Média ± 3DP.
22s – Existe um padrão onde dois resultados
consecutivos excedem o mesmo limite controle 2s? Esta
regra requer dois resultados em uma linha, dois
resultados altos ou dois resultados baixos, que podem
ser causados por uma mudança sistemática nos
resultados do método (problema de exatidão). Existe
somente cerca de 4 chances em 1000 de se observar
esta condição devido a variação normal do processo.
R4s- Existe um padrão onde a faixa de resultados está
muito extensa, um resultado excedendo a média de +
2s e o outro resultado excedendo a média de – 2s do
limite do controle? Se existe, o erro randômico do
método está maior do que o esperado (problema de
precisão).
41s – Existe um padrão onde 4 resultados consecutivos
do controle excedem a mesma média + 1s ou a
mesma média – 1s do limite do controle? Se existe,
provavelmente existe um erro sistemático ou um
problema de exatidão.
10x – Existe um padrão onde dez resultados
consecutivos de controles estão todos acima ou abaixo
da média? Se existe, provavelmente existe um erro
sistemático ou problema de exatidão.
Pode-se notar que como o limite do controle aproxima-se da média da variação
normal, a “série” das observações consecutivas deve aumentar para identificar
corretamente um padrão incomum no meio da variação normal esperada. Uma
longa série de eventos relatados, mesmo no meio da variação normal, pode revelar
que algo incomum está acontecendo e existem causas indeterminadas que
necessitam ser identificadas e definidas.
DETURPAÇÃO DO CONTROLE DE QUALIDADE
Se a regra de controle errada é usada, pode haver perigo na declaração de uma
causa determinada mesmo que a variação esteja normal. Por isto a regra 12s
comumente usada é um problema. Esta regra não foi listada acima porque ela não
distingue causas comuns de causas determinadas.
Todos sabemos que existe 5% de chance de se observar 1 medição fora do limite
de controle 2s, mesmo que tudo esteja perfeito. Esta regra leva a um “falso
alarme” ou a uma “falsa rejeição” porque esta medição fora do limite é devido a
variação comum e esperada do processo. O que vários analistas não sabem é que a
mudança de uma falsa rejeição é de cerca de 10% quando dois níveis de controles
são analisados, que é o mínimo solicitado pelo CLIA (e cerca de 15% se três níveis
de controles são analisados).
Um alto nível de falsas rejeições causa tanta confusão, que o analista não sabe o
que fazer quando a bateria de testes está fora do controle. Isto leva a prática
comum de repetições do controle até que ele fique “dentro”. Esta prática deturpa as
aplicações de controle de qualidade porque não fazemos nenhuma tentativa de
identificar as causas determinadas e corrigir ou eliminar os problemas.
A LINHA INFERIOR
A gerência é responsável por estabelecer os procedimentos de controle apropriados
que fornecem resultados de testes seguros para os pacientes. As ferramentas de
CQ e treinamentos são necessários para os técnicos de bancada para que eles
possam realizar suas funções de maneira adequada, isto é, produzir resultados de
qualidade necessários para o tratamento do paciente.
Se tivermos um problema de controle hoje, isto significa que temos problemas de
gerenciamento. Se quisermos mudar estes problemas de controle, significa que
teremos de mudar nosso procedimento de gerenciamento ou a pessoa responsável
por ele. As “maças podres” não são aquelas pessoas da linha de frente que estão
fazendo suas obrigações e realizando seus trabalhos como esperado. As “maçãs
podres” estão no gerenciamento.
A linha inferior está na gerência que é responsável pelos problemas de qualidade.
*Westgard QC, A Word from JOW: Connecting the Dots to Reveal Patterns and
Assignable Causes. July 2004.