AUTOVALIDAÇÃO DE RESULTADOS NO
LABORATÓRIO CLÍNICO: DEFINIÇÃO DOS VALORES
DE SEVERIDADE/NORMALIDADE E APLICAÇÃO DO
RCV PARA A DETERMINAÇÃO DO DELTA CHECK
DIAS, A. C. ; ALBUQUERQUE, M. T. ; MARTINS, G. R. ; OLIVEIRA, G. ; BARBOSA, A. L.
LABORATÓRIO SABIN DE ANÁLISES CLÍNICAS – BRASÍLIA-DF
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INTRODUÇÃO
O software CentraLink SIEMENS ®, é uma solução de gerenciador de dados multissistemas para os sistemas de instrumentos em laboratório. O sistema CentraLink consolida os dados de todos os instrumentos
conectados, de forma que o operador poderá visualizar os resultados do paciente e do controle de qualidade, a partir de um único local. Esse Sistema realiza autovalidação de resultados de pacientes de acordo com quatro
critérios, sendo eles: Normalidade, Delta Check, Controle de Qualidade e Flags de Instrumentos. O Centralink trabalha com 3 faixas de Severidades para cada critério.
O objetivo geral do estudo é trabalhar com os critérios de Normalidade e Delta Check, propondo uma padronização com foco na atenção aos resultados anormais. O objetivo específico foi propor os valores de
Sereridade 1, 2 e 3; além de calcular o “Delta Check” com base na fórmula do “Reference Change Value” (RCV), que é a diferença entre 2 resultados consecutivos que podem indicar uma mudança no estado de saúde
do paciente.
CASUÍSTICA E MÉTODOS
Estudo transversal com 803.649 resultados laboratoriais de bioquímica e hormônios, realizados em laboratório privado, nos períodos de 18 a 23 de maio/2013 (anterior à configuração do Centralink), 14 a 19 de
outubro/2013 e 04 a 09 de novembro/2013 (após à configuração do Centralink). O teste Qui-Quadrado para tendências analisou se o percentual de autovalidações de resultados aumentou estatisticamente. A análise
estatística foi feita pelo programa Medcalc (α=0,05).
Foi estipulado Severidade 1 para limites “brandamente” fora do valor de referência, Severidade 2 para limites de alerta e Severidade 3 para limites críticos (Figura1). Os limites de alerta foram definidos com base no
“estado da arte”, entre 3 analistas clínicos e validados pela Gerência de Produção – não há referência bibliográfica para definição destes critérios.
Em junho/2013 foi padronizado as faixas de severidades para a Normalidade e o RCV para Delta Check, o Sistema CentraLink automaticamente passa a gerenciar os dados de pacientes com foco em resultados
anormais, sendo analisado independentemente os critérios de Normalidade e Delta Check, ou seja, qualquer um dos critérios infringidos, os resultados serão auto liberados ou ficarão retidos no Sistema para avaliação
manual. Em novembro/2013, após essa padronização de Normalidade e Delta Check, foi configurado no Sistema CentraLink um comando de informática (Trigger) com a seguinte função: O sistema ao receber um
resultado do instrumento dará prioridade à análise do Delta Check frente à Normalidade, ou seja, fará primeiramente avaliação de Delta Check, caso esse não infrinja severidade 2, o resultado só ficará retido no sistema
para uma avaliação manual, caso a Normalidade infrinja severidade 3 (Figura 2). Na Figura 3 é apresentado a Fórmula do RCV, que foi utilizado na definição dos “Delta Checks”.
Figura 1. Faixas de Severidade definidas no Centralink.
Figura 2. Fluxograma da revisão e autovalidação dos resultados.
Figura 3. Cada resultado é uma assossiação do coeficiente de variação analítico (CVa) e biológico
individual (CVi). O RCV compreende a soma destas incertezas associadas com ambos os resultados.
RESULTADOS E CONCLUSÃO
Os resultados autovalidados em maio, outubro e novembro foram 61,64%, 83,51% e 84,04%, respectivamente. Os resultados autovalidados pelo Centralink aumentaram significativamente após configuração (p<0,001).
Observou-se redução no tempo de atendimento total (TAT) de 12 para 9 horas. As telas de revisão do Centralink que apresentavam normalmente, entre 2000 e 3000 pacientes para revisão hoje giram em torno de 400 a
500. A definição de critérios cientificamente válidos, para a autovalidação de resultados laboratoriais, otimiza o processo e possibilita maior atenção do Analista Clínico aos casos que necessitam de cuidado especial.
Figura 4. Gráfico de colunas representando o percentual de resultados
autovalidados nos períodos de 18 a 23 de maio /2013 , 14 a 19 de
outubro/2013 e 04 a 09 de novembro/2013. Qui-Quadrado com p<0,05
considera-se diferença estatisticamente significativa.
REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
ARMITAGE, P. Tests for linear trends in proportions and frequencies. Biometrics, v. 11, n. 3, p. 375–386, 1955.
FRASER, C. G., Biologic Variation: From Principles To Practice, AACC Press, 2001.
FRASER, C.G. & Harris, E.K. Generation and application of data on biological variation in clinical chemistry. Crit Rev Clin Lab Sci, Vol.27, No.5, pp.409–437, 1989.
HARRIS, E.K. & Yasaka, T. On the calculation of a ‘‘reference change’’ or comparing two consecutive measurements. Clin Chem, Vol.29, No.1(Jan), pp.25–30, 1983.
HARRIS,E.K.;Yasaka, T. On the calculation of a ‘‘reference change’’ or comparing two consecutive measurements. Clinical Chemistry, v.29, n.1, p.25–30, 1983.
OMAR, Fierdoz. Essential laboratory knowledge for the clinician. Continuing Medical Education, [S.l.], v. 30, n. 7, p. 244-248, jun. 2012. ISSN 2078-5143.
RICÓS, C., Cava, F., Garcia-Lario, J.V., Hernández, A., Iglesias, N., Jiménez, C.V., Minchinela, J., Perich, C., Simón, M., Domenech, M.V. & Alvarez, V. The reference change value: a proposal to interpret laboratory reports in serial testing
based on biological variation. Scand J Clin Lab Invest, Vol.64, No.3, pp.175-184, 2004.
8. RICOS, C., et.al., Current databases on biologic variation: pros, cons, and progress. Scand J ClinLab Invest 1999;59:491-500.