SPK ved Blodbanken i Oslo September 2009

Slides:



Advertisements
Liknende presentasjoner
12.Studienreise nach Finnland,
Advertisements

Kvinner og politikk Kvinnelig valgmobilisering i Nord-Norge: Glasstak eller etterslep? Marcus Buck.
Trykk på mus eller tastatur for neste bilde…
Vesentlige kapasitetsendringer i basisperioden 15. august 2011 George Nicholas Nelson.
STATISTISK KVALITETSSTYRING
Litt mer om PRIMTALL.
Ti måter å ødelegge en CT-undersøkelse av halsen på
Hjemmeoppgave 1: Å høre etter NAVN: ……………………………….. DATO: ……………………….
Grafisk design Visuell kommunikasjon
Sunndalsøra Registertjenester Per Ivar Larsen Sugar
Teknologi for et bedre samfunn 1 Asbjørn Følstad, SINTEF Det Digitale Trøndelag (DDT) Brukervennlig digitalisering av offentlig sektor.
”Jeg reiser smart”-kampanjen 26. april – 12. juni 2010
7. Fysisk arbeidsmiljø Jeg er fornøyd med den ergonomiske utformingen av arbeidsplassen min Jeg er fornøyd med inneklimaet på arbeidsplassen.
1 Arbeidssted, bruk av fasiliteter og - mengde 5.
Hobro februar 2010 Kurs om elektrokjemisk tæring
Møre og Romsdal. 2 Ligger det et bedehus eller et kristelig forsamlingshus (ikke kirke) i nærheten av der du bor? (n=502) i prosent.
Enhalet og tohalet hypotesetest
NRKs Profilundersøkelse NRK Analyse. Om undersøkelsen • NRK Analyse har siden 1995 gjennomført en undersøkelse av profilen eller omdømmet til NRK.
2. Planter. Del 1 (1–4). Nivå 2. Side 19–24
Kap 05 Betinget sannsynlighet
Fra forelesningene om involveringspedagogikk Et utviklingsarbeid Philip Dammen Manuset er under arbeid.
Gjenfinningssystemer og verktøy II
Kapittel 14 Simulering.
Forelesningsnotater SIF8039/ Grafisk databehandling
BI 3010H05 Populasjonsgenetikk Halliburton Kap 1-3
Transformasjoner Men hva hvis relasjonen er kurvelinjær?
Oppgave gjennomgang Kap. 3 og 4.
1 Oppgave gjennomgang Kap Oppgaver -Kap 12: 1, 2, 3, 5, 7, 8, 11, 18, 19.
Kvalitetssikring av analyser til forskningsbruk
P-MP modeller. LOG530 Distribusjonsplanlegging 2 2 Det skal opprettes p fasiliteter (lager) for å betjene en gitt mengde kunder. Kundenodene er også potensielle.
Kap 06 Diskrete stokastiske variable
©TNS Norsk Finansbarometer 2013 Norsk Finansbarometer 2013 Det norske pensjons- og livsforsikringsmarkedet og dets bevegelser Grafikkrapport – Livsforsikring.
Norsk Finansbarometer 2012 Norsk Finansbarometer 2012 Norsk Finansbarometer 2012 TNS Gallup Oslo, 2012 Det norske skadeforsikrings- markedet og dets bevegelser.
Norsk Finansbarometer 2012 Norsk Finansbarometer 2012 Norsk Finansbarometer 2012 TNS Gallup Oslo, 2011 Det norske livs- og pensjonsforsikrings- markedet.
Norsk Finansbarometer 2011 TNS Gallup Oslo, 2011 Det norske skadeforsikrings- markedet og dets bevegelser Grafikkrapport - total.
Norsk Finansbarometer 2011 TNS Gallup Oslo, 2011 Det norske livs- og pensjonsforsikrings- markedet og dets bevegelser Grafikkrapport - total.
Om Norsk Finansbarometer 2014
Kontrollregler Z- tabell Kontrollregler Tillatt totalfeil
Statistikk på 20 2 timer PSY-1002
SINTEF Teknologi og samfunn PUS-prosjektet Jan Alexander Langlo og Linda C. Hald 1 Foreløpig oppsummering – underlag for diskusjon på PUS-forum
GRØNNALGER BRUNALGER RØDALGER
1 BM-dagen 29.okt BM1 Fysisk miljøplanlegging Studieprogram for Bygg- og miljøteknikk Meny Prosjektoppgaven Arealbruk og befolkning Transport og.
Anvendt statistisk dataanalyse i samfunnsvitenskap
Bærekraftig utvikling - forskerspiren
Eiendomsmeglerbransjens boligprisstatistikk Oktober 2010
Eiendomsmeglerbransjens boligprisstatistikk Juni 2010 Norges Eiendomsmeglerforbund og Eiendomsmeglerforetakenes Forening ECON Poyry og FINN.
Eiendomsmeglerbransjens boligprisstatistikk Februar 2011 Norges Eiendomsmeglerforbund og Eiendomsmeglerforetakenes Forening ECON Poyry og FINN.
Velkommen! 4/4/2017.
Undersøkelse om undervisningsmateriell for psykisk helse
Leieprisstatistikk for Oslo Markedsleie og Gjengsleie for hybler og leiligheter i Oslo 1. kvartal 2009 Leieprisstatistikk for Oslo Utarbeidet av.
PROSJEKT: UADRESSERT REKLAME Omnibus: 23. august – 30 august 2006
”Jeg reiser smart”-kampanjen 16. september – 30. oktober 2010.
Virksomhetsrapport Oktober Innhold 1. Oppsummering 2. Hovedmål 3. Pasient 5. Aktivitet 4. Bemanning 6. Økonomi 7. Klinikker 2.
Diskrete stokastiske variable
Offentlighet og partsinnsyn
En oversikt over personopplysningsloven Dag Wiese Schartum, AFIN.
Avlevering i praksis KDRS-samling
ENDRINGER I NASJONALE PRØVER ― Ny skala og måling av utvikling over tid Per Kristian Larsen Vurdering 2.
Virksomhetsrapport August Innhold 1. Oppsummering 2. Hovedmål 3. Pasient 5. Aktivitet 4. Bemanning 6. Økonomi 7. Klinikker 2.
1 Trivsel Utvalg Trives svært godt Trives godt Trives litt Trives ikke noe særlig Trives ikke i det hele tatt Snitt Trivsel Brannfjell skole (Høst 2014)
Økoprofil - en miljøvurderingsmetode
Veivalgsanalyse etter Sørlandsmesterskapet i lang (klassisk) distanse 2004.
Dagligbankundersøkelsen Fakta Dagligbankundersøkelsen intervju Befolkning 15 år + TNS Gallup Forfatter Bente Pettersen Roar Thorvaldsen.
Befolkning og arbejdsmarked 7. Mikroøkonomi Teori og beskrivelse © Limedesign
Hypotesetesting, og kontinuerlige stokastiske variable
Blir velene hørt? Medvirkning i planprosessen i Oslo kommune NIBR-rapport 2011:1 Sosiolog Lillin Knudtzon.
Siste forelesning er i morgen!
Forelesning 5 HSTAT1101 Ola Haug Norsk Regnesentral
M1 årskurs HVE 7. september 2009
Stian Grønning Master i samfunnsøkonomi Daglig leder i Recogni.
Utskrift av presentasjonen:

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

SPK ble myndighetskrav 8/2/2005 gjennom Blodforskriften.

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

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

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.

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

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

Hvordan begrunne en prøvetakingsfrekvens 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.

En medisinsk problemstiling?

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.

Hvor går grensene for akseptabel kvalitet av et gitt blodprodukt 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?

Hvor går grensene for akseptabel kvalitet av et gitt blodprodukt 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.

En statistisk problemstiling?

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!

Normalfordelingen (definisjon) Hvis en måleverdi er resultat av mange forskjellige, uavhengige variasjons- kilder, som alle bidrar omtrent like mye, vil fordelingen se omtrent slik ut:

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.

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).

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.

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.

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.

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

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

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

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.

I/MR diagram (individuelle verdier)

Eksempel X-bar diagram Brukes for poolede produkter og hvor vi har 100% uttesting

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).

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!

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.

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.

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.

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)

Eksempel Ønsker å beregne prøvetakingsfrekvensen for måling av Hb i erytrocyttkonsentrat

Hemoglobininnhold i SAG

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%.

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.

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.

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.

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

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(!).

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.

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.

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.

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.

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.

Seksjonsoverlege Vidar Bosnes Takk til: Seksjonsoverlege Vidar Bosnes