NEW
Font size
WorksheetsBài tập trắc nghiệm về hệ thống phân tích và sai số tổng
Total questions: 31
Worksheet time: 16mins
Đối với một hệ thống phân tích có hiệu năng tốt, việc tính toán sai số tổng
Số % dữ liệu tính toán càng lớn thì càng chính xác
Số % dữ liệu tính toán càng nhỏ thì càng chính xác
Số % dữ liệu tính toán càng lớn thì càng không chính xác
Số % dữ liệu tính toán càng nhỏ thì càng không chính xác
Ý nghĩa của giá trị z dùng để tính toán sai số tổng
Định lượng phần tương ứng của đường cong Gaussian được sử dụng để ước lượng sai số ngẫu nhiên
Ước lượng số lần SD tương ứng là số % dữ liệu dùng để tính toán sai số ngẫu nhiên
Ước lượng số lần SD tương ứng là số % dữ liệu dùng để tính toán sai số hệ thống
Không đáp án đúng
Khi có một sự thay đổi trong hệ thống như hiệu chuẩn hoặc bảo dưỡng lớn của thiết bị
Ghi nhật ký hoạt động của thiết bị sau hiệu chuẩn hoặc bảo dưỡng để theo dõi, giám sát sau hiệu chuẩn, bảo dưỡng
Thực hiện nội kiểm để đánh giá hoạt động thiết bị sau hiệu chuẩn, bảo dưỡng
Xác định sự thay đổi đáng kể hay không đáng kể của hệ thống sau hoạt động
Không cần xem xét vì các hoạt động hiệu chuẩn hay bảo dưỡng là các hoạt động chất lượng
Khi có đầy đủ dữ liệu lâm sàng liên quan đến ảnh hưởng của sai số xét nghiệm lên quyết định chẩn đoán và điều trị, mô hình nào nên được ưu tiên để thiết lập TEa?
Mô hình dựa trên nguồn khác (state-of-the-art)
Mô hình dựa trên yêu cầu lâm sàng
Mô hình trên biến thiên sinh học
Bất kỳ mô hình nào vì TEa luôn tương đương
Thiết lập APS dựa trên kết quả lâm sàng bằng cách tiếp cận gián tiếp khảo sát bác sỹ lâm sàng về khả năng thực hiện trong các kịch bản khác nhau dựa trên kết quả phòng xét nghiệm để đo lường sự thay đổi tiềm tàng trong quyết định lâm sàng có đặc điểm:
Phù hợp với thực tế vì dựa vào quá trình điều trị bệnh nhân
Phù hợp hơn với cách tiếp cận trực tiếp
Dựa trên suy đoán, không dựa trên thực tế
Tất cả đáp án đúng
Các thống kê QC có thể phản ánh hiệu năng của phương pháp khi:
Sử dụng phối hợp đa quy tắc
Các kết quả QC dao động xung quanh giá trị trung bình
Giới hạn hiệu năng chấp nhận được xác định rõ ràng và áp dụng phù hợp
Độ chụm của dữ liệu tốt
Một phòng xét nghiệm có số lượng bệnh nhân đông. Các tiêu chí nào trong kế hoạch QC nên điều chỉnh?
Tăng số lượng mẫu kiểm soát
Không thay đổi gì
Tăng số lượng mẫu kiểm soát, tăng tần suất QC
Tăng số lượng mẫu kiểm soát, tăng tần suất QC, và sử dụng SD chặt chẽ hơn
Các yếu tố xem xét lựa chọn các thông số trong kế hoạch QC TRỪ
Hiệu năng của phương pháp đo
Số lượng kết quả bệnh nhân xảy ra sai sót
Nguy cơ gây hại cho bệnh nhân
Giới hạn kiểm soát của nhà sản xuất
Điều kiện để phương pháp xét nghiệm được chấp nhận về hiệu năng là:
TE > TEₐ
TE < TEₐ
TE = TEₐ
TE ≥ TEₐ
Một xét nghiệm hormon có Sigma = 6,2. PXN đang áp dụng đa quy tắc phức tạp với 3 mức QC mỗi ca chạy. QC hiếm khi bị loại. Đánh giá đúng nhất về chiến lược QC hiện tại là:
Phù hợp vì đảm bảo an toàn tối đa
Có nguy cơ loại bỏ sai thấp
Chưa tối ưu về hiệu quả và nguồn lực
Cần thiết do xét nghiệm có ý nghĩa lâm sàng cao
Để đạt được hiệu suất 6 Sigma, tỷ lệ sai sót tối đa được phép là bao nhiêu?
0,01% (100 lỗi trên 1 triệu)
0,001% (10 lỗi trên 1 triệu – 10 DPM)
0,1% (1.000 lỗi trên 1 triệu)
1% (10.000 lỗi trên 1 triệu)
Theo công thức Sigma khi Bias tăng mà TEa và CV không đổi, giá trị Sigma sẽ:
A. Tăng
B. Giảm
C. Không thay đổi
D. Tăng rồi giảm
Hai chiến lược QC cho cùng một xét nghiệm (Sigma ~4,5): Chiến lược A: 1₃s, 3 mức QC và Chiến lược B: 1₂s/2₂s/R₄s, 2 mức QC. Cả hai đều đạt Ped ≥90%, nhưng chiến lược B có Pfr cao hơn. Lựa chọn hợp lý nhất là:
Chiến lược A vì ít loại bỏ nhầm hơn
Chiến lược B vì đa quy tắc luôn an toàn hơn
Chiến lược nào cũng được vì Ped tương đương
tăng thêm mức QC cho chiến lược B
Chưa biết B hay A
Một xét nghiệm có CV thấp, Sigma tính toán >6. Tuy nhiên, theo thời gian bias tăng dần nhưng chưa vượt TEa. QC hiếm khi bị loại. Nhận định đúng nhất khi lựa chọn quy tắc QC là:
Có thể dùng bất kỳ quy tắc nào vì Sigma cao
Cần ưu tiên quy tắc nhạy với sai số hệ thống
Không cần thay đổi QC vì chưa vượt TEa
Chỉ cần theo dõi bằng EQA
PXN muốn áp dụng cùng một bộ quy tắc QC cho tất cả xét nghiệm để dễ quản lý. Các xét nghiệm có Sigma dao động từ 3,5 đến 6,5. Đánh giá đúng nhất là:
Có thể áp dụng nếu tăng số mức QC
Phù hợp vì đơn giản hóa vận hành
Không tối ưu vì không phản ánh hiệu năng từng xét nghiệm
Chỉ cần áp dụng cho xét nghiệm Sigma thấp
PXN sử dụng SD do nhà sản xuất cung cấp để thiết lập khoảng chấp nhận QC trong thời gian dài. QC hiếm khi bị loại nhưng EQA có nhiều sai lệch nhẹ. Nguy cơ chính của thực hành này là:
Tăng tỷ lệ loại bỏ nhầm
Giảm khả năng phát hiện sai số hệ thống
SD thực tế tăng theo thời gian
QC không ổn định
PXN đưa cả các điểm QC bất thường vào dữ liệu tính Mean và SD khi cập nhật khoảng chấp nhận. Hệ quả nguy hiểm nhất là:
Tăng độ chụm giả tạo
Khoảng chấp nhận QC bị "nới lỏng" không phù hợp
Tăng loại bỏ nhầm
CVh giảm
Một bệnh nhân ICU được theo dõi Na+ hằng ngày. Trong 1 tuần, kết quả Na+ của nhiều bệnh nhân có xu hướng tăng nhẹ. Nội kiểm mỗi ngày đều đạt, không vi phạm quy tắc. Ngoại kiểm tháng đó không có cảnh báo. PXN không ghi nhận thay đổi nhân sự hay điều kiện môi trường. Nhận định phù hợp nhất là:
Biến thiên sinh học của bệnh nhân ICU tăng
Chiến lược QC hiện tại chưa đủ nhạy để phản ánh thay đổi nhỏ của hệ thống
Ngoại kiểm không phù hợp với xét nghiệm điện giải
Phương pháp đo có độ chụm kém
Một bệnh nhân đái tháo đường type 1 được theo dõi glucose tại cùng PXN. Sau khi thay lô thuốc thử, kết quả glucose trung bình cao hơn trước, nhưng QC vẫn nằm trong giới hạn cũ. Quyết định phù hợp nhất là:
Tiếp tục trả kết quả vì QC đạt
So sánh lại phân bố QC trước và sau thay lô
Chờ kết quả ngoại kiểm
Thu hẹp SD để tăng độ nhạy
Hai bệnh nhân được theo dõi cùng xét nghiệm tại hai PXN khác nhau. PXN A dùng QC theo NSX, PXN B dùng QC tự thiết lập. PXN A có nhiều kết quả lâm sàng khó giải thích hơn dù QC đạt. Nhận định phù hợp nhất là:
PXN B có QC quá nhạy
PXN A có nguy cơ chấp nhận sai cao hơn
Sự khác biệt do bệnh nhân
Ngoại kiểm không phản ánh đúng
Một phòng thí nghiệm sử dụng thiết bị POC (point of care) với kiểm soát tích hợp (built-in control mechanisms). Sau 12 giờ, kết quả QC cho thấy lệch chuẩn vượt mức cho phép. Hãy phân tích các nguyên nhân có thể dẫn đến hiện tượng này:
Hệ thống tự giám sát quá nhạy
Nhân viên phòng thí nghiệm đã nhập sai kết quả QC
Tất cả mẫu bệnh nhân trước đó đều sai
Một hoặc nhiều cảm biến kiểm soát bị lỗi hoặc thành phần thiết bị hỏng
Một thiết bị có kiểm soát tích hợp (built-in control mechanisms) báo lỗi ngay khi một cảm biến hỏng. Phân tích ưu điểm của cơ chế này so với QC truyền thống:
Ngăn kết quả sai ngay lập tức, giảm nguy cơ ảnh hưởng bệnh nhân
Giảm chi phí QC và tránh phát hiện lỗi
Chỉ kiểm tra hiệu năng thiết bị, không liên quan đến bệnh nhân
Giúp tăng tốc độ xét nghiệm mà không cần QC
Một phòng xét nghiệm cân nhắc giữa chi phí lặp lại mẫu bệnh nhân và tần suất QC. Phân tích nguyên tắc ra quyết định:
Chi phí luôn quan trọng hơn rủi ro
Dựa vào yêu cầu ISO 15189
Giảm QC để tiết kiệm chi phí
Thực hiện QC thường xuyên nếu chi phí phát hiện lỗi sớm thấp hơn chi phí lặp lại mẫu nghi ngờ
Một phòng thí nghiệm cân nhắc giữa việc áp dụng QC truyền thống theo chu kỳ cố định và QC dựa trên rủi ro (risk-based QC) cho thiết bị POC có kiểm soát tích hợp. Phương án nào nên được ưu tiên?
QC theo chu kỳ cố định, vì đơn giản và tuân thủ hướng dẫn ISO
Không cần QC, vì thiết bị POC đã tự giám sát
QC dựa trên rủi ro, vì vừa đảm bảo phát hiện lỗi kịp thời vừa tối ưu tần suất QC theo mức rủi ro thực tế
Tăng tần suất QC vượt khuyến cáo, vì càng kiểm tra nhiều càng tốt
Một PXN tham gia chương trình EQA so sánh liên phòng xét nghiệm hóa sinh. Trong 3 vòng liên tiếp, kết quả Glucose đều đạt (|SDI| < 1), nhưng biểu đồ SDI cho thấy xu hướng tăng dần từ –0,8 → –0,2 → +0,6. Nội kiểm trong cùng giai đoạn hoàn toàn ổn định. Đánh giá phù hợp nhất là:
Hệ thống vẫn ổn định vì chưa vượt ngưỡng chấp nhận
Có khả năng xuất hiện sai số hệ thống nhỏ chưa được IQC phát hiện
Biến thiên SDI là ngẫu nhiên và không có ý nghĩa thống kê
EQA không đủ nhạy để phản ánh chất lượng thực tế
Một PXN xây dựng biểu đồ Levey–Jennings cho xét nghiệm ALT dựa trên 30 điểm QC đầu tiên sau lắp máy. Trong 4 tháng tiếp theo, QC hiếm khi bị loại, nhưng EQA có các lần không đạt rải rác. Khi vẽ lại biểu đồ bằng dữ liệu 6 tháng gần nhất, phân bố dữ liệu vẫn chuẩn nhưng Mean lệch rõ so với Mean 6 tháng đầu tiên. Nhận định đúng nhất là:
Quy tắc QC đang áp dụng chưa đủ nghiêm ngặt
Biểu đồ ban đầu không còn đại diện cho quần thể dữ liệu hiện tại
Ngoại kiểm không phản ánh đúng chất lượng nội bộ
Hệ thống có sai số ngẫu nhiên tăng
Biểu đồ L-J của xét nghiệm AST cho thấy khoảng 97–98% điểm QC nằm trong ±1SD, rất hiếm điểm vượt +1SD và gần như không có QC bị loại. Không ghi nhận thay đổi về máy hay thuốc thử trong giai đoạn này. Nhận định phù hợp nhất về biểu đồ này là:
Phương pháp có độ chụm rất cao
Hệ thống QC đang hoạt động tối ưu
Giới hạn QC được thiết lập quá rộng
CVh của phương pháp đang thấp hơn mong đợi
Một phòng xét nghiệm nhận thấy QC thường xuyên bị loại theo quy tắc 1₂s và 1₃s, dù không ghi nhận thay đổi lâm sàng bất thường. Khi tính lại SD từ dữ liệu QC thực tế, SD này lớn hơn SD ấn định ban đầu. Tình huống này dễ dẫn đến dạng quyết định qc nào nhất?
Chấp nhận sai
Loại bỏ đúng
Loại bỏ sai
Chấp nhận đúng
Mục tiêu cốt lõi của việc “bắt đầu bằng biểu đồ đúng” là:
Giảm số lần QC bị loại
Áp dụng quy tắc chính xác hơn
Đảm bảo các quyết định QC phản ánh đúng trạng thái hệ thống
Chuẩn hoá với nhà sản xuất
Biểu đồ L-J của một xét nghiệm cho thấy SD rất nhỏ, hầu hết các điểm QC nằm sát Mean. Tuy nhiên, chỉ cần thay đổi nhỏ về nhiệt độ phòng đã xuất hiện nhiều vi phạm 1_2s. Nhận định phù hợp nhất là:
Phương pháp quá nhạy với điều kiện môi trường
SD được thiết lập không phù hợp với biến thiên thực tế
Sai số ngẫu nhiên tăng đột ngột
Hệ thống mất ổn định
Một PXN sử dụng cùng biểu đồ L-J cho cả mẫu QC mức thấp và mức cao. QC mức thấp ổn định, QC mức cao thường xuyên sát ±2SD. Đánh giá đúng nhất là:
Độ ổn định của phương pháp phụ thuộc nồng độ, cần xem xét lại hiệu năng ở mức cao
Tham số SD hiện tại không phản ánh đầy đủ biến thiên tại cả hai mức QC
Chiến lược QC hiện tại chưa đủ nghiêm ngặt cho mức QC cao
Chất lượng mẫu QC mức cao có thể không đồng nhất theo thời gian
