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中华临床实验室管理电子杂志

中华临床实验室管理电子杂志 ›› 2026, Vol. 14 ›› Issue (02) : 127 -133. doi: 10.3877/cma.j.issn.2095-5820.2026.02.006

论著

动态标杆管理策略联合六西格玛度量促进检验全流程质量改进
韦丽丽1,2, 李世兵1,2, 赖圣明1,2, 王相辉1,2, 蒙火凤1,2, 蔡淑陶1,2, 冯梓晴1,2, 杨孜欢1,2,†()   
  1. 1　510655　广东广州，中山大学附属第六医院检验科
    2　510655　广东广州，广州市黄埔区中六生物医学创新研究院
  • 收稿日期:2026-02-28 出版日期:2026-05-28
  • 通信作者: 杨孜欢
  • 基金资助:
    国家卫生健康委医院管理研究所项目(JYHRJG2024B62); 中山大学附属第六医院学科建设经费(XZ202604012031033110)

Dynamic benchmarking strategy combined with Six Sigma metrics for quality improvement in the total testing process

Lili Wei1,2, Shibing Li1,2, Shengming Lai1,2, Xianghui Wang1,2, Huofeng Meng1,2, Shutao Cai1,2, Ziqing Feng1,2, Zihuan Yang1,2,†()   

  1. 1 Department of Clinical Laboratory, the Sixth Affiliated Hospital, Sun Yat-sen University, Guangzhou Guangdong 510655, China
    2 Biomedical Innovation Canter, the Sixth Affiliated Hospital, Sun Yat-sen University, Guangzhou Guangdong 510655, China
  • Received:2026-02-28 Published:2026-05-28
  • Corresponding author: Zihuan Yang
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引用本文：

韦丽丽, 李世兵, 赖圣明, 王相辉, 蒙火凤, 蔡淑陶, 冯梓晴, 杨孜欢. 动态标杆管理策略联合六西格玛度量促进检验全流程质量改进[J/OL]. 中华临床实验室管理电子杂志, 2026, 14(02): 127-133.

Lili Wei, Shibing Li, Shengming Lai, Xianghui Wang, Huofeng Meng, Shutao Cai, Ziqing Feng, Zihuan Yang. Dynamic benchmarking strategy combined with Six Sigma metrics for quality improvement in the total testing process[J/OL]. Chinese Journal of Clinical Laboratory Management(Electronic Edition), 2026, 14(02): 127-133.

目的

探讨联合应用国家临床检验质量规范的动态指标限值与六西格玛管理，在推动医学实验室全流程质量指标持续改进中的价值。

方法

分析某三甲医院检验科2023－2025年间15项质量指标数据。以2023年国家质量规范为基准、2025年规范为评价标准，纳入8项待改进质量指标，根据错误根源分为流程依赖型（5项）和操作依赖型（3项），采用动态标杆管理策略，实施“对标－达标－立新标”的阶梯式PDCA循环，对2023至2025年期间的改进效果进行分析评价。

结果

至2025年，流程依赖型指标显著改善：标本类型错误率、标本容器错误率、标本采集量错误率对应σ值分别提升至5.4σ（P＜0.01）、5.3σ（P＜0.001）、5.3σ（P＜0.01）；室内质控CV不合格率σ值提升至6.0σ（P＜0.001）；检验报告不正确率σ值提升至5.3σ（P＜0.001）。操作依赖型指标中，血培养污染率与标本溶血率σ值分别改善至4.6σ（P＜0.001）与4.7σ（P＜0.05），抗凝标本凝集率改善无统计学意义。

结论

动态标杆管理策略结合六西格玛度量，通过阶梯式目标设定并聚焦于待改进指标，能显著提升检验全流程质量水平，其中流程依赖型指标的干预效果更为显著。

关键词: 动态标杆管理, 六西格玛, 质量指标, PDCA循环, 持续改进
Objective

To explore the practical value of integrating the dynamic indicator limits derived from national clinical laboratory quality specifications with Six Sigma in driving the continuous improvement of quality indicators across the total testing process in medical laboratories.

Methods

Data of 15 quality indicators from the clinical laboratory of a tertiary hospital between 2023 and 2025 were analyzed. Using the 2023 national quality specifications as the baseline and the 2025 specifications as the evaluation standard, 8 quality indicators requiring improvement were included. Based on the root causes of errors, they were divided into process-dependent (n=5) and operation-dependent (n=3) indicators. A dynamic benchmarking management strategy was adopted to implement a stepwise PDCA cycle of "benchmarking, reaching the standard, and setting a new standard," and the improvement effects during 2023 to 2025 were evaluated.

Results

By 2025, the process-dependent indicators improved significantly: Error rates for specimen type, container, and collection volume decreased substantially, with corresponding σ values increasing to 5.4σ (P＜0.01)、5.3σ (P＜0.001)、5.3σ (P＜0.01), respectively. The σ value for the IQC CV failure rate rose to 6.0σ (P＜0.001), and the σ value for the incorrect laboratory report rate increased to 5.3σ (P＜0.001). Among the operation-dependent indicators, the σ values for the blood culture contamination rate and specimen hemolysis rate improved to 4.6σ (P＜0.001) and 4.7σ (P＜0.05), respectively, while the improvement in the anticoagulated specimen coagulation rate was not statistically significant.

Conclusion

The dynamic benchmarking management strategy combined with Six Sigma metrics, through stepwise goal setting and focusing on indicators requiring improvement, can significantly enhance the quality level of the total testing process, with the intervention effect on process-dependent indicators.

Key words: dynamic benchmarking management, Six Sigma, quality indicators, PDCA cycle, continuous improvement
图1 2023年（基线期）不合格标本类型帕累托分析
图2 标本容器错误率的PDCA控制图 注：最低、适当、最佳为NCCL质量规范中三级医院的最低线、适当线、最佳线。其中2023—2024年数据对标2023年规范限值，2025年数据对标2025年规范限值。
表1 2023—2025年实验室质量指标与六西格玛水平汇总
质量指标分类与名称 2023年（基线期） 2024年（过渡期） 2025年（评价期） P值* 2025规范对标（σ值比较）
均值/% σ值 均值/% σ值 均值/% σ值
检验前干预指标
标本类型错误率 0.028 5.000 0.011 5.200 0.006 5.400 0.002 ＞适当（5.300）
＜最佳（5.600）
标本容器错误率 0.030 4.900 0.024 5.000 0.007 5.300 ＜0.001 =适当（5.300）
＜最佳（5.600）
标本采集量错误率 0.047 4.800 0.045 4.800 0.009 5.300 0.004 ＞适当（5.100）
＜最佳（5.400）
血培养污染率 0.660 4.000 0.424 4.100 0.110 4.600 ＜0.001 ＞最佳（4.500）
抗凝标本凝集率 0.015 5.100 0.043 4.800 0.036 4.900 0.128 ＞适当（4.800）
＜最佳（5.100）
标本溶血率 0.115 4.600 0.097 4.600 0.067 4.700 0.015 ＜最低（5.000）
检验中干预指标
室内质控CV不合格率 0.015 5.100 0.000 6.000 0.000 6.000 ＜0.001 最佳（6.000）
检验后干预指标
检验报告不正确率 0.034 4.900 0.012 5.200 0.007 5.300 ＜0.001 ＞最低（5.000）
＜适当（5.800）
常态化监测指标
标本丢失率 0.000 6.000 0.000 6.000 0.000 6.000 N/A 最佳（6.000）
室内质控项目开展率 93.600 3.000 95.500 3.200 93.500 3.000 N/A ＞最佳（2.900）
EQA参加率 100.000 6.000 100.000 6.000 100.000 6.000 N/A 最佳（6.000）
EQA不合格率 0.500 4.100 0.000 6.000 0.000 6.000 N/A 最佳（6.000）
检验项目替代评价方法使用率 100.000 6.000 100.000 6.000 100.000 6.000 N/A ＞最佳（1.200）
危急值通报率 100.000 6.000 100.000 6.000 100.000 6.000 N/A 最佳（6.000）
危急值通报及时率 100.000 6.000 100.000 6.000 100.000 6.000 N/A 最佳（6.000）
图3 流程依赖型指标年度比较 注：5项流程依赖型指标连续改进3年的趋势。基于Kruskal-Wallis单因素方差分析的事后两两比较得到的显著性差异，aP＜0.05，bP＜0.01，cP＜0.001。
图4 操作依赖型指标年度对比分析 注：3项指标连续3年的趋势。aP＜0.05，bP＜0.01，cP＜0.001。
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