目的 探讨指数加权移动均值法(EWMA)在血清电解质钾、钠、氯项目测定中质量控制的应用。
方法 收集医院实验室信息系统2024年1月至2025年7月电解质钾、钠、氯的检验结果和室内质量控制(IQC)数据,截取近似正态分布范围内患者数据集,基于Python语言编写机器学习程序,采用Shapiro-Wilk检验进行数据正态分布检验,借用Box-Cox法等进行正态转化,完成参数调整、性能验证和数据可视化。统计分析纳入时段中每个设定步长内患者结果的EWMA估计值,计算累积变异系数(CV)并与其IQC的CV相比较;通过Z分数质量控制图将数据可视化,判断预警并分析预警可能原因。
结果 患者检测结果截断浓度范围分别为:钾2.5~6.0 mmol/L、钠125~150 mmol/L、氯90~120 mmol/L;钾、钠、氯最适加权系数均为0.1;钾、钠最适步长为50,氯最适步长为60;纳入时段内钾、钠、氯的EWMA累积CV均小于IQC质量目标CV和累积CV;模型Z分数图共报警9次,钾、钠、氯分别报警了2、4、3次,其中真报警8次(真阳性率88.89%)、假报警1次(假阳性率11.11%)。EWMA模型对系统性误差检出率达100%(8/8),7次实现IQC失控前早期预警,而传统IQC对系统性误差检出率仅12.5%(1/8),对随机误差检出率为100%(11/11)。
结论 本次借助患者数据建立的EWMA程序机器学习模型适用于小样本量实验室,可补充日常传统质量控制的局限性,与传统IQC联动实现全时段质量控制可视化并对血清钾、钠、氯项目分析性能的微小变化和多种误差进行早期预警。