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J-GLOBAL ID：202202278646837210   整理番号：22A0918289

IQCのためのマルチルール手順対移動平均アルゴリズム:適切な比較がそれらの強度を組み合わせる方法を明らかにする【JST・京大機械翻訳】

Multirule procedures vs moving average algorithms for IQC: An appropriate comparison reveals how best to combine their strengths

著者 (4件)： Bayat Hassan (Sina Medical Laboratory, Qaem Shahr, Iran) ,  Westgard Sten A. (Westgard QC, Inc., Madison WI, USA) ,  Westgard James O. (Westgard QC, Inc., Madison WI, USA) ,  Westgard James O. (University of Wisconsin School of Public Health, Madison WI, USA)
資料名： Clinical Biochemistry  (Clinical Biochemistry)
巻： 102  ページ： 50-55  発行年： 2022年 
JST資料番号： D0942A  ISSN： 0009-9120  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 移動平均アルゴリズム(MAA)は,従来の内部品質管理(IQC)技術を補足または置換するために,患者ベースリアルタイム品質管理アプリケーション(PBRTQC)での使用のために広く推奨されている。最近の「概念」研究は,IQCデータにMAAsを適用することを推奨し,それはIQCの実践の標準である「Westernard Rules」という理由で,従来のIQC手順を代替する。QCイベント当たり2および4制御測定,および5,10および20制御測定のブロックサイズを有する簡単な移動平均を有するマルチルール手順のための電力曲線を作成した。また,異なるサイズの系統的誤差を検出するのに必要なQCイベントの平均数に関して検出までの時間を評価した。予想通り,制御技術にはより多くの制御測定が含まれ,誤差検出は良好であった。しかしながら,QC性能がSigma尺度で考慮されるとき,高いSigma法は,医学的に重要な系統的誤差を検出するために,1または2制御測定のみを必要とする。MAAsは,シフト後の最初の少数のQC事象で誤差を検出する非常に低い能力を持ち,従って,それらは医学的に重要なエラーを検出する際に遅れ位相を被る。MAAsは4.0Sigma性能またはそれ以下の方法に最も有用である。さらに,単純な単一およびマルチルール手順により,大きな系統的シフトがより迅速に検出された。制御技術(ルール,平均,範囲など)の選択は,この方法のシグマ測定を考慮するべきである。4またはそれ以上のSigmasを有する方法に関して,4までのNsによる従来の単一規則およびマルチルール操作は,最も効果的であった。4Sigma以下では,4から8のNsを有する単純移動平均(SMA)規則と結合したマルチルールは,誤差検出を改善できる。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  品質管理 ,  統計的品質管理 ,  電力 ,  系統誤差 ,  誤り検出 ,  計測 ,  応用プログラム ,  位相
準シソーラス用語： 制御技術 ,  ブロックサイズ ,  内部品質管理 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 統計的品質管理 ,  マルチルールQC ,  移動平均アルゴリズム

分類 (1件)： 気象学一般  (DC05010D)

タイトルに関連する用語 (4件)： マルチ ,  ルール ,  手順 ,  アルゴリズム