Sunday, 8 October 2017

Moving Average Mcv


Controle estatístico de qualidade em analisadores de hematologia. O controle de qualidade estatístico realizado em analisadores de hematologia tem muitas diferenças importantes das técnicas correspondentes nos analisadores de química clínica. Essas diferenças são devidas a razões como a alta estabilidade da tecnologia de citometria, a pequena variação biológica de alguns Os parâmetros de hematologia, os frascos de reagente grande eo pequeno tempo de duração dos controlos de hematologia. Por causa das razões acima Levey-Jennings gráficos em analisadores de hematologia são diferentes dos gráficos correspondentes em química clínica Por exemplo, a hematologia Levey-Jennings gráficos têm apenas três linhas superior E limites inferiores e linha central A razão é que estas cartas de Levey-Jennings não são criadas estatisticamente a partir de uma distribuição normal de dados de controlo de qualidade anteriores, o que não é possível devido à variação muito pequena dos valores de controlo de qualidade de hematologia. Limites de controle mais baixos atuam como sp A pequena variação biológica de muitos parâmetros de hematologia fez com que muitos pesquisadores estabelecessem métodos de controle de qualidade baseados apenas nos resultados dos pacientes. Esses parâmetros adequados são os índices de eritrócitos MCV, MCHC, MCV com menor variação biológica devido não apenas a Biologia, mas principalmente para o analisador de hematologia st echnology Estes atributos deles inspirado Brian Bull um Hematologista americano para estabelecer um novo método de controle de qualidade amplamente conhecido como algoritmo de Bull s. Além disso, algoritmo conhecido como método detecta erros sistemáticos em MCV, MCHC e MCV e Conseqüentemente em HgB, Hct e RBC Seu método é um tipo de média móvel Sua idéia principal é estimar o valor médio dos últimos vinte pacientes valores, incluindo neles o valor médio do lote dos vinte valores anteriores O algoritmo em si é um Bastante complicada que elimina os outliers e estima a média móvel dos últimos vinte valores Bull s algorith M foi provado bastante eficaz na detecção de pequenos erros sistemáticos quase 1 não apenas nos índices de eritrócitos, mas também em quase todos os parâmetros de hematologia Ele usa todos os dados dos pacientes sem exceção O último fato tornou o algoritmo de Bull o método de controle de qualidade mais barato na medicina de laboratório. As amostras de controlo de qualidade duram apenas 20 30 dias e são muito caras, quando, por outro lado, as amostras de sangue são estáveis ​​no frigorífico durante 24 horas. Estes factos levaram alguns investigadores a encontrar métodos que se baseiam na análise repetitiva de amostras de doentes. Métodos são conhecidos como espécimes de pacientes retidos. Em 1988 Cembrowski canadense químico clínico estabeleceu o método de espécimes de pacientes retidos mais eficaz Foi baseado na análise repetitiva das mesmas amostras de pacientes entre dois dias sucessivos Seu método é conhecido como mn lim.- Lim significa O limite de controle de qualidade É igual ao dobro do desvio padrão da análise repetitiva 2 x SD. - n representa o número de pacientes amostras que serão analisadas duas vezes.- m representa a porção de n número de amostras que é permitido estar fora dos limites lim. Statistical simulações criadas por Cembrowski provou a eficácia do seu método De acordo com ele A melhor combinação de m, n e lim é 2, 3, 2 ou 2 3 2s. Concluindo, três métodos diferentes estão na disposição do laboratório para detectar os erros analíticos no laboratório de hematologia Levey-Jennings detecta erros sistemáticos e aleatórios Pelo contrário, o algoritmo de Bull e os espécimes de pacientes retidos detectam apenas erros sistemáticos, mas eles têm a vantagem do laboratório de baixo custo pode escolher a melhor combinação dos três. Actually, é sobre you. MCV, publicado pela NewBay Media, é O recurso de informação essencial para todos no coração do negócio de jogos - e agora está alcançando e influenciando mais leitores do que em qualquer momento desde o lançamento em 1998. A edição impressa semanal da revista é Lido por 14.000 varejistas e profissionais de comércio a cada semana, quer via cópia enviada, edição do navegador ou em iPad. Online, média mensal visitantes únicos para nos seis meses a junho de 2011 foi mais de 350.000. 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O esquema proposto pode efetivamente detectar as mudanças no coeficiente de variação. Um exemplo de dados reais mostra que o novo esquema funciona muito bem em aplicações. O coeficiente de variação de monitoramento é uma das abordagens bem-sucedidas do Controle Estatístico de Processos SPC quando a média do processo e o desvio padrão não são constantes Este artigo apresenta uma média móvel modificada Exponentially Weighted EWMA Para aumentar ainda mais a sensibilidade do controle EWMA Gráfico proposto por Castagliola et al 2011 As tabelas são fornecidas para as propriedades estatísticas do novo gráfico Alguns resultados numéricos e comparações são dadas e mostram que o novo gráfico tem um desempenho médio comprimento de execução que é superior a alguns outros procedimentos concorrentes Um exemplo de dados reais de Fabricação mostra que ele executa muito bem em applications. Coefficient of variation. Exponentially ponderada média móvel. Average run length. Statistical Process Control. This manuscrito foi processado por área Editor Min Xie. Corresponding autor Tel 86 22 23498233 fax 86 22 23506423.

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