7 atitudes para saber como lidar com as não conformidades nos Laboratórios Clínicos
(parte 1)
O profissional de laboratório clínico, durante o processo de realização do Controle Interno da Qualidade, enfrenta diversos desafios, principalmente relacionados aos alertas do sistema, que indicam uma situação de não conformidade. Saber como lidar com a perda do controle e quais atitudes devem ser tomadas é essencial para garantir os resultados dos exames. Assim, abordaremos abaixo como desenvolver uma estratégia para lidar com a perda do controle e, posteriormente, as setes atitudes que devem ser tomadas.
As sete atitudes são:
- Atitude 1: Inspecionar detalhadamente o gráfico de controle
- Atitude 2: Analisar as possíveis causas de erros
- Atitude 3: Realizar intervenções no sistema, visando corrigir o problema
- Atitude 4: Anotar as medidas adotadas para correção
- Atitude 5: Realizar nova corrida anaítica, para controle e amostras de pacientes
- Atitude 6: Testar os novos dados
- Atitude 7: Interpretar o resultado da última avaliação e decidir o encaminhamento
Introdução - Perda do Controle e como desenvolver uma estratégia
Em uma situação de não conformidade do controle, o laboratório deve estabelecer estratégias para lidar com essas situações. Para tanto, deve determinar a causa raiz para o dado OUTLIER e como adotar a possível correção. OUTLIER ou valor atípico é uma observação que apresenta um grande afastamento das outras da série (que está “fora” dela), ou que é inconsistente.
O método de controle interno da qualidade adotado deverá ser capaz de encontrar problemas com o mínimo de falsas rejeições. Em outras palavras, deve ser capaz de alertar, quando houver problemas e não incomodar se o sistema estiver estável.
Durante a situação de perda de controle, muitos profissionais fazem toda a sorte de repetições, seja de controle, nova alíquota do material, enfim, uma ação que se apresenta como objetiva e que está ao próprio alcance de imediato. Deve-se ter cautela nessa hora, pois tomar essas ações pode caracterizar uma atitude aleatória, desprovida de fundamentação e de base racional e por isso menos resolutiva.
Ter uma estratégia constitui um enfoque muito importante na busca da causa raiz e assim mais chances de adotar medida corretiva eficaz. Atitudes, como simplesmente repetir a corrida do controle sem analisar a situação, não são uma boa prática para um laboratório que planeja e cuida de estratégias da qualidade. Embora, possa acontecer do resultado outlier ser causado por degradação do próprio analito no frasco de material de controle que está em uso no momento, ou mesmo, uma contaminação desse frasco. O zelo com o frasco do material e sua conservação adequada são essenciais. Nesse caso a abertura de um novo frasco pode ser a medida corretiva eficaz e que deve ser documentada em comentários sobre a corrida. Vale destacar que essa é também uma atitude racional e se insere nas ações a serem consideradas numa estratégia de enfrentamento da situação de resultado OUTLIER.
Se o controle da qualidade for bem planejado e o Gestor da Qualidade ampliar seu conhecimento teste por teste, sua visão dos sistemas analíticos será de tal forma consistente que possibilitará clareza e maior acerto na busca de soluções.
Resolver problemas de controle exige conhecimento e atitudes. Cabe ao gestor da qualidade do laboratório, um profissional de nível superior, descobrir as causas e solucionar os problemas.
Atitude 1 - Inspecionar detalhadamente o gráfico de Controle
A interpretação visual do gráfico de controle pode ser muito elucidativa. Podemos inferir se há uma tendência, o que indica o tipo de erro sistemático ou se a distribuição dos pontos sugere o caráter aleatório. As regras violadas também fornecem importantes indicadores do tipo de erro.
Regras que avaliam observações consecutivas dos controles, como 2:2s, 4:1s, 7x, 10x e 7T usualmente indicam erro sistemático. Regras que testam alargamento da distribuição gaussiana das medidas do controle, como 1:3s, R:4s geralmente indicam erros aleatórios.
O gráfico de controle é uma representação visual da variabilidade dos resultados obtidos das análises do material. A figura 1 mostra a conjugação de imagens, da curva de Gauss (posicionada em rotação no sentido antihorário) com o gráfico de controle. Baseando-nos nesse princípio, podemos interpretar o gráfico ao lado.
Curva 1 – verde – mostra uma distribuição gaussiana dos resultados, de forma aceitável e a média adequada. O coeficiente de variação estaria em valores a menos que a imprecisão máxima permitida para o teste.
Curva 2 – vermelha – uma variabilidade muito boa (pequena), mostrando distribuição dos valores mais próximos da média. O CV deve estar confortavelmente abaixo da imprecisão máxima permitida.
Curva 3 – azul – a distribuição gaussiana mostra-se alargada, indicando resultados muito dispersos, mesmo mantendo-se eqüidistantes do valor da média. Indica
erros aleatórios.
O gráfico de controle é ferramenta imprescindível no controle interno quantitativo e o profissional deve se familiarizar com ele. Aporta muitas informações e tem grande efeito pedagógico, permitindo compartilhar informações dos eventos do controle com todos os colaboradores. É uma boa prática de controle sempre inspecionar o gráfico de Levey-Jennings. A prática de apenas comparar o resultada do corrida com numa faixa preconizada pelo fabricante do material de controle é um critério frágil e de baixo índice de detecção de problemas. Por exemplo, um desvio da média ocasionado por perda de calibração (curva 4, acima) pode não ser detectado por muitos dias, simplesmente comparando o resultado com uma faixa. A análise do gráfico de controle, ou o teste das regras (p. ex.: regra 4:1s) revela o problema que você pode resolver. Isso é o que se espera de um sistema de controle.
POR DR. SILVIO BASQUES
No próximo conteúdo será apresentado as atitudes 2, 3 e 4. Além da análise das possíveis causas de erros. Leia também:
