KHẢO SÁT ĐẶC TÍNH CỦA MẪU BỆNH PHẨM THÔNG QUA CÁC CHỈ SỐ HUYẾT THANH TẠI BỆNH VIỆN TRƯỜNG ĐẠI HỌC Y DƯỢC CẦN THƠ

Trần Thị Thu Thảo1, Phan Minh Tài1, Nguyễn Như Ngân1, Nguyễn Thị Bảo Trâm1, Phan Thị Quế Chân1, Lê Công Trứ1,
1 Trường Đại học Y Dược Cần Thơ

Nội dung chính của bài viết

Tóm tắt

Đặt vấn đề: Giai đoạn trước xét nghiệm có tỷ lệ sai số cao nhất, trong đó có nguyên nhân do tan máu, tăng bilirubin và mỡ máu cao trong mẫu bệnh phẩm. Mặc dù khoa học kỹ thuật đã có nhiều tiến bộ, việc thiết lập ngưỡng cảnh báo và thống nhất quy trình xử lý vẫn là thách thức lớn. Mục tiêu nghiên cứu: Khảo sát đặc tính của mẫu bệnh phẩm thông qua các chỉ số huyết thanh tại Bệnh viện Trường Đại học Y Dược Cần Thơ. Đối tượng và phương pháp nghiên cứu: Nghiên cứu mô tả cắt ngang thực hiện trên 1299 mẫu bệnh phẩm và kỹ thuật thực hiện trên hệ thống máy tự động Abbott Architect Ci8200 nhằm mục đích xác định chỉ số tán huyết (H), chỉ số huyết thanh vàng (I) và chỉ số độ đục lipid máu (L) của huyết thanh. Kết quả: Sau nghiên cứu, phát hiện có 4,62% trường hợp có chỉ số H nằm trong khoảng từ 30 – 99 mg/dL, 1,85% trường hợp có chỉ số I nằm trong khoảng 2.0 – 3.9 mg/dL và 0.46% trường hợp có chí số L nằm trong khoảng 50 – 99 mg/dL, đây là những chỉ số bất thường gây nhiều của mẫu huyết thanh dẫn đến kết quả xét nghiệm thiếu đi tính chính xác. Kết luận: Việc nhận biết các yếu tố gây nhiễu trước khi phân tích đã loại bỏ hầu hết các mẫu có ảnh hưởng lớn đến kết quả xét nghiệm từ đó làm giảm sai số của kết quả xét nghiệm giúp cho việc chẩn đoán và điều trị của lâm sàng trở nên chính xác hơn. Tuy nhiên, vẫn còn tỷ lệ mẫu huyết thanh có ảnh hưởng lớn đến kết quả xét nghiệm không bị loại bỏ.

Chi tiết bài viết

Tài liệu tham khảo

1. Nguyễn Thị Ngọc Lan, Vũ Văn Quý, Tạ Thành Văn (2018), Khảo sát một số đặc tính của mẫu bệnh phẩm bằng xét nghiệm chỉ số huyết thanh. Tạp chí nghiên cứu y học, 123 (7) – 2019, tr 9 -14.
2. O’Sullivan, J. W., Stevens, S., Hobbs, F. R., Salisbury, C., Little, P., Goldacre, B., ... & Heneghan, C. (2018). Temporal trends in use of tests in UK primary care, 2000-15: retrospective analysis of 250 million tests. bmj, 363.
3. Hammerling, J. A. (2012). A review of medical errors in laboratory diagnostics and where we are today. Laboratory medicine, 43(2), 41-44.
4. Farrell, C. J. L., & Carter, A. C. (2016). Serum indices: managing assay interference. Annals of clinical biochemistry, 53(5), 527-538.
5. Simundic, A. M., Nikolac, N., Ivankovic, V., Ferenec-Ruzic, D., Magdic, B., Kvaternik, M., & Topic, E. (2009). Comparison of visual vs. automated detection of lipemic, icteric and hemolyzed specimens: can we rely on a human eye?. Clinical chemistry and laboratory medicine, 47(11), 1361-1365.
6. Atakan Erkal, F., Aykal, G., Yalçınkaya, H. M., Aksoy, N., & Özdemir, M. (2019). The effect of automated hemolysis index measurement on sample and test rejection rates. Turkish Journal of Biochemistry, 44(5), 630-634.
7. Mainali, S., A. E. Merrill, and M. D. Krasowski (2021). Frequency of icteric interference in clinical chemistry laboratory tests and causes of severe icterus. Pract Lab Med, 27, e00259.
8. Ho, C. K., Chen, C., Setoh, J. W., Yap, W. W., & Hawkins, R. C. (2021), Optimization of hemolysis, icterus and lipemia interference thresholds for 35 clinical chemistry assays. Practical laboratory medicine, 25, e00232.