4 loại sai số thường gặp trong xét nghiệm lâm sàng

chất lượng xét nghiệm, sai số, 4 loại sai số thường gặp trong xét nghiệm lâm sàng, xét nghiệm y học, tuyenlab.com, Đầu tiên phải kể đến sai số ngẫu nhiên (Random error), Thứ 2 là sai số thô bạo – Gross error, Thứ 3 là sai số hệ thống – Systematic error, Cuối cùng là sai số toàn bộ - Total error

Trong các bài viết về chất lượng xét nghiệm trước mình có nhắc tới các loại sai số như sai số hệ thống, sai số ngẫu nhiên… Vậy sai số là gì? Có những loại sai số nào trong xét nghiệm, các nguyên nhân và cách khắc phục các sai số này ra sao? Trong khuôn khổ bài viết hôm nay mình sẽ trình bày cụ thể về các loại sai số này.

Trước tiên bạn cần biết về khái niệm về sai số.

Sai số là độ sai lệch giữa kết quả xét nghiệm và giá trị thực của xét nghiệm.  Thực tế bạn luôn luôn gặp phải các sai số này, vì vậy mà kết quả xét nghiệm bạn nhận được chỉ là giá trị xấp xỉ với giá trị thực. Muốn kết quả xét nghiệm càng gần giá trị thực bạn càng cần giảm tối đa các sai số. Vậy có những loại sai số nào thường gặp trong xét nghiệm

Đầu tiên phải kể đến sai số ngẫu nhiên (Random error):

Đây là sai số hay gặp nhất. Khi bạn thực hiện cùng một xét nghiệm trong cùng một điều kiện như nhau trong nhiều lần thì kết quả ở các lần này sẽ là không giống nhau hoàn toàn mà sẽ có sự dao động. Ví dụ khi bạn thực hiện 5 lần xét nghiệm định lượng Glucose của cùng 1 bệnh nhân trong cùng một thời điểm với cùng một loại hóa chất trên 1 máy sinh hóa bán tự động bạn thu được 5 kết quả khác nhau. Vậy tại sao lại có hiện tượng này? Rất đơn giản một thao tác nhỏ của bạn cũng có thể là nguyên nhân của hiện tượng này đó là thao tác hút và trộn bệnh phẩm với hóa chất trước khi đo. Chỉ cần bạn hút sai lệch một chút hoặc trộn mẫu không đều thì kết quả xét nghiệm sẽ khác nhau. Vậy sai số ngẫu nhiên là gì?

Sai số ngẫu nhiên là các sai số xảy ra một cách ngẫu nhiên, không biết trước. Kết quả xét nghiệm thu được sẽ nằm dao động về cả hai phía so với giá trị thực.

Hình ví dụ về sai số ngẫu nhiên

Sai số ngẫu nhiên thường do yếu tố con người (ví dụ hút, trộn mẫu không đều) hoặc do thiết bị không được bảo dưỡng thường xuyên, thiết bị bị nhiễm bẩn, hóa chất thuốc thử pha không chuẩn hoặc hết hạn sử dụng, bệnh nhân không được chuẩn bị trước khi lấy bệnh phẩm, lấy bệnh phẩm không đúng, không vận chuyển bệnh phẩm trong thời gian quy định…

Thứ 2 là sai số thô bạo – Gross error

Sai số thô bạo hay còn gọi là sai số bất thường. Nó cũng là một dạng của sai số ngẫu nhiên. Tức là sai số không biết trước nhưng do sự chủ quan của nhân viên xét nghiệm khi không tuân thủ các bước trong quy trình. Ví dụ trong quy trình nhuộm gram đúng ra phải nhuộm lugol xong mới tẩy cồn nhưng kỹ thuật viên lại tẩy cồn trước khi nhuộm lugol làm vi khuẩn bắt màu gram sai. Ngoài ra còn có một số nguyên nhân khác gây nhầm ra sai số thô bạo như: Nhầm thuốc thử, dụng cụ đo lường, nhầm bước sóng khi đo màu, tính toán và ghi chép kết quả sai. Để phòng tránh sai số này phòng xét nghiệm và nhân viên phải tuân thủ đúng quy trình thao tác chuẩn (SOPs).

Thứ 3 là sai số hệ thống – Systematic error.

Ví dụ khi bạn thực hiện xét nghiệm định lượng Creatinin trên máy hóa sinh tự động trong nhiều ngày liên tiếp thấy kết quả mẫu QC luôn thấp dần so với giá trị trung bình. Vậy chắc chắn xét nghiệm này đã có vấn đề? Có thể do thuôc thử đã bị giảm chất lượng. Đó chính là sai số hệ thống. Vậy sai số hệ thống là các sai số xảy ra một cách có hệ thống và ta có thể dự đoán được trước kết quả.

Hình ví dụ về sai số hệ thống

Nguyên nhân gây ra sai số hệ thống có rất nhiều như: Chất lượng thuốc thử không đảm bảo, kỹ thuật xét nghiệm không đặc hiệu, hóa chất chuẩn sai hoặc không chính xác, thiết bị xét nghiệm không chính xác do không được bảo dưỡng hay hiệu chuẩn thường xuyên...

Để loại bỏ được các sai số này phòng xét nghiệm cần tìm ra nguyên nhân gây sai số ở trên và khắc phục.

Cuối cùng là sai số toàn bộ - Total error

Một xét nghiệm có thể có cả sai số ngẫu nhiên và sai số toàn bộ. Sai số toàn bộ là tổng hợp của sai số ngẫu nhiên và sai số hệ thống.

Sai số toàn bộ = sai số ngẫu nhiên + sai số hệ thống.

Thực tế ít khi ta gặp phải cả hai loại sai số này cùng lúc. Nếu sai số này càng lớn thì độ tin cậy của xét nghiệm càng thấp. Ngược lại nếu sai số này càng nhỏ thì độ tin cậy càng cao. Bằng việc xác định được sai số toàn bộ này ta sẽ tính toán để xác định được độ không đảm bảo đo.

Trên đây mình đã trình bày về 4 loại sai số hay gặp trong xét nghiệm. Hy vọng qua bài viết phần nào các bạn hiểu và phân biệt được 4 loại sai số này. Mọi ý kiến đóng góp vui lòng phản hồi tại đây. Nếu các bạn thấy bài viết có ích hãy chia sẻ nó. Đề nghị ghi rõ nguồn tuyenlab.com khi dăng tải lại nội dung bài viết này.

Thông tin thêm: Trong bài viết chúng tôi có tham khảo và sử dụng một số nội dung trong sách của: 

Trần Hữu Tâm (2012), Những vấn đề cơ bản trong đảm bảo chất lượng xét nghiệm Y khoa, NXB Y học, Thành phố Hồ Chí Minh.


Xin trân trọng cảm ơn tác giả.