Protože téma tohoto eseje je často považováno za nudné, uvádíme zde tři milé osoby, které můžeme také využít i v případě pozdějších esejů. Jsou to zvědavý laik, „vševědoucí“ klinický biochemik, a sekretářka bez fantazie. Zatímco koncept pojmu měřené veličiny se zdá být snadný, vědní obor má překvapivě odlišné názory o některých konkrétních měřených veličinách. To platí obecně zejména při měření složek směsí. Nicméně jednotkou pro analýzu směsi by měl být mol a testy by měly měřit v poměru molů klinicky významného obsahu., Because the topic of this essay is often considered boring, we introduce here 3 friendly people who we may also use in later essays. They are the curious layperson, the “All-Knowing” Clinical Biochemist, and the “earth-bound” secretary. While the concept of the measurand seems to be easy, the discipline has surprisingly different opinions about certain specific measurands. This holds true, in particular, for what concerns the measurement of component mixtures. Nevertheless, the unit for mixture analysis should be mol and tests should measure equimolar to the medically relevant extent., Stepman H., Stöckl D., and Literatura 6
Tato práce vysvětluje základy vnitřní kontroly kvality v kostce. V prvé řadě je IQC nezbytnou součástí získání spolehlivého výsledku měření pacientských vzorků. Vytvoření účinné IQC strategie vyžaduje základní statistické znalosti (průměr, směrodatná odchylka a jejich intervaly spolehlivosti). K tomu jsou také potřebné základní znalosti o silových funkcích. Výběr IQCpravidel je vždy kompromisem mezi danou schopností systému detekovat chyby a pravděpodobností falešného zamítnutí. Použití konceptu přípustné celkové chyby může být užitečné při rozhodování o nejúčinnějších kontrolních pravidlech pro daný konkrétní analyt. To však vyžaduje též základní znalosti o analytických požadavcích na kvalitu. Praktické faktory však mohou někdy vést laboratoř k odchylkám od ideálního IQC konceptu: i) použití a práce s „nevhodným“ průměrem, protože je souběžně kontrolováno několik systémů / modulů pro stanovení téhož analytu, ii) použití a práce s „nevhodnou“ směrodatnou odchylkou, protože se musí zohlednit a respektovat variabilita mezi jednotlivými šaržemi. V práci jsou prezentovány běžné problémy spojené s těmito postupy. Tyto postupy mohou být i užitečné pro aplikování pacientských percentilů jako nástroje provádění IQC., This essay tries to put the very basics of internal quality control (IQC) into a nutshell. First, IQC is a necessary part for obtaining a valid result for a patients’ specimen. Establishing an effective IQC strategy requires basic statistical knowledge (mean, standard deviation and their confidence intervals). It also requires basic knowledge of power functions. The selection of an IQC-rule is always a compromise between power for error detection and probability of false reactions. Application of the allowable total error concept may be helpful in deciding about the most effective control rule for a specific analyte. This, however, requires decent knowledge about establishing analytical quality specifications. Practical considerations may lead the laboratory to deviate from the ideal IQC concept: i) working with the „wrong“ mean because several systems/modules have to be controlled for an analyte; ii) working with the „wrong“ standard deviation because lot-to-lot variation needs to be accommodated. Common problems associated with those practices are presented. It may be useful to add monitoring of patient percentiles to IQC monitoring., Stepman H., Stöckl D., and Literatura 3
Úvod: Výsledky poskytované chirurgické péče v širším přesahu jsou obtížně dosažitelné. Práce testovala systém účtování zdravotní pojišťovně z hlediska využitelnosti dat. Metoda: Analyzováno bylo 6879 operací tříselné kýly v období 2008–2015. Využit byl systém účtování v DRG Vojenské zdravotní pojišťovny České republiky. Výsledky: Operace provedlo 156 pracovišť. V režimu jednodenní chirurgie bylo provedeno 3,8 % (248) výkonů, z toho 77 % (193) bylo operováno laparoskopicky. Za hospitalizace bylo provedeno 96,2 % (6631) výkonů, medián délky hospitalizace byl 4 dny. U hospitalizovaných pacientů byla otevřená plastika bez síťky provedena v 36,54 % (2423), otevřená plastika se síťkou v 19,84 % (1316), laparoskopická plastika v 43,61 % (2892). Reoperace pro recidivu v souboru byla v 1,85 % (127), po otevřené plastice bez síťky v 2,76 % (66), po otevřené plastice se síťkou v 1,66 % (22), po laparoskopické plastice v 1,19 % (37). Predikce recidiv do 5 let byla 2,42 % celkem. Hodnoceny byly i další parametry. Závěr: Studie potvrdila využitelnost systému pojištění k získání relevantních dat o léčbě vybrané diagnózy., Introduction: Information about actual results of provided surgical care is difficult to obtain. We tested the insurance company billing system in terms of data usability. Methods: 6,879 groin hernia surgeries carried out from 2008 to 2015 were analysed using registry data of one health insurance company. Results: Groin hernia surgeries were performed by 156 providers in the Czech Republic. Day surgeries were used in 3.8% cases (248), of which laparoscopic surgeries were used in 77% (193) of patients. The other 96.2% (6,631) surgeries were carried out on inpatients with the median hospital stay of 4 days. Of this number: open procedures without the use of a mesh were done in 36.54% (2,423), open procedures using a mesh in 19.84% (1,316), and laparoscopic procedures in 43.61% (2,892) cases. Reoperations for recurrence after hernia repair were done in 1.85% (127) of all cases, while 2.76% (66) reoperations were done after open procedures without the use of a mesh, 1.66% (22) after open procedures using a mesh, and 1.19% (37) after laparoscopic surgeries. The prediction rate for recurrent hernia incidence within 5 years was 2.42% in all cases. Others parameters were also evaluated. Conclusion: The study confirmed usefulness of the DRG data registry of health insurance companies for obtaining relevant information on the surgical procedures., and P. Chmátal, L. Tuka, D. Jandová
Cíl studie: Plynová chromatografie se v diagnostice užívá pro speciální stanovení, například profilu organických kyselin v moči nebo séru. Tato metoda ovšem umožňuje, zejména pak ve svém dvojdimenzionálním uspořádání (GC×GC), mnohem ucelenější pohled na vybraný biologický materiál. Cílem práce bylo vyvinout postup pro komplexní analýzu biologického materiálu. Typ studie: Vývoj analytické metody Název a sídlo pracoviště: Laboratoř dědičných metabolických poruch, Fakultní nemocnice, Olomouc Materiál a metody: Analýzy byly provedeny na GC×GC (Agilent 7890) spojeném s průletovým hmotnostním analyzátorem (TOF MS) (LECO Pegasus 4D). Automatické zpracování dat bylo provedeno programem ChromaTOF (LECO) za použití „reference.“ Výsledky: V této studii byla vytvořena tzv. reference metabolitů, obsahující zejména organické kyseliny, aminokyseliny a látky podobné povahy, které byly derivatizovány dvěma postupy – silylací nebo alkylací methylchloroformiátem. Aplikací reference na naměřené vzorky bylo možno identifikovat (shoda 733–999) více než 100 analytů v každém vzorku. Závěry: GC×GC-TOF je vhodná metoda pro metabolomickou analýzu mnoha biologických matricí a může být také uplatněna v diagnostice metabolických onemocnění. Zpracování dat lze plně automatizovat., Objective: Gas chromatography is used in diagnostics mostly for special analyses e.g. organic acids profiling in urine or serum. But this method enables, especially in two-dimensional version (GC×GC), more comprehensive view on selected biological material. The aim of this work was to develop a method for complex analysis of biological material. Design: Analytical method development Settings: Laboratory for Inherited Metabolic Disorders, Palacky University and University Hospital, Olomouc Material and methods: Analyses were performed on GC×GC (Agilent 7890) coupled with time-of-flight mass analyzer (TOF MS) (LECO Pegasus 4D). An automated data processing was performed by the ChromaTOF software (LECO) using “reference” tool. Results: In this study, the list of metabolites was created. It covers predominantly organic acids, amino acids, sugars, and similar – silylated or alkylated via methylchloroformiate. After applying the reference we were able to identify (spectral matches of 733–999) more than 100 analytes in each sample. Conclusion: GC×GC-TOF is a valuable tool in metabolomic analysis of many biological matrices and enables also diagnosing metabolic disorders. Data processing can be fully automated., Wojtowicz P., Dostálová E., Adam T., and Literatura 2