BR112020016080A2 - Sistema de diagnóstico médico no ponto de atendimento. - Google Patents
Sistema de diagnóstico médico no ponto de atendimento. Download PDFInfo
- Publication number
- BR112020016080A2 BR112020016080A2 BR112020016080-6A BR112020016080A BR112020016080A2 BR 112020016080 A2 BR112020016080 A2 BR 112020016080A2 BR 112020016080 A BR112020016080 A BR 112020016080A BR 112020016080 A2 BR112020016080 A2 BR 112020016080A2
- Authority
- BR
- Brazil
- Prior art keywords
- quality control
- results
- tolerance
- analyzer
- fact
- Prior art date
Links
- 238000003908 quality control method Methods 0.000 claims abstract description 102
- 239000000463 material Substances 0.000 claims abstract description 74
- 230000005055 memory storage Effects 0.000 claims abstract description 4
- 210000004027 cell Anatomy 0.000 claims description 38
- 239000013610 patient sample Substances 0.000 claims description 14
- 238000012360 testing method Methods 0.000 claims description 14
- 239000012496 blank sample Substances 0.000 claims description 13
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 claims description 13
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 claims description 8
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims description 6
- 239000000126 substance Substances 0.000 claims description 6
- 238000000149 argon plasma sintering Methods 0.000 claims description 5
- 239000006185 dispersion Substances 0.000 claims description 5
- 241000282465 Canis Species 0.000 claims description 3
- 230000008033 biological extinction Effects 0.000 claims description 3
- 230000015271 coagulation Effects 0.000 claims description 3
- 238000005345 coagulation Methods 0.000 claims description 3
- 210000002700 urine Anatomy 0.000 claims description 3
- 230000031700 light absorption Effects 0.000 claims 2
- 210000004698 lymphocyte Anatomy 0.000 claims 2
- 210000003651 basophil Anatomy 0.000 claims 1
- 210000003979 eosinophil Anatomy 0.000 claims 1
- 210000001616 monocyte Anatomy 0.000 claims 1
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 abstract description 5
- 239000000523 sample Substances 0.000 description 24
- 238000000034 method Methods 0.000 description 14
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 9
- 241000894007 species Species 0.000 description 9
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 8
- 239000003153 chemical reaction reagent Substances 0.000 description 8
- 238000000684 flow cytometry Methods 0.000 description 8
- 230000009471 action Effects 0.000 description 5
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 5
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 5
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 5
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 4
- 229920000642 polymer Polymers 0.000 description 4
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 3
- 238000004140 cleaning Methods 0.000 description 3
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 3
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 3
- 239000002245 particle Substances 0.000 description 3
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 3
- 238000012935 Averaging Methods 0.000 description 2
- 241000894006 Bacteria Species 0.000 description 2
- 241000282324 Felis Species 0.000 description 2
- 241001465754 Metazoa Species 0.000 description 2
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 description 2
- 239000012620 biological material Substances 0.000 description 2
- 210000004369 blood Anatomy 0.000 description 2
- 239000008280 blood Substances 0.000 description 2
- 230000008859 change Effects 0.000 description 2
- 230000003749 cleanliness Effects 0.000 description 2
- 238000010790 dilution Methods 0.000 description 2
- 239000012895 dilution Substances 0.000 description 2
- 230000003203 everyday effect Effects 0.000 description 2
- 239000012530 fluid Substances 0.000 description 2
- 230000006870 function Effects 0.000 description 2
- 230000010354 integration Effects 0.000 description 2
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 2
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 2
- 230000000737 periodic effect Effects 0.000 description 2
- 230000008569 process Effects 0.000 description 2
- 230000004044 response Effects 0.000 description 2
- 238000002834 transmittance Methods 0.000 description 2
- 102000001554 Hemoglobins Human genes 0.000 description 1
- 108010054147 Hemoglobins Proteins 0.000 description 1
- CERQOIWHTDAKMF-UHFFFAOYSA-M Methacrylate Chemical compound CC(=C)C([O-])=O CERQOIWHTDAKMF-UHFFFAOYSA-M 0.000 description 1
- 239000004793 Polystyrene Substances 0.000 description 1
- 238000009825 accumulation Methods 0.000 description 1
- 235000013405 beer Nutrition 0.000 description 1
- 230000006399 behavior Effects 0.000 description 1
- 230000003115 biocidal effect Effects 0.000 description 1
- 239000003139 biocide Substances 0.000 description 1
- 239000007844 bleaching agent Substances 0.000 description 1
- 210000000601 blood cell Anatomy 0.000 description 1
- 230000005859 cell recognition Effects 0.000 description 1
- 230000001413 cellular effect Effects 0.000 description 1
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 1
- 238000007635 classification algorithm Methods 0.000 description 1
- 230000002596 correlated effect Effects 0.000 description 1
- 230000007812 deficiency Effects 0.000 description 1
- 239000012470 diluted sample Substances 0.000 description 1
- 239000003814 drug Substances 0.000 description 1
- 239000000975 dye Substances 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 229920000126 latex Polymers 0.000 description 1
- 239000004816 latex Substances 0.000 description 1
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 description 1
- 230000003278 mimic effect Effects 0.000 description 1
- 230000008520 organization Effects 0.000 description 1
- 239000004417 polycarbonate Substances 0.000 description 1
- 229920000515 polycarbonate Polymers 0.000 description 1
- 229920002223 polystyrene Polymers 0.000 description 1
- 102000004169 proteins and genes Human genes 0.000 description 1
- 108090000623 proteins and genes Proteins 0.000 description 1
- 239000001044 red dye Substances 0.000 description 1
- 238000005057 refrigeration Methods 0.000 description 1
- 230000001105 regulatory effect Effects 0.000 description 1
- 150000003839 salts Chemical class 0.000 description 1
- 238000011895 specific detection Methods 0.000 description 1
- 238000012546 transfer Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H40/00—ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices
- G16H40/40—ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices for the management of medical equipment or devices, e.g. scheduling maintenance or upgrades
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N15/00—Investigating characteristics of particles; Investigating permeability, pore-volume or surface-area of porous materials
- G01N15/10—Investigating individual particles
- G01N15/14—Optical investigation techniques, e.g. flow cytometry
- G01N15/1425—Optical investigation techniques, e.g. flow cytometry using an analyser being characterised by its control arrangement
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N15/00—Investigating characteristics of particles; Investigating permeability, pore-volume or surface-area of porous materials
- G01N15/10—Investigating individual particles
- G01N15/14—Optical investigation techniques, e.g. flow cytometry
- G01N15/1429—Signal processing
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N35/00—Automatic analysis not limited to methods or materials provided for in any single one of groups G01N1/00 - G01N33/00; Handling materials therefor
- G01N35/00584—Control arrangements for automatic analysers
- G01N35/00594—Quality control, including calibration or testing of components of the analyser
- G01N35/00613—Quality control
- G01N35/00623—Quality control of instruments
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N35/00—Automatic analysis not limited to methods or materials provided for in any single one of groups G01N1/00 - G01N33/00; Handling materials therefor
- G01N35/00584—Control arrangements for automatic analysers
- G01N35/00594—Quality control, including calibration or testing of components of the analyser
- G01N35/00693—Calibration
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H10/00—ICT specially adapted for the handling or processing of patient-related medical or healthcare data
- G16H10/40—ICT specially adapted for the handling or processing of patient-related medical or healthcare data for data related to laboratory analysis, e.g. patient specimen analysis
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
- G16H50/20—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for computer-aided diagnosis, e.g. based on medical expert systems
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N15/00—Investigating characteristics of particles; Investigating permeability, pore-volume or surface-area of porous materials
- G01N15/01—Investigating characteristics of particles; Investigating permeability, pore-volume or surface-area of porous materials specially adapted for biological cells, e.g. blood cells
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Pathology (AREA)
- Public Health (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Analytical Chemistry (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Immunology (AREA)
- Biochemistry (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Epidemiology (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Dispersion Chemistry (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Investigating Or Analysing Biological Materials (AREA)
- Automatic Analysis And Handling Materials Therefor (AREA)
- Medical Treatment And Welfare Office Work (AREA)
Abstract
a presente descrição se refere ao controle de qualidade para sistemas de diagnóstico médico no ponto de atendimento. em várias modalidades, o sistema inclui um armazenamento na placa contendo um material de controle de qualidade sintético, uma pluralidade de subsistemas tendo uma pluralidade de parâmetros operacionais e incluindo um analisador de material, um banco de dados que armazena resultados de controle de qualidade que incluem resultados do analisador de material que analisa o material de controle de qualidade sintético ao longo do tempo, um ou mais processadores e pelo menos uma instrução de armazenamento de memória que, quando executada por um ou mais processadores, faz com que o sistema, automaticamente sem intervenção do usuário: gere um gráfico de controle com base nos resultados do controle de qualidade, determine que um parâmetro da pluralidade de parâmetros operacionais está fora da tolerância com base na tabela de controle e ajuste pelo menos um da pluralidade de subsistemas sem intervenção do usuário para trazer o parâmetro de fora da tolerância para o de dentro da tolerância.
Description
1 / 21
[001] O presente pedido reivindica o benefício e a prioridade do Pedido Provisório de Patente U.S. No. 65/650,609, depositado em 30 de março de 2018, cujo teor inteiro está incorporado aqui por referência.
[002] A presente descrição se refere a diagnósticos médicos e, mais particularmente, ao controle de qualidade para sistemas de diagnóstico médico de ponto de atendimento.
[003] As orientações médicas para vários sistemas de diagnóstico médico, tais como analisadores de hematologia, recomendam analisar uma amostra o quanto antes após retirar a amostra. Esta recomendação pode ser difícil se a amostra for obtida no ponto de atendimento, mas o teste deve ser realizado em um laboratório externo. Portanto, vários médicos e veterinários preferem ter sistemas de ponto de atendimento (POC) para analisar amostras frescas. Por outro lado, os sistemas de diagnóstico médico contam com procedimentos de controle de qualidade para confirmar a funcionalidade do sistema e assegurar a precisão dos resultados. No entanto, os procedimentos de controle de qualidade podem não ser familiares para os consultórios de POC, e essa falta de familiaridade pode ser uma razão significativa para médicos e veterinários enviarem amostras para laboratórios externos.
[004] Os sistemas de diagnóstico de hematologia têm alguns dos requisitos mais difíceis para controle da qualidade e desempenho. O controle de qualidade (CQ) para sistemas de hematologia pode ser especialmente difícil, pois existe uma crença geral nos campos médico e veterinário de que o CQ de hematologia deve usar células fixas para medir com precisão o desempenho do sistema. O controle de qualidade das células fixas geralmente
2 / 21 envolve células que foram estabilizadas e misturadas em concentrações predeterminadas. As células podem ser células humanas ou veterinárias, que são comumente usadas para representar diferentes tipos de células no sangue total.
[005] A abordagem primária para o QC da hematologia usando células fixas geralmente requer armazenamento refrigerado, com as células fixas com um prazo de validade de cerca de oito semanas. Além disso, as células fixas têm estabilidade limitada à temperatura ambiente e, portanto, o operador deve aquecer a amostra antes do uso e devolvê-las ao armazenamento a frio o mais rápido possível a partir de então. Além disso, após a abertura, as células fixas geralmente permanecem estáveis por cerca de duas semanas ou menos. A vida útil curta e os requisitos térmicos rigorosos das células fixas geralmente criam dúvidas sobre o material quando um teste de CQ falha, exigindo reexecuções com um lote separado de material de controle para confirmar o resultado. Uma outra desvantagem das células fixas é que os sistemas de hematologia são projetados para interagir com as células de uma maneira química específica, e essas interações podem ser inibidas por técnicas usadas para estabilizar as células para controles de células fixas.
[006] Para sistemas de diagnóstico veterinário, as abordagens de controle de qualidade de células fixas geralmente apresentam deficiências quando várias espécies veterinárias são suportadas. Para diagnósticos veterinários, pode haver diferenças significativas entre células de espécies diferentes e, portanto, cada espécie geralmente possui seu próprio algoritmo de reconhecimento de células no sistema de diagnóstico. Nesses sistemas, os materiais fixos de controle de qualidade das células podem não ser capazes de confirmar o desempenho do sistema para todas as espécies suportadas. Por exemplo, a análise de amostras caninas pode satisfazer os parâmetros de controle de qualidade, enquanto a análise de amostras felinas pode não satisfazer. Em particular, as abordagens de controle de qualidade de células
3 / 21 fixas podem não ser capazes de confirmar o desempenho de certos componentes do sistema, como reações de reagentes específicas de espécies e problemas com sistemas fluídicos e de detecção específicos de espécies.
[007] Por conseguinte, existe um interesse contínuo em melhorar os sistemas de diagnóstico médico.
[008] A presente descrição se refere ao controle de qualidade para sistemas de diagnóstico no ponto de atendimento. De acordo com aspectos da presente descrição, uma integração de análise automatizada de glóbulos na placa, execuções em branco automatizadas e/ou amostras de pacientes em direção (por espécie), provê uma nova abordagem para determinar não apenas que o sistema de diagnóstico está sob controle, mas também qual componente está falhando se não estiver sob controle.
[009] De acordo com aspectos da presente descrição, um sistema de diagnóstico médico no ponto de atendimento inclui um armazenamento na placa contendo um material de controle de qualidade sintético, uma pluralidade de subsistemas tendo uma pluralidade de parâmetros operacionais, onde os subsistemas incluem um analisador de material configurado para analisar amostras de pacientes e analisar o material de controle de qualidade sintético, um banco de dados que armazena resultados de controle de qualidade ao longo do tempo, onde os resultados do controle de qualidade incluem resultados do analisador de material que analisa o material de controle de qualidade sintético ao longo do tempo, um ou mais processadores e pelo menos uma instrução de armazenamento de memória que, quando executada por um ou mais processadores, faz com que o sistema, automaticamente sem intervenção do usuário: gere um gráfico de controle com base nos resultados do controle de qualidade, determine que um parâmetro da pluralidade de parâmetros operacionais está fora da tolerância com base na tabela de controle e ajuste pelo menos um da pluralidade de
4 / 21 subsistemas sem intervenção do usuário para trazer o parâmetro de fora da tolerância para o de dentro da tolerância. Em várias modalidades, as instruções, quando executadas por um ou mais processadores, fazem com que o sistema proveja uma indicação visual a um operador em relação ao ajuste automático.
[0010] Em várias modalidades, o banco de dados armazena resultados anteriores de testes de pacientes que incluem resultados do analisador de material que analisa amostras obtidas a partir de uma pluralidade de pacientes ao longo do tempo. As instruções, quando executadas por um ou mais processadores, fazem com que o sistema, automaticamente sem intervenção do usuário: gere um outro gráfico de controle com base nos resultados anteriores do teste do paciente, determine que outro parâmetro da pluralidade de parâmetros operacionais está fora da tolerância com base na outra tabela de controle, e ajuste pelo menos um subsistema da pluralidade de subsistemas sem intervenção do para trazer um outro parâmetro de fora da tolerância para o de dentro da tolerância.
[0011] Em várias modalidades, as instruções, quando executadas por um ou mais processadores, fazem com que o sistema, automaticamente sem intervenção do usuário: determine que um outro parâmetro da pluralidade de parâmetros operacionais está fora da tolerância, determine que um outro parâmetro de fora da tolerância requer intervenção do usuário para trazer um outro parâmetro de fora da tolerância para o de dentro da tolerância e proveja uma indicação visual informando ao operador que um outro parâmetro está fora da tolerância.
[0012] Em várias modalidades, as instruções, quando executadas por um ou mais processadores, fazem com que o sistema, automaticamente sem intervenção do usuário: analise uma amostra em branco usando o analisador de material onde o analisador de material opera na amostra em branco da mesma maneira que o analisador de material opera em uma amostra de
5 / 21 paciente, determine que o analisador de material deve ser limpo com base na análise da amostra em branco e proveja uma indicação visual informando ao operador que o analisador de material deve ser limpo.
[0013] Em várias modalidades, as instruções, quando executadas por um ou mais processadores, fazem com que o sistema, automaticamente sem intervenção do usuário: acesse o material de controle de qualidade sintético a partir do armazenamento na placa, analise o material de controle de qualidade sintético usando o analisador de material para prover resultados adicionais de controle de qualidade e armazene os resultados adicionais do controle de qualidade no banco de dados.
[0014] Em várias modalidades, o analisador de material é um analisador de hematologia. Em várias modalidades, o analisador de material é pelo menos um de: um analisador químico, um analisador de coagulação ou um analisador de urina.
[0015] Em várias modalidades, o analisador de material inclui um citômetro de fluxo. Em várias modalidades, a pluralidade de subsistemas inclui um subsistema fluídico, um subsistema óptico e um subsistema eletrônico. Em várias modalidades, a pluralidade de parâmetros operacionais inclui densidade óptica, vazão, canal de extinção (EXT), canal de dispersão da luz direta de ângulo baixo (FSL), canal de dispersão de ângulo alto (RAS), canal de dispersão de luz direta de ângulo alto (FSH) e canal de tempo de voo (TOF).
[0016] De acordo com aspectos da presente descrição, um sistema de diagnóstico médico no ponto de atendimento inclui um armazenamento na placa contendo um material de controle de qualidade sintético, uma pluralidade de subsistemas tendo uma pluralidade de parâmetros operacionais e incluindo um analisador de material configurado para analisar amostras de pacientes e analisar o material de controle de qualidade sintético, um banco de dados, um ou mais processadores e pelo menos uma memória. O banco de
6 / 21 dados armazena dados que incluem resultados de controle de qualidade ao longo do tempo, incluindo resultados do analisador de material que analisa o material de controle de qualidade sintético ao longo do tempo, resultados de testes anteriores de pacientes que incluem resultados do analisador de material que analisa amostras obtidas a partir de uma pluralidade de pacientes ao longo do tempo e resultados da amostra em branco ao longo do tempo que incluem os resultados do analisador de material que analisa amostras em branco ao longo do tempo. A pelo menos uma memória armazena instruções que, quando executadas por um ou mais processadores, fazem com que o sistema, automaticamente sem intervenção do usuário: gere pelo menos um gráfico de controle com base nos resultados do controle de qualidade, nos resultados anteriores dos testes do paciente e nos resultados da amostra em branco, determine que um parâmetro da pluralidade de parâmetros operacionais está fora de tolerância com base em pelo menos um gráfico de controle e ajuste pelo menos um subsistema da pluralidade de subsistemas sem intervenção do usuário para trazer o parâmetro de fora da tolerância para o de dentro da tolerância.
[0017] Detalhes adicionais e aspectos de modalidades exemplares da presente descrição são descritos em mais detalhes abaixo com referência às figuras anexas.
[0018] A FIG. 1 é um diagrama de blocos de uma modalidade de operações de controle de qualidade, de acordo com aspectos da presente descrição; a FIG. 2 é um diagrama de um gráfico de controle exemplar usado para controle de qualidade, de acordo com aspectos da presente descrição; a FIG. 3 é um diagrama de componentes exemplares de um analisador de citometria de fluxo, de acordo com aspectos da presente
7 / 21 descrição; e a FIG. 4 é um diagrama de um gráfico exemplar de características ópticas para várias partículas, de acordo com aspectos da presente descrição.
[0019] A presente descrição se refere ao controle de qualidade para sistemas de diagnóstico médico no ponto de atendimento. Como usado aqui, o ponto de atendimento se refere a um local onde o atendimento é prestado a pacientes humanos ou animais, e um sistema de diagnóstico médico se refere a um sistema que pode analisar uma amostra obtida de um paciente para diagnosticar uma condição médica do paciente. Por conseguinte, um sistema de diagnóstico médico inclui um analisador de amostra de paciente, como, mas não limitado a, um citômetro de fluxo.
[0020] O controle de qualidade em geral envolve ter um sistema de diagnóstico para demonstrar seu desempenho em materiais de controle de qualidade (CQ), de modo que o desempenho apropriado nos materiais de CQ se correlacione com o desempenho apropriado nas amostras dos pacientes. Como será descrito em detalhes neste documento, os sistemas e métodos propostos se referem a operações de controle de qualidade usando materiais sintéticos de CQ, controle de qualidade com base no paciente e/ou ensaios em branco. Partes da presente descrição se concentrarão nos analisadores de hematologia veterinária, mas a descrição aqui contida também se aplica a outros tipos de sistemas de diagnóstico médico, incluindo, entre outros, analisadores químicos, analisadores de coagulação e analisadores de urina.
[0021] Com referência à FIG. 1, é mostrado um diagrama de blocos de uma modalidade de procedimentos de controle de qualidade exemplares 100 para um sistema de diagnóstico médico. Os procedimentos de controle de qualidade 100 incluem uma operação de CQ 102, uma operação de execução em branco 104 e/ou uma operação de dados do paciente 106. Cada uma
8 / 21 dessas operações 102 a 106 será descrita em mais detalhes posteriormente neste documento. Os resultados dessas operações 102 a 106 são armazenados em um banco de dados 108, e as informações no banco de dados 108 são então usadas para gerar gráficos de controle 110. Os gráficos de controle serão descritos em mais detalhes posteriormente em conexão com a FIG. 2. Com base nas tabelas de controle 110, os procedimentos de controle de qualidade podem determinar se vários componentes do sistema de diagnóstico médico estão operando dentro dos parâmetros pretendidos 112. Se o sistema estiver operando dentro dos parâmetros pretendidos 114, nenhum ajuste é necessário e o sistema pode executar as operações de controle de qualidade 102 a 106 novamente quando agendadas ou solicitadas. Se o sistema não estiver operando dentro dos parâmetros pretendidos 116, o sistema pode fazer ajustes automaticamente sempre que possível 118 e/ou pode alertar um operador para fazer ajustes manualmente quando os ajustes automáticos não forem possíveis 120.
[0022] O seguinte descreve a execução do controle de qualidade 102 da FIG. 1. A execução em branco 104 e depois a execução do paciente 106 serão descritas mais adiante neste documento.
[0023] Uma execução do controle de qualidade 102 envolve o uso de materiais de controle de qualidade (CQ). De acordo com aspectos da presente descrição, é provido um material de QC que é um material não biológico sintético, mas adicionalmente provê respostas de sensor que imitam ou que são semelhantes às respostas de sensor para materiais biológicos. Em várias modalidades, porque os materiais QC são sintéticos, eles podem ter uma vida útil mais longa do que as células fixas. Em várias modalidades, o material de QC é estável em temperatura ambiente e pode ser armazenado na placa do sistema de diagnóstico à temperatura ambiente. Em várias modalidades, o sistema de diagnóstico pode armazenar o material de QC de bordo em condições ambientais especificadas (tais como refrigeração ou não) e, em
9 / 21 seguida, manuseá-los adequadamente (por exemplo, aquecer o material) quando uma execução automatizada for desejada. Em várias modalidades, nenhuma ação do operador é necessária para executar as operações de controle de qualidade além de reabastecer o material de controle na placa, conforme necessário.
[0024] Em várias modalidades, o material de QC pode ser glóbulos de polímero para padronização e calibração de um citômetro de fluxo de hematologia. Um exemplo de glóbulos de polímero é descrito na Patente U.S. No. 6.074.879, que é aqui incorporada por referência aqui em sua totalidade, e que as pessoas versadas na técnica entenderão. Em várias modalidades, os glóbulos de polímero podem incluir polímeros de látex, poliestireno, policarbonato e/ou metacrilato.
[0025] Em um material de controle de qualidade de células fixas, embora as células sejam substitutas para células de pacientes naturais, elas têm um comportamento químico diferente em comparação com as células reais em amostras naturais. Consequentemente, no sistema de diagnóstico médico, a classificação das células fixas é realizada de maneira diferente da classificação das amostras dos pacientes, para explicar essas diferenças. Em contraste, de acordo com aspectos da presente descrição, o material de QC pode imitar ou se assemelhar substancialmente às características celulares ou químicas que o sistema de diagnóstico médico se destina a contar, medir ou analisar, de modo que a mesma metodologia de classificação possa ser usada para amostras naturais, bem como para os materiais de CQ da presente descrição.
[0026] De acordo com aspectos da presente descrição, o sistema de diagnóstico pode executar automaticamente as operações de controle de qualidade 102 a 106. Por exemplo, o sistema de diagnóstico pode incluir um subsistema de comentários 100 que funciona com os materiais de CQ alojados no sistema de diagnóstico. Com base nos materiais de CQ e no subsistema de
10 / 21 comentários, o sistema de diagnóstico pode determinar se seus componentes estão funcionando dentro dos parâmetros pretendidos ou se são necessários ajustes. Em várias modalidades, alguns ajustes podem ser realizados automaticamente 118 pelo sistema de diagnóstico. Esses ajustes automáticos podem manter a precisão do diagnóstico e impedir erros significativos de diagnóstico. Outros ajustes podem exigir interação do usuário, e o sistema de diagnóstico pode prover uma indicação ao usuário sobre essas ações 120. Assim, o usuário recebe os benefícios de alertas automatizados com guias acionáveis para manter o sistema de diagnóstico. Em várias modalidades, o sistema de diagnóstico pode prover uma indicação ao usuário em relação ao desempenho do sistema de diagnóstico com base nas operações de controle de qualidade 102 a 106.
[0027] Em várias modalidades, para ajustes que não podem ser realizados automaticamente, o sistema de diagnóstico pode comunicar uma mensagem eletrônica ou reportar ao fabricante ou técnico do sistema de diagnóstico. O fabricante ou o técnico de manutenção pode usar essas mensagens/relatórios eletrônicos de várias maneiras. Em várias modalidades, as mensagens eletrônicas podem ser usadas para agendar serviços para o sistema de diagnóstico. Em várias modalidades, as mensagens eletrônicas podem ser agregadas para vários sistemas de diagnóstico e podem ser analisadas para determinar direção de desempenho de vários componentes dos sistemas de diagnóstico. Essas informações podem ser úteis para identificar áreas que podem se beneficiar de modificações ou melhorias no projeto.
[0028] Em várias modalidades, os procedimentos de controle de qualidade 100 podem ser realizados automaticamente todos os dias para manter o sistema de diagnóstico bem conservado. Por exemplo, os procedimentos de controle de qualidade 100 podem ser executados automaticamente às 2:00 da manhã todos os dias ou em outro horário. Os analisadores automatizados de hematologia na medicina humana podem
11 / 21 executar procedimentos de controle de qualidade 100 pelo menos uma vez a cada turno de 8 horas, que é a frequência geralmente exigida pela regulamentação da agência governamental. Os analisadores de hematologia veterinária não possuem requisitos regulatórios para controle de qualidade. Assim, os consultórios veterinários podem executar procedimentos de controle de qualidade 100 com menos frequência. Em várias modalidades, a frequência de execução dos procedimentos de controle de qualidade 100 pode depender de quantas vezes ou quantas amostras de pacientes são analisadas. Por exemplo, os consultórios veterinários podem executar muito poucas amostras de pacientes em um dia ou apenas uma amostra por dia. Nesses escritórios, a execução de procedimentos de controle de qualidade 100 uma vez por dia dobraria o custo dos reagentes usados pelo escritório. Por conseguinte, para esses escritórios, a frequência de execução dos procedimentos de controle de qualidade 100 pode ser menos frequente. Em várias modalidades, os analisadores de hematologia veterinária podem executar análises de controle de qualidade com a menor frequência, como uma vez por mês.
[0029] De acordo com aspectos da presente descrição, as informações relacionadas aos testes de controle de qualidade 102 a 106 podem ser armazenadas no banco de dados 108. O banco de dados pode ser qualquer tipo de banco de dados, como um banco de dados SQL, um banco de dados NoSQL ou outro tipo de banco de dados.
[0030] Em várias modalidades, os resultados do QC podem ser plotados nos gráficos de controle 110, como um gráfico de Levey-Jennings, como mostrado na FIG. 2 e pode ser comparado com valores ou faixas alvo. Em várias modalidades, as regras do gráfico de controle podem determinar se o sistema está sob controle ou não 112. Em várias modalidades, um gráfico de controle 110 pode ser gerado para vários parâmetros para determinar qual parâmetro ou parâmetros pode/podem estar fora de controle e exigir ação
12 / 21 corretiva 116, e quais parâmetros estão sob controle e não requerem alterações 114.
[0031] Em várias modalidades, os materiais de controle de qualidade podem ser providos em concentrações predeterminadas que permitem três níveis de controle, incluindo níveis normais, altos e baixos. Ter três níveis permite ao usuário confirmar se o sistema de diagnóstico está funcionando corretamente para detectar a faixa normal e a faixa anormal. Em várias modalidades, cada nível pode ser mostrado na tabela de controle. Os gráficos de controle podem demonstrar o desempenho histórico do analisador, como mostrado na FIG. 2 e pode prover uma maneira de detectar quando são necessárias alterações, incluindo alterações relativamente pequenas. Em várias modalidades, o operador pode ter a capacidade de acessar e visualizar os gráficos de controle. Em várias modalidades, um gráfico de controle não precisa estar na forma de um gráfico, como mostrado na FIG. 2 e pode ser implementado de diferentes maneiras. Por exemplo, em várias modalidades, um gráfico de controle pode ser implementado como uma organização de valores de dados armazenados correlacionados com o tempo ou com o número da amostra de dados.
[0032] Em várias modalidades, as necessidades de calibração podem ser determinadas a partir dos dados do gráfico de controle. Um técnico pode determinar se um parâmetro fora de controle exige que um componente do sistema de diagnóstico seja recalibrado ou se outras ações devem ser executadas, como a limpeza do componente. Geralmente, as alterações de calibração são realizadas por último, após todas as outras funcionalidades serem confirmadas.
[0033] Por conseguinte, são descritos aqui acima, vários aspectos do controle de qualidade para sistemas de diagnóstico médico em geral. A seguir, serão descritos aspectos dos sistemas de diagnóstico baseados em citometria de fluxo, em particular, e o controle de qualidade para esses sistemas. Um
13 / 21 exemplo de um analisador baseado em citometria de fluxo é mostrado e descrito na Patente U.S. No. 7.324.194, que é aqui incorporada por referência em sua totalidade, e que as pessoas versadas na técnica entenderão.
[0034] Os sistemas de citometria de fluxo incluem subsistemas tais como subsistemas fluídicos, ópticos e eletrônicos. Com referência à FIG. 3, um subsistema fluídico organiza uma amostra em um fluxo de partículas, como um fluxo de células. O subsistema óptico examina cada célula direcionando um feixe de laser para cada célula e detectando luz dispersa usando fotodetectores. A luz é dispersa de acordo com tamanho, complexidade, granularidade e diâmetro das células, que formam uma “impressão digital” de cada tipo de célula. Um exemplo é mostrado na FIG. 4. O subsistema eletrônico pode processar as impressões digitais para classificar, contar e/ou analisar as células/partículas no fluxo de amostra.
[0035] Os sistemas de citometria de fluxo possuem uma série de configurações e parâmetros que ajustam os subsistemas fluídicos, ópticos e eletrônicos, para que padrões e posições de dispersão específicos sejam produzidos a partir de amostras de entrada. Quando todos esses subsistemas funcionam corretamente, o sistema é capaz de correlacionar as saídas de dispersão com células específicas usando algoritmos de reconhecimento. No entanto, se esses parâmetros mudarem, os algoritmos de reconhecimento podem falhar. Um outro nível de ajuste faz parte do processo de calibração, onde vários parâmetros de calibração são usados para ajustar os resultados de saída para corresponder aos valores de referência para um determinado conjunto de amostras. À medida que o sistema de diagnóstico varia ou muda, os parâmetros de calibração podem precisar ser ajustados para assegurar que os resultados da saída continuem a corresponder aos valores de referência.
[0036] De acordo com aspectos da presente descrição, um citômetro de fluxo para hematologia pode utilizar procedimentos de controle de qualidade (FIG. 1, 100) para assegurar que as principais funções do sistema
14 / 21 de diagnóstico estejam operando de maneira controlada, incluindo resultados precisos e exatos. Os seguintes aspectos e parâmetros de um sistema de hematologia podem ser testados e dirigidos pelos procedimentos de controle de qualidade da FIG. 1
[0037] Pré-analítica: é a amostra adequadamente misturada. Em várias modalidades, a mistura de um material de controle de qualidade pode ser realizada por um misturador de vórtice interno no sistema de diagnóstico médico. O misturador de vórtice pode misturar o material de controle de qualidade de vários segundos, como 15 segundos, a vários minutos, como 15 minutos.
[0038] Diluição: o sistema faz a diluição correta, incluindo o volume da amostra, o volume do reagente e a mistura. Em várias modalidades, aspectos de um sistema de citometria de fluxo, como densidade óptica, podem ser testados. Em várias modalidades, a densidade óptica pode ser testada usando uma amostra de corante colorida, como corante vermelho.
[0039] Química do Sistema: os reagentes interagem adequadamente com a amostra.
[0040] Fluídicos: a amostra diluída é apresentada adequadamente no método de detecção. Em várias modalidades, aspectos de um sistema de citometria de fluxo, como vazão, podem ser testados.
[0041] Sensores: as células interagem com o sistema de detecção de maneira correta. Em várias modalidades, aspectos de um sistema de citometria de fluxo, como canal de extinção (EXT), canal de dispersão da luz direta de ângulo baixo (FSL), canal de dispersão de ângulo alto (RAS), canal de dispersão de luz direta de ângulo alto (FSH) e/ou tempo canal de voo (TOF), pode ser testado.
[0042] Processamento de sinal: os sinais da célula se apresentam com sinal apropriado para ruído.
[0043] Algoritmo de classificação: as células se apresentam
15 / 21 adequadamente ao sistema de detecção para que o algoritmo identifique as populações corretamente.
[0044] Resultados: o sistema provê resultados exatos e precisos.
[0045] O seguinte descreverá agora a operação de execução em branco 104 da FIG. 1. O subsistema fluídico de um citômetro de fluxo é responsável por combinar amostras de sangue total com reagentes, misturá-las e movê-las para o subsistema de óptica a laser. O subsistema fluídico de um citômetro de fluxo sempre contém reagentes e geralmente requer procedimentos de manutenção para assegurar que esteja pronto para executar uma amostra. Quando um sistema de diagnóstico tem uma execução por dia ou uma execução em poucos dias, o subsistema fluídico corre o risco de ficar “sujo” devido, por exemplo, às concentrações de proteínas, bactérias, manchas ou sal nas linhas de fluido. De acordo com aspectos da presente descrição, descargas periódicas podem ser realizadas para manter o subsistema fluídico limpo. Em várias modalidades, as descargas periódicas podem ser executadas usando execuções “em branco”, que são execuções do sistema de diagnóstico que são executadas como se uma amostra estivesse presente, mas sem que nenhuma amostra estivesse realmente presente. Os resultados dessas execuções em branco podem ser registrados 108 e mapeados 110 para determinar a limpeza do subsistema fluídico e avaliar quaisquer direções nos dados registrados. Em várias modalidades, as operações de execução em branco 104 podem ser executadas automaticamente pelo sistema de diagnóstico regularmente ou conforme programado ou solicitado. Como as execuções em branco são realizadas como se uma amostra estivesse presente, os reagentes são usados em execuções em branco e são consumidos mais rapidamente.
[0046] As execuções em branco 104 podem medir a limpeza do sistema de diagnóstico e assegurar que não haja transferência de amostra de uma execução para a seguinte. Em particular, em uma execução em branco,
16 / 21 os valores do sensor do sistema de diagnóstico mudarão se houver acúmulo no trajeto óptico ou outras condições de desgaste em vários componentes. A direção dos dados de execução em branco permite verificações contínuas de limpeza usando direções dos históricos. Alguns problemas de limpeza podem ser corrigidos. Por exemplo, o operador pode executar uma amostra de água sanitária no sistema de diagnóstico para remover o acúmulo no trajeto óptico ou pode executar uma amostra de biocida para matar colônias de bactérias que possam ter se infiltrado no sistema de diagnóstico. Assim, a execução em branco 104 pode identificar essas condições e alertar um operador para ações para endereçadas a essas condições. Em várias modalidades, algumas medições do sistema de diagnóstico podem usar a execução em branco como referência para resultados de autocalibração, como na medição de transmitância para hemoglobina, em que o valor em branco é usado em uma razão com o valor da amostra para determinar a transmitância óptica de acordo com a Lei de Beer.
[0047] A seguir, serão descritos aspectos dos dados do paciente executados 106 da FIG. 1. As abordagens de controle de amostras não recentes têm capacidade limitada para avaliar a química dos reagentes e os efeitos do algoritmo. Em vista de tais limitações, e de acordo com aspectos da presente descrição, os procedimentos de controle de qualidade podem ser aumentados com abordagens de controle de comentários com base nos dados do paciente de vários pacientes. Um exemplo do uso de dados do paciente para determinar faixas de dados normais e anormais é descrito na Publicação do Pedido de Patente U.S. No. 2015/0025808, que é aqui incorporada por referência aqui em sua totalidade, e que os entendidos na técnica entenderão.
[0048] Em várias modalidades, a operação de execução do paciente 106 envolve a média de amostras sequenciais de pacientes usando várias técnicas de média para determinar faixas e direção de dados com base em amostras de pacientes. Esses dados podem ser armazenados no banco de
17 / 21 dados 108 e podem ser usados para gerar o gráfico de controle 110. Em várias modalidades, as regras do gráfico de controle 112 podem ser aplicadas para determinar se o sistema de diagnóstico está dentro ou fora de controle, comparando um resultado da amostra do paciente com a tabela de controle baseada em dados do paciente. Em várias modalidades, as operações de execução do paciente 106 para fins de controle de qualidade podem ser executadas automaticamente pelo sistema de diagnóstico regularmente ou conforme programado ou solicitado.
[0049] Em várias modalidades, um gráfico de controle separado 110 pode ser gerado para cada espécie animal suportada pelo sistema de diagnóstico, como um gráfico de controle canino ou um gráfico de controle felino. Em várias modalidades, os ajustes de calibração podem ser realizados com base nos resultados da população específica das espécies.
[0050] Por conseguinte, descrita é aqui uma integração de análise automatizada de glóbulos na placa, execuções em branco automatizadas e/ou amostras de pacientes dirigidas (por espécie), que provê uma nova abordagem para determinar não apenas que o sistema de diagnóstico está sob controle, mas também qual componente está falhando se não estiver sob controle. Orientações acionáveis podem ser providas automaticamente aos operadores se for necessária interação manual. Ou se o sistema de diagnóstico puder ser ajustado automaticamente para se enquadrar nos parâmetros pretendidos, o sistema de diagnóstico executará o ajuste automático e informará o operador de acordo.
[0051] As modalidades aqui descritas são exemplares da descrição e podem ser incorporadas de várias formas. Por exemplo, apesar de certas modalidades aqui serem descritas como modalidades separadas, cada uma das modalidades aqui pode ser combinada com uma ou mais das outras modalidades aqui. Detalhes específicos estruturais e funcionais descritos aqui não devem ser interpretados como limitantes, mas como uma base para as
18 / 21 reivindicações e como uma base representativa para ensinar uma pessoa versada na técnica para empregar de várias maneiras a presente descrição virtualmente qualquer estrutura detalhada apropriadamente. Numerais de referência iguais podem se referir a elementos similares ou idênticos através da descrição das figuras.
[0052] As frases “em uma modalidade,” “em modalidades,” “em várias modalidades,” “em algumas modalidades,” “em várias modalidades,” ou “em outras modalidades” pode cada um se referir a uma ou mais das mesmas ou modalidades diferentes de acordo com a presente descrição. Uma sentença na forma “A ou B” significa “(A), (B) ou (A e B).” Uma frase na forma “pelo menos um de A, B ou C” significa “(A); (B); (C); (A e B); (A e C); (B e C); ou (A, B e C).”
[0053] Qualquer um dos métodos, programas, algoritmos ou códigos aqui descritos pode ser convertido ou expresso em uma linguagem de programação ou programa de computador. Os termos “linguagem de programação” e “programa de computador”, conforme usados aqui, incluem qualquer linguagem usada para especificar instruções para um computador e incluem (mas não se limitam a) as seguintes linguagens e seus derivados: arquivos Assembler, Basic, Batch, BCPL, C, C +, C++, Delphi, Fortran, Java, JavaScript, código de máquina, Matlab, linguagens de comando do sistema operacional, Pascal, Perl, PL1, Python, linguagens de script, Visual Basic, metalinguagens que especificam programas e todas as primeiras, segundas e terceiras, quartas, quintas linguagens de computador de nova geração ou adicionais. Também estão incluídos o banco de dados e outros esquemas de dados e quaisquer outras metalinguagens. Nenhuma distinção é feita entre linguagens as quais são interpretadas, compiladas ou que utilizam tanto abordagens compiladas quanto interpretadas. Nenhuma distinção é feita entre as versões compiladas e de fonte de um programa. Portanto, a referência a um programa, onde a linguagem de programação poderia existir em mais de um
19 / 21 estado (como de fonte, compilado, de objeto ou vinculado), é uma referência a todo e qualquer estado. A referência a um programa pode incluir as instruções reais e/ou a intenção dessas instruções.
[0054] Deve ser entendido que a descrição acima é apenas ilustrativa da presente descrição. Várias alternativas e modificações podem ser idealizadas por aqueles versados na técnica sem se afastarem da descrição. Consequentemente, a presente descrição pretende abranger todas estas alternativas, modificações e variações. As modalidades descritas com referência às figuras de desenho anexas são apresentadas apenas para demonstrar certos exemplares da descrição. Outros elementos, etapas, métodos e técnicas que não são substancialmente diferentes daqueles descritos acima e/ou nas reivindicações em anexo também pretendem estar dentro do escopo da descrição.
[0055] Os sistemas descritos aqui podem também utilizar um ou mais controladores para receber várias informações e transformar as informações recebidas para gerar um resultado. O controlador pode incluir qualquer tipo de dispositivo de computação, circuito computacional ou qualquer tipo de processador ou circuito de processamento capaz de executar uma série de instruções que são armazenadas em uma memória. O controlador pode incluir vários processadores e/ou unidades de processamento central multinúcleo (CPUs) e pode incluir qualquer tipo de processador, tal como um microprocessador, processador de sinal digital, microcontrolador, dispositivo lógico programável (PLD), arranjo de porta programável em campo (FPGA) ou similares. O controlador pode ser localizado dentro do dispositivo ou sistema em uma localização de usuário de extremidade, pode ser localizado dentro do dispositivo ou sistema em uma fábrica ou localização de servidor ou pode ser um processador de computação em nuvem localizado em um provedor de computação em nuvem. O controlador pode também incluir uma memória para armazenar dados e/ou instruções que, quando executadas por
20 / 21 um ou mais processadores, fazem com que o um ou mais processadores realizem um ou mais métodos e/ou algoritmos.
[0056] Qualquer um dos métodos, programas, algoritmos ou códigos aqui descritos pode ser convertido ou expresso em uma linguagem de programação ou programa de computador. Os termos “linguagem de programação” e “programa de computador”, conforme usados aqui, incluem qualquer linguagem usada para especificar instruções para um computador e incluem (mas não se limitam a) as seguintes linguagens e seus derivados: arquivos Assembler, Basic, Batch, BCPL, C, C +, C++, Delphi, Fortran, Java, JavaScript, código de máquina, linguagens de comando do sistema operacional, Pascal, Perl, PL1, linguagens de script, Visual Basic, metalinguagens que especificam programas e todas as primeiras, segundas e terceiras, quartas, quintas linguagens de computador de nova geração ou adicionais. Também estão incluídos o banco de dados e outros esquemas de dados e quaisquer outras metalinguagens. Nenhuma distinção é feita entre linguagens as quais são interpretadas, compiladas ou que utilizam tanto abordagens compiladas quanto interpretadas. Nenhuma distinção é feita entre as versões compiladas e de fonte de um programa. Portanto, a referência a um programa, onde a linguagem de programação poderia existir em mais de um estado (como de fonte, compilado, de objeto ou vinculado), é uma referência a todo e qualquer estado. A referência a um programa pode incluir as instruções reais e/ou a intenção dessas instruções.
[0057] Deve ser entendido que a descrição acima é ilustrativa apenas da presente descrição. Várias alternativas e modificações podem ser idealizadas por aqueles versados na técnica sem se afastarem da descrição. Consequentemente, a presente descrição pretende abranger todas estas alternativas, modificações e variações. As modalidades descritas com referência às figuras dos desenhos em anexo são apresentadas apenas para demonstrar certos exemplos da descrição. Outros elementos, etapas, métodos
21 / 21 e técnicas que não são substancialmente diferentes daqueles descritos acima e/ou nas reivindicações anexas também pretendem estar dentro do escopo da descrição.
Claims (12)
1. Sistema de diagnóstico médico no ponto de atendimento, caracterizado pelo fato de que compreende: um armazenamento na placa contendo um material de controle de qualidade sintético; uma pluralidade de subsistemas tendo uma pluralidade de parâmetros operacionais, os subsistemas incluindo um analisador de material configurado para analisar amostras de pacientes e analisar o material de controle de qualidade sintético; um banco de dados que armazena os resultados do controle de qualidade ao longo do tempo, os resultados do controle de qualidade incluindo resultados do analisador de material que analisa o material de controle de qualidade sintético ao longo do tempo; um ou mais processadores; e pelo menos uma instrução de armazenamento de memória que, quando executada por um ou mais processadores, faz com que o sistema automaticamente, sem a intervenção do usuário: gere um gráfico de controle com base nos resultados do controle de qualidade; determine que um parâmetro da pluralidade de parâmetros operacionais está fora da tolerância com base na tabela de controle; e ajuste pelo menos um da pluralidade de subsistemas sem intervenção do usuário para trazer o parâmetro de fora da tolerância para o de dentro da tolerância.
2. Sistema de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo fato de que o banco de dados armazena adicionalmente resultados anteriores de testes de pacientes, os resultados anteriores de testes de pacientes incluindo os resultados do analisador de material que analisa amostras obtidas a partir de uma pluralidade de pacientes ao longo do tempo,
em que as instruções, quando executadas por um ou mais processadores, adicionalmente fazem com que o sistema automaticamente, sem intervenção do usuário: gere um outro gráfico de controle com base nos resultados anteriores do teste do paciente; determine que outro parâmetro da pluralidade de parâmetros operacionais está fora da tolerância com base na outra tabela de controle; e ajuste pelo menos um subsistema da pluralidade de subsistemas sem intervenção do para trazer um outro parâmetro de fora da tolerância para o de dentro da tolerância.
3. Sistema de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo fato de que as instruções, quando executadas por um ou mais processadores, fazem com que o sistema proveja uma indicação visual a um operador em relação ao ajuste automático.
4. Sistema de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo fato de que as instruções, quando executadas por um ou mais processadores, fazem com que o sistema, automaticamente sem intervenção do usuário: determine que um outro parâmetro da pluralidade de parâmetros operacionais está fora da tolerância; determine que um outro parâmetro de fora da tolerância requer intervenção do usuário para trazer um outro parâmetro de fora da tolerância para o de dentro da tolerância; e proveja uma indicação visual informando ao operador que um outro parâmetro está fora da tolerância.
5. Sistema de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo fato de que as instruções, quando executadas por um ou mais processadores, fazem com que o sistema, automaticamente sem intervenção do usuário: analise uma amostra em branco usando o analisador de material, em que o analisador de material opera na amostra em branco da mesma maneira que o analisador de material opera em uma amostra do paciente; determine que o analisador de material deve ser limpo com base na análise da amostra em branco; e proveja uma indicação visual informando ao operador que o analisador de material deve ser limpo.
6. Sistema de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo fato de que as instruções, quando executadas por um ou mais processadores, fazem com que o sistema, automaticamente sem intervenção do usuário: acesse o material de controle de qualidade sintético a partir do armazenamento na placa; analise o material de controle de qualidade sintético usando o analisador de material para prover resultados adicionais de controle de qualidade; e armazene os resultados adicionais do controle de qualidade no banco de dados.
7. Sistema de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo fato de que o analisador de material é um analisador de hematologia.
8. Sistema de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo fato de que o analisador de material é pelo menos um de: um analisador químico, um analisador de coagulação ou um analisador de urina.
9. Sistema de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo fato de que o analisador de material inclui um citômetro de fluxo.
10. Sistema de acordo com a reivindicação 9, caracterizado pelo fato de que a pluralidade de subsistemas inclui um subsistema fluídico, um subsistema óptico e um subsistema eletrônico.
11. Sistema de acordo com a reivindicação 10, caracterizado pelo fato de que a pluralidade de parâmetros operacionais inclui densidade óptica, vazão, canal de extinção (EXT), canal de dispersão da luz direta de ângulo baixo (FSL), canal de dispersão de ângulo alto (RAS), canal de dispersão de luz direta de ângulo alto (FSH) e canal de tempo de voo (TOF).
12. Sistema de diagnóstico médico no ponto de atendimento, caracterizado pelo fato de que compreende: um armazenamento na placa contendo um material de controle de qualidade sintético; uma pluralidade de subsistemas tendo uma pluralidade de parâmetros operacionais, os subsistemas incluindo um analisador de material configurado para analisar amostras de pacientes e analisar o material de controle de qualidade sintético; um banco de dados que armazena dados, incluindo: resultados do controle de qualidade ao longo do tempo, os resultados do controle de qualidade incluindo os resultados do analisador de material que analisa o material de controle de qualidade sintético ao longo do tempo, resultados anteriores de testes de pacientes, os resultados anteriores de testes de pacientes incluindo resultados do analisador de material que analisa amostras obtidas a partir de uma pluralidade de pacientes ao longo do tempo, e resultados da amostra em branco ao longo do tempo, os resultados da amostra em branco incluindo resultados do analisador de material que analisa amostras em branco ao longo do tempo; um ou mais processadores; e pelo menos uma instrução de armazenamento de memória que, quando executada por um ou mais processadores, faz com que o sistema automaticamente sem a intervenção do usuário: gere pelo menos um gráfico de controle com base nos resultados do controle de qualidade, nos resultados anteriores dos testes do paciente e nos resultados da amostra em branco;
determine que um parâmetro da pluralidade de parâmetros operacionais está fora de tolerância com base em pelo menos um gráfico de controle; e ajuste pelo menos um subsistema da pluralidade de subsistemas sem intervenção do usuário para trazer o parâmetro de fora da tolerância para o de dentro da tolerância.
Petição 870200098719, de 06/08/2020, pág. 38/42 Sim Executar QC
Controlar a Executar Geração de Sob Branco Base de Dados Gráficos controle? 1/4
Executar Paciente Não
Realizar Ajustes
Alertar Operador
Resultados de Testes
Meio Gráfico de Levey-Jennings
Luz é dispersa de acordo com o tamanho, complexidade, granularidade e diâmetro da célula
Petição 870200098719, de 06/08/2020, pág. 40/42 Detector de Foto 3/4
Feixe de Laser examina cada célula
Detectores de foto capturam dispersão e criam impressão digital de cada tipo de célula
Plotagem em pontos de Absorção de Luz vs.
Granularidade (Canino)
Petição 870200098719, de 06/08/2020, pág. 41/42 Eosinófilos
Neutrófilos
Neutrófilos Monócitos Linfócitos Eosinófilos 4/4
Monócitos Basófilos
Basófilos
Absorção de Luz Linfócitos
Granularidade
Applications Claiming Priority (3)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| US201862650609P | 2018-03-30 | 2018-03-30 | |
| US62/650,609 | 2018-03-30 | ||
| PCT/US2019/024735 WO2019191531A1 (en) | 2018-03-30 | 2019-03-29 | Quality control for point-of-care diagnostic systems |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| BR112020016080A2 true BR112020016080A2 (pt) | 2020-12-15 |
Family
ID=66429498
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| BR112020016080-6A BR112020016080A2 (pt) | 2018-03-30 | 2019-03-29 | Sistema de diagnóstico médico no ponto de atendimento. |
Country Status (9)
| Country | Link |
|---|---|
| US (3) | US11441997B2 (pt) |
| EP (1) | EP3776574A1 (pt) |
| JP (1) | JP7204769B2 (pt) |
| CN (1) | CN111868834B (pt) |
| AU (1) | AU2019243592B2 (pt) |
| BR (1) | BR112020016080A2 (pt) |
| CA (1) | CA3095020A1 (pt) |
| MX (1) | MX2020009199A (pt) |
| WO (1) | WO2019191531A1 (pt) |
Families Citing this family (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20210241888A1 (en) * | 2018-05-04 | 2021-08-05 | Radiometer Medical Aps | Point-of-care medical analyzer consumable availability prediction |
| US11131618B2 (en) * | 2018-08-10 | 2021-09-28 | Cytek Biosciences, Inc. | Smart flow cytometers with self monitoring and self validation |
| JP7311546B2 (ja) * | 2021-03-04 | 2023-07-19 | シスメックス株式会社 | 検体分析システムの精度管理方法および検体分析システム |
| JP7307758B2 (ja) * | 2021-03-04 | 2023-07-12 | シスメックス株式会社 | 検体分析システムの制御方法および検体分析システム |
| JP7311547B2 (ja) * | 2021-03-04 | 2023-07-19 | シスメックス株式会社 | 検体分析システムの精度管理方法および検体分析システム |
| JPWO2023037726A1 (pt) * | 2021-09-10 | 2023-03-16 | ||
| JP7262558B1 (ja) | 2021-11-30 | 2023-04-21 | シスメックス株式会社 | 精度管理検体測定方法および検体分析装置 |
| WO2023240012A1 (en) * | 2022-06-07 | 2023-12-14 | Bio-Rad Laboratories, Inc. | Cloud-based quality control data management |
| WO2024020392A1 (en) * | 2022-07-21 | 2024-01-25 | Bio-Rad Laboratories, Inc. | System and method for customized automated clinical diagnostic crossover studies |
| WO2024102641A1 (en) | 2022-11-07 | 2024-05-16 | Idexx Laboratories Inc. | Systems and methods for identifying blood conditions via dot plot analysis |
Family Cites Families (86)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| GB1445091A (en) | 1972-08-09 | 1976-08-04 | Rank Organisation Ltd | Analytical apparatus |
| US4387164A (en) | 1980-11-05 | 1983-06-07 | Fmc Corporation | Method and apparatus for chemical analysis using reactive reagents dispersed in soluble film |
| US5380663A (en) * | 1984-12-24 | 1995-01-10 | Caribbean Microparticles Corporation | Automated system for performance analysis and fluorescence quantitation of samples |
| DK282085D0 (da) | 1985-06-21 | 1985-06-21 | Radiometer As | Fremgangsmaade og apparat til bestemmelse af blodkomponenter |
| DE3726524A1 (de) | 1987-08-10 | 1989-02-23 | Fresenius Ag | Haemoglobindetektor |
| US5074658A (en) | 1989-07-31 | 1991-12-24 | Syracuse University | Laser capillary spectrophotometric acquisition of bivariate drop size and concentration data for liquid-liquid dispersion |
| US5064282A (en) | 1989-09-26 | 1991-11-12 | Artel, Inc. | Photometric apparatus and method for measuring hemoglobin |
| US5316725A (en) | 1991-06-07 | 1994-05-31 | Edward Lawrence Carver, Jr. | Reagent system for the improved determination of white blood cell subpopulations |
| US5316951A (en) | 1991-06-07 | 1994-05-31 | Carver Jr Edward L | Method for the improved determination of white blood cell subpopulations |
| US5262329A (en) | 1991-06-13 | 1993-11-16 | Carver Jr Edward L | Method for improved multiple species blood analysis |
| US5413732A (en) | 1991-08-19 | 1995-05-09 | Abaxis, Inc. | Reagent compositions for analytical testing |
| US6509192B1 (en) | 1992-02-24 | 2003-01-21 | Coulter International Corp. | Quality control method |
| EP0619476B1 (de) | 1992-12-19 | 1999-09-22 | Boehringer Mannheim Gmbh | Vorrichtung zur Detektion einer Flüssigkeitphasengrenze in einem lichtdurchlässigen Messrohr |
| US5728351A (en) | 1993-01-21 | 1998-03-17 | Cdc Technologies, Inc. | Apparatus for making a plurality of reagent mixtures and analyzing particle distributions of the reagent mixtures |
| US6812032B1 (en) | 1993-01-21 | 2004-11-02 | Cdc Technologies, Inc. | Apparatus and method for making a plurality of reagent mixtures and analyzing particle distributions of the reagent mixtures |
| US5380491A (en) | 1993-01-21 | 1995-01-10 | Cdc Technologies, Inc. | Apparatus for pumping and directing fluids for hematology testing |
| AU688365B2 (en) * | 1993-08-16 | 1998-03-12 | Biomerieux, Inc. | Method and instrument for automatically performing analysis relating to thrombosis and hemostasis |
| US5840254A (en) | 1995-06-02 | 1998-11-24 | Cdc Technologies, Inc. | Apparatus for mixing fluids for analysis |
| US6184978B1 (en) | 1996-05-15 | 2001-02-06 | International Remote Imaging Systems, Inc. | Method and apparatus for verifying uniform flow of a fluid sample through a flow cell and distribution on a slide |
| US6074879A (en) | 1997-06-23 | 2000-06-13 | Bayer Corporation | Synthetic polymer particles for use as standards and calibrators in flow cytometry |
| EP1040340A4 (en) | 1997-12-12 | 2008-01-09 | Chemunex S A | CYTOMETER IN DIGITAL STREAM |
| US6269276B1 (en) * | 1998-03-31 | 2001-07-31 | Roche Diagnostics Corporation | Multi-rule quality control method and apparatus |
| US6633782B1 (en) * | 1999-02-22 | 2003-10-14 | Fisher-Rosemount Systems, Inc. | Diagnostic expert in a process control system |
| US6391263B1 (en) | 1999-02-26 | 2002-05-21 | Sysmex Corporation | Automated analyzing system and method therefor |
| US7449339B2 (en) | 1999-11-23 | 2008-11-11 | Nir Diagnostics Inc. | Spectroscopic method and apparatus for total hemoglobin measurement |
| US6470279B1 (en) * | 1999-11-23 | 2002-10-22 | James Samsoondar | Method for calibrating spectrophotometric apparatus with synthetic fluids to measure plasma and serum analytes |
| US6784981B1 (en) | 2000-06-02 | 2004-08-31 | Idexx Laboratories, Inc. | Flow cytometry-based hematology system |
| DE60113287D1 (de) * | 2000-06-14 | 2005-10-13 | Univ Texas | Systeme und verfahren zur zellteilbevölkerungsanalyse |
| US6512986B1 (en) * | 2000-12-30 | 2003-01-28 | Lifescan, Inc. | Method for automated exception-based quality control compliance for point-of-care devices |
| US6887429B1 (en) | 2001-01-26 | 2005-05-03 | Global Fia | Apparatus and method for automated medical diagnostic tests |
| US20030048433A1 (en) | 2001-06-01 | 2003-03-13 | Jean-Marie Desjonqueres | Cytometer signal processing system and method |
| US7379167B2 (en) | 2003-02-11 | 2008-05-27 | International Technidyne Corporation | Hemoglobin test strip and analysis system |
| EP2305171B1 (en) | 2003-03-28 | 2021-12-29 | Inguran, LLC | Apparatus and methods for providing sex-sorted animal sperm |
| JP4098174B2 (ja) | 2003-07-16 | 2008-06-11 | シスメックス株式会社 | 分析装置 |
| WO2005091893A2 (en) | 2004-03-03 | 2005-10-06 | Dakocytomation Denmark A/S | System for high dynamic range analysis in flow cytometry |
| US8013602B2 (en) * | 2004-04-01 | 2011-09-06 | Liposcience, Inc. | NMR clinical analyzers and related methods, systems, modules and computer program products for clinical evaluation of biosamples |
| US7390662B2 (en) | 2005-11-09 | 2008-06-24 | Beckman Coulter, Inc. | Method and apparatus for performing platelet measurement |
| JP4679843B2 (ja) | 2004-07-02 | 2011-05-11 | シスメックス株式会社 | 血液分析装置および分析プログラム |
| US7499581B2 (en) | 2005-02-10 | 2009-03-03 | Forhealth Technologies, Inc. | Vision system to calculate a fluid volume in a container |
| JP2006277424A (ja) * | 2005-03-30 | 2006-10-12 | Sysmex Corp | 分析システム、データ処理装置、測定装置、及びアプリケーションプログラム |
| US20060219873A1 (en) | 2005-04-01 | 2006-10-05 | Martin Steven M | Detection system for a flow cytometer |
| JP2009521683A (ja) * | 2005-12-22 | 2009-06-04 | ハネウェル・インターナショナル・インコーポレーテッド | アナライザーシステム |
| JP4871618B2 (ja) * | 2006-03-14 | 2012-02-08 | 株式会社日立ハイテクノロジーズ | 精度管理システム |
| US20080010019A1 (en) | 2006-07-06 | 2008-01-10 | Thomas Richard A | High speed spectrum analyzer |
| US20080144005A1 (en) | 2006-12-19 | 2008-06-19 | Cytyc Corporation | Method for analyzing blood content of cytological specimens |
| US7739060B2 (en) | 2006-12-22 | 2010-06-15 | Accuri Cytometers, Inc. | Detection system and user interface for a flow cytometer system |
| JP4994920B2 (ja) | 2007-02-01 | 2012-08-08 | シスメックス株式会社 | 検体分析装置 |
| EP1953527B2 (en) * | 2007-02-01 | 2024-01-03 | Sysmex Corporation | Sample analyzer and computer program product |
| US9322834B2 (en) | 2007-05-30 | 2016-04-26 | Sysmex Corporation | Sample analyzer, blood analyzer and displaying method |
| CA3042430C (en) | 2007-10-02 | 2022-10-11 | Theranos Ip Company, Llc | Modular point-of-care devices and uses thereof |
| US8460528B2 (en) | 2007-10-17 | 2013-06-11 | Advanced Liquid Logic Inc. | Reagent storage and reconstitution for a droplet actuator |
| EP2071339A3 (en) | 2007-12-12 | 2015-05-20 | Sysmex Corporation | System for providing animal test information and method of providing animal test information |
| US8161810B2 (en) | 2008-01-29 | 2012-04-24 | Carefusion 303, Inc. | Syringe imaging systems |
| AU2009217355A1 (en) | 2008-02-21 | 2009-08-27 | Avantra Biosciences Corporation | Assays based on liquid flow over arrays |
| TW201017149A (en) | 2008-08-06 | 2010-05-01 | Invitrox Inc | Use of focused light scattering techniques in biological applications |
| EP2340429B1 (en) | 2008-10-14 | 2022-08-24 | Tissuevision, Inc. | Devices and methods for direct sampling analog time-resolved detection |
| US9229015B2 (en) * | 2008-12-26 | 2016-01-05 | Hitachi High-Technologies Corporation | Accuracy management method |
| WO2010101623A1 (en) | 2009-03-02 | 2010-09-10 | Michael Adeeb Thomas | Flow cytometry system and method for applying gain to flow cytometry data |
| US9464978B2 (en) * | 2009-03-04 | 2016-10-11 | Beckman Coulter, Inc. | Cross-instrument method and system for cell population discrimination |
| US7982201B2 (en) | 2009-09-08 | 2011-07-19 | Jadak, Llc | System and method for detection of liquid level in a vessel |
| US8381581B2 (en) | 2009-09-23 | 2013-02-26 | Brooks Automation, Inc. | Volumetric measurement |
| US8645306B2 (en) | 2010-07-02 | 2014-02-04 | Idexx Laboratories, Inc. | Automated calibration method and system for a diagnostic analyzer |
| JP5147906B2 (ja) * | 2010-07-22 | 2013-02-20 | 株式会社日立ハイテクノロジーズ | 精度管理システム |
| AU2012207090B2 (en) * | 2011-01-21 | 2015-04-23 | Labrador Diagnostics Llc | Systems and methods for sample use maximization |
| CA2829629A1 (en) | 2011-03-10 | 2012-09-13 | Board Of Regents, The University Of Texas System | Protein nanoparticle dispersions |
| JP5997256B2 (ja) * | 2011-04-15 | 2016-09-28 | コンスティテューション・メディカル・インコーポレイテッドＣｏｎｓｔｉｔｕｔｉｏｎ Ｍｅｄｉｃａｌ， Ｉｎｃ． | 細胞の体積および成分の計測 |
| JP5771060B2 (ja) * | 2011-05-02 | 2015-08-26 | シスメックス株式会社 | 検体分析装置及びデータ処理装置 |
| US20130018618A1 (en) * | 2011-07-15 | 2013-01-17 | Cardinal Health 414, Llc | Method and system for automated quality control platform |
| US9459196B2 (en) * | 2011-07-22 | 2016-10-04 | Roche Diagnostics Hematology, Inc. | Blood analyzer calibration and assessment |
| MX2014006041A (es) * | 2011-11-20 | 2014-07-11 | Fio Corp | Metodo, sistema y dispositivo de sensor de control de calidad para uso con dispositivos de prueba de diagnostico rapido biologicos/ambientales. |
| WO2013155115A1 (en) | 2012-04-09 | 2013-10-17 | Mec Dynamics Corporation | Measurement of total hemoglobin in whole blood |
| EP2657681A1 (en) | 2012-04-26 | 2013-10-30 | Roche Diagnostics GmbH | Improvement of the sensitivity and the dynamic range of photometric assays by generating multiple calibration curves |
| EP2685264B1 (en) * | 2012-07-13 | 2020-12-02 | Idexx Laboratories, Inc. | Automated calibration method and system for a diagnostic analyzer |
| US20140267695A1 (en) | 2013-03-15 | 2014-09-18 | Vistalab Technologies, Inc. | Device and method for optical measurement of a volume of dispensed fluid |
| US20150025808A1 (en) | 2013-07-17 | 2015-01-22 | Idexx Laboratories, Inc. | Methods and Systems for Processing Test Results Based on Patient-Specific Data and Reference Data |
| AU2014292858A1 (en) * | 2013-07-25 | 2016-02-04 | Theranos Ip Company, Llc | Systems and methods for a distributed clinical laboratory |
| US20160034653A1 (en) * | 2014-07-31 | 2016-02-04 | Bio-Rad Laboratories, Inc. | System and method for recovering from a large out-of-control condition in a clinical diagnostic process |
| JP6278199B2 (ja) | 2014-08-20 | 2018-02-14 | 株式会社島津製作所 | 分析装置管理システム |
| CA2962530C (en) * | 2014-09-25 | 2023-02-14 | Aseptika Ltd | Medical devices and related methods |
| US10161947B2 (en) * | 2015-05-01 | 2018-12-25 | Bio-Rad Laboratories, Inc. | Using patient risk in analysis of quality control strategy for lab results |
| CN107690583B (zh) * | 2015-06-05 | 2021-02-23 | 雅培医护站股份有限公司 | 用于确保护理点单次使用测试设备的质量合规性的系统和方法 |
| KR20170014689A (ko) * | 2015-07-31 | 2017-02-08 | 가톨릭대학교 산학협력단 | 혈구분석기의 자동 정도 관리 장치 |
| EP3217180B1 (en) * | 2016-03-10 | 2021-11-17 | F. Hoffmann-La Roche AG | Quality controls of analyzers for biological samples |
| US10197993B2 (en) * | 2016-03-31 | 2019-02-05 | Sysmex Corporation | Method and system for performing quality control on a diagnostic analyzer |
| CN110023764B (zh) * | 2016-12-02 | 2023-12-22 | 豪夫迈·罗氏有限公司 | 用于分析生物样本的自动分析仪的故障状态预测 |
| JP6875137B2 (ja) * | 2017-01-31 | 2021-05-19 | シスメックス株式会社 | 精度管理方法、精度管理システム、管理装置、分析装置および精度管理異常判定方法 |
-
2019
- 2019-03-29 MX MX2020009199A patent/MX2020009199A/es unknown
- 2019-03-29 EP EP19722271.4A patent/EP3776574A1/en active Pending
- 2019-03-29 CN CN201980019032.7A patent/CN111868834B/zh active Active
- 2019-03-29 AU AU2019243592A patent/AU2019243592B2/en active Active
- 2019-03-29 CA CA3095020A patent/CA3095020A1/en active Pending
- 2019-03-29 US US16/368,929 patent/US11441997B2/en active Active
- 2019-03-29 JP JP2020550149A patent/JP7204769B2/ja active Active
- 2019-03-29 WO PCT/US2019/024735 patent/WO2019191531A1/en active Application Filing
- 2019-03-29 BR BR112020016080-6A patent/BR112020016080A2/pt unknown
-
2022
- 2022-09-09 US US17/941,562 patent/US11887727B2/en active Active
-
2024
- 2024-01-29 US US18/425,540 patent/US20240170141A1/en active Pending
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP2021517248A (ja) | 2021-07-15 |
| MX2020009199A (es) | 2021-01-20 |
| US20190301995A1 (en) | 2019-10-03 |
| US11887727B2 (en) | 2024-01-30 |
| AU2019243592A1 (en) | 2020-08-20 |
| US11441997B2 (en) | 2022-09-13 |
| CN111868834B (zh) | 2024-07-30 |
| CN111868834A (zh) | 2020-10-30 |
| WO2019191531A1 (en) | 2019-10-03 |
| US20230003633A1 (en) | 2023-01-05 |
| CA3095020A1 (en) | 2019-10-03 |
| JP7204769B2 (ja) | 2023-01-16 |
| EP3776574A1 (en) | 2021-02-17 |
| AU2019243592B2 (en) | 2022-07-07 |
| US20240170141A1 (en) | 2024-05-23 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| BR112020016080A2 (pt) | Sistema de diagnóstico médico no ponto de atendimento. | |
| Becker et al. | Comparative clinical study of canine and feline total blood cell count results with seven in‐clinic and two commercial laboratory hematology analyzers | |
| Njoroge et al. | Risk management in the clinical laboratory | |
| CN111418023B (zh) | 血液分析仪和操作方法 | |
| JP5193937B2 (ja) | 自動分析装置、及び分析方法 | |
| CN110023764A (zh) | 用于分析生物样本的自动分析仪的故障状态预测 | |
| ES2966769T3 (es) | Procedimiento de calibración | |
| EP3373004B1 (en) | Method of determining an analyte concentration | |
| Bauer et al. | Evaluation of three methods for measurement of hemoglobin and calculated hemoglobin parameters with the ADVIA 2120 and ADVIA 120 in dogs, cats, and horses | |
| Dugger et al. | Comparative accuracy of several published formulae for the estimation of serum osmolality in cats | |
| Newman et al. | Quality assurance and quality control in point-of-care testing | |
| Roleff et al. | Clinical evaluation of the CA530‐VET hematology analyzer for use in veterinary practice | |
| US20220108099A1 (en) | Maturity classification of stained reticulocytes using optical microscopy | |
| Ferreira et al. | Validation of a hematology analyzer in donkey medicine | |
| KR101895760B1 (ko) | 혈구 분석 시스템 및 그의 제어방법 | |
| WO2020097705A1 (pt) | Unidade móvel e método de monitoramento contínuo de água de resfriamento em fluxo | |
| Eshar et al. | Comparison of plasma total solids concentration as measured by refractometry and plasma total protein concentration as measured by biuret assay in pet rabbits and ferrets | |
| Niculescu | Optical method for improving the accuracy of biochemical assays | |
| Lakos | Calibration and QC guidance for the Abbott Alinity HQ hematology analyzer | |
| Hammond et al. | Patient‐based feedback control for erythroid variables obtained using in‐house automated hematology analyzers in veterinary medicine | |
| US20240151734A1 (en) | Systems and methods for identifying blood conditions via dot plot analysis | |
| Flatland | Minimizing Laboratory Errors in Veterinary Practice | |
| Shishenkov et al. | Current General and Microscopic Urine analysis in the routine (Clinical Laboratory) practice in Bulgaria | |
| CN102759615A (zh) | 分析系统及分析方法 | |
| Harr | Allowable total error and its use in veterinary practice. |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| B350 | Update of information on the portal [chapter 15.35 patent gazette] |