"分析計器のネットワークにおいて分析の質を管理するためのシステムであって、前記ネットワークを通して前記分析計器に結合された、前記ネットワーク中の中央コンピュータを含み、前記中央コンピュータが、プロセッサ及びプロセッサ実行可能な命令を記憶するように作動するメモリを含み、前記プロセッサが、前記メモリから命令を検索し、それらを実行して、前記分析計器から分析の質関連の情報を受信し、前記受信された情報をフォーマットして構造化データを生成し、そして質の基準に関連する少なくとも一つの統計的変形を前記フォーマットされたデータに適用して分析の質のデータを生成するように作動するシステム。前記プロセッサがさらに、前記情報をスケジュールに基づいて受信するように作動する、請求項1記載のシステム。前記構造化データがXMLフォーマットである、請求項1記載のシステム。前記統計的変形が生物学的変動データに関連する、請求項1記載のシステム。前記統計的変形が内部品質管理IQC法に関連する、請求項1記載のシステム。前記統計的変形が外部品質評価EQAプログラムに関連する、請求項1記載のシステム。前記統計的変形が全誤差TEの決定に関連する、請求項1記載のシステム。前記プロセッサがさらに、前記分析の質のデータに関するグラフ表示を生成するように作動する、請求項1記載のシステム。前記グラフ表示が、前記分析の質のデータに関する視覚的ランク付けを提供する、請求項8記載のシステム。前記視覚的ランク付けが、計器性能を示す三層式表示に基づく、請求項9記載のシステム。前記プロセッサがさらに、前記情報を参照するように作動するリンクを前記グラフ表示中に提供するように作動する、請求項10記載のシステム。分析計器のネットワークにおいて分析の質を管理する方法であって、前記分析計器から分析の質関連の情報を受信すること、前記受信された情報をフォーマットして構造化データを生成すること、及び質の基準に関連する少なくとも一つの統計的変形を前記フォーマットされたデータに適用して分析の質のデータを生成することを含む方法。前記情報をスケジュールに基づいて受信することをさらに含む、請求項12記載の方法。前記構造化データがXMLフォーマットである、請求項12記載の方法。前記統計的変形が生物学的変動データに関連する、請求項12記載の方法。前記統計的変形がIQC法に関連する、請求項12記載の方法。前記統計的変形がEQAプログラムに関連する、請求項12記載の方法。前記分析の質のデータに関するグラフ表示を生成することをさらに含む、請求項12記載の方法。前記分析の質のデータに関する視覚的ランク付けを提供することをさらに含む、請求項18記載の方法。前記視覚的ランク付けが、計器性能を示す三層式表示にしたがって提供される、請求項19記載の方法。分析計器のネットワークにおいて分析の質を管理する方法であって、生物学的変動基準範囲データ、IQCデータ及びEQAデータを収集すること、前記生物学的変動基準範囲データ、IQCデータ及びEQAデータにしたがってTEを計算すること、及び前記計算されたTEを所定の許容限界と比較することを含む方法。式TE=BMZCV式中、BMは、方法の平均値に対するバイアスを表し、Zは、母集団包含populationinclusionに関する値を表し、CVは、生物学的変動を表すにしたがってTEを計算することをさらに含む、請求項21記載の方法。発明の詳細な説明本出願は、2010年9月13日に出願されたAMETHODANDSYSTEMFORMANAGINGANALYTICALQUALITYINNETWORKEDLABORATORIESと題する英国特許仮出願第1015230.4号の恩典を主張する。同出願の全内容が参照により本明細書に組み込まれる。本開示は、分析計器から継続的に収集される経験的又は証拠ベースのデータに基づいて品質性能の計測を導出する。データは、基準範囲に関して所与の基準母集団referencepopulationに関する品質性能基準を計算して、個々の検査、計測、検査室及び/又は医療サービスプロバイダネットワークがいかに目標又は期待結果と合致するかを決定するために使用される。本開示を実行するソフトウェアは、SiemensCorporationによって供給されるCentraLinkDataManagementSystemを使用することができる。本開示において、品質性能は、臨床的に有用な結果の医師への報告を可能にすることを意図したものである。分析の質の決定は、個体及びより幅広い母集団内での分析物の生物学的変動を決定するために使用される科学的研究に基づいて実施される。この研究の一つの結果が、患者の臨床状態を正しく評価するために分析法に関して達成されるべき確度及び精度を詳述する、インビトロ診断検査のための性能規格である。品質性能の測定に関する起源及び実務の概観を以下に記す。医学検査室の検査結果は、診断、スクリーニング及びモニタリングを含む数多くの目的に使用される。一般に、一点検査結果が、集団ベースの基準範囲又は一般には専門家の決定に基づく全国的もしくは地域的に導出された値と比較される。モニタリングのために使用される医学検査室の検査結果の使用は、多くの場合、患者の病状が進行するときの患者状態を観察することに向けられる。したがって、患者モニタリングは、検査室及び/又は病院のネットワークにおいて複数の計器を用いて長期間にわたり実施される一連の検査との分析一貫性を維持することの課題を描き出す。計器間の精度又はバイアスにおける分析変動の存在が、診断及びモニタリング目的のための検査の利用にマイナスに影響する傾向にある。基準母集団は好ましくは同種であり、基準被検者包含referencesubjectinclusionの基準は好ましくは明確に定められている。90の信頼区間に好ましい最小数は少なくとも120名の基準被検者であり、計算は好ましくは国際臨床化学連合IFCC推奨基準にしたがって実施される。管理が緩い、又は管理されない分析法は基準範囲とそれが適用される母集団との間の不一致を招くおそれがあるため、基準範囲の生成及び適用の期間中の分析変動は好ましくは厳しく管理される。検査の基準範囲は、被検者内生物学的変動CVI及び基準母集団の被検者間生物学的変動CVG、基準範囲確立時の分析前及び分析ばらつきCVAの積である。通常、基準範囲確立中に分析前誤差を減らすように試みられるが、分析バイアス、方法の不正確さ及び被検者内生物学的変動が母集団及び方法特異的な基準範囲に影響する。したがって、方法の分析性能における有意な変化が、導出される基準範囲の妥当性に顕著な影響を及ぼしうる。方法バイアスの変化が各基準限界の外の基準母集団の割合を変化させて、偽陽性/陰性ケースの率の増減を生じさせる傾向にある。方法の不正確さの増大が基準範囲を拡げ、有疾病母集団と健常者母集団との間のオーバーラップを増大させる傾向にある。共有される基準範囲の妥当性に対する方法バイアス及び不正確さの変化の影響は、二つのパラメータの変動が基準範囲外になる患者の割合を有意に変化させることを示す。しかし、バイアスをCVBの一定割合として維持することは、基準範囲の完全性が保護されることを示す。これらの結果は、ガウス及び非ガウス分布の両方に当てはまる傾向にある。したがって、共通の基準範囲を採用し、維持するために、基準範囲を導出するために使用される方法の分析性能が検査室ネットワークによってモニタされるべきである。分析性能を積極的にモニタすることにより、同じ検査室内又は同じ検査室ネットワーク内の検査室間の分析変動を最小限にすることができる。大部分の検査室結果は診断よりもむしろモニタリングのために使用されるため、母集団ベースの基準値は、モニタリングのためのツールとしては限られた価値を有し得る。実際、いくつかの検査は、個体性指数CVI/CVGに依存して影響を受けることがある。たとえば、低いCVI/CVG比を有するような高い個体性を有する検査、たとえばクレアチニン検査の結果は、顕著な変化を示しうるが、それでもなお、基準範囲内にある。対照的に、高いCVI/CVG比を有するような低い個体性を有する検査、たとえば鉄分検査は、有意性なしで基準範囲全体に及ぶ検査結果の変化を有することができる。ある個体に関する一連の結果をモニタするために基準変化値RCVを計算することが推奨されるときもある。一つの計器において実施される一連の検査に関するRVCを計算するための式はRCV=212ZCV12CVA212である式中、CV1は個体内生物学的変動を示し、CVAは分析の不正確さを示し、Zは、確率に関連する定数である。臨床検査室の現場において、Zの値は通常、95確率の場合で1.96である。ネットワークサイト間の患者の移動は、患者サンプルが複数の計器上で計測されることを意味する。各計器は、ある程度の不正確さ及びバイアスを有する。したがって、分散としての分析バイアスΔBを含めた後のRCV値は以下のように表すことができる。RCV=ΔB212ZCVI2CVA212上記式において、Z及びCVIは定数である。したがって、分析バイアス及び不正確さの増大は、RCVを広くし、患者の結果における変化が有意である確率を下げうる。実際には、RCVは、検査室情報システムLISにおいて計算されるか、個体の一連の結果における変化の有意性の割合に関するユーザガイド情報リストに提供されている。したがって、ネットワーク中の計器間の精度及びバイアスの変動は単一のRCV値を不適切にする傾向にある。品質性能の改善された基準を得るために、本開示は、医療サービスプロバイダの所与のネットワーク中の各計器に関して検査ごとの基準範囲に基づいて全誤差を決定するために使用することができる適切なIQC及びEQAデータを得ることを考慮する。全分析誤差TEAは、以下のように、方法バイアスZ×方法の不正確さとして計算される。TEA=BMZCVBMは、方法の平均値に対するバイアスを表す。臨床検査室において、Zの値は一般に、母集団に関して95の確率レベルを表すように選択され、そのレベルは一般に、Zを1.65の値に設定する。生物学的変動ベースの全誤差は、以下さらに詳細に説明する3レベルのモデルから導出される。生物学的全誤差は以下の式にしたがって計算される。TEA=1.65kCVI2k′CVI2CVG212式中、最適、望ましい及び最低/最高レベルの場合でそれぞれ、kの値は0.25、0.5及び0.75であり、K′の値は0.125、0.25及び0.375である。基準範囲における一般的な変動を以下の表1に示す。表1は、三つの異なる場所に分散して位置する六つの異なるイムノアッセイ分析装置CentaurXPに関するTE計測値を示す。各分析装置には、同一のバッチ材料を使用して校正物質及び試薬を提供した。各分析装置において150の患者サンプルを計測した。各分析装置の結果に関してPassingBablock変換式を立てた。表1に示すように、分析装置ごとに平均全誤差率を計算した。全誤差率のサイズは異なる分析装置の間の有意な変動を示す。この有意な変動が基準範囲を10~25pmolLから8~26pmolLへと拡大させて、診断性能の損失を招く。基準範囲を維持するのならば、全誤差率は約6.3未満であるべきである。同時に、方法のバイアスは0.125CV12CVG212未満であるべきであり、精度は0.35CV1未満であるべきである。これらの検査を用いたこれらの分析装置の全誤差率の所定の最適限界は約4.9であり、これは上記の6.3より小さく、事前に決定された最適限界が基準範囲の転送性を保護するのに十分であることを示唆する。品質モニタリングプログラムは、上述の概念を使用して分析性能のための許容限界によって定義されることができる。本開示の例示的実施態様にしたがって、性能特性は、十分に文書化された分析目標と客観的に比較される。加えて、同じセットの標準及び品質規格が、好ましくは、所与のネットワークのすべての分析コンポーネントに適用可能である。安定な規格を提供する数多くのモデルが提案されている。本開示は多数のモデルのいずれをも使用することができるが、以下の例には、国際純正応用化学連合、世界保健機構及びIFCCによって主催された1999年のストックホルム会議によって推奨された生物学的変動に基づく規格が使用される。本開示はこのモデルに限定されず、同様の結果を出す他のモデル又はモデルの組み合わせを使用することもできることが明らかであろう。選択されたモデルの目標の一つは、検査室精品質のための世界的戦略を確立することができるかどうかを決定することである。会議の合意声明は、五つの利用可能な品質規格モデル、すなわち、臨床要件、生物学的変動に基づく規格、専門家の推奨に基づく規格、EQASオーガナイザによる品質規格及び最新鋭技術に関する公表データのための階層を生成した。これらのモデルのいくつかを実現する際には課題がある。たとえば、品質性能を決定するための方法が存在しないおそれがある。しかし、PSA、コレステロール及びTSHのような数少ない診断検査のための方法が臨床要件モデルのために利用可能であり、これらを、本開示のシステム及び方法に組み込むことができる。さらには、ソフトウェアは、臨床要件に基づくより多くの方法が開発される場合、アップグレードするフレキシビリティを有するように設計されている。階層における次のモデルは、生物学的変動に基づく品質規格である。このモデルは、おそらくはもっとも広く受け入れられる候補である。生物学変動モデル内にいくつかのモデルがありうる。もっとも関連するものは、分析性能を基準範囲に対する影響に関連づける。一部の研究者は、上記で簡単に述べたように、基準範囲の転送性を時間的及び地理的に維持するために必要とされる最大の許容可能な不正確さ及びバイアスの公式を開発した。しかし、このモデルから導出される品質規格は、広い用途を可能にするには厳格すぎる。しかし、生物学的変動モデルは、ガイドとして、そして共有される基準範囲の妥当性を保護するために許容可能な最大バイアス及び精度を計算するために使用することができる。3レベルモデルは、現在の技術によって達成可能であることを考慮することにより、より多くのフレキシビリティーを可能にする。このモデルは運用可能であり、ネットワークのための安定した品質規格を提供することができる。生物学的変動モデルの一つの大きな利点は、生物学的変動のデータベースが数多くの検査に利用可能であるということである。ほぼ316の検査が精査され、様々な研究者によって照合された。医療サービスプロバイダのネットワークに品質性能を適用する場合、このモデルは、広い範囲の用途を有することができる。3レベルモデルは内部品質管理手順のための品質計画において使用されている。それは、本開示においては、EQAにおける性能の許容限界を導出するために使用される。それはまた、新たな方法又は計器が評価されるとき、満足な分析性能の限界をセットするために使用されることもできる。このモデルはまた、新たな装置監督者の場合に使用されるポテンシャルをも有する。3レベルモデルは、許容可能な品質目標が時間及び技術の改善についてより厳しくなることを可能にするものさしを形成することを可能にするという点で、他のすべての生物学的変動モデルに対して重要な特徴を有する。あるレベルのモデルへの検査の割り当ては永久的である必要はなく、好ましくは、割り当てが分析性能の改善とともに変化することを許すように動的であると考えられる。検査が安定な性能レベルを達成するときはいつでも、規格のアップグレードを適用することができる。システムは、いくつかの分析物の生物学的変動の利用可能性の欠如及びいくつかの分析物の生物学的変動が健康な状態よりも疾病において高いという観測に関して限定されることもある。しかし、現在のところ、健康な状態における生物学的変動が選択されている。理由は、それが、より厳しい分析目標を生じさせるからである。性別関連の生物学的変動は、いくつかのホルモン、たとえばプロラクチン及びプロゲステロンについては得られない。実際、いくつかの量、たとえば薬は生物学的ばらつきを示さない。それらの分析物の場合、基本的な薬物動態学理論に基づいて所望の精度分析目標を計算するための式が導出されている。同じ原理を使用して、この式は、任意の治療薬のための分析目標を計算するために使用することができる以下に説明する。本開示のIQC管理限界は生物学的変動モデルに基づく。また、ネットワーク中の分析装置ごとに同様な限界を有する類似した標準化された実施が特定されている。さらには、本開示のシステム及び方法は、IQC計測値が2SDを超えた場合、患者サンプルを再試験することによる方法精度のリアルタイムモニタリングを効果的に導入している。分析TE値は、ウエストガードルール導出のために使用することができる。開示されるシステム及び方法を実行するソフトウェアは、分析全誤差を計算し、評価することができ、それがいくつかの利点を提供する。第一に、分析TEが生物学的に導出されたTEよりも一貫して大きい場合、全誤差データの利用可能性が分析物特異的ウエストガードルールの導出を可能にすることができる。第二に、ソフトウェアは、TEのどの成分、すなわちバイアス及び不正確さが注意を要するのかを識別するのに役立つことができる。たとえば、固有のバイアスを有するアッセイの場合、検査室は、分析精度を改善することによって許容可能な性能を達成することができる。生物学的変動に基づくモデルは、三つの許容可能な性能レベル、すなわち最適、望ましい及び最低/最高を記述する。各レベルは、不正確さ及び偏りの様々な組み合わせを可能にし、母集団の様々な一定割合がバイアスのレベルの基準限界外になることを許す。主流生化学におけるほぼすべての分析物の生物学的変動のデータが利用可能であり、それを使用して不正確さバイアス及び全誤差の品質規格を計算することができる。大部分の臨床検査室は、アッセイキット製造者によって提供されたものであるか、純粋に分析性能に基づいてローカルに割り当てられたものであるIQCの管理限界を使用する。この手法は、方法固有の不正確さに基づくという欠点をかかえており、したがって、低い誤差検出率を有するだろう。方法の精度を改善するために、開示されるシステム及び方法の例示的な実施態様は、130万人にサービスを提供する三つの教育病院及び関連する地域総合病院のネットワークを使用する。中核的検査室は同一のハードウェア及びアッセイ法を有する。このネットワークを使用して、本開示にしたがって、生物学的変動規格に基づいてIQC限界を開発し、維持する。方法は、達成された分析CVAと許容可能CVBとの比較を含むいくつかの構成部分を提供する。加えて、生物学的CVは、最適、望ましい及び最低/最高レベルを含む3レベルモデルにしたがって計算される。そして、CVAを3レベルモデルで比較して品質性能を決定する。個々の検査ごとの規格のレベルは、分析能力及びその検査が臨床現場においてどのように使用されるのかに基づいて決定される。結果は、分析プラットフォームが分析対象物の大部分に関して分析目標を満たすことができることを示す。図2は、品質性能基準の開発のために審査された32の分析物の性能を詳述する。市販の品質管理QC物質の二つのレベルを3ヶ月、毎日分析することにより、25の一般化学物質及び17のイムノアッセイ分析物の不正確さをモニタした。32の分析物の場合の不正確さは、生物学的変動に基づいた客観的基準から導出された目標不正確さに対して評価される。分析物ごとのQCデータ点の数は、一般化学物質分析物の場合で600~1,200の範囲であり、イムノアッセイ分析物の場合で90~140であった。図2のエントリは、潜在的により関連性のある低いIQCデータを示す。理由は、一般に、より良い性能はより低いIQCレベルではより達成しにくいからである。太字のエントリは現在の性能レベルを表し、星印付きのエントリは一時的に制御不能なoutofcontrolアッセイを示す。全体として、42の分析物中32に関して客観的品質規格が満たされている。このデータは、大部分の一般化学物質分析物に関して生物学的変動に基づく品質規格が現在の技術によって達成可能であることを示す。狭いCVIの分析物、たとえばナトリウム、カルシウム及び塩化物の場合、最低性能が目標であった。生物学的変動基準を満たさない分析物又は生物学的変動データが得られない分析物の性能は、別のモデル、たとえばEQA規格に基づく品質目標に対して評価される。分析物ごとの指定目標は、三つの性能レベルにおける計測値の前後の分散が有意であるという95区間における確率の研究に基づいて選択される。治療薬に関して、分析目標を計算するための式は以下のとおりである。CVanalytical<1/4[2Tt-1/2Tt1]×100式中、Tは投与の時間間隔であり、Tは薬物の半減期である。値の95を包含する分散は以下のように計算される。/-1.96CVA2CVI212また、分析目標の導出は、検査のための臨床的優先を考慮する。前記のように、生物学的変動モデルは三つの許容可能性能レベルを記述する。方法が三つのレベルすべてを達成することができるとき、選択されるレベルは、好ましくは、臨床現場における検査の使用の推奨に基づく。たとえば、いくつかの検査、たとえばコレステロールに関連することがあるような、より低い目標の使用を示す推奨が提供されることもある。分析目標は、月一回のIQC性能評価法においてCVBが目標値として使用される場合、精度のために使用される。分析目標は、3レベルモデルに関して導出されるバイアス値に対する、EQAから得られた分析物ごとの評価により、バイアスデータ本発明者らの方法の平均値に対するバイアスBMの使用のために使用される。加えて、分析物ごとに月一回のベースで、CVA及びBMを使用して全分析誤差TEAを計算する。そして、生物学的変動基準から導出された全誤差に対してTEAを評価することができる。例示的な実施態様にしたがって、医療サービスネットワークのすべての場所からIQC及びEQAデータが収集される。システムは、検査がネットワーク中のどこで実施されようと、ネットワーク中のすべての検査室のための同じ分析目標の適用を可能にし、分析データを分析するための統計的ツールを提供する。図1は、開示されるシステム及び方法を実行するためのアーキテクチャ100を示す。中央ネットワーク110は、すべての品質指標IQC及びEQAを保持するためのデータベース112を含む。データベース112の容量は、たとえば10年分のデータを記憶するのに十分である。一つのコンピューティング装置として実行されることができる中央ネットワーク110は、それぞれの中核的生化学検査室130~133中の分析装置120~123からIQCデータを定期的にキャプチャーするために使用されるソフトウェアを収容する。そして、このデータは、病理学ネットワークの情報システム140にアクセス可能なファイルの中に自動的にインポートされる。例示的な実施態様にしたがって、ファイルは、構造化データソースを提供するためのXMLファイルとしてフォーマットされる。ソフトウェアは、ファイルからのデータをグラフ形式144及び表形式142、146、148で提示することができる。IQC表142は、中核的生化学検査室130~133中の各検査/分析装置120~123に関する月平均値の計算、SD、4SDの外の異常値の数及び試薬ロット番号手作業で入力することもできるし、自動的に記録されることもできるの累積概要を出すことができる。ソフトウェアはまた、たとえばスプレッドシートで一覧にされたIQC生データへのアクセスを提供する。この生データをさらなる統計的分析に使用して、低性能をトラブルシュートする際に役立てることもできる。ナビゲーションツールは、データベース112中に記憶されたすべての結果への容易なアクセスを提供し、性能を時間的にモニタすることを可能にする。QCデータは、個々の計器、データ又は管理ロット番号によって検索可能である。図1はまた、EQAデータ150の電子的又は自動的入力を示す。EQAプログラムデータは、いくつかのソース、たとえば英国NEQASスキームオーガナイザとの共同作業で提供される。EQAデータの収集は、好ましくは、中央データベース112と互換性である事前に合意された形式で電子的に実施することができる。ソフトウェアは、方法バイアスを、3レベルモデルから導出される許容可能なバイアスと比較する。たとえば、方法の平均値に対するバイアスを計算する。ソフトウェアは、ネットワーク内のすべての検査室に関するすべてのEQA性能指標を本開示の修正EQA品質規格と、及び互いに比較して概要レポートを生成する。EQA性能指標のための現在のEQA限界は、方法群の範囲をEQAに関する許容可能な性能の上限及び下限として使用するように修正されることができる。この方法は、低性能の早期検出を得るのに役立つ相対的に狭い限界を提供する。次に図3を参照すると、代表的な表形式の表示300が、月一回ベースで生成される品質性能データを提供している。表示300は、TEに関して割り当てられた許容限界を超えた検査のリストを提供する。表示300は、図4及び5~6にそれぞれ示されるデータの表形式表示又はグラフ表示をそれぞれ提供するために作動させることができるボタン310、312を含む。このようにして、ユーザは、関連する品質性能データを速やかかつ容易に得ながらも、品質性能基準を公式化するために使用されたデータ及び品質性能のグラフデータを閲覧するオプションを有する。次に図4を参照すると、表形式のデータ表示400が、ネットワーク分析装置から導出されたデータ及び品質性能基準に関して計算された値を示す。たとえば、表示400は、所与の検査に関するデータを閲覧するためにユーザによって選択可能である多数の異なる検査402をリストしている。表示400は、ユーザによるさらなる閲覧のためにスプレッドシート形式で収集された生データ404を提供することができる。標準偏差及び平均値から導出されたCVの計算値ならびに性能規格データからの生物学的変動CVであるCV-Bをも提供することもできる。表示400はまた、EQAデータに関する平均値と方法の平均値との差であるバイアスを提供する。また、性能規格データからの許容可能なバイアスであるバイアスBが提供される。また、計算された全誤差TEが、CVt及びバイアスから導出されたものとして表示されている。また、全誤差バイアスTE-Bが、性能規格データからの許容可能な全誤差として提供されている。このように、表示400は、いくつかの基準、たとえば異なる計器、群としての計器、検査室ネットワーク、日付又は他の分類編成に共通である検査に基づいて分類又は集約することができる、特定の計器における特定の検査に関する経験的な又は証拠に基づく結果に関する豊富な情報を提供する。次に図5を参照すると、LeveyJenningsプロット500が、計器510~517のセットに関する品質性能データを示す。LeveyJenningsプロットは、平均値からの偏差の品質管理グラフ提示であり、一般に、代表的な標準偏差を示して、データが平均値からどれほどはずれているかを示す。表示500は、本開示のソフトウェアによって生成されたLeveyJenningsグラフの例を示す。表示500の代表的な例は、八つの分析装置510~517において六ヶ月間かけて計測されたグルコース平均値の例である。IQC目標平均値は3.5mmolLであり、分析目標は望ましいレベルとして決定される。望ましいレベルにおけるグルコースの生物学的CVは2.9である。表示500の場合の標準偏差は、式SD=平均値CV/100によって決定される。表示500のプロット上の各点は一ヶ月あたり200~400点の平均値を表す。陰影区域は1SD、2SD及び3SDを表す。グルコース検査に関しては、12SDの単一ウエストガードルールが使用される。標準偏差が2SDよりも大きい場合、表示500のための患者データは報告されない。次に図6を参照すると、本開示のソフトウェアによって生成された精度グラフの例としてグラフプロット表示600が示されている。この例は、ある時間間隔でのグルコース精度を示す。異なる陰影領域は、グルコース検査の場合の最適下、望ましい中間及び最低/最高上の品質性能基準を表す。表示600の利点は、劣る性能の計器を容易かつ速やかに知ることができることであり、それが、速やかに実施される是正措置につなげることができる。表示600は、各検査/分析装置510~517の月平均値を示して、時間ウィンドウ内の累積月平均値を出す。ソフトウェアは、すべての場所の各検査のIQC性能を許容可能性能と比較し、これを、許容可能CVBから導出されたSD限界とともに提示する。これらのグラフは、すべての場所における各検査に関するIQC性能の比較を一目で可能にする。3レベルモデルのための基準の例示的実施態様は以下のように記すことができる。最適性能:分析の不正確さ<0.25CV1及びバイアス<0.125CVI2CVG212。望ましい性能:分析の不正確さ<0.5CV1及びバイアス<0.25CVI2CVG212。最低/最高性能:分析の不正確さ<0.75CV1及びバイアス<0.375CVI2CVG212。生物学的変動ベースの全誤差は3レベルモデルから導出される。分析誤差TEAは、バイアスZ×方法の不正確さとして計算される。この式を記述する式はTEA=BMZCVである。臨床検査室において、乗数Zは一般に95確率レベルで選択され、1.65である。生物学的全誤差の計算は、TEallowable=1.65kCVI2k′CVI2CVG212である式中、最適、望ましい及び最低/最高レベルの場合でそれぞれ、k値は0.25、0.5及び0.75であり、k′値は最適、所望及び最低/最高レベルの場合でそれぞれ0.125、0.25及び0.375である。次に図7を参照すると、本開示の例示的な実施態様のフローチャート700が示されている。図7に示す実施態様は、医療サービスネットワークにおいて品質性能をモニタし、管理する方法であり、ブロック710に示すように、IQC及びEQAデータの収集から始まる。IQCデータは一般に、たとえば時間又はイベント駆動ベースで実行しうることができるスクリプトのアクティブ化により、医療サービスネットワーク中の計測から継続的に収集される。スクリプトは、様々な計器中に記憶されたデータが検索され、収集及び処理のために中央コンピュータに送られるようにすることができる。ひとたびデータが収集されたならば、ブロック712に示すように、中央コンピュータは、たとえば、そのデータから構造化データソースを生成して、情報のフォーマット化及び転送性を改善することができる。一例として、データは、HTML終点又は他の構造化データ提示機構へのデータの転送又はデータ提示を可能にするために、XMLフォーマットで構造化されることができる。ひとたびデータが構造化フォーマットに配置されると、ブロック714に示すように、そのデータに対して計算を実施して、品質性能基準を生成することができる。たとえば、IQC及びEQAデータを使用して、所与の検査、計器、検査室又は医療サービスネットワークの全誤差TEを計算することができる。そのような計算は、検査にとって有意な母集団に関する基準範囲に基づいて実施することができる。その計算を使用して、ウエストガードルールによって提供されることができるような、品質性能基準のパラメータを決定することもできる。ひとたび所望の計算が実施されたならば、ブロック716に示すように、得られたデータ及び生又は構造化データを特定のフォーマットでエンドユーザに提示することができる。提示フォーマットは、所与の検査、計器、検査室又はネットワークに関する表形式データを含むことができるし、時間間隔、平均値又は品質性能にとって有意性を有しうる他のタイプの基準に基づいて集約することもできる。開示されるシステム及び方法を実行するために使用されるソフトウェアを使用して、月一回ベースでレポートを生成することができる。そのようなレポートは以下を含む。1.許容可能な全誤差基準をみたさなかった検査の概要。このレポートは、品質性能に関する提示される情報の上位レベルで提供される。不合格検査をダブルクリックすると、IQCデータ及びEQAデータのための二つのハイパーリンクにアクセスして、誤差の原因の特定に役立てることができる。2.IQCレベルのみでネットワーク品質規格をみたさなかった検査の概要。3.本開示にしたがって修正ネットワーク外部品質規格と比較されたとき、EQAプログラムに不合格であった検査の概要。4.EQAの現在規格と比較したとき、EQAスキームに不合格であった検査の概要。以下の実施例は、品質性能基準の決定を例示するために提供される。実施例1低いQCレベル110mmolLにおける血清ナトリウムに対する三つのレベルの不正確さの影響ナトリウムは整数で報告されるため、実質上記三つの全てのレベルは4mmolの分散108~112を与えられる。したがって、目標は最低レベルで選択される。現在のデータフィールドは、九つの別々の分析装置についての三ヶ月間にわたる変動を表す。実施例27mmolLのグルコース平均値に対する三つのレベルの不正確さの影響グルコースは全範囲を通して小数点以下1桁まで報告され、7mmolLの濃度が診断に使用される。現在の性能は望ましいレベルの範囲内であるが、臨床的意志決定にとって、最適レベルが達成すべき理想的な目標である。本開示は、すべての場所のEQAレポートの数を一ヶ月約400から2に減らす能力を含む数多くの利点を提供する。また、すべての場所からのIQCデータを照合し、一つのレポートとして提示することができ、品質性能をモニタし、管理する際に有意な効率を得る可能性を与える。データ表のデフォルトページ図3を参照は、全誤差の許容限界を超えた検査のリスト及び指示された検査のデータ表又はグラフ表示を生成することができるハイパーリンクボタンである。本開示のこれらの特徴は、閲覧者が分析性能を確認するために費やす時間の量を有意に減らすことができる。ソフトウェアにおいて実行された開示されるシステム及び方法は、すべての場所でアクセス可能であり、ある場所の検査室スタッフが他の場所とで性能を比較することを可能にする。レポートはリアルタイムで生成することができ、それが、データベース記憶の要求を減らし、最新のデータが利用可能になりしだい、それを組み込むことを可能にする。さらには、本開示のシステム及び方法は、ひとたび確立されると、異例なメンテナンス又は介入なしで自動的に稼働することができる。病理学は新たな時代に突入し、おそらくは、病理学サービスが行われる方法に影響し得る数多くの課題に直面している。現在の医療実務はますます証拠ベースになりつつあり、診断モニタリング及びスクリーニングのためにますます多数の臨床戦略が確立されつつある。これらの臨床的発展をサポートするために求められる分析の品質規格を画定するための技術を詳述することがますます重要になりつつある。権威ある出版物からの最近のレポートは、病理学の未来において、サービスは、少数の独立したネットワークによって行われることができると予見している。本開示は、現在の環境のための品質性能の必要性を満たしながら、未来の病理学サービス構成のための解決策を可能にするフレキシビリティをも取り入れる。本明細書に記載される操作は純粋に例示的であり、特定の順序を暗示しない。さらに、操作は、適宜、任意の順序で使用することができ、部分的に使用することもできる。上記実施態様を考慮して、開示されるシステム、装置、方法及び/又は使用は、コンピュータシステムに転送又は記憶されたデータを含む様々なコンピュータ実行操作を用いることができることが理解されよう。これらの操作は、物理量の物理的操作を要する操作である。普通、必ずではないが、これらの量は、記憶され、転送、複合、比較及び他のやり方で操作することができる電気、磁気又は光学信号の形態をとる。本開示の一部を形成する、本明細書に記載される操作はいずれも有用な機械操作である。本開示はまた、これらの操作を実行するためのデバイス又は装置に関する。装置は、所要の目的のために特別に構成されることもできるし、コンピュータに記憶されたコンピュータプログラムによって選択的にアクティブ化又は構成される汎用コンピュータであることができる。特に、以下に記す、一つ以上のコンピュータ読み取り可能な媒体に結合された一つ以上のプロセッサを使用する様々な汎用機を、本明細書の教示にしたがって書かれたコンピュータプログラムとともに使用することができるし、所要の操作を実行するための、より特化された装置を構成することがより好都合であることもある。開示されるシステム及び方法はまた、コンピュータ読み取り可能な媒体上のコンピュータ読み取り可能なコードとして具現化することができる。コンピュータ読み取り可能な媒体は、その後にコンピュータシステムによって読まれることができるデータを記憶することができる任意のデータ記憶装置である。コンピュータ読み取り可能な媒体の例は、ハードドライブ、読み取り専用メモリ、ランダムアクセスメモリ、CD-ROM、CD-R、CR-RW、磁気テープならびに他の光学及び非光学データ記憶装置を含む。コンピュータ読み取りな媒体はまた、コンピュータ読み取り可能なコードが拡散的に記憶され、実行されるようにネットワーク接続されたコンピュータシステム上に拡散していることもできる。上記説明は本開示の特定の実施態様に関するものであった。しかし、記載された実施態様に対し、それらの利点のいくつか又は全部を達成しながらも他の変形及び改変を加えることができることが明らかである。本明細書に記載される手順、プロセス及び/又はモジュールは、ハードウェア、プログラム命令を有するコンピュータ読み取り可能な媒体として具現化されるソフトウェア、ファームウェア又はそれらの組み合わせとして実現することができる。たとえば、本明細書に記載される機能は、メモリ又は他の記憶装置からのプログラム命令を実行するプロセッサによって実行することができる。したがって、添付の特許請求の範囲の目的は、本開示の真意及び範囲に入るような変形及び改変すべてを包含することである。"