1. BIOESTADISTICA TM. Pedro Cortes Alfaro Magister en Administración en Salud APLICACION CONTROL DE CALIDAD

2. Pedro Cortes Alfaro Tecnólogo Medico Magister en Administración en Salud Control de procesos – Evaluación de desempeño

4. 1 La media de los pesos de 500 grageas de Omeprazol es 70 mg y la desviación típica 3 mg. Suponiendo que los pesos se distribuyen normalmente, hallar cuántas grageas pesan: 1. Entre 60 mg y 75 mg. 2. Más de 90 mg. 3. Menos de 64 mg. 4. 64 mg. 5. 64 kg o menos.

5. 1. Entre 60 mg y 75 mg. P(−a < Z ≤ b ) = P(Z ≤ b) − [ 1 − P(Z ≤ a)]

6. 2. Más de 90 mg. P(Z > a) = 1 - P(Z ≤ a)

7. 3. Menos de 64 mg. P(Z ≤ −a) = 1 − P(Z ≤ a) 4. 64 mg.

8. 2 En un control de una estufa se estima que la temperatura máxima en el mes de Octubre, si una distribución normal, con media 23° y desviación típica 5°. Calcular el número de días del mes en los que se espera alcanzar máximas entre 21° y 27°.

9. 4.- En un servicio de imagenología una de cada tres pacientes requiere Ecotomografia. Si se eligen al azar 90 pacientes, calcular la probabilidad de que entre ellas haya por lo menos 30 pacientes con solicitud de ecotomogafia.

10. II.- Se ha determinado que la probabilidad de no lograr una tinción de tejido en un proceso normal con un nuevo equipo es de 0,01. Calcular la probabilidad de que entre 8 y 14 tinciones de tejido salgan defectuoso en el nuevo equipo sobre un total de 1000 tinciones de tejidos realizados.

11. R: P(8 < x < 14) = 0,8980 - 0,2643 = 0,6337 . N = 1000 p = 0,01 q = 0,99 µ = 0,01 * 1000 = 10 S = S = 3,14 P(8 < x < 14) = P (- 0,63 < Z < 1,27)

12. P (- 0,63 < Z < 1,27) P(z ≤ 1,27) - [1-(z ≤ 0,63)] P(−a < Z ≤ b ) = P(Z ≤ b) − [ 1 − P(Z ≤ a)] F = 0,8980 – ( 1 – 0,7357) F = 0,8980 - 0,2643 F = 0,6337 = 63,37%

13. 6.- Se determinó la Lipemia con un método colorimétrico de un grupo de 200 individuos que padecen hipotiroidismo, obteniéndose un promedio de 13 g/l, con un desvío estándar de 0,1 g/l. Se pide calcular la probabilidad de encontrar un paciente elegido al azar cuyo valor: a) Esté entre 13 y 13,2 g/l; b) sea mayor de 13,25 g/l; c) esté comprendido entre 13,1 y 13,2 g/l

14. TP,est#06 1.- Que porcentaje de las muestras caen en el rango deseado de pureza de 81.5% y 87.5% en el producto, si se analizaron 75 muestras determinando una media de 76.4% y s=11 2.- Que porcentaje de las muestras no cumplen el rango deseado de pureza de 81.5% y 87.5% en el producto, si se analizaron 75 muestras determinando una media de 84.4% y s=5 3.- utilice tabla del Área debajo de la curva para Z

15. Para asegurar un Sistema de Garantía de Calidad se desea saber si un instrumento de medición cualquiera está calibrado, desde el punto de vista de la exactitud. Para ello se consigue un valor patrón y se lo mide 10 veces (por ejemplo: una pesa patrón para una balanza, un suero control para un método clínico, etc.). Suponiendo que el resultado de estas mediciones arroja una media de 52,9 y un desvío de 3, usando un patrón de valor 50 , se debe determinar si el instrumento está calibrado y la estimación de su error sistemático, si es que se prueba su existencia (no se usan unidades para generalizar el problema). Utilizar un límite de confianza del 95%

16. Ho : £ = 50 el instrumento está calibrado en exactitud H 1 :£ ≠ 50 no está calibrado. Hay un error sistemático

17. Intervalo de Confianza para μ; con σ Conocida

18. Intervalo de Confianza de Muestras Pequeñas para μ ; con σ desconocida Por lo tanto: P [ Dada la distribución del estadístico y el nivel de confianza, se tiene la siguiente igualdad probabilística: , donde es el valor critico dela variable T de Student verificando ]

21. Se trata de un ensayo de dos colas donde hay í = 1 0 – 1 = 9 grados de libertad. De la Tabla 4 se obtienen los valores cr í ticos para el 95% de t 0,05 ; 9 = 2,262, para el 99% de t 0,0 1; 9 = 3,25 y para un nivel del 99,9% es t 0,00 1; 9 = 4,78 1 . Lo que permite establecer las zonas de aceptaci ó n y rechazo para testear al estad í grafo t: t = 3 / 1 0 ( 52,9 - 50 ) = 3* (p= 0,0 1 5) ì = 50  95% CI(50,8 ; 55, 1 ) ; o bien x = 52,9  95% CI(47,9 ; 52, 1 ) Dibujando las zonas con los valores cr í ticos, el valor de t cae en la de rechazo para el 95% y no alcanza para las otras. La conclusi ó n es que seha probado la existencia de un error sistem á tico con una confianza del 95%. Y se estima con: ES  ( x - μ ) = 2,90

22. OPSpecs Charts

31. A. Empiece por el título

32. B. Mire los ejes x, y

33. Punto de Operación

34. C. Lineas de Operación

35. D. Relacione las líneas de la gráfica con el recuadro

40. OPSpecs chart 10%TEa, 90%AQA, N´s of 2

41. OPSpecs chart 10%TEa, 90%AQA, N´s of 4

42. OPSpecs chart 10%TEa, 50%AQA, N´s of 2

43. OPSpecs chart 10%TEa, 50%AQA, N´s of 4

44. Formular una Estrategia Total de QC

45. Cómo valorar la necesidad de mejorar la calidad?

49. ¿Cómo calcular el ERROR TOTAL? ET = % SESGO + 1,65*CV PROMEDIO = 1017,9 SD = 50,2 CV = ????? PROGRAMA DE CALIDAD EXTERNO MENSUAL = 0,1 PROMEDIO = 1,9 ET = ??????

50. ¿Somos competentes? Requisito CLIA 25% ET ≤ CLIA (ETa)

51. Routine Chemistry Test or Analyte Acceptable Performance Alanine aminotransferase Target value ± 20% Albumin Target value ± 10% Alkaline phosphatase Target value ± 30% Amylase Target value ± 30% Aspartate aminotransferase (AST) Target value ± 20% Bilirubin, total Target value ± 0.4 mg/dL or ± 20% (greater) Blood gas p02 Target value ± 3 SD Blood gas pCO2 Target value ± 5 mm Hg or ± 8% (greater) Blood gas pH Target value ± 0.04 Calcium, total Target value ± 1.0 mg/dL Chloride Target value ± 5% Cholesterol, total Target value ± 10% Cholesterol, high dens. lipoprotein Target value ± 30% Creatine kinase Target value ± 30% Creatine kinase isoenzymes MB elevated (present or absent) or Target value ± 3 SD Creatinine Creatinine Target value ± 0.3 mg/dL or ± 15% (greater) Glucose Target value ± 6 mg/dL or ± 10% (greater) Iron, total Target value ± 20% Lactate dehydrogenase (LDH) Target value ± 20% LDH isoenzymes LDH1/LDH2 (+ or -) or Target value ± 30% Magnesium Target value ± 25% Potassium Target value ± 0.5 mmol/L Sodium Target value ± 4 mmol/L Total protein Target value ± 10% Triglycerides Target value ± 25% Urea Nitrogen Target value ± 2 mg/dL or ± 9% (greater) Uric acid Target value ± 17%

52. FORMULA 1

53. ¿COMO CONOCER EL DESEMPEÑO? BIAStotal= % SESGO = 0,1 - % SESGOnormal = 0,4 IMPRECISION= % CV = 4,9 - % CV norm = 19,6

54. ¿COMO CONOCER EL DESEMPEÑO? BIAStotal= % SESGO = 0,1 - % SESGOnormal = 0,4 IMPRECISION= % CV = 4,9 - % CV norm = 19,6

55. CARTA DE FUNCION DE PODER

56. CARTA DE FUNCION DE PODER

57. CARTA DE FUNCION DE PODER

58. CARTA DE FUNCION DE PODER

59. FORMULA 2

62. ERROR CRITICO o ES crit O ES max Mayor a 4 Excelente desempeño Entre 3 y 4 Debería mejorar el proceso de control de calidad Ej. Verificar Nº de Controles Entre 2 y 3 Debe mejorar el proceso de control de calidad ej. Aumentar el numero de controles Menor de 2 Requiere mejorar el desempeño de exactitud y precisión

63. SEIS SIGMA CAPACIDAD DEL PROCESO Numero de veces que cabe la distribución del proceso en los limites de especificación

64. Calidad Seis Sigma Métrica: Defectos por Millón de Unidades (DPMO) DPMO = Número de defectos x 1.000.000 Número de oportunidades para un error x Número de Unidades Unidad : Artículo producido, o bien al que se le está dando servicio Defecto : Artículo o evento que no cumple con los requerimientos del cliente Oportunidad : Probabilidad que ocurra un defecto

65. PROCESO NIVEL DE SIGMA NIVEL SIGMA DPMO 6 3,4 5 233 4 6210 3 66807 2 308568

66. ¿De donde sales 6  ? 1 sigma - Defectos 31.8% 3 sigma - Defectos 0.27 % 6 sigma – 3 DPMO  +    +3    +6   Limites de tolerancia La escala de calidad de la metodología “seis Sigma” mide el número de sigmas que caben dentro del intervalo definido por los limites de tolerancia ..... Deducción e Interpretación de 6 

67. CAPACIDAD DEL PROCESO

68. CAPACIDAD DEL PROCESO

70. CALCULO DEL NUMERO SEIS SIGMA

71. NUMERO DE SIGMA SEGÚN REQUISITOS DE CALIDAD

72. SEIS SIGMA – REGLA DE CONTROL SIGMA REGLA DE CONTROL PARA 2 MATERIALES S > 6 1 3,5 S . Método con excelente desempeño 5 ≤ S < 6 1 3s . Método con desempeño bueno 4 ≤ S < 5 2 2,5s. Método con desempeño marginal. Debe mejorar precisión. S < 4 1 3s / 2 2s /R 4s , (Multiregla clásica). Método con desempeño pobre. Debe mejorar precisión y exactitud. Se recomienda maximizar el procedimiento de control de calidad, mejorando la mantención preventiva y funciones de verificación del instrumento. Mejorar la capacitación del operador.

73. 1)- Esquema de reglas seleccionado 2)- Pfr del esquema seleccionado (Probabilidad Falso error) 3)- Ped del esquema seleccionado (Probabilidad de detección de error) 4)- Cantidad de controles por corrida 5)- Cantidad de corridas 6)- Punto Operativo (CV, Bias) 7)- Te a (Error Total aceptado) 8)- Sigma y Error sistemático Crítico 9)- Error total del sistema

78. Te a 15% WBC Control 1 Control 2 Control 3 Media 2,5 10 20 SD 0,05 0,25 0,5 Valor teórico 2,5 10 20 TE (Error Total) 3,3 4,125 4,125 BIAS 0 0 0 % BIAS 0 0 0 Seis sigma 4,5 6 6 Error critico 2,89 4,35 4,35

79. www.westgard.com