ગભરાટ/ક્રિટીકલ વેલ્યુ ટ્રેકિંગ અને નોટિફિકેશન: સિક્યુરિટી-ક્રિટીકલ પ્રોસેસ

નફો:

• આર્ટિફિશિયલ ઈન્ટેલિજન્સ સપોર્ટ સાથે ક્રિટિકલ વેલ્યુ કોન્સેપ્ટ, નોટિફિકેશન ચેઈન અને ક્લોઝ્ડ-લૂપ કમ્યુનિકેશનને સુરક્ષિત રીતે ચલાવવાની ક્ષમતા
• માનવીય જવાબદારી જાળવતા અને સૂચનાની પુષ્ટિ કરતી વખતે ક્રિટિકલ વેલ્યુ સ્કેનિંગ અને નોટિફિકેશન ડ્રાફ્ટિંગ માટે આર્ટિફિશિયલ ઈન્ટેલિજન્સનો ઉપયોગ કરવાની ક્ષમતા
• ખોટા નિર્ણાયક મૂલ્ય (પૂર્વ-વિશ્લેષણાત્મક ભૂલ) ને વાસ્તવિક નિર્ણાયક મૂલ્યથી અલગ પાડવાની અને ખોટી સૂચના અને એલાર્મ થાકને રોકવાની ક્ષમતા

પ્રયોગશાળામાં એવા કેટલાક પરિણામો છે જે જાણ કરવાની રાહ જોતા નથી; કોઈએ તેમનો ફોન તરત જ ચોરાઈ જવાની જરૂર છે. 7.2 mmol/L સીરમ પોટેશિયમ ધરાવતા દર્દીને કલાકોમાં જીવલેણ એરિથમિયાનો અનુભવ થઈ શકે છે; 4 g/dL હિમોગ્લોબિન ધરાવનાર વ્યક્તિને ઇમરજન્સી ટ્રાન્સફ્યુઝનની જરૂર પડી શકે છે; 25 mg/dL ની બ્લડ સુગર ધરાવનાર વ્યક્તિ કદાચ ચેતના ગુમાવી શકે છે. આ મૂલ્યોને નિર્ણાયક મૂલ્યો (અથવા જાહેરમાં ગભરાટના મૂલ્યો) કહેવામાં આવે છે: પરિણામો કે જે જીવન માટે જોખમી છે, તાત્કાલિક ક્લિનિકલ હસ્તક્ષેપની જરૂર છે, અને પ્રયોગશાળા તાત્કાલિક અને સીધી રીતે જાણ કરવા માટે બંધાયેલી છે. ક્રિટિકલ વેલ્યુ રિપોર્ટિંગ એ લેબોરેટરીની સૌથી સલામતી-જટિલ પોસ્ટ-વિશ્લેષણાત્મક પ્રક્રિયા છે અને તેમાં ભૂલ માટે ઓછામાં ઓછી સહનશીલતા છે.

AI આ પ્રક્રિયામાં બે મૂલ્યવાન કાર્યો કરી શકે છે: તાત્કાલિક સ્કેન અને ફ્લેગ પરિણામો કે જે નિર્ણાયક થ્રેશોલ્ડને ઓળંગે છે અને સૂચના માટે સંરચિત રૂપરેખા બનાવે છે. પરંતુ સૂચના બનાવવી, યોગ્ય વ્યક્તિ સુધી પહોંચવું, તેની પુષ્ટિ કરવી અને રેકોર્ડ કરવું એ સંપૂર્ણ માનવીય જવાબદારી છે. આ એકમમાં, નિર્ણાયક મૂલ્ય, સૂચના સાંકળ અને બંધ-લૂપ સંચારનો ખ્યાલ; નકલી નિર્ણાયક મૂલ્યોને વાસ્તવિક મૂલ્યોથી અલગ પાડવું; અને અમે આ પ્રક્રિયામાં AI સુરક્ષિત રીતે કેવી રીતે ઉમેરવું તે આવરી લઈશું. મૂળભૂત સિદ્ધાંત: AI સ્કેન કરે છે અને ડ્રાફ્ટ બનાવે છે; સૂચનાની પુષ્ટિ અને જવાબદારી મનુષ્યની છે.

નિર્ણાયક મૂલ્ય શું છે અને તે કેવી રીતે નક્કી થાય છે?

જટિલ મૂલ્યો એ જીવન માટે જોખમી થ્રેશોલ્ડ છે જે દરેક પ્રયોગશાળા તેની પોતાની નિર્ણાયક મૂલ્ય સૂચિમાં વ્યાખ્યાયિત કરે છે. આ યાદી રાષ્ટ્રીય/આંતરરાષ્ટ્રીય માર્ગદર્શિકા અને ક્લિનિકલ સર્વસંમતિ દ્વારા નક્કી કરવામાં આવે છે; દરેક વિશ્લેષક માટે નીચલી અને/અથવા ઉપલી મર્યાદા ધરાવે છે. ઉદાહરણ જટિલ થ્રેશોલ્ડ (પ્રયોગશાળા દ્વારા બદલાય છે):

એનાલિટ

જટિલ પેટા

જટિલ ટોચ

શા માટે તે તાત્કાલિક છે?

પોટેશિયમ (mmol/L)

< 2.8

> 6.0

જીવલેણ એરિથમિયાનું જોખમ

ગ્લુકોઝ (mg/dL)

< 40

> 500

ચેતનાની ખોટ, કોમા

કેલ્શિયમ (mg/dL)

< 6.0

> 13.0

ન્યુરોલોજીકલ/કાર્ડિયાક જોખમ

હિમોગ્લોબિન (g/dL)

< 5.0

> 20.0

ગંભીર એનિમિયા/હાયપરવિસ્કોસિટી

પ્લેટલેટ (/µL)

< 20,000

> 1,000,000

રક્તસ્રાવ/થ્રોમ્બોસિસનું જોખમ

INR

-

> 5.0

ગંભીર રક્તસ્રાવનું જોખમ

નિર્ણાયક મૂલ્ય સૂચિ પ્રયોગશાળાની ક્લિનિકલ જરૂરિયાત અને દર્દીની વસ્તીને અનુરૂપ છે; ઉદાહરણ તરીકે, ઓન્કોલોજી સેન્ટરમાં કેટલાક થ્રેશોલ્ડ અલગ હોઈ શકે છે. તમારી લેબની મંજૂર સૂચિમાંથી AI જટિલ થ્રેશોલ્ડ આપો, તેની પોતાની મેમરીમાંથી નહીં.

સાવધાન: ઈન્ટરનેટ પર મળેલ જટિલ મૂલ્યોની સામાન્ય સૂચિ તમારી પ્રયોગશાળાની માન્ય સૂચિ નથી. તમારી પોતાની નિર્ણાયક મૂલ્ય પ્રક્રિયા સાથે AI દ્વારા આપવામાં આવેલા થ્રેશોલ્ડની તુલના કર્યા વિના સૂચના બનાવશો નહીં.

સૂચના સાંકળ અને બંધ લૂપ સંચાર

એકવાર નિર્ણાયક મૂલ્ય મળી જાય, પ્રક્રિયા નીચે પ્રમાણે કાર્ય કરે છે:

1. ચકાસો. પરિણામની જાણ કરવામાં આવે તે પહેલાં, નમૂનાની યોગ્યતા (હેમોલિસિસ, ગંઠાઈ, ખોટી નળી) ની પુષ્ટિ કરવામાં આવે છે અને, જો જરૂરી હોય તો, પુનરાવર્તિત માપન. ખોટા નિર્ણાયક મૂલ્યોની જાણ કરવી એ એલાર્મ થાક બનાવે છે અને વિશ્વાસને નબળી પાડે છે.
2. યોગ્ય વ્યક્તિ સુધી પહોંચો. પરિણામ દર્દીથી જવાબદાર અથવા અધિકૃત આરોગ્યસંભાળ કાર્યકરને સીધું (ટેલિફોન દ્વારા) પ્રસારિત કરવામાં આવે છે; તેને બોર્ડ પર મૂકવું પૂરતું નથી.
3. બંધ-લૂપ પુષ્ટિકરણ (રીડ-બેક). સૂચના પ્રાપ્ત કરનાર વ્યક્તિ તેને પાછું વાંચીને પરિણામ અને દર્દીના IDની પુષ્ટિ કરે છે. આ "બંધ-લૂપ સંચાર" એ એક મહત્વપૂર્ણ સુરક્ષા પગલું છે જે ગેરસમજને અટકાવે છે.
4. સાચવો. કોણે કયા પરિણામની જાણ કરી, કોને, ક્યારે, અને પુષ્ટિ મળી - બધું રેકોર્ડ કરવામાં આવે છે.

આ સાંકળના કયા પગલાઓમાં AI મદદ કરે છે? સ્ક્રીનીંગ (પ્રી-સ્ટેપ), ડ્રાફ્ટ નોટિફિકેશન ટેક્સ્ટ (સ્ટેપ 2 માટેની તૈયારી), અને ડ્રાફ્ટ રજીસ્ટ્રેશન (પગલું 4). પરંતુ ફોન ઉપાડવો, યોગ્ય વ્યક્તિ શોધવી, વાંચન-પાછળ મેળવવું અને અંતિમ રેકોર્ડિંગને મંજૂરી આપવી તે લોકો પર છે. AI એ નિવેદન "બનાવ્યું" હોવાનું માની શકાય નહીં; બસ તૈયાર.

નકલી જટિલ મૂલ્ય: સૌથી ખતરનાક છટકું

નિર્ણાયક મૂલ્ય હંમેશા વાસ્તવિક હોતું નથી. બનાવટી જટિલ મૂલ્યોના સૌથી સામાન્ય કારણો છે:

• હેમોલિસિસ: લાલ રક્ત કોશિકાઓનું ભંગાણ સીરમમાં અંતઃકોશિક પોટેશિયમ મુક્ત કરે છે; તે ખોટા હાયપરકલેમિયા (ઉચ્ચ પોટેશિયમ) બનાવે છે. હેમોલાઇઝ્ડ નમૂનામાં, 7.0 એમએમઓએલ/એલ પોટેશિયમ સાચું નિર્ણાયક મૂલ્ય ન હોઈ શકે.
• ક્લોટ સાથેનો નમૂનો: ગંઠાઈમાં પડેલા પ્લેટલેટ્સ ખોટી રીતે ઓછી પ્લેટલેટ્સ (સ્યુડોથ્રોમ્બોસાયટોપેનિયા) સૂચવી શકે છે.
• ખોટી ટ્યુબ/દૂષણ: EDTA ટ્યુબમાંથી નમૂનાનું મિશ્રણ ખોટા ઉચ્ચ પોટેશિયમ અને ખોટા નીચા કેલ્શિયમ બનાવે છે.
• IV લાઇનમાંથી દૂષણ: ક્ષાર અથવા પ્રવાહી સાથે સંચાલિત હાથમાંથી લેવામાં આવતું લોહી પરિણામોને પૂર્વગ્રહ કરશે.

તેથી, નિર્ણાયક મૂલ્યની જાણ કરતા પહેલા નમૂનાની યોગ્યતાનું મૂલ્યાંકન કરવું આવશ્યક છે. AI હેમોલિસિસ ઇન્ડેક્સ અથવા ડેલ્ટા ચેક જેવા સંકેતો સાથે "આ જટિલ મૂલ્ય નકલી હોઈ શકે છે, નમૂના તપાસો" ચેતવણી પેદા કરી શકે છે; પરંતુ વાસ્તવિક/બનાવટી નિર્ણય નિષ્ણાત પર છે.

નબળા પ્રોમ્પ્ટ / મજબૂત પ્રોમ્પ્ટ

નબળા પ્રોમ્પ્ટ:

પોટેશિયમ 7.2 છે, શું તે મહત્વપૂર્ણ છે? મારે ડૉક્ટરને શું લખવું જોઈએ?

આ વિનંતીમાં નમૂનાની ગુણવત્તા (હેમોલિસિસ?), અગાઉનું પરિણામ (ડેલ્ટા?), દર્દી સંદર્ભ અને લેબોરેટરી ક્રિટિકલ થ્રેશોલ્ડનો સમાવેશ થતો નથી. AI સીધું જ કહી શકે છે કે "ક્રિટિકલ, તરત જ રિપોર્ટ કરો" અને ખોટા ક્રિટિકલ વેલ્યુ રિપોર્ટિંગનું જોખમ રહેલું છે.

શક્તિશાળી પ્રોમ્પ્ટ:

તમારી ભૂમિકા: નિર્ણાયક મૂલ્ય આકારણી અને પ્રયોગશાળા નિષ્ણાત ડ્રાફ્ટ તૈયારી સહાયકને સૂચના. હું સૂચના કરીશ; તમે માત્ર તૈયાર કરો અને સંભવિત બનાવટી જટિલ મૂલ્ય વિશે ચેતવણી આપો. વિશ્લેષક: પોટેશિયમ 7.2 mmol/L. લેબોરેટરી અપર ક્રિટિકલ થ્રેશોલ્ડ: 6.0. નમૂના નોંધ: હેમોલિસિસ ઇન્ડેક્સ વધારે છે (3+). અગાઉનું પોટેશિયમ (ગઈકાલે): 4,3.કાર્ય: (1) સૂચવે છે કે શું આ મૂલ્ય પ્રયોગશાળાના થ્રેશોલ્ડની તુલનામાં મહત્વપૂર્ણ છે, (2) હેમોલિસિસ અને ડેલ્ટાના પ્રકાશમાં ખોટા નિર્ણાયક મૂલ્યની સંભાવનાનું મૂલ્યાંકન કરો, (3) જો પુષ્ટિ જરૂરી હોય તો તમે કયા પગલાની ભલામણ કરો છો તે લખો, (4) ટૂંકી લખાણની પુષ્ટિ કરવા માટે સંક્ષિપ્ત ટેક્સ્ટ સાથે ડ્રાફ્ટ કરો. ફિઝિશિયન જો તે ખરેખર જટિલ હોય.

મજબૂત પ્રોમ્પ્ટ થ્રેશોલ્ડ નમૂનાની ગુણવત્તા અને ડેલ્ટા આપે છે; નકલી જટિલ મૂલ્ય મૂલ્યાંકન માટે પૂછે છે; સૂચવે છે કે સૂચના માનવમાં છે.

ત્રણ નાના કેસો

કેસ 1 - નકલી જટિલ મૂલ્ય પકડાયું. એક દર્દીમાં પોટેશિયમ 7.2 mmol/L (ક્રિટીકલ અપર 6.0) હતું. પરંતુ નમૂનામાં સ્પષ્ટ હેમોલિસિસ (3+) છે અને ગઈકાલનું પોટેશિયમ 4.3 mmol/L હતું. AI ચેતવણી ઉત્પન્ન કરે છે "હેમોલિસિસ અને મોટા ડેલ્ટા નકલી હાઇપરકલેમિયા સૂચવે છે, સૂચનાની ભલામણ કરવામાં આવે તે પહેલાં નવા નમૂના સાથે પુષ્ટિ કરો." નિષ્ણાત નવા નમૂનાની વિનંતી કરે છે; પોટેશિયમ ફરી 4.5 mmol/L સુધી વધે છે. બિનજરૂરી અને ખોટું ટીકાત્મક નિવેદન અટકાવવામાં આવે છે.

કેસ 2 — સાચું નિર્ણાયક મૂલ્ય, ઝડપી સૂચના. કટોકટીના દર્દીમાં ગ્લુકોઝ 28 mg/dL (ક્રિટીકલ સબ-40) છે. નમૂના યોગ્ય છે, ત્યાં કોઈ હેમોલિસિસ નથી. AI મૂલ્યને નિર્ણાયક તરીકે ચિહ્નિત કરે છે અને સૂચનાનો ડ્રાફ્ટ બનાવે છે. નિષ્ણાત દર્દી માટે જવાબદાર ચિકિત્સકને બોલાવે છે, પરિણામ અને દર્દીનું ID જણાવે છે, ચિકિત્સક તેને પાછું વાંચીને પુષ્ટિ કરે છે, અને સૂચના રેકોર્ડ કરવામાં આવે છે. કુલ સમય થોડી મિનિટો છે; AI એ ડ્રાફ્ટ સાથે સમય બચાવ્યો, પુષ્ટિ માનવ પાસે રહી.

કેસ 3 — જ્યારે સૂચના છોડવામાં આવે છે. પ્રયોગશાળામાં, INR 6.8 (ક્રિટીકલ અપર 5.0) નું પરિણામ ઉત્પન્ન થાય છે, પરંતુ વ્યસ્ત શિફ્ટ દરમિયાન, સૂચના ફક્ત સિસ્ટમ બોર્ડ પર જ રહે છે, ચિકિત્સકને સીધો બોલાવવામાં આવતો નથી. દર્દી ગંભીર રક્તસ્રાવ સાથે પાછો આવે છે. પાઠ: જટિલ મૂલ્ય ક્લિપબોર્ડ પર છોડવામાં આવતું નથી; તે પુષ્ટિ સાથે, સીધું પ્રસારિત થાય છે. AI ક્લિપબોર્ડ સૂચનાને "થઈ ગયું" માનતું નથી; ક્લોઝ્ડ-લૂપ કન્ફર્મેશન આવશ્યક છે.

નકલ કરી શકાય તેવા પ્રોમ્પ્ટ નમૂનાઓ

ક્રિટિકલ વેલ્યુ સ્કેનિંગ ટેમ્પલેટ મારી લેબોરેટરીના ક્રિટિકલ થ્રેશોલ્ડ ટેબલની સામે નીચેની અનામી પરિણામોની સૂચિને સ્કેન કરો. હું થ્રેશોલ્ડ આપું છું; પોતાની મેમરીમાંથી થ્રેશોલ્ડ ઉમેરી રહ્યા છે. દરેક નિર્ણાયક મૂલ્યને "ક્રિટીકલ" લેબલથી અલગ કરો અને થ્રેશોલ્ડની નજીક હોય તેને "મોનિટર" તરીકે ચિહ્નિત કરો. થ્રેશોલ્ડ ટેબલ: [કોષ્ટક]. પરિણામો: [સૂચિ].

બનાવટી જટિલ મૂલ્ય મૂલ્યાંકન નમૂનો જટિલ પરિણામી મૂલ્ય: [વિશ્લેષણ અને મૂલ્ય]. નમૂના નોંધો: [હેમોલિસિસ/લિપેમિયા/ક્લોટ/ટ્યુબ માહિતી]. અગાઉનું પરિણામ: [મૂલ્ય, તારીખ]. પૂર્વ-વિશ્લેષણાત્મક કારણોસર આ નિર્ણાયક મૂલ્ય બનાવટી હોવાની સંભાવનાને ધ્યાનમાં લો; પુષ્ટિ માટે તમે કયા પગલાની ભલામણ કરો છો તે લખો (નવું નમૂના, પુનરાવર્તિત માપન, હેમોલિસિસ નિયંત્રણ). વાસ્તવિક/બનાવટી નિર્ણય મારો છે.

ક્લોઝ્ડ-લૂપ નોટિફિકેશન ટેક્સ્ટ ટેમ્પલેટ વાસ્તવિક જટિલ મૂલ્ય માટે, એક નાનો ટેક્સ્ટ તૈયાર કરો જે હું ફોન પર ચિકિત્સકને પહોંચાડીશ. સામગ્રી: દર્દી ID (હું તેને ભરીશ), પરીક્ષણ અને મૂલ્ય, એકમ, જટિલ, "કૃપા કરીને પરિણામ અને દર્દીના ID ને પાછા વાંચીને પુષ્ટિ કરો" નિવેદન. મને સાચવવા માટે તારીખ-સમય, રિપોર્ટિંગ અને રિપોર્ટિંગ ફીલ્ડ્સ છોડો.

ક્રિટિકલ નોટિફિકેશન રેકોર્ડ ડ્રાફ્ટ ટેમ્પલેટમેં બનાવેલા ક્રિટિકલ વેલ્યુ સ્ટેટમેન્ટ માટે ડ્રાફ્ટ રેકોર્ડ તૈયાર કરો. ક્ષેત્રો: તારીખ-સમય, પરીક્ષણ અને મૂલ્ય, દર્દી ID [હું ભરીશ], જાણ કરનાર વ્યક્તિ, જાણ કરનાર વ્યક્તિ/શીર્ષક, સંદેશાવ્યવહાર પદ્ધતિ, રીડ-બેક પ્રાપ્ત થયું કે કેમ (Y/N), વધારાની નોંધ. હું ખાલી જગ્યાઓ ભરીશ; તમે માળખું તૈયાર કરો.

સામાન્ય ભૂલો

• વાસ્તવિક માટે નકલી નિર્ણાયક મૂલ્યને ભૂલવું. હેમોલિસિસ, ક્લોટ, ખોટી ટ્યુબ નકલી જટિલ મૂલ્ય; સૂચના પહેલાં નમૂનાની યોગ્યતા તપાસવામાં આવે છે.
• મને લાગે છે કે મેં તેને ક્લિપબોર્ડ પર છોડી દીધું છે અને તેની જાણ કરી છે. નિર્ણાયક મૂલ્ય પુષ્ટિ સાથે, સીધા પ્રસારિત થાય છે; નિષ્ક્રિય રિપોર્ટિંગ પૂરતું નથી.
• રીડ-બેક પ્રાપ્ત થતું નથી. બંધ-લૂપ પુષ્ટિ વિના, ગેરસમજનું જોખમ વધે છે.
• સામાન્ય થ્રેશોલ્ડ સૂચિનો ઉપયોગ કરીને. તમારી પ્રયોગશાળાની માન્ય નિર્ણાયક મૂલ્ય સૂચિ આવશ્યક છે; AI ની સામાન્ય સૂચિ નથી.
• સૂચના સાચવી નથી. જો કોણે કોને જાણ કરી અને ક્યારે નોંધવામાં નહીં આવે, તો દર્દીની સલામતી અને કાનૂની જવાબદારી બંનેને નુકસાન થશે.

ટીપ: દરેક નિર્ણાયક મૂલ્ય પર, તમારી જાતને બે પ્રશ્નો પૂછો: "શું આ પરિણામ વાસ્તવિક છે (શું નમૂના મેળ ખાય છે)?" અને "શું મેં મારી સૂચના પુષ્ટિ સાથે વિતરિત કરી હતી (શું મને રીડ-બેક મળ્યું)?" AI પ્રથમ પ્રશ્નમાં સંકેતો આપે છે, માત્ર બીજા પ્રશ્નમાં રૂપરેખા આપે છે; તમે બંને જવાબો માટે જવાબદાર છો.

સારાંશમાં

જટિલ/ગભરાટના મૂલ્યની સૂચના એ પ્રયોગશાળાની સૌથી સલામતી-નિર્ણાયક પોસ્ટ-વિશ્લેષણાત્મક પ્રક્રિયા છે. પ્રક્રિયામાં ચાર પગલાંઓ શામેલ છે: ચકાસો, યોગ્ય વ્યક્તિ સુધી પહોંચો, ક્લોઝ-લૂપ કન્ફર્મેશન, સાચવો. સૌથી મોટી મુશ્કેલી એ છે કે હેમોલિસિસ અને નમૂનાની ભૂલોના પરિણામે બનાવટી જટિલ મૂલ્યો; તેમની જાણ કરતા પહેલા નમૂનાની યોગ્યતાનું મૂલ્યાંકન કરવામાં આવે છે. AI નિર્ણાયક થ્રેશોલ્ડ, બનાવટી જટિલ મૂલ્ય ચેતવણી માટે સ્કેન કરી શકે છે અને સૂચના/લોગ ડ્રાફ્ટ જનરેટ કરી શકે છે; જો કે, સૂચના બનાવવી, યોગ્ય વ્યક્તિ સુધી તેની પુષ્ટિ કરવી અને તેનું અંતિમ રેકોર્ડિંગ માનવીય જવાબદારી છે.

એપ્લિકેશન કાર્ય

તમારી પ્રયોગશાળાની નિર્ણાયક મૂલ્ય સૂચિમાંથી ત્રણ વિશ્લેષકો પસંદ કરો અને "ક્રિટીકલ વેલ્યુ સ્ક્રીનીંગ" નમૂનામાં થ્રેશોલ્ડ ઉમેરો. ઉદાહરણરૂપ જટિલ પરિણામ (નમૂના ગ્રેડ અને અગાઉના મૂલ્ય સાથે) માટે "ડમી ક્રિટિકલ વેલ્યુ ઈવેલ્યુએશન" ટેમ્પલેટ લાગુ કરો અને તમારા વાસ્તવિક/બનાવટી નિર્ણયને યોગ્ય ઠેરવો. તમે વાસ્તવિક માનો છો તેવા સંજોગોમાં, "ક્લોઝ્ડ-લૂપ નોટિફિકેશન ટેક્સ્ટ" નો ડ્રાફ્ટ તૈયાર કરો અને લખો કે તમે રીડ-બેક સ્ટેપને કેવી રીતે અમલમાં મૂકશો.

ચેકલિસ્ટ

• [ ] મેં મારી લેબોરેટરીની મંજૂર સૂચિમાંથી નિર્ણાયક થ્રેશોલ્ડ આપ્યા છે.
• [ ] મેં સૂચના પહેલાં નમૂનાની યોગ્યતા (હેમોલિસિસ, ક્લોટ, ટ્યુબ) તપાસી.
• [ ] મેં ડેલ્ટા અને સેમ્પલ ગ્રેડ દ્વારા બનાવટી જટિલ મૂલ્યની શક્યતાનું મૂલ્યાંકન કર્યું.
• [ ] મેં સૂચનાને સીધી યોગ્ય વ્યક્તિને ફોરવર્ડ કરવાની યોજના બનાવી છે (ક્લિપબોર્ડ પૂરતું નથી).
• [ ] મેં પ્રક્રિયામાં ક્લોઝ્ડ-લૂપ (રીડ-બેક) પુષ્ટિકરણ મૂક્યું છે.
• [ ] મેં સૂચના કોણ/કોને/ક્યારે માહિતી સાચવી છે.