Publicado

2022-11-15

Monitoring overdispersed process in clinical laboratories using control charts

Monitoreo de procesos sobredispersos en laboratorios clínicos usando cartas de control

DOI:

https://doi.org/10.15446/dyna.v89n224.103666

Palabras clave:

clinical process monitoring; control charts improvement; overdispersed data analysis; statistical engineering (en)
monitoreo de procesos clínicos; mejoramiento de cartas de control; análisis de datos sobredispersos; ingeniería estadística (es)

Descargas

Autores/as

Overdispersion is a phenomenon that generally occurs in the analysis of large sample sizes. In discrete data analysis, it refers to the presence of a variation higher than that implied by a reference Binomial or Poisson distributions. The proportion of nonconforming units in clinical laboratories presents high variability and, generally, overdispersion. Therefore, it is required to analyze the most appropriate control charts that overcome the limitations of traditional control charts to deal with overdispersed data. This paper performs an analysis of monitoring overdispersed process in clinical laboratories using control charts. The methodology consists of four steps: (i) Determination of the interest variable, (ii) Diagnosis of data overdispersion, (iii) Elaboration of control charts, and (iv) Analysis of results. The results show that the methodology can quantitatively determine the degree of data overdispersion and select the most appropriate control chart for monitoring the process.

La sobredispersión es un fenómeno que se produce generalmente en el análisis de muestras de gran tamaño. Se refiere, en el análisis de datos discretos, a la presencia de una variación superior a la que implica una distribución binomial o de Poisson de referencia. La proporción de unidades no conformes en los laboratorios clínicos presenta una alta variabilidad y, generalmente, sobredispersión. Por ello, se requiere analizar las cartas de control más adecuadas que superen las limitaciones de cartas tradicionales para tratar datos sobredispersos. En este trabajo se realiza un análisis del monitoreo de procesos sobredispersos en laboratorios clínicos usando cartas de control. La metodología consta de cuatro pasos: (i) Determinación de la variable de interés, (ii) Diagnóstico de la sobredispersión de los datos, (iii) Elaboración de cartas de control, y (iv) Análisis de los resultados. Los resultados muestran que la metodología permite determinar cuantitativamente el grado de sobredispersión de los datos y seleccionar el gráfico de control más adecuado para monitorear el proceso.

Referencias

Benneyan, J.C., Lloyd, R.C. and Plsek, P.E., Statistical process control as a tool for research and healthcare improvement. BMJ Quality & Safety, 12(6), pp. 458-464, 2003. DOI: https://doi.org/https:/doi.org/10.1136/qhc.12.6.458

Mohammed, M.A., Using statistical process control to improve the quality of health care. BMJ Quality & Safety, 13(4), pp. 243-245, 2004. DOI: https://doi.org/10.1136/qshc.2004.010454

Sos, J.E., Current methods for quality control and monitoring of medical care. Revista de Senología y Patología Mamaria, 27(2), pp. 94-98, 2014. DOI: https://doi.org/10.1016/j.senol.2013.11.001

Zacharia, A. and Ravichandran, J., Six Sigma-based RS, MDSS and MDSRS control charts. International Journal of Six Sigma and Competitive Advantage, 13(4), pp. 435-455, 2021. DOI: https://doi.org/10.1504/IJSSCA.2021.120576

Suman, G. and Prajapati, D., Control chart applications in healthcare: a literature review. International Journal of Metrology and Quality Engineering, 9, art. 5, 2018. DOI: https://doi.org/10.1051/ijmqe/2018003

Thor, J., Lundberg, J., Ask, J., Olsson, J., Carli, C., Härenstam, K.P. and Brommels, M., Application of statistical process control in healthcare improvement: systematic review. BMJ Quality & Safety, 16(5), pp. 387-399, 2007. DOI: https://doi.org/10.1136/qshc.2006.022194

Loaiza-Arbeláez, R.D., Gráficos de control no paramétricos basados en R-estadísticos con aplicación al caso multivariante, BSc. Thesis, Escuela Politécnica Superior, Universidad Carlos III de Madrid, Madrid, Spain, 2013.

Burr, I.W., Statistical quality control methods. Routledge, New York, USA, 2018.

Krishnamoorthi, K.S., Krishnamoorthi, V.R. and Pennathur, A., A first course in quality engineering: integrating statistical and management methods of quality. CRC Press, Taylor & Francis Group, Boca Raton, USA, 2018, 599 P.

Gutiérrez, H. and De la Vara-Salazar, R., Control estadístico de calidad y seis sigma, 3ra ed. McGraw-Hill, México, 2013.

Laney, D.B., Improved control charts for attributes. Quality Engineering, 14(4), pp. 531-537, 2002. DOI: https://doi.org/10.1081/QEN-120003555

Gutiérrez, H., Calidad total y productividad, 3 ed. México: McGraw-Hill, 2010.

Spiegelhalter, D.J., Handling over-dispersion of performance indicators. BMJ Quality & Safety, 14(5), pp. 347-351, 2005. DOI: https://doi.org/10.1136/qshc.2005.013755

Woodall, W.H., Fogel, S.L. and Steiner, S.H., The monitoring and improvement of surgical-outcome quality. Journal of Quality Technology, 47(4), pp. 383-399, 2015. DOI: https://doi.org/10.1080/00224065.2015.11918141

Mohammed, M.A., Panesar, J.S., Laney, D.B. and Wilson, R., Statistical process control charts for attribute data involving very large sample sizes: a review of problems and solutions. BMJ Quality & Safety, 22(4), pp. 362-368, 2013. DOI: https://doi.org/10.1136/bmjqs-2012-001373

Vidmar, G. and Blagus, R., Outlier detection for healthcare quality monitoring–a comparison of four approaches to over‐dispersed proportions. Quality and Reliability Engineering International, 30(3), pp. 347-362, 2014. DOI: https://doi.org/10.1002/qre.1581

Jones, G. and Govindaraju, K., A graphical method for checking attribute control chart assumptions. Quality Engineering, 13(1), pp. 19-26, 2001. DOI: https://doi.org/10.1080/08982110108918620

Heimann, P.A., Attributes control charts with large sample sizes. Journal of Quality Technology, 28(4), pp. 451-459, 1996. DOI: https://doi.org/10.1080/00224065.1996.11979703

Montgomery, D.C., Introduction to statistical quality control, 8a ed. John Wiley & Sons, New York, U.S., 2020.

Goedhart, R. and Woodall, W.H., Monitoring proportions with two components of common cause variation. Journal of Quality Technology, 54(3), pp. 324-337, 2021. DOI: https://doi.org/10.1080/00224065.2021.1903823

Ali, S., Pievatolo, A. and Göb, R., An overview of control charts for high‐quality processes. Quality and Reliability Engineering International, 32(7), pp. 2171-2189, 2016. DOI: https://doi.org/10.1002/qre.1957

Cómo citar

IEEE

[1]
J. I. . Valdés-Manuel y J. M. . Cogollo-Flórez, «Monitoring overdispersed process in clinical laboratories using control charts», DYNA, vol. 89, n.º 224, pp. 28–33, nov. 2022.

ACM

[1]
Valdés-Manuel, J.I. y Cogollo-Flórez, J.M. 2022. Monitoring overdispersed process in clinical laboratories using control charts. DYNA. 89, 224 (nov. 2022), 28–33. DOI:https://doi.org/10.15446/dyna.v89n224.103666.

ACS

(1)
Valdés-Manuel, J. I. .; Cogollo-Flórez, J. M. . Monitoring overdispersed process in clinical laboratories using control charts. DYNA 2022, 89, 28-33.

APA

Valdés-Manuel, J. I. . & Cogollo-Flórez, J. M. . (2022). Monitoring overdispersed process in clinical laboratories using control charts. DYNA, 89(224), 28–33. https://doi.org/10.15446/dyna.v89n224.103666

ABNT

VALDÉS-MANUEL, J. I. .; COGOLLO-FLÓREZ, J. M. . Monitoring overdispersed process in clinical laboratories using control charts. DYNA, [S. l.], v. 89, n. 224, p. 28–33, 2022. DOI: 10.15446/dyna.v89n224.103666. Disponível em: https://revistas.unal.edu.co/index.php/dyna/article/view/103666. Acesso em: 22 mar. 2026.

Chicago

Valdés-Manuel, José I., y Juan M. Cogollo-Flórez. 2022. «Monitoring overdispersed process in clinical laboratories using control charts». DYNA 89 (224):28-33. https://doi.org/10.15446/dyna.v89n224.103666.

Harvard

Valdés-Manuel, J. I. . y Cogollo-Flórez, J. M. . (2022) «Monitoring overdispersed process in clinical laboratories using control charts», DYNA, 89(224), pp. 28–33. doi: 10.15446/dyna.v89n224.103666.

MLA

Valdés-Manuel, J. I. ., y J. M. . Cogollo-Flórez. «Monitoring overdispersed process in clinical laboratories using control charts». DYNA, vol. 89, n.º 224, noviembre de 2022, pp. 28-33, doi:10.15446/dyna.v89n224.103666.

Turabian

Valdés-Manuel, José I., y Juan M. Cogollo-Flórez. «Monitoring overdispersed process in clinical laboratories using control charts». DYNA 89, no. 224 (noviembre 15, 2022): 28–33. Accedido marzo 22, 2026. https://revistas.unal.edu.co/index.php/dyna/article/view/103666.

Vancouver

1.
Valdés-Manuel JI, Cogollo-Flórez JM. Monitoring overdispersed process in clinical laboratories using control charts. DYNA [Internet]. 15 de noviembre de 2022 [citado 22 de marzo de 2026];89(224):28-33. Disponible en: https://revistas.unal.edu.co/index.php/dyna/article/view/103666

Descargar cita

CrossRef Cited-by

CrossRef citations2

1. Pei-Wen Chen, Chuen-Sheng Cheng, Ching-Wen Wang. (2023). A Study on the Laney p′ Control Chart with Parameters Estimated from Phase I Data: Performance Evaluation and Applications. Mathematics, 11(15), p.3411. https://doi.org/10.3390/math11153411.

2. Jean Paul Morán-Zabala, Jesus Alejandro Alzate-Grisales, Mario Alejandro Bravo-Ortiz, Mario Andrés Valencia-Diaz, Cristian Giovanny Gómez-Marín, Alejandra Maria Restrepo-Franco, Juan Miguel Cogollo-Flórez. (2024). A simulation-based optimization model for quality control in solid waste collection process. Production, 34 https://doi.org/10.1590/0103-6513.20240021.

Dimensions

PlumX

Visitas a la página del resumen del artículo

624

Descargas

Los datos de descargas todavía no están disponibles.

Licencia

Creative Commons License

Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0.

El autor o autores de un artículo aceptado para publicación en cualquiera de las revistas editadas por la facultad de Minas cederán la totalidad de los derechos patrimoniales a la Universidad Nacional de Colombia de manera gratuita, dentro de los cuáles se incluyen: el derecho a editar, publicar, reproducir y distribuir tanto en medios impresos como digitales, además de incluir en artículo en índices internacionales y/o bases de datos, de igual manera, se faculta a la editorial para utilizar las imágenes, tablas y/o cualquier material gráfico presentado en el artículo para el diseño de carátulas o posters de la misma revista.