切换至 "中华医学电子期刊资源库"

中华医学超声杂志(电子版) ›› 2025, Vol. 22 ›› Issue (05) : 420 -426. doi: 10.3877/cma.j.issn.1672-6448.2025.05.007

超声医学质量控制

PDCA 循环法在乳腺超声诊断质量控制中的应用
程珊珊1, 李荣斌1,()   
  1. 1. 361100 福建厦门,厦门市第三医院超声科
  • 收稿日期:2025-03-23 出版日期:2025-05-01
  • 通信作者: 李荣斌

Application of PDCA cycle method in improving quality control indicators of breast ultrasound diagnosis

Shanshan Cheng1, Rongbin Li1,()   

  1. 1. Department of Ultrasound, Xiamen Third Hospital, Xiamen 361100, China
  • Received:2025-03-23 Published:2025-05-01
  • Corresponding author: Rongbin Li
引用本文:

程珊珊, 李荣斌. PDCA 循环法在乳腺超声诊断质量控制中的应用[J/OL]. 中华医学超声杂志(电子版), 2025, 22(05): 420-426.

Shanshan Cheng, Rongbin Li. Application of PDCA cycle method in improving quality control indicators of breast ultrasound diagnosis[J/OL]. Chinese Journal of Medical Ultrasound (Electronic Edition), 2025, 22(05): 420-426.

目的

探讨PDCA(计划-执行-检查-处理)循环法对乳腺超声诊断质量控制的提升效果。

方法

以厦门市第三医院超声科为实施单位,该科室自2024 年1 月起将PDCA 循环法引入乳腺超声诊断质量控制体系,对乳腺超声诊断进行质量控制管理。回顾性分析实施PDCA 循环法前(2023 年1—12 月)、后(2024 年1—12 月)乳腺超声质量控制指标:乳腺病变超声报告进行乳腺影像报告和数据系统(BI-RADS)分类率、乳腺占位超声诊断准确率、乳腺超声报告书写合格率和乳腺超声图像切面合格率。采用Mann-Whitney U 非参数检验比较实施PDCA 循环法前、后上述指标的差异。

结果

实施PDCA 循环法后,乳腺报告BI-RADS 分类率、乳腺占位超声诊断准确率、乳腺超声图像切面合格率均较实施前提升(85.22% vs 67.01%,80.49% vs 71.79%,80.06% vs 60.12%),差异具有统计学意义(Z=-3.984,P<0.001;Z=-2.288,P=0.020;Z=-4.025,P<0.001);乳腺超声报告书写合格率从97.92%略升至98.51%,但差异无统计学意义(P>0.05)。

结论

PDCA 循环法显著优化了乳腺超声检查的核心质量,尤其在规范分类与图像标准化方面效果显著,该方法可有效推动乳腺超声诊断的标准化进程。

Objective

To evaluate the efficacy of the PDCA (Plan-Do-Check-Act) cycle method in improving the quality control indicators of breast ultrasound diagnosis.

Methods

This study was performed at the Ultrasound Department of Xiamen Third Hospital, where the PDCA cycle method was introduced into the breast ultrasound diagnosis quality control system starting in January 2024 to manage quality control.A retrospective analysis was performed on breast ultrasound quality control indicators before (January-December 2023) and after (January-December 2024) implementing the PDCA cycle method.The indicators included: the rate of Breast Imaging Reporting and Data System (BI-RADS) classification in breast lesion ultrasound reports, the diagnostic accuracy rate of breast masses by ultrasound, the qualification rate of breast ultrasound report writing, and the qualification rate of breast ultrasound image sections.The Mann-Whitney U non-parametric test was used to compare the differences in these indicators before and after PDCA implementation.

Results

After implementing the PDCA cycle method, the BIRADS classification rate (85.22% vs 67.01%), the diagnostic accuracy rate of breast masses (80.49% vs 71.79%), and the qualification rate of image sections (80.06% vs 60.12%) all showed significant improvements compared to those of the pre-implementation period (Z=-3.984, P<0.001; Z=-2.288, P=0.020; and Z=-4.025, P<0.001, respectively).The qualification rate of report writing increased slightly from 97.92% to 98.51%, but this difference was not statistically significant (P>0.05).

Conclusion

The PDCA cycle method significantly optimizes core quality indicators for breast ultrasound examinations, demonstrating particularly notable effects in standardizing classification reporting and image acquisition.This method can effectively advance the standardization process in breast ultrasound diagnosis.

图1 乳腺病变超声诊断中存在不足的原因分析鱼骨图 注:BI-RADS 为乳腺影像报告和数据系统
图2 乳腺病变超声诊断中存在不足的要因分析帕累托图 注:BI-RADS 为乳腺影像报告和数据系统
表1 乳腺占位超声诊断准确率统计真阳性及真阴性参照表
图3 PDCA 循环法实施前后乳腺超声检查质量控制相关指标对比图。PDCA 循环法实施前、后乳腺影像报告和数据系统(BI-RADS)分类率、乳腺占位超声诊断准确率、乳腺超声图像切面合格率比较,差异具有统计学意义(Z=-3.984、-2.288、-4.025,P<0.001、=0.020、<0.001)
图4 PDCA 循环法实施前后乳腺超声检查质量控制指标月度统计数据对比。图a ~d 分别为乳腺影像报告和数据系统(BIRADS)分类率、乳腺占位超声诊断准确率、乳腺超声报告书写合格率、乳腺超声图像切面合格率的月度统计数据
1
Bray F, Laversanne M, Sung H, et al.Global cancer statistics 2022:GLOBOCAN estimates of incidence and mortality worldwide for 36 cancers in 185 countries [J].CA Cancer J Clin, 2024, 74(3): 229-263.
2
王雯.分析超声诊断技术在乳腺癌早期诊断中的效果 [J].影像研究与医学应用, 2022, 6(17): 155-157.
3
徐志坚, 刘炬, 陈万青, 等.乳腺癌机会性筛查规范路径专家共识[J].中国肿瘤, 2024, 33(1): 6-18.
4
中国抗癌协会乳腺癌专业委员会, 中华医学会肿瘤学分会乳腺肿瘤学组.中国抗癌协会乳腺癌诊治指南与规范(2024 版) [J].中国癌症杂志, 2023, 33(12): 1092-1187.
5
姜玉新, 王红燕, 李建初, 等.提升超声医疗水平 促进质量持续改进 [J/OL].中华医学超声杂志(电子版), 2023, 20(7): 675-678.
6
国家卫生健康委医院管理研究所.医疗质量管理与控制指标汇编6.0 [G].北京: 国家卫生健康委员会, 2024.
7
国家超声医学质量控制中心, 中华医学会超声医学分会.超声医学专业质量管理控制指标专家共识(2018 年版) [J].中华超声影像学杂志, 2018, 27(11): 921-923.
8
河南省肿瘤医院乳腺癌诊疗共识专家团队.河南省肿瘤医院乳腺良性疾病诊疗专家共识[J].中华肿瘤防治杂志, 2019, 26(24):1859-1860.
9
Jayasinghe Y, Simmons P.Fibroadenomas in adolescence [J].Curr Opin Obstet Gynecol, 2009, 21(5): 402-406.
10
郑宇觐, 刘会, 郭丹丹, 等.标准化质量控制理念在超声医学科的应用研究 [J].协和医学杂志, 2023, 14(3): 575-580.
11
梁梅云, 朱向明, 赵峰.基于流程节点控制的超声报告质控系统的构建 [J].临床超声医学杂志, 2014, 16(2): 65-67.
12
张晓燕, 王红燕, 王亚红, 等.标准化医疗质量管理PDCA 流程在超声科中的应用 [J/OL].中华医学超声杂志(电子版), 2021,18(11): 1096-1100.
13
张丽丽, 陈莉, 余美琴, 等.PDCA 循环法在超声浅表器官亚专科建设中的应用 [J/OL].中华医学超声杂志(电子版), 2023, 20(7):717-721.
14
Kruskal JB, Anderson S, Yam CS, et al.Strategies for establishing a comprehensive quality and performance improvement program in a radiology department [J].Radiographics, 2009, 29(2): 315-329.
15
Kelly AM, Cronin P.Practical approaches to quality improvement for radiologists [J].Radiographics, 2015, 35(6): 1630-1642.
[1] 姜玉新. 人工智能与超声质控的深度融合:赋能精准医疗与同质化发展[J/OL]. 中华医学超声杂志(电子版), 2025, 22(05): 486-486.
[2] 何冠南, 谭莹, 路玉欢, 蒲斌, 扬水华, 张仁铁, 陈明, 石智红, 钟晓红, 陈曦, 燕柳屹, 李胜利. 人工智能在胎儿超声心动图标准切面质量控制中的多中心应用研究[J/OL]. 中华医学超声杂志(电子版), 2025, 22(05): 388-396.
[3] 陈卫华, 曾君, 游宇光, 陈莉, 章春泉, 任苓, 葛贻珑, 叶军, 罗雅菲. 江西省市超声质量控制中心紧密联动、多措并举,努力提升超声医疗质量[J/OL]. 中华医学超声杂志(电子版), 2025, 22(05): 397-401.
[4] 刘畅, 蒋洁, 胥雪冬, 崔立刚, 张睿超, 王淑敏, 陈文. 甲状腺规范化扫查及C-TIRADS 分类在二级和一级医疗机构的推广应用[J/OL]. 中华医学超声杂志(电子版), 2025, 22(05): 402-407.
[5] 谢忱忱, 唐静, 胡燕丽, 冉茜, 肖春梅, 冉素真. 基于PDSA 循环的O-RADS 分类在卵巢肿瘤超声诊断质量控制中的应用[J/OL]. 中华医学超声杂志(电子版), 2025, 22(05): 408-413.
[6] 张翠, 阚艳敏, 经翔, 王东, 唐姗. PDCA 循环在血管超声质量控制与住院医师培训中的应用[J/OL]. 中华医学超声杂志(电子版), 2025, 22(05): 414-419.
[7] 陈茵, 谭莹, 谭渤瀚, 何冠南, 王磊, 温昕, 朱巧珍, 梁博诚, 李胜利. 基于YOLO V8 的胎儿脐膨出超声智能质量评估与诊断[J/OL]. 中华医学超声杂志(电子版), 2025, 22(04): 305-310.
[8] 田湘英, 缪华章, 徐玲, 涂艳萍, 张婕, 相光华, 赵贤哲, 尚宁. 卵巢颗粒细胞瘤与卵泡膜-纤维瘤组的超声特征及临床病理分析[J/OL]. 中华医学超声杂志(电子版), 2025, 22(04): 311-320.
[9] 杨宏宇, 李克婷, 孙传青, 任敏. 超声特征联合卵巢恶性肿瘤风险算法预测上皮性卵巢癌亚型的应用价值[J/OL]. 中华医学超声杂志(电子版), 2025, 22(04): 321-327.
[10] 明昊, 宋宏萍, 白誉誉, 党晓智, 赵阳, 程燕妮, 王琪, 肖迎聪. 自动乳腺超声联合临床病理特征预测Luminal B 型乳腺癌术后复发风险的临床研究[J/OL]. 中华医学超声杂志(电子版), 2025, 22(04): 337-347.
[11] 杨秀珍, 李丽, 徐哲明, 王晶晶, 叶菁菁. 基于排泄性尿路超声造影诊断肾内反流及与DMSA 显像的相关性分析[J/OL]. 中华医学超声杂志(电子版), 2025, 22(04): 348-353.
[12] 谭品, 谢娟娟, 龙湘党, 敖琨, 张萍, 袁勇华. 自动心肌运动定量技术对支原体肺炎患儿左心室收缩功能的评估及与肺炎支原体DNA载量的关系[J/OL]. 中华医学超声杂志(电子版), 2025, 22(04): 360-367.
[13] 顾乡, 田喜元, 贲志飞. 超声造影在评估颞浅动脉巨细胞动脉炎患者临床分期中的应用价值[J/OL]. 中华医学超声杂志(电子版), 2025, 22(04): 368-373.
[14] 阳敏, 廖江秀, 章国智, 张晔, 范林军. 常规超声联合临床特征对甲状腺微小乳头状癌中央区淋巴结转移的术前诊断价值[J/OL]. 中华普外科手术学杂志(电子版), 2025, 19(04): 396-400.
[15] 肖博, 李建兴. 超声引导标准经皮肾镜技术教程[J/OL]. 中华腔镜泌尿外科杂志(电子版), 2025, 19(04): 539-539.
阅读次数
全文


摘要


AI


AI小编
你好!我是《中华医学电子期刊资源库》AI小编,有什么可以帮您的吗?