Si todavía dudas de si ya toca cambiar, empieza por cuándo una hoja de cálculo deja de alcanzar en un laboratorio.

Etapa 1: inventario de lo que hoy está repartido

Reúne en un solo archivo lo que ahora vive en varias hojas, cuadernos y cabezas:

1. El catálogo de exámenes, con nombre exacto, área, tipo de muestra, unidad, precio y tiempo de entrega.
2. Los perfiles y paneles, con los exámenes que incluye cada uno y cómo se cobra. Un perfil es un grupo de exámenes que se piden juntos.
3. Los rangos de referencia por edad y sexo, con quién los aprobó y cuándo.
4. La lista vigente de valores críticos, con la fecha de su última revisión.
5. Cuántos pacientes hay y cuántos están duplicados, aunque sea una estimación.
6. Quién hace qué hoy en el laboratorio, para asignar a cada persona uno de los roles del sistema.

Este inventario es lo que más tiempo lleva, y lo puedes empezar antes de elegir proveedor.

Etapa 2: limpieza de unidades, nombres y pacientes

• Unifica las unidades. «mg/dl», «mg/dL» y «mg%» son la misma unidad escrita de tres maneras.
• Da un nombre único a cada examen y quita las variantes («Glicemia», «Glucosa en ayunas», «Glicemia basal»).
• Decide cómo fusionar pacientes duplicados: con qué datos tienen que coincidir y quién lo confirma. No fusiones fichas solo porque los nombres se parecen.
• Decide cuánto historial migrar. Suele bastar con los últimos meses; el resto de la hoja se deja en solo lectura.

Etapa 3: configuración y prueba en paralelo

Con el inventario limpio se carga el catálogo, cada usuario recibe su rol y se revisa cómo sale el informe en PDF. En Octolims esa carga la hacemos contigo a partir de tu hoja de cálculo, y antes de abrir el sistema revisamos juntos las unidades y los rangos. El detalle está en catálogo y administración.

Después, durante unos días, se procesa un número acotado de órdenes en los dos lados: la hoja y el sistema. Se comparan los resultados y los informes, y se corrige lo que no coincide. Es la manera más barata de descubrir un rango mal copiado o una unidad equivocada.

Etapa 4: fecha de corte y primeras semanas

• Elige un día de poca actividad como fecha de corte.
• Desde ese día la hoja queda en solo lectura, para que nadie escriba en dos sitios.
• Ten órdenes en papel a mano para el primer turno, por si algo falla o se va la luz.
• Mide cada semana unos pocos indicadores: órdenes creadas, muestras rechazadas, resultados pendientes de validar y consultas de soporte. Si una cifra empeora, ahí hay algo por ajustar.

Para ver cómo se crean las primeras órdenes en el sistema, mira el módulo de órdenes.

Qué dejar fuera de la migración

• Resultados sin validar o de origen dudoso.
• Fórmulas y columnas de apoyo que solo entendía una persona.
• Pacientes duplicados que nadie ha confirmado.

Riesgos que se repiten

• Fusionar pacientes por parecido de nombre y mezclar historiales.
• Copiar rangos de referencia sin revisarlos.
• Mantener dos fuentes de verdad durante semanas.
• Dejar la formación para después de la fecha de corte.

Si ya tienes la lista de exámenes con unidad, rango y precio, tienes hecha buena parte del trabajo. Para elegir a quién encargárselo, usa la lista de ocho preguntas antes de elegir un software para laboratorio clínico.

Qué es cada uno

Un LIS (sistema de información de laboratorio) nació para el laboratorio clínico. Recibe las órdenes de médicos y hospitales, sigue al paciente durante el proceso y entrega resultados. Su unidad de trabajo es el paciente y su orden.

Un LIMS (sistema de gestión de información de laboratorio) se asocia a laboratorios de investigación, de control de calidad industrial y de análisis ambiental o de alimentos. Su unidad de trabajo es la muestra, con sus lotes y sus ensayos.

En qué se diferencian

Dónde se solapan

En la práctica las fronteras se han borrado. Hay LIMS que incorporan funciones clínicas y hay LIS que gestionan muestras con el detalle de un LIMS. Varias de las fuentes consultadas reconocen que muchos proveedores usan «LIMS» como etiqueta general para vender sistemas de laboratorio clínico, aunque en sentido estricto sean LIS. Para elegir, entonces, sirve más mirar qué hace cada sistema con tus órdenes y tus muestras que fijarse en la sigla.

Cómo decidir

Estas preguntas ayudan más que una lista de funciones:

1. ¿Quién recibe tu resultado? Si es un paciente o un médico, necesitas lo que se espera de un LIS: informe con rangos, valores críticos y, cada vez más, un portal.
2. ¿Qué analizas? Si son lotes de producto contra una especificación, el LIMS industrial encaja mejor.
3. ¿Qué norma sigues o piensas seguir? Los laboratorios médicos se acreditan con ISO 15189, y los de ensayo con ISO/IEC 17025.
4. ¿Con qué se tiene que conectar? Una historia clínica o un sistema hospitalario pide integración con estándares de salud.
5. ¿Es un laboratorio mixto? Un hospital con investigación puede necesitar los dos enfoques. Pregunta al proveedor cómo los resuelve y no des por hecho que lo hace.

Para llevar estas preguntas a una conversación con proveedores, usa la lista de ocho preguntas antes de elegir un software para laboratorio clínico.

Dónde se ubica Octolims

Octolims está hecho para el laboratorio clínico. Del lado del LIS tiene órdenes, resultados con rangos por edad y sexo y valores críticos, facturación y el portal de pacientes y médicos. Del lado que suele asociarse al LIMS tiene gestión de muestras con cadena de custodia y control de calidad con reglas de Westgard, y cada cambio queda en un historial de cambios.

Lo que hoy no tiene es interfaz directa con los equipos ni con sistemas hospitalarios por HL7 o ASTM. Los resultados se capturan a mano, se importan desde un CSV o se leen por OCR de la hoja que imprime el equipo; existe una API externa, pero no es una interfaz HL7. Si tu laboratorio depende de esa conexión, pregúntalo antes de pedir la demo.

Fuentes consultadas

La mayoría de las fuentes disponibles son de proveedores de software, y conviene leerlas con ese sesgo.

• Clarkston Consulting, LIS vs LIMS.
• LigoLab, Differences between laboratory information management systems (LIMS) and laboratory information systems (LIS).
• SoftComputer, What is the difference between LIS and LIMS.

1. ¿Puedo sacar mis datos cuando quiera, y en qué formato?

Los datos son del laboratorio. Una buena respuesta nombra formatos abiertos (CSV, por ejemplo), dice cuánto tarda la exportación y qué incluye: pacientes, órdenes, resultados e historial de cambios. Si te contestan «eso se solicita a soporte» y no hay plazo, quedas atado al sistema.

2. ¿Qué pasa cuando corrijo un resultado ya validado?

En un laboratorio se corrigen resultados; la pregunta es qué rastro queda. Una buena respuesta dice que el sistema pide un motivo, conserva el valor anterior y el nuevo, y que el informe indica que fue rectificado. Si el sistema deja editar el valor sin más, no hay trazabilidad. En Octolims, corregir un resultado validado exige un motivo y el cambio queda en el historial de cambios (lo explicamos en resultados).

3. ¿Quién puede ver qué, y cómo lo demuestro?

Pide que te enseñen cómo se configuran los roles y dónde se ve quién entró a qué. Una buena respuesta incluye permisos que se puedan ajustar y un historial de cambios que no se pueda borrar desde la aplicación. En Octolims hay seis roles fijos y no se crean roles propios ni permisos por módulo; el historial de cambios es de solo lectura. Si tu laboratorio necesita permisos a medida, pregúntalo antes de decidir.

4. ¿Qué ocurre si se cae internet?

Pregunta qué se puede seguir haciendo sin conexión y qué no. Que algunas funciones necesiten internet es normal; lo que tiene que quedar claro es qué se pierde y qué se recupera cuando vuelve. En Octolims, la app guarda sin conexión los resultados y los pagos y los envía al volver la red, y la web tiene su propio modo sin conexión; en la demo te mostramos qué cubre cada uno.

5. ¿Cómo se carga mi catálogo y quién revisa los rangos?

Cargar el catálogo es la parte más larga de cualquier implantación, como se ve en el plan de migración desde una hoja de cálculo. Una buena respuesta describe el proceso (quién lo prepara, en qué formato, quién lo revisa) y da un plazo. Desconfía de «eso es muy rápido».

6. ¿Cuánto cuesta cuando crezca?

El precio de entrada pesa menos que lo que vas a pagar con el doble de usuarios o de sedes. Pregunta qué se cobra por usuario, por sede, por orden y por módulo, y qué cambia si abres otro punto de toma. En Octolims el precio no depende de cuántos usuarios ni cuántas órdenes tengas, y los dos planes incluyen todos los módulos.

7. ¿Quién me contesta y en cuánto tiempo?

Pide por escrito el horario de soporte, el canal y el tiempo de respuesta comprometido. Pregunta también qué pasa con un problema urgente fuera de horario, porque el laboratorio sigue trabajando de noche y los fines de semana.

8. ¿Puedo probarlo con mis propios exámenes antes de firmar?

En una demo con los datos del proveedor todo funciona, porque esos datos se eligieron para eso. Con tu catálogo, tus rangos y tu forma de trabajar se ve si el sistema encaja contigo. Si no puede hacerse antes de firmar, pide al menos una prueba con datos tuyos, lo más larga que el proveedor acepte. En Octolims la demo se prepara con parte de tu catálogo y la prueba dura 7 días.

Cómo comparar las respuestas de los proveedores

Hazle las mismas ocho preguntas a todos y pon las respuestas una al lado de la otra. Si algún proveedor prefiere no contestar alguna por escrito, anótalo junto a las demás. Para ver el resto de Octolims, empieza por sus funciones o pide una demo.

Identificar al paciente antes de pinchar

La primera pantalla debería mostrar el nombre completo y la fecha de nacimiento en letra grande, para compararlos con lo que dice el paciente y con su pulsera, si el hospital las usa. El dato se pide en voz alta: «¿Cómo se llama? ¿Cuándo nació?». Si quien extrae lee el nombre en la pantalla y pregunta «¿usted es María Gómez?», casi cualquier paciente medio dormido contesta que sí. Donde las pulseras tienen código, escanearla contra la orden evita confundir a dos pacientes de la misma sala.

Escanear el tubo contra la orden

Cada tubo lleva una etiqueta con código de barras, como las que imprime la gestión de muestras. Lo ideal es que la app, al escanearlo, confirme que el tubo pertenece a esa orden y que es del tipo correcto; así el tubo lila que debía ser rojo se descubre junto a la cama y no cuando ya llegó al laboratorio.

También puede recordar el orden de llenado. La guía GP41 de CLSI para extracción venosa lo fija así: hemocultivos, citrato, suero, heparina, EDTA y, al final, fluoruro. A quien lleva años extrayendo no le hace falta. A quien empezó la semana pasada le evita repetir una toma por arrastre de aditivo de un tubo a otro.

Registrar la hora real de la toma

La hora de toma se suele confundir con la de recepción, o con la hora en que alguien la anotó al volver de la ronda. Si la app guarda la hora en el momento de escanear, junto al paciente, el laboratorio tiene un dato que antes estimaba: cuánto esperó la muestra antes de procesarse. Con eso aparecen los traslados demasiado largos, uno de los fallos de la fase preanalítica.

Cómo trabaja la app cuando se va la señal

En los sótanos, en algunas salas de hospitalización y en las tomas a domicilio la cobertura es mala o no hay. Una app que pide conexión en cada paso obliga a volver al papel justo en esos sitios.

Lo razonable es que guarde en el teléfono lo capturado y lo envíe sola cuando vuelva la señal, con una marca visible de lo que falta por enviar. Si en ese rato alguien cambió la misma orden desde el laboratorio, la app no debería sobrescribir en silencio; tiene que mostrar las dos versiones y dejar que decida una persona.

Pantallas que se manejan con una mano y con guantes

Quien extrae casi siempre tiene guantes puestos y la bandeja en la otra mano. Eso pide botones grandes y con buen contraste, y muy poco que escribir: lo normal debería ser escanear y confirmar. La pantalla también tiene que leerse con la luz baja de una sala a las cinco de la mañana.

Qué datos debe proteger la pantalla de la app

Una notificación con el nombre del paciente y el examen, en una pantalla bloqueada, deja información clínica a la vista de cualquiera que pase por el pasillo. El aviso debería decir lo mínimo («Tienes una orden urgente en tu cola») y guardar el detalle para después de desbloquear. Con los datos que quedan en el teléfono pasa lo mismo: solo debería quedar lo pendiente de enviar, cifrado, y borrarse cuando el envío se confirma.

Qué cubre hoy la app móvil de Octolims

La app móvil de Octolims cubre una parte de esta lista, y conviene decir cuál. Con la cámara lee la etiqueta del tubo y abre su orden; ese escaneo no registra la toma ni la recepción. Los resultados y los pagos que capturas sin señal se guardan cifrados en el teléfono y se envían solos cuando vuelve la red. El personal no recibe notificaciones en el teléfono: la única que manda la app es la del paciente («Tus resultados están listos»), y no lleva valores.

La toma se registra con el paso «Registrar toma» de la gestión de muestras, que guarda quién lo hizo y a qué hora. Esa hora es la del registro en el sistema; si alguien lo registra al volver de la ronda, no coincide con la hora real de la extracción. Si trabajas en toma de muestras y algo de esta lista no se parece a lo que vives en la ronda, escríbenos.

Fuentes

• CLSI. GP41: Collection of Diagnostic Venous Blood Specimens.

Casi siempre la causa está en cómo la hoja o el sistema guarda los montos. Quien cobró, por lo general, lo hizo bien.

Error más común: reconvertir al cierre con la tasa del día

Consiste en guardar cada cobro en una sola moneda y reconvertirlo al cerrar, con la tasa que haya a esa hora. Con números se ve mejor.

Una orden vale $17,50. A las 08:30 la tasa es de Bs 36,50 por dólar. El paciente paga $7,00 en efectivo y el resto, $10,50, por Pago Móvil: Bs 383,25.

A las 11:00 el laboratorio actualiza la tasa a Bs 37,20. Al cerrar el turno alguien reconvierte ese Pago Móvil con la tasa del cierre, y 383,25 entre 37,20 da $10,30. Esa parte de la orden valía $10,50, así que en la caja aparecen $0,20 de menos que nunca faltaron.

Con cien cobros al día esos centavos se acumulan, y a fin de mes ya nadie puede separar un error de vuelto de lo que fue solo la tasa.

Guardar la tasa de cada cobro evita el descuadre

La salida es que cada cobro guarde la tasa con la que se hizo. El cierre suma cada moneda tal como entró; si el informe necesita un total en dólares, se calcula con la tasa de cada cobro (la del cierre no se usa para eso).

Así, los $7,00 en efectivo siguen siendo $7,00, los Bs 383,25 siguen siendo Bs 383,25 y su equivalente en dólares es el que se calculó a las 08:30. En el módulo de facturación y caja de Octolims funciona de esa manera: cada pago guarda su moneda y su tasa, y la tasa del BCV se puede cargar sola o a mano.

Pagos mixtos

En un laboratorio venezolano el pago mixto es lo normal. Una parte llega en efectivo en dólares, otra por Pago Móvil y a veces queda un resto que se paga con tarjeta en el punto de venta. Para que eso no descuadre:

• Elige una moneda base para el precio del examen y expresa siempre el saldo en esa moneda.
• Registra cada parte con su moneda, su método de pago y su tasa.
• Después de cada parte el saldo baja; cuando llega a cero, la orden queda pagada.
• Si hay redondeos, redondea cada parte al centavo y deja la diferencia, si la hay, en el último pago. No acumules fracciones de un cobro a otro.

Qué debe mostrar el cierre de caja

• Total recibido por moneda y por método de pago, sin convertir.
• Lo que debería haber en la caja frente a lo que se contó, moneda por moneda.
• Cada diferencia con su motivo escrito.
• El equivalente en moneda base, solo como dato para el informe.

Descuentos y permisos

Los descuentos son la otra fuente clásica de diferencias. Si cualquiera puede darlos sin anotar por qué, a fin de mes falta dinero y no hay manera de saber dónde se fue. Conviene que dependan del rol de quien cobra, que lleven un motivo escrito y que queden en la orden.

Un dato para tener en cuenta: en Octolims existen los descuentos por línea, los cupones y las reglas por combinación de exámenes, pero hoy no hay un permiso específico para aplicarlos. Si en tu laboratorio ese control importa, acuérdalo con el equipo y revisa los descuentos en cada cierre.

Tasa auditable: quién la cambió y cuándo

Tiene que poder consultarse qué tasa se usó en cada cobro, quién la cambió y a qué hora. Si alguien la actualiza a media mañana, el sistema la aplica a los cobros nuevos; los anteriores se quedan con la suya.

Mostrar el precio en la moneda del paciente

Muestra el precio en la moneda con la que el paciente va a pagar. Quien atiende deja de calcular de memoria (o con la calculadora del teléfono) y el paciente entiende qué está pagando. En Octolims un selector cambia la moneda en la que ves los montos: dólares, bolívares o euros, una a la vez.

Si quieres saber de dónde sale tu diferencia, toma el cierre de la semana pasada y reconvierte cada cobro en bolívares con la tasa del cierre, como hacen muchas hojas. Si te da una cifra parecida a la que tenías anotada en «diferencias», ya encontraste la causa.

Preguntas antes de publicar un resultado

1. ¿Puede este resultado cambiarle la vida al paciente en el momento en que lo lee? Un colesterol alto puede esperar a la consulta; un diagnóstico grave no debería conocerse a las once de la noche, a solas, frente a una pantalla.
2. ¿Necesita contexto clínico para entenderse? Hay marcadores que, sueltos, asustan sin explicar nada, y el médico los lee junto con la historia del paciente.
3. ¿Quién tiene derecho a verlo? Puede ser un menor, una persona con representante o un paciente que pidió que el resultado vaya solo a su médico.

Exámenes que conviene retener

La lista depende de tu laboratorio y de la normativa de tu país. Como punto de partida, muchos laboratorios retienen de la publicación automática:

• Serologías de infecciones de transmisión sexual.
• Estudios genéticos.
• Estudios de anatomía patológica y marcadores tumorales.
• Cualquier prueba que el médico solicitante pida entregar él mismo.

Un resultado retenido se valida igual y el médico lo tiene a la mano. Lo único que cambia es que el paciente no lo lee antes de hablar con alguien que pueda explicárselo.

Cómo se comunica un valor crítico: primero una llamada, después el portal

Si un resultado es crítico, el primero en saberlo debe ser un profesional de la salud, por teléfono y con registro de la llamada. Publicarlo en el portal antes de esa llamada es un error de orden. El flujo del aviso está explicado en cómo diseñar un aviso que alguien atienda. Lo ideal es que el sistema permita retener el resultado crítico hasta que el aviso quede registrado; Octolims todavía no lo hace, y al final de este artículo está lo que sí hace.

Tiempo entre validar y publicar

Algunos laboratorios publican apenas se hace la validación. Otros esperan un margen (por ejemplo, hasta el día siguiente en ciertas pruebas) para que el médico lo vea primero. Las dos prácticas existen y ninguna sirve para todos los laboratorios; lo que sí conviene es que la regla esté escrita y que se pueda cambiar por prueba.

Qué debe mostrar el informe

• El valor, la unidad y el rango de referencia que corresponde al paciente.
• La fecha y la hora de toma, que no es lo mismo que la fecha de validación.
• Quién lo validó.
• Una frase que diga qué no dice el resultado: «Consulta estos valores con tu médico».
• Una marca clara si el informe reemplaza a uno anterior que se rectificó.

Correo de aviso: qué incluir

El mensaje que avisa de que hay resultados no debería llevar valores ni nombres de pruebas sensibles; basta con decir que hay novedades y dar el enlace al portal. Un correo se reenvía con facilidad y se abre en computadoras compartidas, y lo que dice queda guardado en servidores que el laboratorio no controla.

Menores y representantes

Quién puede ver el resultado de un menor, y a partir de qué edad decide el propio menor, depende de la ley de cada país. Antes de configurar el portal, pregúntale a quien lleve los asuntos legales de tu laboratorio y deja la regla por escrito.

Qué permite hoy el portal de Octolims

En Octolims el laboratorio decide, orden por orden, si se muestra en el portal. Los resultados aparecen cuando la orden pasa a Completado, y eso puede ocurrir con algún valor que todavía no está validado; si tu regla es publicar solo lo validado, tenlo en cuenta al marcar las órdenes para el portal. La retención por examen (ocultar, por ejemplo, solo la serología de una orden) todavía no existe: hoy se decide por la orden entera.

El aviso que recibe el paciente en la app dice «Tus resultados están listos» y no lleva valores. El correo que envía el personal, en cambio, adjunta el informe en PDF, así que mandarlo o no es una decisión de quien lo envía.

O sea, en la toma, el etiquetado y el transporte. Casi todo eso se corrige con hábitos y no exige comprar equipos.

Cinco sitios donde suele fallar

Identificación del paciente

Dos pacientes con el mismo apellido en la misma sala de espera, o una orden escrita a mano donde el segundo apellido no se entiende. Es el error más grave de la lista, porque el resultado sale correcto y pertenece a otra persona.

Tubo equivocado

Un tubo de EDTA donde iba suero, o un tubo con un aditivo que arrastra otro. El orden de llenado importa: la guía de CLSI para extracción venosa lo fija como hemocultivos, citrato, suero, heparina, EDTA y, al final, fluoruro. Invertirlo puede contaminar un tubo con el aditivo del anterior y alterar, por ejemplo, un potasio.

Volumen insuficiente y hemólisis

Poco volumen en un tubo de citrato cambia la proporción con el anticoagulante y falsea los tiempos de coagulación. La hemólisis, por su parte, libera potasio y otros componentes de los glóbulos rojos, y eleva ese valor aunque el paciente no lo tenga alto. Suele venir de la técnica: agujas finas, agitar el tubo con fuerza, extraer de una vía con suero.

Transporte y tiempo de espera

Una muestra que espera dos horas en un maletín al sol ya no es la que se tomó. La glucosa baja con el tiempo si el suero no se separa. Saber a qué hora se tomó y a qué hora se recibió es lo que permite detectar estos casos.

Etiquetar lejos del paciente

Etiquetar en el mostrador, de memoria, tubos que se tomaron en otro cubículo es una fuente de error muy conocida. La regla es sencilla: el tubo se etiqueta al lado del paciente, con la orden en la mano.

Medidas baratas que funcionan

• Dos identificadores, dichos por el paciente y comparados con la orden: nombre completo y fecha de nacimiento.
• Etiqueta impresa con código de barras, y escaneo del tubo contra la orden antes de la toma (si lo haces con el teléfono, mira qué debe resolver una app de flebotomía).
• Motivos de rechazo acordados por escrito, para que «hemolizada» signifique lo mismo en el turno de la mañana y en el de la tarde.
• Hora de toma y hora de recepción anotadas en el momento en que ocurren.
• Una reunión al mes para mirar los rechazos, sin buscar culpables.

Qué medir primero: el porcentaje de muestras rechazadas

Para empezar basta una cifra: el porcentaje de muestras rechazadas, separado por sede o por turno y por motivo. No hace falta compararse con un número de afuera. Mira tu propia tendencia, ponte una meta y revisa cada mes si se cumple.

Si un turno rechaza el triple que los demás, la causa suele estar en la formación o en los materiales; casi nunca es mala voluntad.

Qué aporta el software frente a estas cinco fallas

Un sistema no impide que alguien etiquete en el mostrador, pero deja rastro de lo que pasó. En Octolims, el módulo de gestión de muestras imprime la etiqueta con código de barras desde la orden y registra cada paso de la muestra (toma, recepción, análisis, rechazo) con la persona y la hora; ese registro no se puede reescribir. La app móvil abre la orden al leer la etiqueta del tubo.

Hay dos límites que conviene conocer. La hora que queda guardada es la del momento en que alguien marca el paso en el sistema: si la toma se registra una hora después, el sistema no lo sabe. Y el motivo de rechazo se escribe libre, así que la lista de motivos comunes la tiene que acordar el equipo.

Fuentes

• Plebani M, Carraro P. Mistakes in a stat laboratory: types and frequency. Clinical Chemistry. 1997;43(8):1348-1351.
• CLSI. GP41: Collection of Diagnostic Venous Blood Specimens.

Por qué conviene combinar varias reglas

Si rechazas toda corrida con un control fuera de ±2 DE, vas a rechazar corridas buenas. En una distribución normal, cerca de 4,5 de cada 100 puntos caen fuera de ese rango sin que nada ande mal; con dos controles por corrida, la probabilidad de que al menos uno caiga fuera ronda el 9 %. Casi una de cada diez corridas buenas se botaría por azar.

Por eso la regla 1-2s se usa como aviso y no como rechazo. Las demás reglas buscan cada una un patrón que el azar produce muy pocas veces.

Reglas de Westgard y qué hacer con cada una

Un error aleatorio es una dispersión mayor que la habitual; los puntos se abren sin una dirección clara. Un error sistemático es un desplazamiento: los puntos se corren todos hacia el mismo lado, como pasa cuando un reactivo se degrada o se va una calibración.

Ejemplo: una corrida de glucosa que se rechaza por 2-2s

La corrida de la mañana tiene dos niveles de control. El nivel 1 da +2,3 DE y salta 1-2s, que es solo un aviso; toca mirar las demás reglas. El nivel 2 da +2,1 DE, también del lado positivo. Ahora se cumple 2-2s y la corrida se rechaza, porque dos puntos seguidos por encima de +2 DE del mismo lado apuntan a un desplazamiento y muy poco a un golpe de azar.

La tentación es repetir el control hasta que salga bien. No lo hagas: repetir hasta aprobar tapa el problema, y los resultados de los pacientes de esa corrida salen igual.

Qué hacer cuando se rechaza

1. Detén la liberación de resultados de esa prueba.
2. Busca la causa: lote de reactivo, vencimiento, calibración, temperatura, mantenimiento reciente.
3. Corrige y vuelve a correr los controles.
4. Revisa los resultados de pacientes liberados desde la última corrida aceptada. Cuáles se repiten lo decide el responsable de calidad.
5. Documenta la causa, la acción y quién la tomó.

Qué debe hacer el software de control de calidad

Graficar es la parte fácil y cualquier módulo de control de calidad lo hace. Lo útil es que la regla se aplique en el momento de registrar el control, que pueda bloquear la validación del examen afectado y que pida registrar la acción correctiva. Un gráfico que se revisa a fin de mes avisa cuando los resultados de esas semanas ya se entregaron.

En Octolims la regla se evalúa en cuanto se registra el control, y la acción correctiva queda registrada. El bloqueo de la validación es opcional y viene desactivado; si quieres que un control rechazado detenga la validación de ese examen, hay que activarlo.

Si tu laboratorio usa solo algunas de estas reglas, es una decisión válida siempre que esté escrita y que todo el equipo la aplique de la misma forma.

Fuentes

• Westgard JO, Barry PL, Hunt MR, Groth T. A multi-rule Shewhart chart for quality control in clinical chemistry. Clinical Chemistry. 1981;27(3):493-501.
• Las probabilidades de este artículo (4,5 % fuera de ±2 DE y alrededor del 9 % con dos controles) salen de la distribución normal.

Un valor crítico es un resultado tan alejado de lo esperable que puede indicar un riesgo inmediato para el paciente. Por eso, en un valor crítico, lo que tarda en llegar a quien puede actuar pesa tanto como el número.

Primero la lista, después el software

Cada laboratorio define qué valores son críticos con su responsable y con los clínicos que atienden a sus pacientes; los límites cambian según la población, el examen y la unidad. Estos valores son de ejemplo (de los que suelen aparecer en la literatura) y solo sirven para ver la forma que tiene la lista:

No copies esta tabla. Revísala con tu jefe de laboratorio y anota la fecha de la revisión y quién la aprobó; una lista sin fecha de revisión es lo primero que pide un auditor.

Quién avisa a quién, y en cuánto tiempo

El flujo necesita cuatro decisiones escritas:

• A quién se avisa primero: al médico que solicitó el examen, al servicio donde está el paciente o a quien esté de guardia.
• Por qué canal: teléfono, mensaje interno o las dos cosas.
• En cuánto tiempo. Muchos laboratorios fijan una ventana de unos treinta minutos desde la validación, pero el número lo decide cada uno.
• Qué se hace si nadie contesta. Es la decisión que más se omite, y sin una regla de escalamiento el aviso puede quedarse abierto toda la tarde.

Lectura de vuelta: repetir el valor en voz alta

Quien recibe el aviso repite en voz alta el valor y el nombre del paciente, y quien avisa lo anota: nombre de quien recibió, fecha y hora, valor leído. Parece un trámite, pero es la única constancia que tendrá el laboratorio si semanas después alguien pregunta qué se dijo y a quién.

Qué puede hacer el sistema para que el aviso se atienda

Ningún software reemplaza el protocolo, aunque sí puede quitarle trabajo. Estas son las funciones que conviene buscar:

• Marcar el valor como crítico en el momento en que se captura, antes de que alguien lo valide.
• Mantenerlo a la vista en la cola de trabajo, con un aviso que no se apague hasta que alguien lo atienda.
• Pedir que se registre a quién se avisó, a qué hora y con lectura de vuelta, en un campo propio; un comentario libre no se puede revisar después.
• Avisar a la persona de guardia si pasa el tiempo definido sin que nadie confirme.
• Evitar los falsos positivos. Si el sistema marca como crítico cada valor ligeramente alto, el equipo se acostumbra a ignorar la marca.

Octolims hace la primera: marca el crítico al guardar el resultado, y en la app pide confirmarlo antes de guardar. De la segunda hace una parte. El valor crítico sin validar aparece en la franja «Requiere atención» de la vista Laboratorio del Panel, y la franja se apaga cuando alguien lo valida, haya avisado o no. El registro del aviso y el escalamiento a la guardia no están en el sistema; hoy se llevan en el protocolo del laboratorio.

Qué sigue dependiendo del equipo del laboratorio

Del equipo depende que alguien conteste el teléfono del servicio a las tres de la madrugada y que la lista de críticos esté vigente. El sistema tampoco decide qué se publica en el portal; eso está en qué publicar y qué entregar en persona.

Una prueba que se puede hacer cualquier semana: elige un día, inventa un valor crítico a las tres de la tarde y cronometra cuánto tarda en llegar a la persona que corresponde. Anota en qué paso se detuvo.

Seis señales de que ya no alcanza

Dos personas necesitan escribir a la vez

Mientras trabaja una sola persona, la hoja funciona. Cuando entra una segunda, empiezan los archivos «versión final», «versión final 2» y «versión final buena». Alguien termina pegando filas a mano de una copia a otra, y es en ese copiar y pegar donde se pierden resultados.

No se sabe quién cambió un resultado

Si un valor aparece distinto al de ayer, la hoja no dice quién lo tocó ni por qué. En una auditoría, o cuando un médico pregunta por qué cambió el informe, la respuesta es «no sé». Algunas hojas guardan un historial de versiones, pero ese historial registra celdas; no dice qué decidió el laboratorio. Un historial de cambios de un sistema de laboratorio guarda quién cambió el valor, a qué hora y cuál era el anterior.

Paciente repetido con tres escrituras distintas

«Gómez, María», «Maria Gomez» y «Gómez M.» son la misma persona para quien las lee, pero no para un filtro. Los duplicados rompen el historial: el resultado de hace un mes queda en otra fila y nadie lo compara con el actual. En Octolims la cédula es única: si alguien intenta registrar la misma dos veces, el módulo de órdenes lo rechaza. Los duplicados escritos con otra ortografía y sin cédula todavía hay que buscarlos a mano.

Resultados que salen por WhatsApp

Cuando la entrega se hace por mensajes, nadie puede decir con certeza quién recibió qué ni cuándo. Además, la foto de un informe no distingue un resultado validado de uno que todavía se estaba revisando. En un portal de resultados es el laboratorio quien decide qué orden se muestra y cuándo; en Octolims, una orden aparece en el portal cuando está completada y el laboratorio la marcó para mostrarse.

Control de calidad en otro archivo

Los controles se anotan en otra hoja y se grafican a fin de mes. Para entonces, una deriva que empezó el día 3 ya afectó los resultados de casi cuatro semanas. El control de calidad interno sirve si se mira antes de validar; las reglas de Westgard son la forma más usada de decidir, control por control, si una corrida se acepta.

Conocimiento concentrado en una sola persona

Si hay una persona que sabe qué columna no se toca, el laboratorio depende de que esa persona venga a trabajar. Es un riesgo operativo que no aparece en ningún indicador hasta el día en que falta.

Cuándo seguir con la hoja

Hay casos en los que seguir con la hoja es razonable. Un puesto de toma pequeño, donde una sola persona captura y entrega, con pocos pacientes al día y sin auditorías externas, puede trabajar bien así durante mucho tiempo.

Si es tu caso, estos hábitos evitan casi todos los problemas:

• Un identificador único por paciente y por orden, que no se reutilice nunca.
• Una sola persona escribe en el archivo; las demás consultan una copia.
• Una copia de seguridad diaria, guardada fuera del computador.

Qué reunir antes de cambiar de sistema

Cambiar de sistema es sobre todo ordenar información, y eso se puede empezar antes de elegir proveedor.

1. La lista de exámenes con su nombre exacto, unidad, tipo de muestra y precio.
2. Los rangos de referencia por edad y sexo, y quién los aprobó.
3. Los límites de valores críticos, con la fecha de la última revisión.
4. Una lista de pacientes sin duplicados, o al menos una idea de cuántos hay.
5. La fecha en la que se dejará de escribir en la hoja. Fijar esa fecha de corte evita que el laboratorio pase dos meses trabajando con dos sistemas.

Si te reconoces en varias de las señales, empieza por el catálogo, que es la parte que más tiempo lleva. El plan completo está en cómo migrar de una hoja de cálculo a un sistema de laboratorio, y para elegir proveedor, en cómo elegir un software para laboratorio clínico.