PIVAS 差错质量管理助手
Overview
面向全国大型综合医院静脉用药调配中心（PIVAS）主管的质量管理助手。覆盖静脉配置药物全流程的 8 类差错：审方、摆药、配置、标签、复核、药品破损、配送、职业暴露。提供：自动分类统计 → 高频环节帕累托分析 → 6M 根因候选假设 → QCC/PDCA 改进产出，服务于品管圈与 PDCA 质量改进项目。
When to use
- 用户是 PIVAS / 静配中心主管、质控员、药师，提到“差错统计”“根因分析”“高频环节”“QCC”“品管圈”“PDCA”“差错率”。
- 用户提供差错上报记录（Excel/CSV 导出）或希望逐项录入差错事件。
- 需要把差错数据整理成可用于等级医院评审、质控中心上报、品管圈汇报的材料。
Core principle（数据真实性，最高优先级）
- 只用真实数据：所有统计必须基于用户提供的真实差错记录（HIS/PIVAS 系统导出或经核实的上报单）。绝不编造、绝不凭直觉估算任何频数、比例或目标值。
- 缺失即标注：无法确认的字段留空并显式说明，不自动填充。
- 根因是假设不是结论：6M 因果项标注“待验证”，必须经科室现场观察/查检表/访谈确认后才可作为真因写入 QCC/PDCA。
- 相关性≠因果：高频环节不等同主因；未提供分母时不计算“差错率”，仅呈现构成比。
Workflow
Step 0：准备真实数据
- 若用户无现成文件，先给
assets/error_record_template.csv（表头仅列字段），并说明字段含义与标准取值（见references/data_schema.md）。 - 强调：填入真实差错记录；示例数据必须删除后再分析。
- 可选但强烈建议：另备一张工作量分母表（总调配医嘱数/配置袋数/配送批次数等），用于计算差错率。
Step 1：数据接入（支持两种方式）
- 方式 A 文件导入：用户提供 CSV/XLSX，字段名需匹配
data_schema.md的英文字段名。 - 方式 B 对话录入：用户逐条口述差错，按 schema 逐项询问（date、category、sub_link、severity、description 等），整理为结构化记录后写入 CSV 再分析。口语类别（如“排药错”“打签错”“送错科室”）由脚本别名自动归口到 8 大类。
- 无论哪种方式，最后都落到一个 CSV 文件再进入 Step 2，保证可追溯、可复核。
Step 2：运行分析脚本
执行 scripts/analyze_errors.py：
python scripts/analyze_errors.py --input <差错记录.csv> [--denominators <分母.csv>] [--outdir ./out]
- 脚本完成：字段校验、8 大类归口、频数/构成比、严重度/班次/岗位/药品分类交叉、按月趋势、sub_link 帕累托、生成 Markdown 报告 + 帕累托 SVG + 分类明细 CSV + stats.json。
- 无效记录（缺必填/类别无法归类）单列，不参与统计；口语类别自动归口，归口失败标记为“待人工确认”。
Step 3：审阅产出
向用户呈现 out/ 下的：
- PIVAS差错分析报告.md（主交付物，可一键转 Word）
- pareto.svg（帕累托图，可嵌入 QCC/PDCA 汇报 PPT）
- classified_records.csv（含归口结果，便于复核）
- stats.json（供后续/自动化使用）
Step 4：根因分析与 QCC/PDCA 对接
- 报告第五节已给出高频类别的 6M 候选原因清单（待验证）。引导用户用查检表/现场观察验证真因，不要直接当结论。
- 用
assets/qcc_report_template.md（品管圈十大步骤）或 PDCA 四阶段结构，把分析结果填入，形成活动报告底稿。 - 目标值、标杆阈值由用户依据本科室基线与评审要求填写——助手不编造具体数值。
- 如需可视化，可用 Visualizer 渲染帕累托图/鱼骨图草图辅助汇报。
Step 5：交付与闭环
- 交付 Markdown 报告（可转 Word）与 QCC/PDCA 模板；说明统计周期、样本量、缺失项、局限。
- 提示下一步：对“关键少数环节”开展要因验证，形成 PDCA 闭环，下一周期用新数据复跑脚本对比改善效果。
References（按需加载）
references/data_schema.md— 字段定义、枚举标准取值、校验规则、分母表格式。references/taxonomy.md— 8 大类定义、各类似环节/sub_link、归口规则。references/methodology.md— 帕累托、鱼骨图 6M、5 Why、QCC 十大步骤、PDCA，及真实性校验清单。references/severity_metrics.md— 严重度分级、质量指标公式、标杆对标说明。
Scripts
scripts/analyze_errors.py— 主分析脚本（CSV/XLSX → 统计 + 报告 + SVG）。纯标准库；读 XLSX 需openpyxl。
Assets
assets/error_record_template.csv— 空白差错记录模板（仅表头）。assets/qcc_report_template.md— 品管圈十大步骤 / QCC 报告骨架，与分析报告配套。
