下列何種檢體前處理，可以在自動分析系統中最有效降低分析前錯誤？

本題觀念：

本題聚焦在臨床檢驗的「前處理階段（pre-analytical phase）」中常見的錯誤來源，以及如何透過自動化系統設計與前處理作業流程的最佳化，有效降低錯誤發生率。前處理階段包含驗單確認、試管識別、試管處理與轉運等環節，其中最主要的錯誤類型為樣本誤標（mislabeling）與身分錯誤（misidentification）等, 而條碼（barcode）技術為公認能明顯減少此類錯誤的工具。

選項分析

• 選項A 採用自動開蓋系統
  自動開蓋（decapping）確實能減少人工手動開蓋時的污染風險及耗時，但其主要針對檢體處理效率與交叉污染防範，對於「樣本身分辨識」的錯誤，助益有限 (pubmed.ncbi.nlm.nih.gov)。

• 選項B 寫上身分證字號
  手動在試管上以筆寫身分證號雖可直接記錄資訊，但書寫易因字跡、漏寫或看錯而導致誤識別；且自動化儀器通常不支援手寫辨識，仍需人工介入，無法有效整合到全自動流程中 (jptcp.com)。

• 選項C 使用條碼
  條碼標籤搭配實驗室資訊系統（LIS）可將病患與檢體進行唯一對應，並透過自動掃描，將訂單與試管直接連結。大量文獻與系統性回顧均顯示，導入條碼技術後，樣本誤標與身分識別錯誤率可顯著下降（OR 4.39–5.93），最適合用於全自動分析平臺以減少前處理階段的識別錯誤 (ncbi.nlm.nih.gov)。

• 選項D 標示抗凝劑成分
  標示抗凝劑種類（如 EDTA、Li-heparin）可避免因抗凝劑不符而導致檢體處理錯誤，但此作法屬於質量監控（quality check），對於減少試管錯貼或病人誤識別的幫助較小，且仍須結合其他識別機制才能降低整體前處理錯誤 (jcdr.net)。

答案解析

在檢驗醫學的整個「檢驗流程總過程（Total Testing Process）」中，約有 46–68% 的錯誤發生於前處理階段，其中以樣本誤標（mislabeling）和身分錯誤最為常見 (jptcp.com)。自動開蓋或抗凝劑標示雖能優化特定環節，但無法建立試管與病人之間的絕對對應；手寫身分證號則易受人為因素影響。唯有條碼技術配合 LIS，可將試管自動化掃描與訂單直接銜接，在採集、運輸、接收與分析各階段維持統一身分鏈，有效消弭識別環節的錯誤，是自動分析系統中最有效的前處理作法 (ncbi.nlm.nih.gov)。

核心知識點

• 前處理階段（Pre-analytical phase）誤差來源：驗單、標籤、採樣、運送
• 自動化與標準化：LIS連結、條碼掃描、試管對應
• 條碼技術優勢：唯一性識別、快速掃描、錯誤率顯著下降（OR~5）
• 其他輔助措施：自動開蓋、抗凝劑檢查、視覺檢驗（溶血、血脂）但無法替代身分識別

臨床重要性

導入條碼與自動化前處理系統，不僅能降低樣本誤貼與身分錯誤，也可縮短運轉時間、提升實驗室產能與病人安全，為現代高品質實驗室管理的核心要件。