已有文章介绍质量指标的一致化,但很少是针对易于出错的检验前的。传统的检验前质量指标针对两种差错,即标识问题和标本问题。标识问题包括无标签的标本、贴错签的标本、不完整标签的标本、来自错误患者的标本、输血标签要求不符常规。标本问题包括溶血、凝血、黄疸/脂血、不正确的灌装高度、量不足、丢失/未收到、运输中损坏和不恰当储存。临床化学和检验医学联合会(IFCC,international federation of clinical chemistry and laboratory medicine,IFCC)的“实验室差错和患者安全”工作组(working group on laboratory errors and patient safety,WG-LEPS)建立检验前质量指标模型,推进检验前质量指标一致化。该模型包括临床申请的适当性、患者标识、申请的数据录入、标本识别、标本采集、标本运输及标本适用性,每个类别下又包括很多指标,并对每个指标指定优先级,方便将其逐步引入到日常实践中。识别有价值的QIs 是检验前质量指标一致化路线图的先决条件,数据收集和报告系统的标准化在保证不同实验室收集的数据具有可比性上起着关键的作用。只有实验室内外不同医疗操作者积极合作和协作才能管理好大多数的 QIs。另一个根本的问题是关于 QIs 自动化数据收集,这避免了费时的程序。IFCC 在以上方面也做出了相应的努力。