Di laboratorium klinik, hasil pemeriksaan tidak hanya perlu memiliki nilai yang benar secara analitik, tetapi juga harus dapat dipercaya dalam konteks pasien yang diperiksa. Salah satu mekanisme yang dapat membantu proses tersebut adalah delta check.
Secara sederhana, delta check merupakan prosedur yang membandingkan hasil pemeriksaan pasien saat ini dengan hasil pemeriksaan sebelumnya pada pasien yang sama. Perubahan yang melewati batas tertentu akan menghasilkan flag sehingga hasil tersebut dapat ditinjau lebih lanjut sebelum dilaporkan.
Bagi Ahli Teknologi Laboratorium Medik (ATLM), delta check bukan sekadar fitur pada Laboratory Information System (LIS). Mekanisme ini merupakan salah satu bentuk pengendalian mutu berbasis data historis pasien yang dapat membantu menemukan ketidaksesuaian hasil, baik yang berkaitan dengan proses laboratorium maupun perubahan kondisi pasien.
Ketika Hasil Laboratorium Terlihat Benar, tetapi Perlu Dipertanyakan
Kesalahan laboratorium dapat terjadi pada berbagai tahapan pemeriksaan. Tidak semua kesalahan dapat dikenali hanya dengan melihat apakah suatu hasil berada dalam reference interval atau tidak.
Sebagai contoh, seorang pasien memiliki hasil pemeriksaan MCV yang relatif stabil pada pemeriksaan sebelumnya. Pada pemeriksaan berikutnya, nilai tersebut berubah cukup besar dalam waktu singkat. Hasil baru tersebut mungkin saja benar karena adanya perubahan kondisi pasien. Namun, perubahan yang sama juga dapat terjadi akibat masalah pada spesimen, identifikasi pasien, atau proses pemeriksaan.
Di sinilah delta check memiliki peran.
Sistem tidak hanya bertanya, “Apakah hasil ini berada dalam rentang yang diperbolehkan?”, tetapi juga “Apakah perubahan hasil ini masuk akal dibandingkan dengan hasil pasien sebelumnya?”
Konsep tersebut membuat delta check berbeda dari pemeriksaan terhadap reference interval. Reference interval melihat posisi hasil terhadap populasi referensi, sedangkan delta check melihat perubahan hasil pada individu yang sama.
Dengan demikian, hasil yang masih berada dalam reference interval tetap dapat menghasilkan flag apabila perubahannya dianggap tidak lazim berdasarkan aturan yang telah ditetapkan laboratorium.
Apa yang Sebenarnya Dideteksi oleh Delta Check?
Delta check dapat membantu mengidentifikasi beberapa kondisi yang perlu mendapatkan perhatian lebih lanjut. Perubahan hasil yang ekstrem dapat berasal dari perubahan fisiologis atau patologis pasien, tetapi juga dapat berkaitan dengan proses laboratorium.
Dalam konteks pengendalian mutu, delta check dapat membantu menemukan kemungkinan:
- salah identifikasi pasien atau spesimen;
- spesimen tertukar;
- kontaminasi atau pengenceran spesimen;
- masalah volume spesimen;
- gangguan pada proses analitik;
- perubahan kondisi klinis yang signifikan; dan
- hasil yang memerlukan verifikasi sebelum dirilis.
Namun, penting untuk dipahami bahwa delta check tidak menentukan penyebab perubahan hasil. Sistem hanya memberikan sinyal bahwa perubahan tersebut memenuhi kriteria flag. Investigasi dan interpretasi selanjutnya tetap membutuhkan penilaian profesional ATLM serta informasi klinis yang tersedia.
Tidak Semua Parameter Cocok untuk Delta Check
Salah satu kesalahan dalam penerapan delta check adalah menganggap seluruh parameter laboratorium dapat diberikan aturan yang sama.
Karakteristik biologis setiap parameter berbeda. Beberapa parameter memiliki variasi intraindividual yang relatif kecil sehingga perubahan hasil pada individu yang sama lebih mudah dikenali. Sebaliknya, parameter dengan variasi biologis yang lebih besar dapat menghasilkan lebih banyak flag meskipun tidak terdapat kesalahan.
Salah satu konsep yang digunakan untuk memahami karakteristik tersebut adalah Index of Individuality (II), yang menggambarkan hubungan antara variasi biologis intraindividual (CVi) dan variasi biologis interindividual (CVg).
Secara umum, parameter dengan index of individuality yang rendah dapat memberikan informasi yang lebih berguna ketika digunakan untuk membandingkan hasil pasien dengan hasil sebelumnya.
Beberapa parameter yang dilaporkan memiliki II rendah antara lain MCV, kreatinin, dan PSA. Namun, pemilihan parameter untuk delta check tidak seharusnya hanya didasarkan pada satu nilai II dari literatur. Laboratorium tetap perlu mempertimbangkan karakteristik populasi pasien, jenis pemeriksaan, interval pemeriksaan, kualitas data historis, serta tujuan penggunaan delta check.
Artinya, aturan delta check idealnya divalidasi untuk konteks laboratorium yang menggunakannya.
Dua Cara Sederhana Menghitung Perubahan Hasil
Dalam penerapannya, perubahan hasil dapat dihitung dengan pendekatan absolut maupun relatif.
1. Delta Absolut
Delta absolut menghitung selisih langsung antara hasil pemeriksaan saat ini dan sebelumnya:
Δ = |Hasil sekarang − Hasil sebelumnya|
Pendekatan ini dapat lebih mudah diterapkan pada parameter tertentu yang perubahan klinisnya lebih bermakna secara absolut.
Sebagai contoh, apabila natrium sebelumnya 140 mmol/L dan pemeriksaan terbaru 146 mmol/L, maka delta absolutnya adalah:
|146 − 140| = 6 mmol/L
2. Delta Persentase
Pada pendekatan relatif, perubahan dihitung terhadap hasil sebelumnya:
Δ% = |(Hasil sekarang − Hasil sebelumnya) / Hasil sebelumnya| × 100%
Jika hasil sebelumnya adalah 100 dan hasil terbaru 130, maka:
Δ% = |(130 − 100) / 100| × 100% = 30%
Kedua pendekatan tersebut tidak dapat dianggap sebagai metode yang selalu lebih baik satu sama lain. Pemilihannya harus disesuaikan dengan karakteristik parameter dan tujuan aturan delta check.
Bagaimana Laboratorium Menentukan Batas Delta Check?
Pertanyaan berikutnya adalah: berapa besar perubahan yang harus dianggap sebagai alarm?
Tidak ada satu angka universal yang dapat diterapkan untuk seluruh laboratorium dan seluruh populasi pasien.
Salah satu pendekatan yang dapat digunakan adalah Reference Change Value (RCV). Konsep RCV mempertimbangkan variasi analitik dan variasi biologis intraindividual untuk memperkirakan perubahan yang secara statistik dapat dianggap signifikan.
Secara umum, formula RCV melibatkan komponen analytical variation (CVA), within-subject biological variation (CVi), serta tingkat probabilitas yang dipilih.
Pendekatan lain adalah menggunakan data historis laboratorium. Laboratorium dapat menganalisis perubahan hasil yang terjadi pada populasi pasiennya sendiri kemudian menentukan batas berdasarkan distribusi perubahan tersebut.
Pendekatan berbasis data lokal memiliki keuntungan karena lebih mencerminkan karakteristik pasien dan pola pemeriksaan di laboratorium tersebut. Namun, metode ini tetap membutuhkan kualitas data yang baik dan proses validasi yang tepat.
CLSI EP33 juga menempatkan proses evaluasi dan validasi sebagai bagian penting dalam penerapan delta check. Dengan demikian, pengaturan delta limit seharusnya tidak berhenti pada tahap “memasukkan angka ke LIS”.
Look-Back Period: Seberapa Jauh Hasil Sebelumnya Digunakan?
Delta check membutuhkan data historis. Karena itu, interval antara hasil sekarang dan hasil sebelumnya menjadi bagian penting dari aturan.
Jika interval terlalu pendek, perubahan hasil mungkin belum cukup bermakna. Sebaliknya, interval yang terlalu panjang dapat meningkatkan kemungkinan perubahan terjadi akibat perkembangan penyakit, terapi, transfusi, atau faktor klinis lainnya.
Tidak ada satu look-back period yang ideal untuk seluruh parameter. Interval perlu disesuaikan dengan karakteristik pemeriksaan dan populasi pasien.
Pada beberapa kondisi, laboratorium dapat menggunakan hasil dalam beberapa hari terakhir. Pada pemeriksaan tertentu, interval yang lebih panjang mungkin tetap relevan.
Hal ini menunjukkan bahwa aturan delta check harus dirancang sebagai aturan yang kontekstual, bukan sekadar konfigurasi teknis pada LIS.
Ketika Delta Check Menghasilkan Terlalu Banyak Alarm
Salah satu tantangan terbesar penerapan delta check adalah false positive.
Alarm yang terlalu sensitif memang dapat membantu menangkap lebih banyak perubahan, tetapi konsekuensinya adalah ATLM harus melakukan lebih banyak pemeriksaan manual terhadap hasil yang sebenarnya tidak bermasalah.
Dalam sebuah studi terhadap 149.286 sampel CBC di Aga Khan University Hospital, sebanyak 1.779 sampel atau sekitar 1,19% menghasilkan alarm delta check MCV berdasarkan perubahan lebih dari 5 fL dalam 24 jam. Dari alarm tersebut, 85 kesalahan valid berhasil diidentifikasi.
Kesalahan yang ditemukan terutama berkaitan dengan salah pelabelan pasien, pengenceran sampel, dan volume sampel yang tidak mencukupi.
Namun, sebagian besar alarm tidak menunjukkan kesalahan laboratorium. Kondisi seperti transfusi darah menjadi salah satu penyebab perubahan hasil yang memang valid secara klinis tetapi tetap memicu aturan delta check.
Temuan tersebut penting bagi ATLM karena menunjukkan bahwa alarm delta check tidak sama dengan kesalahan laboratorium.
Alarm adalah sinyal untuk melakukan verifikasi.
Bukan keputusan akhir.
Di Sinilah Peran ATLM Tetap Dibutuhkan
Otomatisasi tidak berarti seluruh proses verifikasi dapat diserahkan kepada sistem.
Ketika delta check menghasilkan flag, ATLM perlu mempertimbangkan berbagai informasi yang tersedia. Apakah pasien baru saja menjalani transfusi? Apakah terdapat terapi yang dapat menjelaskan perubahan hasil? Apakah spesimen memenuhi persyaratan? Apakah terdapat kemungkinan salah identifikasi? Bagaimana hasil parameter lain pada pemeriksaan yang sama?
Pertanyaan-pertanyaan tersebut menunjukkan bahwa delta check sebenarnya bekerja sebagai alat bantu pengambilan keputusan teknis, bukan pengganti kompetensi profesional.
Dalam sistem autoverifikasi, konsep ini menjadi semakin penting. Hasil dapat dirilis otomatis hanya apabila memenuhi seluruh aturan yang telah ditetapkan. Sebaliknya, hasil yang melanggar aturan delta check dapat diarahkan untuk dilakukan review oleh petugas laboratorium.
Dengan pendekatan tersebut, ATLM tetap menjadi bagian penting dalam safety net sebelum hasil sampai kepada klinisi.
Delta Check Bukan Sekadar Fitur LIS
Keberhasilan penerapan delta check tidak hanya bergantung pada apakah LIS memiliki fitur tersebut.
Laboratorium perlu menentukan:
- parameter apa yang akan menggunakan delta check;
- hasil historis mana yang akan dibandingkan;
- interval waktu yang digunakan;
- metode perhitungan perubahan;
- batas atau delta limit;
- kondisi yang dapat menyebabkan false positive;
- tindakan yang harus dilakukan ketika flag muncul; dan
- bagaimana efektivitas aturan tersebut dievaluasi secara berkala.
Aturan yang sudah berjalan juga perlu dievaluasi. Jika satu aturan menghasilkan terlalu banyak alarm yang tidak bermakna, laboratorium perlu meninjau kembali parameter, batas, interval, maupun kondisi pengecualian yang digunakan.
Dengan kata lain, delta check bukan sistem yang cukup diaktifkan sekali lalu dibiarkan berjalan tanpa evaluasi.
Delta Check sebagai Bentuk Skeptisisme Profesional
Pada akhirnya, nilai utama delta check bukan hanya terletak pada rumusnya.
Delta check mengajarkan satu prinsip penting dalam pelayanan laboratorium: hasil yang tampak benar tetap perlu dinilai dalam konteksnya.
Sistem membantu ATLM melihat perubahan yang mungkin terlewat ketika setiap hasil hanya dinilai secara individual. Sebaliknya, ATLM memberikan konteks yang tidak selalu dapat dipahami oleh sistem secara otomatis.
Karena itu, penerapan delta check yang baik membutuhkan kombinasi antara data historis pasien, aturan yang tervalidasi, integrasi LIS, dan penilaian profesional ATLM.
Tujuannya bukan membuat semakin banyak hasil berhenti di meja verifikasi.
Tujuannya adalah memastikan bahwa hasil yang memang membutuhkan perhatian tidak lolos begitu saja, sementara hasil yang valid tetap dapat diproses secara efisien.
Dalam era autoverifikasi, kemampuan ATLM bukan hanya tentang memahami bagaimana hasil pemeriksaan dihasilkan, tetapi juga memahami kapan sebuah hasil perlu dipercaya, kapan perlu dipertanyakan, dan kapan perlu diverifikasi kembali.
Daftar Pustaka
Clinical and Laboratory Standards Institute. (2023). Use of delta checks in the medical laboratory (2nd ed., CLSI guideline EP33). Clinical and Laboratory Standards Institute.
Loh, T. P., Bietenbeck, A., Badrick, T., & Baird, G. S. (2023). Delta checks. Advances in Clinical Chemistry, 115, 1–30.
Randell, E. W., & Yenice, S. (2019). Delta checks in the clinical laboratory. Critical Reviews in Clinical Laboratory Sciences, 56(2), 75–97. https://doi.org/10.1080/10408363.2018.1557236
Shaikh, M. S. S., et al. (2025). Enhancing accuracy in clinical laboratories: A study on error identification via delta check in high-volume settings. International Journal of Health Care Quality Assurance.
Estimation of change limits (delta check) in clinical laboratory. (2021). Biochemia Medica.
