Забор биоматериала что это за анализ


Правила забора биологического материала

 Решение о необходимости  исследовать ту или иную локализацию (влагалище, уретра, цервикальный канал и др.) для анализа принимает лечащий врач на основании совокупности жалоб пациентки (та) и клинической картины заболевания.Для получения  объективного результата необходимо, чтобы  исследуемый клинический  материал содержал возможно большее количество  эпителиальных клеток и минимальное  количество слизи и примеси  крови  (допустимо умеренное присутствие примесей в виде крови и слизи). Неправильное взятие биоматериала может  привести к невозможности получения  достоверного результата и, вследствие этого , необходимости повторного взятия  биоматериала.

Порядок взятия клинического материала в пробирку с транспортной средой:

1. Открыть  крышку пробирки.

2. С помощью  одноразового стерильного зонда получить  отделяемое соответствующего

биотопа  (влагалище, уретра, цервикальный канал).

3.Перенести  зонд с клиническим материалом  в пробирку с  транспортной средой  объемом 1,5 мл, когда зонд упрется в дно пробирки, дополнительным усилием согнуть тонкую часть зонда до насечки, затем отломить и оставить зонд в пробирке .При необходимости получения клинического  материала из нескольких биотопов повторить процедуру,  каждый раз забирая клинический материал новым  зондом в новую пробирку.

3. Пробирку плотно  закрыть крышкой, промаркировать.

Особенности взятия клинического материала цервикального  канала:

1.Клинический материал цервикального канала получают  после введения во влагалище гинекологического  зеркала с помощью  уретрального зонда или цервикальной цитощетки  (для исследования на ВПЧ необходимо достаточное количество эпителиальных клеток!).

2.Перед взятием клинического материала необходимо  тщательно обработать отверстие цервикального  канала с помощью стерильного  марлевого тампона и затем  обработать шейку  матки стерильным физиологическим раствором.

3.После введения уретрального зонда в  шеечный канал на 1,5 см  его вращают несколько раз (2-3 полных оборота по часовой стрелке) и извлекают . При извлечении  зонда необходимо  полностью исключить  его касание стенок  влагалища.

4. Полученный  клинический материал помещается в  пробирку с транспортной  средой (см. выше).

Особенности взятия клинического материала из влагалища:

В день обследования  женщины не должны проводить  туалет половых органов и  спринцевание влагалища.

1. Клинический  материал из влагалища получают  с заднего или  боковых сводов с помощью  вагинального или уретрального зонда  путем соскоба с поверхности эпителия.

2. Клинический  материал должен быть  получен ДО проведения  мануального исследования.

3. Перед  манипуляцией гинекологическое зеркало можно  смочить теплой водой, применение  антисептиков для обработки зеркала  противопоказано.

4. У девочек  (virgo) клинический материал получают  со слизистой оболочки  преддверия влагалища  без использования гинекологического зеркала.

5. Полученный клинический материал помещается  в пробирку с транспортной  средой (см. выше).

Особенности взятия клинического материала из уретры у женщин:

1. Клинический  материал из уретры  получают с помощью уретрального  зонда.

2.Перед взятием клинического материала  пациентке рекомендуется воздержаться от мочеиспускания  в течение 1,5-2  часов.

3. При  наличии свободных уретральных выделений наружное отверстие уретры следует очистить  с помощью ватного тампона.

4. При отсутствии  свободных выделений может быть  проведен легкий массаж уретры.

5. После  введения инструмента в уретру  на глубину 1 см  необходимо продвигать его к наружному  отверстию, слегка нажимая на заднюю  и боковые стенки уретры (вращательные  движения болезненны).

6. Полученный  клинический материал помещается в  пробирку с транспортной средой(см. выше).

Для исследования материала ,полученного из нескольких биотопов, процедуру повторяют, каждый раз используя новый стерильный зонд и новую пробирку!!!

Недопустимо смешивать материал из   цервикального канала, влагалищного содержимого и уретры  в одной пробирке!

 Особенности взятия клинического материала из уретры у мужчин:

Перед взятием биоматериала пациенту рекомендуется воздержаться     от     мочеиспускания     в     течение

1,5–2 часов. Для исключения искажений результатов определения состава микрофлоры урогенитального тракта мужчин из-за присутствия в урогенитальном тракте транзиторной микрофлоры в течение трёх дней перед взятием биоматериала рекомендуется половое воздержание или использование защищенного полового контакта.

1.Перед взятием соскоба из уретры обрабатывают головку полового члена в области наружного отверстия уретры тампоном, смоченным стерильным физиологическим раствором.

2.Производят массаж уретры. При наличии свободно стекающих из уретры выделений удаляют их сухим тампоном.

3.Вводят зонд в уретру на глубину 1-2 см. Несколькими вращательными движениями производят соскоб эпителиальных клеток и переносят зонд в пробирку с транспортной средой, обламывают и оставляют. Отделяемое забирают в достаточном количестве. Допустимо умеренное присутствие примесей в виде слизи, крови и гноя.

Взятия клинического материала с крайней плоти головки полового члена (ГПЧ):

Перед взятием биоматериала пациенту рекомендуется воздержаться     от     мочеиспускания     в     течение

1,5–2 часов.

1.С помощью одноразового зонда делают  соскоб эпителиальных клеток из соответствующего биотопа (крайняя плоть головки полового члена, препуциальный мешок)  и переносят зонд в пробирку с транспортной средой, обламывают и оставляют.

Условия хранения и транспортировки биоматериала:

1. Пробирки с полученным клиническим материалом должны быть промаркированы.

2. В сопроводительном документе-направлении необходимо указать: ФИО, возраст пациентки (та), клинический материал, предполагаемый диагноз, показания  к обследованию, дату и время взятия пробы, наименование учреждения (подразделения), направляющего клинический материал.

3. Если время транспортировки клинического материала от момента взятия до момента его доставки в лабораторию не более суток, то пробирку с клиническим материалом необходимо хранить и доставлять в лабораторию при температуре бытового холодильника (+ 4+10°С), не замораживая.

4. В случае невозможности доставки клинического образца в лабораторию в течение суток, допускается однократное замораживание и хранение образца клинического материала при температуре  -20°С до одного месяца.

Биоматериалы

NIBIB финансирует исследования, направленные на изучение функций и биосовместимости биоматериалов.

Биоматериалы, предназначенные для выполнения функции

Биоинженеры измеряют функцию биоматериала по тому, насколько хорошо он выполняет определенное действие и как он будет использоваться. Система заживления ран должна способствовать росту кожи и образованию кровеносных сосудов. Материал для замены кости должен поддерживать прикрепление клеток и способствовать росту костей.

Новое семейство фиброзных белковых систем
Стволовые клетки не являются специализированными, поэтому они могут переходить в любой конкретный вид клеток при правильных условиях.Биоматериалы можно использовать для контроля судьбы и функции стволовых клеток. Исследователи, финансируемые NIBIB, работают над объединением шелка с тропоэластином, высокоэластичным и динамичным структурным белком, для создания панели белковых биоматериалов. Эти материалы должны имитировать эластичность различных тканевых структур и, следовательно, контролировать биологическую функцию, в частности дифференцировку стволовых клеток.

Пластырь для использования в качестве герметика для легких
Герметики и пластыри из биоматериалов позволяют поврежденной ткани регенерировать и заживать.Исследователи, финансируемые NIBIB, изучают возможность использования альгината, полученного из бурых водорослей, в качестве герметика и терапевтического пластыря для лечения утечек в легких в результате хирургического вмешательства, травмы или таких состояний, как пневмония и кистозный фиброз. После сублимационной сушки альгинат наносится на рану и регидратируется из собственной воды организма. Предварительные испытания многообещающие, показывающие, что пластырь может выдерживать давление, подобное легкому, эффективно лечить утечки в легких и способствовать регенерации легочной ткани.

Умная повязка на рану - тонкая и гибкая, с набором датчиков pH, термочувствительными носителями для лекарств и встроенным контроллером.Источник: Лаборатория Хадемхоссейни, Гарвард-Массачусетский технологический институт.

Умная повязка для лечения хронических диабетических язв

Пациенты с диабетическими язвами, которые не заживают, испытывают снижение качества жизни, инфекции, ампутации и смерть. Исследователи NIBIB разрабатывают умную повязку на рану, которая может доставлять кислород и биохимические факторы, способствующие развитию кровеносных сосудов, при мониторинге заживления. Сочетая в себе электронику, заживление ран, микротехнологию, биоматериалы и доставку лекарств, повязка объединяет датчики и исполнительные механизмы, тесно контактирующие с кожей.Ожидается, что это будет способствовать заживлению, уменьшая ненужные перевязки и посещения медицинских учреждений.

Лазерная сварка и восстановление разорванных тканей
Четверть пациентов, перенесших операцию по воссоединению сегментов толстой кишки, испытывают последующее протекание раны. Исследователи, финансируемые NIBIB, используют метод лазерной сварки для восстановления толстой кишки в качестве альтернативы наложению швов или скоб. В этой процедуре используются фототермические нанокомпозиты - наноразмерный материал и золотые стержни, встроенные в матрицу, которая при нагревании с помощью лазера может сливаться с разорванными тканями.

Гидрогель от ожогов растворяется, так как способствует заживлению ран. Источник: лаборатория Grinstaff, Бостонский университет.

Растворимая повязка для лечения ожогов
Пациенты с ожогами испытывают острую боль при снятии повязки. Современные клинически одобренные повязки прилипают к поверхности раны, травмируя вновь образованные ткани и замедляя заживление. Исследователи, финансируемые NIBIB, разрабатывают гидрогелевую повязку, которая автоматически растворяется, создает барьер для инфекции и способствует заживлению.Растворяясь в безопасных побочных продуктах контролируемым образом, гидрогель позволяет по требованию снимать повязку и повторно обнажать рану без необходимости механической обработки раны и разрезания, что приводит к более легкому и менее травматичному лечению.

Цинковый стент растворяется и устойчив к коррозии. Фото . Сара Берд, Технологический институт штата Мичиган.

Стенты из растворимого цинка
Металлические стенты обычно используются для того, чтобы кровеносные сосуды оставались открытыми, но стенты могут вызвать долгосрочные осложнения, включая повторное сужение сосуда, образование тромбов и кровотечение.Исследователи, финансируемые NIBIB, разрабатывают биоабсорбируемый цинковый стент, который со временем безвредно разрушается, сводя к минимуму обычные хронические риски, связанные с постоянными стентами. Ранние испытания рассасывающихся цинковых стентов были многообещающими.

Автономный источник питания для имплантируемых биомедицинских устройств
Срок службы биомедицинского устройства равен сроку его работы от батареи. Исследователи, финансируемые NIBIB, стремятся преодолеть это ограничение, собирая энергию человеческого тела для питания имплантируемых биомедицинских устройств.В настоящее время они изучают инновационные нанотехнологии для разработки ультратонких, легких, растяжимых и биосовместимых мембран. Мембраны могут эффективно и незаметно преобразовывать механическую энергию, генерируемую в человеческом теле, в электрическую, что приводит к автономному источнику питания.

,

методов отбора проб | Разъяснение типов и методов

Когда вы проводите исследование группы людей, редко удается собрать данные от каждого человека в этой группе. Вместо этого вы выбираете образец. Выборка - это группа лиц, которые фактически будут участвовать в исследовании.

Чтобы сделать обоснованные выводы из ваших результатов, вы должны тщательно решить, как вы будете выбирать образец, который является репрезентативным для группы в целом. Существует два типа методов выборки:

  • Вероятностная выборка включает случайный выбор, позволяющий делать статистические выводы обо всей группе.
  • Невероятностная выборка включает неслучайный выбор, основанный на удобстве или других критериях, что позволяет легко собирать исходные данные.

Вы должны четко объяснить, как вы выбрали образец, в разделе о методологии вашей работы или диссертации.

Население и выборка

Во-первых, вам необходимо понять разницу между совокупностью и выборкой и определить целевую совокупность вашего исследования.

  • Население - это вся группа, о которой вы хотите сделать выводы.
  • Выборка - это особая группа лиц, от которых вы будете собирать данные.

Население может быть определено по географическому положению, возрасту, доходу и многим другим характеристикам.

Он может быть очень широким или довольно узким: возможно, вы хотите сделать выводы обо всем взрослом населении вашей страны; Возможно, ваше исследование ориентировано на клиентов определенной компании, пациентов с определенным заболеванием или учащихся одной школы.

Важно тщательно определить целевую аудиторию в соответствии с целями и практикой вашего проекта.

Если население очень большое, демографически смешанное и географически рассредоточено, может быть трудно получить доступ к репрезентативной выборке.

Основа выборки

Основа выборки - это фактический список лиц, из которых будет взята выборка. В идеале он должен включать все целевое население (и никого, кто не является его частью).

Пример

Вы изучаете условия труда в компании X. Все ваше население составляет 1000 сотрудников компании. Ваша выборка - это база данных кадровых ресурсов компании, в которой перечислены имена и контактные данные каждого сотрудника.

Размер выборки

Количество людей в вашей выборке зависит от размера популяции и от того, насколько точно вы хотите, чтобы результаты представляли популяцию в целом.

Вы можете использовать калькулятор размера выборки, чтобы определить, насколько большой должна быть ваша выборка.В целом, чем больше размер выборки, тем точнее и увереннее вы можете сделать выводы обо всей генеральной совокупности.

Методы вероятностной выборки

Вероятностная выборка означает, что каждый член генеральной совокупности имеет шанс быть выбранным. В основном он используется в количественных исследованиях. Если вы хотите получить результаты, репрезентативные для всей генеральной совокупности, вам необходимо использовать метод вероятностной выборки.

Существует четыре основных типа вероятностной выборки.

1. Простая случайная выборка

В простой случайной выборке каждый член генеральной совокупности имеет равные шансы быть выбранным. Ваша основа выборки должна включать все население.

Для проведения этого типа выборки вы можете использовать такие инструменты, как генераторы случайных чисел или другие методы, полностью основанные на случайности.

Пример

Вы хотите выбрать простую случайную выборку из 100 сотрудников компании X. Вы назначаете каждому сотруднику в базе данных компании номер от 1 до 1000 и используете генератор случайных чисел для выбора 100 номеров.

2. Систематическая выборка

Систематическая выборка похожа на простую случайную выборку, но ее обычно немного проще провести. Каждый член популяции указан с номером, но вместо случайной генерации чисел, люди выбираются через равные промежутки времени.

Пример

Все сотрудники компании перечислены в алфавитном порядке. Из первых 10 чисел вы случайным образом выбираете начальную точку: номер 6. Начиная с номера 6 и далее выбирается каждый 10-й человек в списке (6, 16, 26, 36 и т. Д.), И вы получаете образец 100 человек.

Если вы используете эту технику, важно убедиться, что в списке нет скрытого шаблона, который может исказить образец. Например, если в базе данных HR сотрудники сгруппированы по командам, и члены команды перечислены в порядке старшинства, существует риск того, что ваш интервал может пропустить людей на младших должностях, что приведет к смещению выборки в сторону старших сотрудников.

3. Стратифицированная выборка

Этот метод выборки подходит, когда генеральная совокупность имеет смешанные характеристики, и вы хотите убедиться, что каждая характеристика пропорционально представлена ​​в выборке.

Вы разделяете население на подгруппы (так называемые страты) на основе соответствующих характеристик (например, пола, возрастного диапазона, уровня дохода, должности).

Исходя из общей доли населения, вы рассчитываете, сколько человек должно быть отобрано из каждой подгруппы. Затем вы используете случайную или систематическую выборку, чтобы выбрать выборку из каждой подгруппы.

Пример

В компании работают 800 женщин и 200 мужчин. Вы хотите убедиться, что выборка отражает гендерный баланс компании, поэтому вы разделяете население на две группы по признаку пола.Затем вы используете случайную выборку для каждой группы, выбирая 80 женщин и 20 мужчин, что дает вам репрезентативную выборку из 100 человек.

4. Кластерная выборка

Кластерная выборка также включает разделение совокупности на подгруппы, но каждая подгруппа должна иметь характеристики, аналогичные всей выборке. Вместо того, чтобы выбирать людей из каждой подгруппы, вы случайным образом выбираете целые подгруппы.

Если это практически возможно, вы можете включить каждого человека из каждого кластера выборки.Если сами кластеры велики, вы также можете выбрать людей из каждого кластера, используя один из описанных выше методов.

Этот метод хорош для работы с большими и рассредоточенными популяциями, но существует больший риск ошибки в выборке, поскольку между кластерами могут быть существенные различия. Трудно гарантировать, что выбранные кластеры действительно репрезентативны для всей генеральной совокупности.

Пример

У компании есть офисы в 10 городах по всей стране (у всех примерно одинаковое количество сотрудников на аналогичных должностях).У вас нет возможности ездить в каждый офис для сбора данных, поэтому вы используете случайную выборку, чтобы выбрать 3 офиса - это ваши кластеры.

Получите отзывы о языке, структуре и макете

Профессиональные редакторы вычитают и редактируют вашу статью, уделяя особое внимание:

  • Академическому стилю
  • Расплывчатым предложениям
  • Грамматике
  • Согласованности стилей

См. Пример

Не- Методы вероятностной выборки

В не вероятностной выборке люди отбираются на основе неслучайных критериев, и не каждый человек имеет шанс быть включенным.

Доступ к этому типу выборки проще и дешевле, но он имеет более высокий риск систематической ошибки выборки, и вы не можете использовать его для получения достоверных статистических выводов обо всей генеральной совокупности.

Методы маловероятной выборки часто подходят для исследовательских и качественных исследований. В этих типах исследований цель состоит не в том, чтобы проверить гипотезу о широкой популяции, а в том, чтобы развить первоначальное понимание небольшой или недостаточно изученной популяции.

1.Удобная выборка

Удобная выборка просто включает людей, которые оказались наиболее доступными для исследователя.

Это простой и недорогой способ сбора исходных данных, но невозможно определить, репрезентативна ли выборка для генеральной совокупности, поэтому она не может дать обобщаемых результатов.

Пример

Вы изучаете мнения об услугах поддержки студентов в вашем университете, поэтому после каждого занятия вы просите своих сокурсников заполнить анкету по этой теме.Это удобный способ сбора данных, но поскольку вы опрашивали только студентов, посещающих те же классы, что и вы, на том же уровне, выборка не является репрезентативной для всех студентов в вашем университете.

2. Выборка добровольных ответов

Подобно удобной выборке, выборка добровольных ответов в основном основана на простоте доступа. Вместо того, чтобы исследователь выбирал участников и напрямую связывался с ними, люди добровольно участвуют в опросе (например, отвечая на общедоступный онлайн-опрос).

Образцы добровольных ответов всегда, по крайней мере, в некоторой степени предвзяты, поскольку некоторые люди по своей природе более склонны к добровольному участию, чем другие.

Пример

Вы разослали опрос всем студентам своего университета, и многие студенты решили его заполнить. Это, безусловно, может дать вам некоторое представление о теме, но ответившие, скорее всего, будут теми, кто имеет твердое мнение о службах поддержки студентов, поэтому вы не можете быть уверены, что их мнение репрезентативно для всех студентов.

3. Целенаправленная выборка

Этот тип выборки предполагает, что исследователь использует свое суждение для выбора образца, который наиболее полезен для целей исследования.

Он часто используется в качественных исследованиях, когда исследователь хочет получить подробные сведения о конкретном явлении, а не делать статистические выводы. Эффективная целенаправленная выборка должна иметь четкие критерии и обоснование для включения.

Пример

Вы хотите узнать больше о мнениях и опыте студентов с ограниченными возможностями в вашем университете, поэтому вы целенаправленно выбираете количество студентов с различными потребностями в поддержке, чтобы собрать разнообразный диапазон данных об их опыте работы с услугами для студентов.

4. Выборка «снежный ком»

Если популяция труднодоступна, можно использовать выборку «снежный ком» для набора участников через других участников. Количество людей, у которых есть доступ к «снежкам», когда вы контактируете с большим количеством людей.

Пример

Вы изучаете опыт бездомности в своем городе. Поскольку списка всех бездомных в городе нет, вероятностная выборка невозможна. Вы встречаете человека, который соглашается участвовать в исследовании, и он знакомит вас с другими бездомными, которых она знает в этом районе.

Часто задаваемые вопросы об отборе проб

Что такое отбор проб?

Выборка - это подмножество людей из более крупной совокупности. Выборка означает выбор группы, из которой вы фактически будете собирать данные в своем исследовании. Например, если вы изучаете мнения студентов в своем университете, вы можете опросить выборку из 100 студентов.

В статистике выборка позволяет проверить гипотезу о характеристиках совокупности.

Что такое вероятностная выборка?

Вероятностная выборка означает, что каждый член целевой группы имеет известную вероятность быть включенным в выборку. Методы вероятностной выборки включают простую случайную выборку, систематическую выборку, стратифицированную выборку и кластерную выборку.

Что такое маловероятная выборка?

При не вероятностной выборке выборка выбирается на основе неслучайных критериев, и не каждый член генеральной совокупности имеет шанс быть включенным.

Общие методы маловероятной выборки включают удобную выборку, выборку добровольного ответа, целенаправленную выборку, выборку методом снежного кома и выборку по квотам.

.

Значение выборки и этапы процесса выборки

Выборка и выборка

Выборка - это часть генеральной совокупности. Это может быть отдельный элемент или группа элементов, выбранных из совокупности. Хотя это подмножество, оно репрезентативно для населения и подходит для исследования с точки зрения стоимости, удобства и времени. Выборочная группа может быть выбрана на основе вероятностного или не вероятностного подхода. Выборка обычно состоит из различных единиц населения.Размер выборки обозначается буквой «n».

Хорошая выборка - это такая выборка, которая удовлетворяет всем или нескольким из следующих условий:

  1. Репрезентативность: Когда исследователь принимает метод выборки, основное предположение состоит в том, что выборки, отобранные таким образом из совокупности, являются лучший представитель исследуемой популяции. Таким образом, хорошие образцы - это те, которые точно представляют население. Метод вероятностной выборки дает репрезентативные выборки.По условиям измерений образец должен быть действительным. Срок действия образца зависит от его точности.
  2. Точность: Точность определяется как степень отсутствия смещения в образце. Точная (несмещенная) выборка - это такая, которая точно представляет совокупность. Он свободен от любого влияния, которое вызывает различия между значением выборки и значением генеральной совокупности.
  3. Размер: Хороший образец должен быть адекватного размера и надежным. Размер выборки должен быть таким, чтобы выводы, сделанные на основе выборки, были точными с заданным уровнем достоверности для представления всей исследуемой совокупности.

Размер выборки зависит от ряда факторов. Некоторые важные из них:

  1. Однородность или неоднородность вселенной: Выбор образца зависит от природы вселенной. Он говорит, что если природа вселенной однородна, то небольшой образец будет представлять поведение всей вселенной. Это приведет к отбору выборки небольшого размера, а не большой. С другой стороны, если Вселенная неоднородна по своей природе, то выборки следует выбирать по каждой неоднородной единице.
  2. Количество предлагаемых классов: Если нужно сделать большое количество интервалов между классами, размер выборки должен быть больше, поскольку она должна представлять всю совокупность. В случае небольших образцов есть вероятность, что некоторые образцы могут не быть включены.
  3. Характер исследования: Размер выборки также зависит от характера исследования. Для интенсивного исследования, которое может быть длительным, следует выбирать большие образцы. Точно так же, в случае общих исследований, большое количество респондентов может быть подходящим, но если исследование носит технический характер, то выбор большого количества респондентов может вызвать трудности при сборе информации.
.

Смотрите также