Sammanfattning av denna webbsida: Tillförlitlig kontinuerlig glukosövervakning (CGM) möjliggör en mängd olika avancerade tekniker för behandling av typ 1-diabetes. Förutom artificiella bukspottkörtelalgoritmer som använder CGM för att automatisera kontinuerlig subkutan insulininfusion (CSII), kan CGM också informera feldetekteringsalgoritmer som varnar patienter för problem med CGM eller CSII. Förluster i infusionssetet aktivering (LISA) kan negativt påverka kliniska resultat, vilket resulterar i hyperglykemi på grund av nedsatt insulintillförsel. Långvarig hyperglykemi kan leda till diabetesketoacidos-en allvarlig metabolisk komplikation vid typ 1-diabetes. Därför utvecklades en algoritm för detektion av LISA baserat på CGM- och CSII-signaler för att förbättra patientsäkerheten. LISA-detektionsalgoritmen tränas retrospektivt på data från 62 infusionssetinsättningar från 20 patienter. Algoritmen samlar in glukos- och insulindata och beräknar relevanta felmått över två olika skjutfönster; ett larm ljuder när dessa felmått överskrids. Med de valda algoritmparametrarna uppnådde LISA-detektionsstrategin en känslighet på 71,8 % och utfärdade 0,28 falska positiva värden per dag på träningsdata. Validering av två oberoende datauppsättningar bekräftade att liknande prestanda ses på data som inte användes för utbildning. Den utvecklade algoritmen kan effektivt varna patienter för eventuella infusionsset misslyckanden i öppna scenarion, med begränsade bevis på dess utvidgning till slutna scenarion.
En annan studie REF belyste förmågan hos CGMs att upptäcka förluster i prestanda på insulin infusionsset aktivering, vilket kan leda till farliga komplikationer i Typ-1 DM diabetiker på grund av långvarig hyperglykemi.
Continuous Glucose Monitoring Enables the Detection of Losses in Infusion Set Actuation (LISAs)
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Medicine', 'Computer Science']}