Subcutaneous glucose biosensor failure – a fuzzy fault tree analysis approach
Notice bibliographique
Résumé
Diabetes mellitus is a disease of major global importance, increasing in frequency at almost epidemic rates.In order to optimize diabetes management and, therefore, reduce hyper-or hypo-glycaemia complications, continuous and reliable in vivo (subcutaneous or intravenous) glucose monitoring is indispensable.To that end, subcutaneous sensors have progressed more rapidly as they can be linked to state-of-the-art signal transmission modes (transdermal, IR, etc.).Yet, most of the devices currently at clinical trials have not demonstrated a stable and clinically useful sensor performance.In this work, the causes of subcutaneous glucose biosensor sensitivity drift have been investigated by means of fault tree analysis relying on fuzzy reasoning to account for uncertainty.Using the methodology proposed herein, all ultimate causes or combination of causes attributed to the device components, the surrounding tissue and their intra/inter-relations that are responsible for or contribute to the top event have been recognized and quantifi ed based on (a) measurements for the deterministic contributors and (b) experience for the stochastic contributors.The tree structure has been designed by combining deduction and induction, top-down and bottom-up techniques, thus establishing a dialectic tradeoff which brings this method closer to scientifi c logic, permitting the introduction of deeper knowledge into the surface or experiential knowledge level characterizing FTA.The proposed methodology has been implemented in the investigation of the causes responsible for sensor fouling by thrombus formation and has proven to be an effi cient tool for internal diagnostics and fault compensation.The suggested approach may contribute signifi cantly to the self-optimization of the measuring equipment from one generation to the next as it supports the fl exible, ad hoc, and tailor-made development, thus potentiating the progress of epidemics from statistics to individualization.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».