Control-Relevant Models for Glucose Control Using A Priori Patient Characteristics
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
One of the difficulties in the development of a reliable artificial pancreas for people with type 1 diabetes mellitus (T1DM) is the lack of accurate models of an individual's response to insulin. Most control algorithms proposed to control the glucose level in subjects with T1DM are model-based. Avoiding postprandial hypoglycemia ( 60 mg/dl) while minimizing prandial hyperglycemia ( > 180 mg/dl) has shown to be difficult in a closed-loop setting due to the patient-model mismatch. In this paper, control-relevant models are developed for T1DM, as opposed to models that minimize a prediction error. The parameters of these models are chosen conservatively to minimize the likelihood of hypoglycemia events. To limit the conservatism due to large intersubject variability, the models are personalized using a priori patient characteristics. The models are implemented in a zone model predictive control algorithm. The robustness of these controllers is evaluated in silico, where hypoglycemia is completely avoided even after large meal disturbances. The proposed control approach is simple and the controller can be set up by a physician without the need for control expertise.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle