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Enregistrement W2136364585 · doi:10.1177/193229681000400110

A Review of Standards and Statistics Used to Describe Blood Glucose Monitor Performance

2010· review· en· W2136364585 sur OpenAlexaff
Jan S. Krouwer, George S. Cembrowski

Notice bibliographique

RevueJournal of Diabetes Science and Technology · 2010
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Management and Research
Établissements canadiensAlberta HealthAlberta Health Services
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGlucose meterStandardizationContext (archaeology)Computer scienceStatisticsNonparametric statisticsProtocol (science)Observational errorError detection and correctionReliability engineeringMedicineAlgorithmMathematicsDiabetes mellitusEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Glucose performance is reviewed in the context of total error, which includes error from all sources, not just analytical. Many standards require less than 100% of results to be within specific tolerance limits. Analytical error represents the difference between tested glucose and reference method glucose. Medical errors include analytical errors whose magnitude is great enough to likely result in patient harm. The 95% requirements of International Organization for Standardization 15197 and others make little sense, as up to 5% of results can be medically unacceptable. The current American Diabetes Association standard lacks a specification for user error. Error grids can meaningfully specify allowable glucose error. Infrequently, glucose meters do not provide a glucose result; such an occurrence can be devastating when associated with a life-threatening event. Nonreporting failures are ignored by standards. Estimates of analytical error can be classified into the four following categories: imprecision, random patient interferences, protocol-independent bias, and protocol-dependent bias. Methods to estimate total error are parametric, nonparametric, modeling, or direct. The Westgard method underestimates total error by failing to account for random patient interferences. Lawton's method is a more complete model. Bland-Altman, mountain plots, and error grids are direct methods and are easier to use as they do not require modeling. Three types of protocols can be used to estimate glucose errors: method comparison, special studies and risk management, and monitoring performance of meters in the field. Current standards for glucose meter performance are inadequate. The level of performance required in regulatory standards should be based on clinical needs but can only deal with currently achievable performance. Clinical standards state what is needed, whether it can be achieved or not. Rational regulatory decisions about glucose monitors should be based on robust statistical analyses of performance.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,935
Score d'incertitude au seuil0,553

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,332 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations96
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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