A Review of Standards and Statistics Used to Describe Blood Glucose Monitor Performance
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».