An insulin-dose error assessment grid: A new tool to evaluate glucose meter performance
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To develop a tool to assess the clinical accuracy of glucose meter performance using an insulin dosing protocol to assess the frequency and extent of error in insulin dose categories. METHODS: Retrospective comparison of 1815 glucose meter and central laboratory glucose results obtained from 1698 critically ill patients was conducted using the Parkes error grid, Surveillance error grid and an insulin dose error assessment grid with a sliding scale insulin dosing protocol used to manage critically ill patients. RESULTS: Parkes error grid and Surveillance error grid analyses indicated little risk conferred with the glucose meter results. Insulin dose error assessment grid complemented the aforementioned consensus error grids by determining quantifiable metrics, insulin dose category errors. Insulin dose error analysis indicated that 76.8% (1395/1815) would not have any change in insulin dose, 99.2% (1800/1815) within ±1 insulin dose category, 99.9% (1814/1815) within ±2 categories and 100% within ±3 insulin dose categories. CONCLUSIONS: Analysis with an insulin dose error grid provides information about the frequency and extent of insulin dose category errors with a specific insulin dosing protocol and describes potential clinical impact of glucose meter error.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».