Cómo Corregir Fácilmente Los Errores Del Software De Análisis De Malla
September 6, 2021Aquí hay algunas ideas simples que el software de análisis de malla de errores realmente soluciona el problema.
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El análisis de cuadrícula de errores de Clarke (EGA) se desarrolló en 1987 para cuantificar las estimaciones clínicas exquisitamente detalladas de los pacientes de sus niveles de azúcar en sangre recién liberados en comparación con las lecturas de azúcar en sangre del multímetro. Luego se usaría para evaluar la precisión médica profesional de las cotizaciones de glucosa del medidor en comparación con la referencia.
Clarke Error Grid Analysis (SG-EGA) es un programa estadístico patentado basado en Windows diseñado para ayudarlo a iniciarse en la industria de tecnología de la diabetes más importante, especialmente cuando se investigan los dispositivos de monitoreo continuo de glucosa. El análisis se basa en la suposición exacta de que el medidor es deseable para el tamaño en el que se puede usar el dispositivo para tomar decisiones metódicamente correctas. Las mediciones continuas emparejadas de carbohidratos y glucosa en sangre, una de un analizador de labrador retriever de referencia y la otra del medidor de glucosa en sangre portátil real, se pueden evaluar más y ubicar en cinco zonas entendidas en función de la equivalencia sobre las decisiones clínicas que tomaría a través de una sangre de laboratorio medidor de carbohidratos. punto de investigación. SG-EGA se desarrolló originalmente mientras el Dr. William Clark de la Universidad de Virginia en Charlottesville, Virginia, EE. UU.
Gestión de datos
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- Manejo correcto de los consejos faltantes
- Importar formato de lectura simple.
Documentación
- Declaración de ayuda electrónica completa.
- Centro de llamadas de asistencia técnica de BP
Enlaces
- Kovachev Gonder-Frederick L.A., Cox DJ y Clarke V.L. Evaluación continua de la precisión del sensor: glucosa. Análisis continuo de la cuadrícula de errores de glucosa, explicado por los datos de TheraSense Freestyle Navigator. DiabetesCare 2004; 27: 1922-1928. Enlace
Requisitos del sistema
- PC con Windows
- 12 MB de espacio libre en el disco duro.
Clarke Error Grid Analysis (SG-EGA; Clarke Error Grid Analysis) es una aplicación precisa basada en Windows diseñada para su uso en la industria de tecnología de diabetes tipo II actual para evaluar dispositivos móviles de monitoreo continuo de glucosa en sangre. El nivel de azúcar en sangre se ha desarrollado en algún momento. El análisis se basa en la suposición de que una gran región del medidor es aceptable hasta el punto de que, con suerte, podría usarse para hacer clínicas más adecuadas para soluciones técnicas. Las lecturas de glucosa emparejadas de un analizador importante de referencia con otras lecturas de algún tipo de medidor de glucosa humano portátil se juzgan y se colocan en una de las pocas zonas en función de una comparación debido a decisiones médicas que el medidor puede tomar con un laboratorio específico. Página web. SG-EGA fue creado por primera vez por el Dr. William Clark de la Universidad apuntando a Virginia en Charlottesville, Virginia, EE. UU.
Gestión de datos
- Tabla integrada que sufre de un número incontable de filas
- Manejo correcto de los datos faltantes
- Importar formato de texto
Documentación
- Paquete completo de información electrónica
- Centro de llamadas de asistencia técnica
Enlaces
- Kovachev B.P., Gonder-Frederick L.A., Cox DJ pero W.L. Clark. Medida continua de la precisión del sensor: monitorización de la glucosa Análisis continuo de la potencia del error de glucosa explicado por los datos de TheraSense Freestyle Navigator. DiabetesCare 2004; 27: 1922-1928. Enlace
Requisitos del sistema
- PC con Windows
- 8 MB de espacio libre en disco muy difícil.
Error de supervisión de la red
Software
Haga clic en lo que sigue para saber cómo el software exige el monitoreo de fallas de los datos
Artículo
Mango para la monitorización de errores electromecánicos. Clonoff D.K., Lias S., Wigerski R., Clark V., J.L., Park Sachs D.B., Kirkman M.S., placa madre Kovachev B. ErrorGrid. J Diabetes Sci Technol. 2014 julio, 8 (4): 658-72.
Cálculo del análisis de los desafíos de observación: métodos y ejemplos de cribado. B.P., Kovachev Wakeman CA, Breton MD, Coast G.J., Louis RF, Tran N.K., Clonoff DC. J Diabetes Sci Technol. ellos año 8 (4) julio: 673-84.
Cuadrícula de errores de supervisión
David K. Clonoff, M.D., Courtney Lias, Ph.D., Robert Wigerski, M.D., William Clarke, M.D., Joan Lee Parks, Ph.D., B. Donald. Sachs, M.D., M. Sue Kirkman, M.D., Boris Kovachev, Ph.D., y su barra de error de red
Reanudar
Presentación:
Las matrices de error que se utilizan actualmente para evaluar sin duda la precisión clínica de los pies de glucosa en sangre se basan en una preparación sanitaria obsoleta. Los reguladores actualmente no consumen ampliamente Gridsbugs para obtener permisos a través de monitores, pero esta herramienta, incluida la clase, puede ser útil cuando se despliega para monitorear el rendimiento con productos descargados. La Sociedad Tecnológica de Diabetes, cuando además de la FDA, la Asociación Estadounidense de Diabetes, yo diría que típicamente la Sociedad Endocrina y la Asociación correspondiente para el Avance de Dispositivos Médicos, e incluso los representantes de la ingeniería, la industria y los EE. UU., Tienen una nueva característica específica. uno. Se debe desarrollar una convención conocida como Surveillance Error Power Grip (SEG) para evaluar nuestro riesgo clínico debido a una glucemia incorrecta e.
Métodos:
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Se ha encuestado a un total de 206 clínicas de diabetes para determinar el riesgo clínico asociado a los errores asociados con todos los valores de carbohidratos y glucosa en sangre medidos con cualquier tipo de monitor relacionado. Se podría haber estudiado el efecto de tales fallas en escenarios con 4 pacientes. Los datos para cada par de análisis / referencia se evaluaron y se codificaron simplemente por colores, y el gráfico se establece en la puntuación de riesgo promedio. Utilizando información simulada clave que representa la confiabilidad de los dispositivos de medición de corriente, se calculó la conexión especial entre el riesgo clínico y el rastro de errores a partir del nombre vinculado a la tabla de errores de Clarke (CEG), la tabla de errores de Parks (PEG) y SEG.
Resultados:
Los límites del juego SEG se registraron constantemente en todas las situaciones, ya sea que el paciente fuera del tipo 10 o del tipo 2, tomara insulina o tal vez no. No se consideró una diferencia significativa entre las respuestas de los adultos y los niños, de lo contrario, los cinco tipos de tendencias médicas. Aunque se tuvieron en cuenta pequeñas diferencias específicas dentro del rango de riesgo entre las clínicas de EE. UU. Y las de fuera de EE. UU., Este grupo sintió que no explicaban algún tipo de cuadrículas separadas para estas dos concentraciones de mit de médicos. Los puntos de datos para trabajar con la SEG se dividieron en quince zonas según el nivel de inquietudes asignado, lo que generó críticas a la mayoría de los CEG y PEG convencionales. Los datos simulados de varios medidores con este autocontrol de los errores de carbohidratos basados en las pruebas del medidor sufren con los datos impresos en el SEG frente a los datos personalizados graficados en el CEG, y ahí es cuando se fabricaron las puntuaciones de riesgo de PEG, que inicialmente eran más detalladas y coherentes. reflejó un aumento en la escala de riesgo de una persona.
Discusión:
El SEG se considera de última generación en relación con la evaluación del riesgo clínico para la salud relacionado con la falla de un seguimiento de glucosa en sangre que asigna un riesgo único que evalúa a cada punto de datos del monitor que se coloca adyacente a un valor incrementado de referencia. El SEG puede reflejar la precisión especializada de cualquier cantidad de glucosa en sangre que deba controlarse de diversas formas, incluidas estas proporciones de puntos de datos que se establecen estrictamente dentro de las zonas de riesgo definidas por el usuario. Para los datos simulados, cualquier SEG permite, a través de la comparación con CEG, además – PEG, una mayor precisión en la cuantificación de la probabilidad, especialmente si los riesgos son definitivamente bajos. Esta herramienta será útil para permitir a los reguladores y fabricantes realizar un seguimiento de las métricas de seguimiento en sus programas de supervisión y evaluar los niveles de carbohidratos en sangre.
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