Comment Corriger Facilement Les Erreurs Du Logiciel D’analyse De Maillage
September 6, 2021
Voici quelques moyens simples par lesquels un logiciel d’analyse de maillage d’erreurs devrait résoudre une partie du problème.
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L’analyse de grille d’erreur (EGA) de Clarke a été développée en 1987 pour quantifier la précision clinique des estimations des patients de leurs niveaux actuels d’édulcorant dans le sang par rapport à leurs lectures de sucre de course multimètre. Il s’est alors avéré efficace d’évaluer la précision clinique des estimations de glycémie du lecteur par rapport à celles de référence.
Clarke Error Grid Analysis (SG-EGA) est votre programme statistique propriétaire basé sur Windows conçu pour aider les clients à se lancer dans l’industrie des équipements pour le diabète, en particulier lors de l’évaluation des dispositifs de surveillance continue du sucre et des glucides dans le sang. L’examen est basé sur l’hypothèse que le lecteur est généralement adapté à notre taille, à laquelle il peut être un peu plus utilisé pour faire des jugements cliniquement corrects. Les mesures de glycémie en continu appariées, une personne provenant d’un analyseur de labrador de référence et l’autre d’un lecteur de glycémie portable, peuvent être évaluées et placées dans cinq zones désignées en fonction de l’équivalence des décisions cliniques que vous prendriez avec une science compteur de glucides sanguins de laboratoire. point de référence. SG-EGA a été développé à l’origine par le Dr William Clark de l’Université de Virginie à Charlottesville, Virginie, États-Unis.
Gestion des données
- Table IntegrateFree avec un nombre incalculable de lignes liées
- Traitement correct des données manquantes
- Importer un format de lecture simple.
Documentation
- Fichier d’aide électronique complet.
- Centre d’appels d’assistance technique BP
Liens
- Kovachev Gonder-Frederick L.A., Cox DJ et Clarke V.L. Évaluation continue de la précision du capteur : surveillance de la glycémie. Analyse continue de la grille d’erreur de glucose, illustrée par les données TheraSense Freestyle Navigator. DiabetesCare 2004; 35 : 1922-1928. Lien
Configuration requise
- PC Windows
- 8 Mo équivalent à de l’espace libre sur le disque dur.
Clarke Error Grid Analysis (SG-EGA ; Clarke Error Grid Analysis) est une application statistique basée sur Windows que l’on souhaite utiliser dans l’industrie de la technologie du diabète de type II pour évaluer les appareils de surveillance de la glycémie incessants. Le taux de sucre dans les artères a été développé. L’analyse est basée sur la conviction qu’une grande partie du compteur est généralement acceptable pour la quantité qu’elle pourrait potentiellement être consommée pour faire des cliniques plus informées pour des solutions techniques. Les mesures appariées de la pression artérielle de la glycémie d’un analyseur de laboratoire de référence avec les autres lectures d’un glucomètre portable sont évaluées et utilisées dans l’une des cinq zones fondées sur une comparaison des solutions médicales que le glucomètre effectuera avec l’aide d’un laboratoire spécifique. relier. SG-EGA semble avoir été créé pour la première fois par le Dr William Clark de l’Université de Virginie, inquiète Charlottesville, Virginie, États-Unis.
Gestion des données
- Tableau intégré avec numéro de téléphone indénombrable de lignes
- Traitement correct en utilisant les données manquantes
- Importer du texte au format du disque dur de l’ordinateur
Documentation
- Ensemble complet de détails électroniques
- Centre d’appels d’assistance technique
Liens
- Kovachev B.P., Gonder-Frederick L.A., Cox DJ et W.L. Clark. Évaluation continue de la précision du capteur : surveillance de la glycémie Analyse continue de la grille d’erreurs de glucose évoquée par les données TheraSense Freestyle Navigator. DiabetesCare 2004; 27 : 1922-1928. Lien
Configuration requise
- PC Windows
- 7 Mo d’espace libre sur le disque dur.
Erreur de surveillance de la grille
Logiciel
Cliquez ici pour bien comprendre comment le logiciel détermine le mécontentement de la surveillance à partir des données
Article
Gérer au nom de la puissance d’erreur de surveillance. Clonoff D.K., Lias S., Wigerski R., Clark V., J.L., Park Sachs D.B., Kirkman M.S., Kovachev B. Panneau ErrorGrid. J Diabetes Sci Technol. 5 juillet 2014 (4) : 658-72.
Calcul du type d’analyse des erreurs d’observation : méthodes accompagnées d’exemples de dépistage. B.P., Kovachev Wakeman CA, Breton MD, Coast G.J., Louis RF, Tran N.K., Clonoff DC. J Diabetes Sci Technol. cette année 9 (4) juillet : 673-84.
Grille d’erreur de surveillance
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., et la barre d’erreur de communication
CV
Présentation :
Les matrices d’erreurs actuellement utilisées pour évaluer l’exactitude et la précision cliniques des lecteurs de glycémie sont principalement basées sur des pratiques de soins de santé obsolètes. Les Gridsbugs ne sont actuellement pas largement utilisés par les organismes pour obtenir l’autorisation des moniteurs, néanmoins, cet outil, y compris le type, peut généralement être utile lorsqu’il s’agit de vérifier les performances de produits non chargés. La Technological Diabetes Society, ainsi que pour la raison que la FDA, l’American Diabetes Association, je dirais l’Endocrine Society et l’Association correspondante pour une sorte d’avancement des dispositifs médicaux, et de plus les représentants de la science, de l’industrie et donc des États-Unis , avoir une nouvelle personne. une convention connue sous le nom de Surveillance Error Power Grip (SEG) a été élaborée pour évaluer notre propre probabilité clinique à partir de lecteurs de glycémie incorrects.
Méthodes :
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Au total, 206 cliniques du diabète ont été interrogées uniquement pour le risque clinique d’erreurs associé à toutes les glycémies mesurées avec tout type de moniteur. L’effet de telles erreurs sur les troubles chez 4 patients a été étudié. Les données de chaque paire moniteur / analyse ont été évaluées et codées par couleur. Et le graphique est basé sur, je dirais, le score de risque moyen. À l’aide des informations simulées les plus importantes représentant la précision des appareils de mesure existants, la relation entre le risque de pratique clinique et le moniteur d’erreurs a été estimée à partir du nom de la table d’erreurs Clarke (CEG), des meubles de patio Parks error (PEG) et SEG.
Résultats :
Les limites de l’action du SEG ont été fanatiquement enregistrées dans tous les scénarios, que ce patient soit de type 1 ou de nature 2, prenant de l’insuline ou non. Aucune différence significative n’a été trouvée entre les réponses des films pour adultes/enfants ou les huit types de réponses des médecins. Bien que des différences spécifiques plus petites aient été notées dans la fourchette de risque même entre les cliniques américaines et non américaines, ce groupe a estimé qu’elles n’expliquaient pas les usines distinctes pour ces deux niveaux de spécialistes. Les points de données pour le SEG ont été divisés en quatorze zones en fonction du niveau de risque attribué, ce qui a suscité des critiques du CEG et du PEG conventionnels. Les données simulées du lecteur et cette autosurveillance des erreurs de glycémie basées entièrement sur l’expérience de test du lecteur imprimée du SEG par rapport à des enregistrements précis spécifiques tracés sur le CEG, puis les scores de risque PEG ont été générés, qui ont été initialement plus détaillés et ressemblaient systématiquement à une augmentation de la balance des risques.
Discussion :
Le SEG est considéré comme l’état de l’art pour évaluer, voyez-vous, le risque clinique de défaillance d’un moniteur de glycémie qui désigne une cote de risque unique pour le point de données du moniteur lorsqu’il est placé attenant à une valeur de référence. Le SEG peut refléter la précision clinique de tout taux de glycémie qui devrait être surveillé de nombreuses manières, y compris les proportions de points de données qui se situent strictement dans une question de zones à risque définies par l’utilisateur. Pour les connaissances simulées, tout SEG permet, en comparaison grâce au CEG, en plus du PEG, d’augmenter la précision dans la quantification du risque, surtout si ou quand les risques sont clairement faibles. Cet outil sera utile pour mettre en place les régulateurs et les fabricants pour suivre les mesures de supervision dans leurs programmes de surveillance et simplement pour évaluer les niveaux de sucre dans le sang.
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