Como Corrigir Erros De Software De Análise De Malha Facilmente
September 6, 2021Aqui estão algumas maneiras bastante simples de o aplicativo de software de análise de malha de erro corrigir o problema.
Recomendado: Fortect
A Análise de Grade de Erro de Clarke (EGA) foi colhida em 1987 para quantificar a precisão relacionada à saúde das estimativas dos pacientes de seus níveis atuais de açúcar no sangue em comparação com o retorno às leituras de açúcar no sangue do multímetro. Ele foi então usado para avaliar sua precisão clínica das estimativas de açúcar e carboidratos do medidor em comparação com a referência.
O Clarke Error Grid Analysis (SG-EGA) é considerado seu programa estatístico patenteado baseado em Windows, construído para ajudá-lo a começar apenas na indústria de tecnologia de diabetes, especialmente sempre que avalia dispositivos de monitoramento contínuo de glicose fazendo sangue. A análise é baseada na suposição de que o medidor provavelmente será adequado para o tamanho no qual ele pode ser usado para tomar decisões clinicamente corretas. Medições de glicose de banana contínuas emparelhadas, uma de um analisador de labrador de referência e a outra em um medidor portátil de glicose no sangue, podem ser facilmente avaliadas e colocadas em muitas zonas designadas com base no tipo de equivalência de decisões clínicas que você ajudaria com um multímetro de carboidrato de sangue de laboratório . ponto de referência. SG-EGA foi originalmente iniciado pelo Dr. William Clark da University of Virginia em Charlottesville, Virginia, EUA.
Gerenciamento de dados
- Tabela IntegrateFree com número ilimitado de linhas idênticas
- Tratamento correto para não acertar os dados
- Importar tipo de leitura simples.
Documentação
- Arquivo eletrônico completo de informações.
- Central de atendimento de suporte técnico da BP
Links
- Kovachev Gonder-Frederick L.A., Cox DJ e Clarke V.L. Avaliação contínua da precisão do sensor: monitoramento de carboidratos e glicose. Análise contínua da grade de erro de glicose, ilustrada pelos detalhes do TheraSense Freestyle Navigator. DiabetesCare 2004; 27: 1922-1928. Link
Requisitos do sistema
- PC com Windows
- 8 MB de espaço livre no disco rígido.
A Análise de Grade de Erro de Clarke (SG-EGA; Análise de Grade de Erro de Clarke) é um aplicativo estatístico baseado em Windows destinado ao uso no comércio de tecnologia de diabetes Tipo II para avaliar dispositivos de supervisão contínua de glicose no sangue. Os recursos de nível de açúcar no sangue foram desenvolvidos. A análise está localizada na suposição de que uma grande parte do medidor é justa a ponto de potencialmente ser usada para fornecer clínicas mais informadas para soluções técnicas. Leituras emparelhadas de glicose no sangue de um analisador de laboratório de passagem com outras leituras de tudo de um medidor portátil de glicose humana tendem a ser avaliadas e colocadas em uma por causa de cinco zonas com base em uma distinção de decisões médicas que o medidor fará com um trabalho laboratorial específico. ligação. O SG-EGA foi criado pelo Dr. William Clark, da University of Virginia em Charlottesville, Virginia, EUA.
Gerenciamento de dados
- Contador integrado com número incontável de séries
- Tratamento correto de informações ausentes
- Importar formato de texto
Documentação
- Pacote completo de informações eletrônicas
- Central de atendimento de suporte técnico
Links
- Kovachev B.P., Gonder-Frederick L.A., Cox DJ e W.L. Clark. Exatidão contínua do sensor e avaliação de precisão: monitoramento de glicose Análise contínua da grade de erros de doces explicada pelos dados do TheraSense Freestyle Navigator. DiabetesCare 2004; 27: 1922-1928. Link
Requisitos do sistema
- PC com Windows
- 8 MB de espaço livre no disco rígido.
Erro de monitoramento da rede
Software
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Artigo
Identificador para o poder de erro de rastreamento. Clonoff D.K., Lias S., Wigerski R., Clark V., J.L., Park Sachs D.B., Kirkman M.S., Kovachev B. ErrorGrid panel. J Diabetes Sci Technol. deste ano, julho, 8 (4): 658-72.
Cálculo da análise dos erros das questões: métodos e exemplos de exame. B.P., Kovachev Wakeman CA, Breton MD, Coast G.J., Louis RF, Tran N.K., Clonoff DC. J Diabetes Sci Technol. deste ano, 8 (4) de julho: 673-84.
Monitorando a grade de erros
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., também a barra de erro de rede
Retomar
Apresentação:
As matrizes de erro atualmente usadas para contrastar e comparar a precisão clínica dos medidores de açúcar no sangue e carboidratos são baseadas em práticas de saúde e condicionamento físico desatualizadas. Os Gridsbugs não são usados com frequência pelos reguladores para escolher os monitores, mas essa ferramenta, que inclui o tipo, pode ser útil quando a tecnologia da informação se trata de monitorar o desempenho de produtos descarregados. A Technological Diabetes Society, bem como a FDA, a maior parte da American Diabetes Association, eu sugeriria a Endocrine Society e a Harmonizing Association for the Advancement of Medical Devices, e até mesmo os representantes por trás da ciência, indústria e os EUA, agora têm um novo. uma convenção conhecida como Surveillance Error Power Grip (SEG) foi desenvolvida para avaliar cada risco clínico de medidores de BG incorretos.
Métodos:
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Um total de 206 estabelecimentos de diabetes foram pesquisados quanto ao risco potencial clínico de erros associados a todos os valores de glicose do corpo inteiro medidos com qualquer tipo de monitor. O efeito desses erros em cenários com 4 mulheres foi estudado. Os dados para cada monitor único / par de referência foram avaliados e codificados por cores e o gráfico é normalmente baseado na nomenclatura de risco médio. Usando as principais informações simuladas que representam, eu diria, a precisão dos dispositivos de medição atuais, muitas vezes a relação entre risco clínico e monitor de erro foi calculada a partir do nome da pessoa da mesa de centro de erro de Clarke (CEG), mesa de erro de Parks (PEG) e SEG.
Resultados:
Os limites da ação SEG foram registrados de forma consistente em todos os cenários, quer o paciente fosse meio 1 ou tipo 2, tomando injeções ou não. Nenhuma diferença significativa foi encontrada anteriormente entre a resposta adulto / criança ou os cinco tipos de respostas qualificadas. Embora pequenas diferenças específicas tenham sido observadas dentro da faixa de risco em relação às clínicas dos Estados Unidos e de outros países, esta empresa sentiu que não entendia as grades separadas para esses 1 níveis de médicos. As características de dados do SEG foram divididas em quatorze zonas de acordo com o nível de risco enviado, o que gerou críticas por trás do CEG e PEG convencionais. Dados do medidor simulados com este automonitoramento em erros de glicose com base na experiência de determinação do medidor impressa no SEG vs. . dados específicos plotados no CEG, ou então os escores de risco PEG foram gerados, que eram inicialmente mais precisos e refletiam consistentemente um aumento na escala de risco.
Discussão:
O SEG é visto como o estado da arte para avaliar o perigo clínico para a saúde da falha de um monitor de carboidratos e glicose no sangue que atribui uma classificação de ameaça exclusiva para cada monitor de dados diretamente quando colocado ao lado a um valor de origem. O SEG pode refletir toda a precisão clínica de qualquer nível de açúcar no sangue que precise ser examinado de várias maneiras, e isso inclui as proporções de pontos de dados que cairão estritamente dentro das áreas de risco definidas pelo usuário e zonas específicas. Para dados simulados, qualquer SEG permitiria, em comparação com CEG, além do PEG, maior precisão presente na quantificação do risco, especialmente se os riscos forem claramente baixos. Esta ferramenta será útil para habilitar reguladores e tais produtos dietéticos. para rastrear métricas de monitoramento em seus programas de monitoramento e para avaliar seus níveis de açúcar no sangue.
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