JP5900044B2 - 糖尿病治療支援装置、糖尿病治療支援方法、糖尿病治療支援プログラム - Google Patents

糖尿病治療支援装置、糖尿病治療支援方法、糖尿病治療支援プログラム Download PDF

Info

Publication number
JP5900044B2
JP5900044B2 JP2012054382A JP2012054382A JP5900044B2 JP 5900044 B2 JP5900044 B2 JP 5900044B2 JP 2012054382 A JP2012054382 A JP 2012054382A JP 2012054382 A JP2012054382 A JP 2012054382A JP 5900044 B2 JP5900044 B2 JP 5900044B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
blood glucose
glucose level
meal
average
measurement
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
JP2012054382A
Other languages
English (en)
Other versions
JP2013188240A5 (ja
JP2013188240A (ja
Inventor
時田 宗雄
宗雄 時田
中嶋 聡
聡 中嶋
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Omron Healthcare Co Ltd
Original Assignee
Omron Healthcare Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Omron Healthcare Co Ltd filed Critical Omron Healthcare Co Ltd
Priority to JP2012054382A priority Critical patent/JP5900044B2/ja
Priority to US14/377,737 priority patent/US9131903B2/en
Priority to DE112012006019.9T priority patent/DE112012006019T5/de
Priority to PCT/JP2012/079284 priority patent/WO2013136585A1/ja
Priority to CN201280071342.1A priority patent/CN104168829B/zh
Publication of JP2013188240A publication Critical patent/JP2013188240A/ja
Publication of JP2013188240A5 publication Critical patent/JP2013188240A5/ja
Application granted granted Critical
Publication of JP5900044B2 publication Critical patent/JP5900044B2/ja
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/72Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
    • A61B5/7271Specific aspects of physiological measurement analysis
    • A61B5/7278Artificial waveform generation or derivation, e.g. synthesising signals from measured signals
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/145Measuring characteristics of blood in vivo, e.g. gas concentration, pH value; Measuring characteristics of body fluids or tissues, e.g. interstitial fluid, cerebral tissue
    • A61B5/14532Measuring characteristics of blood in vivo, e.g. gas concentration, pH value; Measuring characteristics of body fluids or tissues, e.g. interstitial fluid, cerebral tissue for measuring glucose, e.g. by tissue impedance measurement
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/145Measuring characteristics of blood in vivo, e.g. gas concentration, pH value; Measuring characteristics of body fluids or tissues, e.g. interstitial fluid, cerebral tissue
    • A61B5/14546Measuring characteristics of blood in vivo, e.g. gas concentration, pH value; Measuring characteristics of body fluids or tissues, e.g. interstitial fluid, cerebral tissue for measuring analytes not otherwise provided for, e.g. ions, cytochromes
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/145Measuring characteristics of blood in vivo, e.g. gas concentration, pH value; Measuring characteristics of body fluids or tissues, e.g. interstitial fluid, cerebral tissue
    • A61B5/1468Measuring characteristics of blood in vivo, e.g. gas concentration, pH value; Measuring characteristics of body fluids or tissues, e.g. interstitial fluid, cerebral tissue using chemical or electrochemical methods, e.g. by polarographic means
    • A61B5/1473Measuring characteristics of blood in vivo, e.g. gas concentration, pH value; Measuring characteristics of body fluids or tissues, e.g. interstitial fluid, cerebral tissue using chemical or electrochemical methods, e.g. by polarographic means invasive, e.g. introduced into the body by a catheter
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/48Other medical applications
    • A61B5/486Bio-feedback
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/48Other medical applications
    • A61B5/4866Evaluating metabolism
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N27/00Investigating or analysing materials by the use of electric, electrochemical, or magnetic means
    • G01N27/26Investigating or analysing materials by the use of electric, electrochemical, or magnetic means by investigating electrochemical variables; by using electrolysis or electrophoresis
    • G01N27/416Systems
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N33/00Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
    • G01N33/48Biological material, e.g. blood, urine; Haemocytometers
    • G01N33/50Chemical analysis of biological material, e.g. blood, urine; Testing involving biospecific ligand binding methods; Immunological testing
    • G01N33/66Chemical analysis of biological material, e.g. blood, urine; Testing involving biospecific ligand binding methods; Immunological testing involving blood sugars, e.g. galactose
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N33/00Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
    • G01N33/48Biological material, e.g. blood, urine; Haemocytometers
    • G01N33/50Chemical analysis of biological material, e.g. blood, urine; Testing involving biospecific ligand binding methods; Immunological testing
    • G01N33/72Chemical analysis of biological material, e.g. blood, urine; Testing involving biospecific ligand binding methods; Immunological testing involving blood pigments, e.g. haemoglobin, bilirubin or other porphyrins; involving occult blood
    • GPHYSICS
    • G16INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16HHEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H40/00ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices
    • G16H40/60ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices for the operation of medical equipment or devices
    • G16H40/63ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices for the operation of medical equipment or devices for local operation
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/72Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
    • A61B5/7271Specific aspects of physiological measurement analysis
    • A61B5/7282Event detection, e.g. detecting unique waveforms indicative of a medical condition
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/74Details of notification to user or communication with user or patient ; user input means
    • A61B5/742Details of notification to user or communication with user or patient ; user input means using visual displays
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N2800/00Detection or diagnosis of diseases
    • G01N2800/04Endocrine or metabolic disorders
    • G01N2800/042Disorders of carbohydrate metabolism, e.g. diabetes, glucose metabolism

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Hematology (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • Urology & Nephrology (AREA)
  • Optics & Photonics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Biochemistry (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Medicinal Chemistry (AREA)
  • Food Science & Technology (AREA)
  • Microbiology (AREA)
  • Cell Biology (AREA)
  • Biotechnology (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Psychiatry (AREA)
  • Physiology (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Chemical Kinetics & Catalysis (AREA)
  • Emergency Medicine (AREA)
  • Diabetes (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Epidemiology (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)

Description

本発明は、糖尿病治療支援装置、糖尿病治療支援方法、糖尿病治療支援プログラムに関する。
糖尿病治療において最も重要となるのは血糖コントロールである。血糖状態の指標のひとつにHbA1c(グリコ(糖化)ヘモグロビンA1c)がある。HbA1cは糖が非酵素的に結合したヘモグロビンであり、食事等による一時的な血糖の変化の影響を受けないが、血糖が高い状態が続くと結合の割合が高くなり、HbA1cが高くなる。ヘモグロビンの寿命が120日程度であることから、HbA1cは測定前1〜2ヶ月間の血糖状態の指標として用いられる。
通常、外来糖尿病患者は、月1回の通院時にHbA1cを測定され、測定されたHbA1cが前月等の前回測定値と比較されて、血糖状態の良否が評価される。この評価を基に薬物治療の方針決定、食事・運動療法の指導が行われ、糖尿病患者は、HbA1cが正常値に近づくように努力する。そのため、糖尿病患者にとっても、HbA1cの変化は非常に関心が高い。
このように、血糖状態の指標として、HbA1cは非常に重要な項目であり、医療従事者、患者にとって非常に関心が高い値である。しかし、HbA1cは通常、病院での採血により大型検査機器にて測定されるものである。また、HbA1cを測定する小型の機器は一般的ではないため、患者は病院で検査を受けるまでHbA1cの値を知ることができない。
また、HbA1cを測定する専用の小型機器は高価であり、必要血液量も数ulと、血糖計の必要量(1ul以下)に比べて多くが必要である。また、HbA1cはその性質上日々の変化は小さいため、そのような専用の小型機器の使用頻度は比較的少ないと考えられる。
しかし、その使用頻度は少なくても、HbA1cを、血糖値のように患者が自分で測定もしくは確認できれば糖尿病の自己管理に役立つ。
HbA1cは、専用の測定機器で直接測定する方法の他、特許文献1,2に示されるように、複数の血糖値のデータを用いてその推定値を算出することが可能である。
特許文献1は、朝食、昼食、夕食の各前後と就寝前を併せた計7つの測定タイミングにおいて測定された血糖値のデータから1日の平均血糖値を算出し、この平均血糖値をもとに、HbA1cの推定値を算出する方法を開示している。
特許文献2は、複数の血糖値のデータからHbA1cの推定を算出する機能を持つ血糖計を開示している。
また、血糖計として、血糖値の平均値を出力するものが知られている。特許文献3は、時系列的に集められて蓄積された血糖値のデータを食前食後のグループに分け、各グループにおける平均血糖値を出力する血糖計を開示している。
また、血糖値の計測のタイミングの管理、血糖値の変遷の管理、及び将来の血糖値の予測等を正確かつ容易に行うことが可能な血糖値計測システムが提案されている(特許文献4参照)。
特許文献4は、朝食、昼食、夕食の各前後と就寝前を併せた計7点の各々における血糖値の平均である個別平均値を求め、更に、7点の個別平均値の平均値である7点平均値を求め、この7点平均値と各個別平均値との相関性を表す相関係数をもとに、血糖測定タイミングを減らすことを提案している。
特開2008−232775号公報 特開2007−304088号公報 特開2001−245900号公報 国際公開第06/9199号公報
特許文献2に記載されているように、測定した血糖値のデータからHbA1cの推定値を算出し、それを使用者に知らせることのできる血糖計は既に提案されている。
しかし、患者が血糖値を測定する頻度やタイミングはばらばらであるため、従来知られている演算方法によってHbA1cの推定値を算出するのでは、HbA1cの推定値の信頼性を向上させることが難しい。
例えば、食後に測定された血糖値のデータの数と、食前に測定された血糖値のデータの数とが大幅に異なることが考えられる。このような場合、単純に血糖値の平均をとってしまうと、データ数が多い側の測定タイミングにおける血糖値のデータが優位となり、その平均が実際の平均血糖値からは大きくずれてしまう。
このように、特許文献1,2に記載のHbA1cの推定値の算出方法では、HbA1cの推定値をより正確な値に近づけることができない。
なお、特許文献3,4は、血糖値を平均する手法について開示しているものの、複数の血糖値のデータからHbA1cの推定値を算出する方法については開示していない。
本発明は、上記事情に鑑みてなされたものであり、複数の血糖値のデータから信頼性の高いHbA1cの推定値を算出することのできる糖尿病治療支援装置、糖尿病治療支援方法、及び糖尿病治療支援プログラムを提供することを目的とする。
本発明の糖尿病治療支援装置は、記憶部に蓄積された複数の血糖値のデータを用いてHbA1cの推定値を算出する糖尿病治療支援装置であって、食前に測定された血糖値である複数の食前血糖値のデータ及び食後に測定された血糖値である複数の食後血糖値のデータを前記記憶部から取得するデータ取得部と、前記データ取得部により取得された前記複数の食前血糖値の平均値である食前平均値を算出する食前平均算出部と、前記データ取得部により取得された前記複数の食後血糖値の平均値である食後平均値、又は、前記複数の食後血糖値の最大値である最大食後血糖値を求める演算部と、前記食前平均値と、前記食後平均値又は前記最大食後血糖値とを用いて平均血糖値を算出する平均血糖値算出部と、前記平均血糖値を用いて前記HbA1cの推定値を算出するHbA1c推定値算出部と、前記算出された前記HbA1cの推定値を出力する出力部とを備えるものである。
本発明の糖尿病治療支援方法は、記憶部に蓄積された複数の血糖値のデータを用いてHbA1cの推定値を算出する糖尿病治療支援方法であって、食前に測定された血糖値である複数の食前血糖値のデータ及び食後に測定された血糖値である複数の食後血糖値のデータを前記記憶部から取得するデータ取得ステップと、前記取得した前記複数の食前血糖値の平均値である食前平均値を算出する食前平均算出ステップと、前記取得した前記複数の食後血糖値の平均値である食後平均値、又は、前記複数の食後血糖値の最大値である最大食後血糖値を求める演算ステップと、前記食前平均値と、前記食後平均値又は前記最大食後血糖値とを用いて平均血糖値を算出する平均血糖値算出ステップと、前記平均血糖値を用いて前記HbA1cの推定値を算出するHbA1c推定値算出ステップと、前記算出された前記HbA1cの推定値を出力する出力ステップとを備えるものである。
本発明の糖尿病治療支援プログラムは、前記糖尿病治療支援方法の各ステップをコンピュータに実行させるためのプログラムである。
本発明によれば、複数の血糖値のデータから信頼性の高いHbA1cの推定値を算出することのできる糖尿病治療支援装置、糖尿病治療支援方法、及び糖尿病治療支援プログラムを提供することができる。
本発明の一実施形態を説明するための糖尿病治療支援装置の一例である血糖計1の構成を示す外観図 図1に示す血糖計1の内部構成を示すブロック図 図1に示した血糖計1の血糖値測定の際の動作を説明するためのフローチャート 図1に示した血糖計1のHbA1c表示モード時の動作を説明するためのフローチャート 被測定者の連続血糖値の測定データを示す図 図1に示した血糖計1のHbA1c表示モード時の動作の変形例を説明するためのフローチャート
以下、本発明の実施形態について図面を参照して説明する。
図1は、本発明の一実施形態を説明するための糖尿病治療支援装置の一例である血糖計1の構成を示す外観図である。
血糖計1は、表示部10、操作部11、及び電極挿入部12が筐体に設けられた構成である。この筐体は手のひらサイズであり、血糖計1は簡単に持ち運びができるものである。
電極挿入部12は、血糖値測定のための電極を挿入するための孔部である。この電極の一端が電極挿入部12に挿入された状態で、この電極の他端に被測定者の血液を付着させることで、この電極を介して血糖値の測定が可能になる。
表示部10は、測定した血糖値のデータ、操作メニュー等を含む各種情報を表示するものであり、例えば液晶等により構成される。
操作部11は、主操作ボタン11A、切り替えボタン11B,11C、食前ボタン11D、及び食後ボタン11Eを含む。
主操作ボタン11Aは、血糖計1の電源投入や、各種メニューの決定指示を行うためのボタンである。
切り替えボタン11B,11Cは、表示部10に表示される情報の表示を切り替えたり、各種メニューを選択したりするためのボタンである。
食前ボタン11Dは、血糖値の測定タイミングが食前であることを示す食前情報を血糖計1に入力するためのボタンである。
食後ボタン11Eは、血糖値の測定タイミングが食後であることを示す食後情報を血糖計1に入力するためのボタンである。
図2は、図1に示す血糖計1の内部構成を示すブロック図である。
血糖計1は、図1に示した操作部11及び表示部10の他に、血糖値測定部21、制御部22、及びメモリ部23を備える。
血糖値測定部21は、電極挿入部12に挿入された電極を用いて血糖値の測定を行い、測定した血糖値のデータを制御部22に送信する。
制御部22は、血糖計1全体を統括制御すると共に、各種演算を行うものであり、CPU(中央演算処理装置)と、CPUに接続されるROM(Read Only Memory)及びRAM(Random Access Memory)により構成される。
制御部22には操作部11が接続されており、操作部11が操作されると、その操作に応じた指示信号が制御部22に入力される。
メモリ部23は、例えばフラッシュメモリ等であり、血糖値測定部21により測定された血糖値のデータが制御部22の制御によって記憶される。
血糖計1では、制御部22が、血糖値測定部21によって測定されメモリ部23に記憶された複数の血糖値のデータを用いてHbA1cを推定し、推定したHbA1cを出力する機能(HbA1c表示モード)を有している。この機能により、糖尿病の治療を効果的に支援することができる。以下、血糖計1の動作について説明する。
図3は、図1に示した血糖計1の血糖値測定の際の動作を説明するためのフローチャートである。図3に示した各ステップは、制御部22に含まれるCPUがROMに記憶されるプログラムを実行することにより実現される。
主操作ボタン11Aが例えば長押しされると、電源投入指示が制御部22に入力され、血糖計1の電源がONになる。
電源ONになると、制御部22は、血糖値の測定開始指示を待つ。そして、例えば主操作ボタン11Aが押下され、血糖値の測定開始指示が制御部22に入力されると(ステップS1:YES)、この測定開始指示に応じて、制御部22は、血糖値測定部21により血糖値の測定を開始させる(ステップS2)。
血糖値の測定が終了すると、制御部22は、例えば「測定タイミングを食前ボタン又は食後ボタンにより入力してください」といったメッセージを表示部10に表示させ、被測定者に対し、測定タイミングの入力を促す(ステップS3)。
ステップS3の後、被測定者により食前ボタン11Dが押下された場合、食前情報が制御部22に入力される。食前情報が入力されると、制御部22は、ステップS2において測定して得られた血糖値のデータを、当該食前情報及びステップS2における血糖値の測定日時の情報と対応付けて、メモリ部23に記憶する(ステップS5)。
ステップS3の後、被測定者により食後ボタン11Eが押下された場合、食後情報が制御部22に入力される。食後情報が入力されると、制御部22は、ステップS2において測定して得られた血糖値のデータを、当該食後情報及びステップS2における血糖値の測定日時の情報と対応付けて、メモリ部23に記憶する(ステップS6)。
なお、制御部22は、血糖値の測定が終了してから一定時間、食前情報及び食後情報のいずれも入力されなかった場合は、ステップS2において測定して得られた血糖値のデータを、その測定日時の情報と対応付けて、メモリ部23に記憶する。
このような動作が繰り返されることにより、メモリ部23には、血糖値のデータが蓄積されていく。
図4は、図1に示した血糖計1のHbA1c表示モード時の動作を説明するためのフローチャートである。図4に示した各ステップは、制御部22に含まれるCPUがROMに記憶されるプログラムを実行することにより実現される。
なお、図4では、メモリ部23に、食前情報が対応付けられた血糖値のデータと、食後情報が対応付けられた血糖値のデータとがそれぞれ複数(理想的には、1〜2ヶ月分)記憶されていることを前提としたフローとしている。
まず、制御部22は、食前に測定された血糖値のデータ(以下、食前血糖データという)をメモリ部23から読み出して取得する(ステップS11)。
具体的には、制御部22は、メモリ部23に記憶されている血糖値のデータの中から、食前情報が対応付けられた血糖値(食前血糖値)のデータを取得する。
この食前血糖値は、被測定者の空腹時に測定されたものであるため、被測定者の最低血糖値に近い値となる。
次に、制御部22は、ステップS11で取得した複数の食前血糖値の平均(以下、食前平均値という)を算出する(ステップS12)。
この食前平均値は、被測定者の空腹時に測定された血糖値の平均であるため、被測定者の最低血糖値の所定期間(例えば1〜2ヶ月間)における平均値に近い値となる。
次に、制御部22は、食後に測定された血糖値のデータをメモリ部23から読み出して取得する(ステップS13)。
具体的には、制御部22は、メモリ部23に記憶されている血糖値のデータの中から、食後情報が対応付けられた血糖値(食後血糖値)のデータを取得する。
次に、制御部22は、ステップS13で取得した複数の食後血糖値の平均(以下、食後平均値という)を算出する(ステップS14)。
この食後平均値は、被測定者の食後に測定された血糖値の平均であるため、被測定者の最高血糖値の所定期間(例えば1〜2ヶ月間)における平均値に近い値となる。
次に、制御部22は、食前平均値と食後平均値の平均を算出する(ステップS15)。
例えば、制御部22は、食前平均値をbe_AVとし、食後平均値をaf_AVとすると、以下の式(1)又は(2)等により平均all_AVを算出する。
all_AV={(be_AV)+(Af_AV)}/2 ・・・(1)
all_AV=α(be_AV)+(1−α)(Af_AV) ・・・(2)
ただし、0<α<1
平均all_AVは、所定期間における最高血糖値の平均値と、所定期間における最低血糖値の平均値との平均である。このため、平均all_AVは、所定期間中の被測定者の平均血糖値に近い値になる。
被測定者の平均血糖値とHbA1cとの関係は特許文献1,2等に記載されているように良く知られている。そこで、制御部22は、ステップS15で算出した平均all_AVを用いて、HbA1cの推定値を算出する(ステップS16)。
例えば、制御部22は、以下の式(3)によりHbA1cの推定値を算出する。下記(3)は、文献(DIABETES CARE,VOLUME 31,NUMBER 8,AUGUST 2008)に記載されたものを用いた。
HbA1c推定値(%)={(all_AV)+46.7}/28.7 ・・・(3)
最後に、制御部22は、算出したHbA1cの推定値を、算出日時と対応付けてメモリ部23に記憶すると共に、算出したHbA1cの推定値を表示部10に表示させて、処理を終了する。
表示部10におけるHbA1cの推定値の表示形式としては、算出した値をそのまま表示する他、算出した値と過去に算出した値とを比較可能に表示する、事前に設定されたHbA1cの目標値と併せて表示する等の形式をとればよい。HbA1cの目標値は、操作部11を操作して被測定者が入力できるようにすればよい。
図5は、CGMS(Continuous glucose measurement system)によって測定した被測定者の1日の血糖値の変化を示す図である。
図5に示すように、血糖値は1日の間でも大きく変動する。図5に示した実線波形で示される連続血糖値の1日における平均値(平均血糖値)は127mg/dLである。この平均値を測定できれば、上記式(3)により求まるHbA1cの推定値を、血液を検査して得られるHbA1c測定値に限りなく近づけることができる。
しかし、被測定者の平均血糖値を正確に測定するには、図5に示したような連続血糖値のデータが必要であり、このようなデータは簡易血糖計等では取得することができない。
そこで、本実施形態の血糖計1は、図5に示した連続血糖値の波形の山の部分に相当するデータの平均値と、図5に示した連続血糖値の波形の谷の部分に相当するデータの平均値とを求め、これら平均値の平均をとることで、高い精度で平均血糖値を算出(推定)するようにしている。
図5に示した連続血糖値の波形の山の部分のデータは、いわゆる最高血糖値付近のデータである。血糖値は、食後60分から120分の間(平均90分)で最高になることが多い。そのため、被測定者に対し、食後60分から120分の間に血糖値を測定するよう推奨しておくことで、上述した食後血糖値を、最高血糖値付近に近づけることができる。
また、図5に示した連続血糖値の波形の谷の部分のデータは、いわゆる最低血糖値付近のデータである。血糖値は、空腹時に最低になることが多いため、上述した食前血糖値が最低血糖値付近のデータとなる。
なお、複数の食前血糖値及び複数の食後血糖値を平均して平均血糖値とする方法も考えられる。
しかし、この方法では、食前血糖値と食後血糖値の数に違いがあった場合に、平均血糖値が、より数が多い方のデータに引きずられてしまう。そこで、食前血糖値の平均値と食後血糖値の平均値との平均値を平均血糖値とすることで、食前血糖値と食後血糖値の数に違いがあっても、この違いを吸収して、より正確な平均血糖値を算出することができる。
図5において○印を付けた血糖値は、食前のタイミングで測定されたデータを示している。図5において×印を付けた血糖値は、食後90分のタイミングで測定されたデータを示している。
図5において○印を付けた3つの血糖値の平均値と、図5において×印を付けた3つの血糖値の平均値との平均値は133mg/dLである。
CGMSの測定データから得られる平均血糖値は上述したように127mg/dLであるため、本実施形態の血糖計1によれば、正確な平均血糖値に対して10%以内の精度で平均血糖値を推定することができる。
また、式(3)により求まるHbA1cの推定値は、平均血糖値が133mg/dLのときは6.1%であり、平均血糖値が127mg/dLのときは6.3%であるため、その差はわずか0.2%となり、本実施形態の方法により、HbA1cを精度良く推定できることが分かる。
以上のように、本実施形態の血糖計1は、被測定者の最高血糖値に相当する食後血糖値の所定期間における平均値と、被測定者の最低血糖値に相当する食前血糖値の所定期間における平均値との平均値を平均血糖値として算出する。そして、この平均血糖値を用いてHbA1c推定値を算出している。このため、CGMSのような大掛かりなシステムを用いずとも、HbA1cに近いHbA1cの推定値を得ることができる。
このように、家庭で簡単に使える血糖計1によってHbA1cの変化を簡単に確認できることで、糖尿病治療に対する患者のモチベーション向上や、患者による血糖値測定の習慣化、自己管理の向上といった効果を期待することができる。
また、血糖計1によれば、食前情報が対応付けられた血糖値を食前血糖値として取得し、食後情報が対応付けられた血糖値を食後血糖値として取得して、その後の演算に使用するため、食前に測定された血糖値のデータと、食後に測定された血糖値のデータとを正確に取得することができ、HbA1cの推定値の算出精度を向上させることができる。
なお、図5に示すように、食後は血糖値が大きく上下するため、食後何分で測定したかによって血糖値の大きさは異なる。
より正確なHbA1c推定値を得るためには、食後において血糖値が最大となるタイミングで血糖値を測定できればよい。しかし、血糖値が最大となるタイミングは食事内容や体調によって異なり、常にこのタイミングで血糖値を測定することは難しい。
そこで、血糖計1の制御部22は、食前平均値と食後平均値の平均から平均血糖値を算出するのではなく、食前平均値と、複数の食後血糖値における最大値(食後最大値)との平均から、平均血糖値を算出してもよい。
図6は、図1に示した血糖計1のHbA1c表示モード時の動作の変形例を説明するためのフローチャートである。図6では、図4に示すステップS14をステップS24に変更し、ステップS15をステップS25に変更している。
ステップS24において、制御部22は、ステップS13で取得した複数の食後血糖値の中から、血糖値が最大となる食後血糖値(食後最大値)を抽出する。
続くステップS25において、制御部22は、食前平均値と、ステップS24で抽出した食後最大値との平均を、平均血糖値として算出する。
その後、制御部22は、この平均血糖値を用いてステップS16でHbA1cの推定値を算出し、このHbA1cの推定値を表示部10に表示させて処理を終了する。
例えば、ステップS11で取得されたデータが、図5の○印で示したデータであり、ステップS13で取得されたデータが、図5の×印で示したデータであるとする。
制御部22は、図5において○印を付けた3つの血糖値の平均値と、図5において×印を付けた3つの血糖値のうちの最大値との平均値(=138mg/dL)をステップS25において算出する。
CGMSの測定データから得られる平均血糖値は上述したように127mg/dLであるため、図6の変形例によれば、正確な平均血糖値に対して10%以内の精度で平均血糖値を推定することができる。
また、式(3)により求まるHbA1cは、平均血糖値が127mg/dLのときは6.1%であり、平均血糖値が138mg/dLのときは6.4%であるため、その差はわずか0.3%となり、この変形例においても、HbA1cを精度良く推定できることが分かる。
このように、食後平均値の代わりに、食後血糖値の中の最大値を用いることでも、正確なHbA1cに近いHbA1c推定値を得ることができる。食後血糖値の中の最大値を用いる場合には、食後平均値を用いる場合と比べて、最高血糖値に近い数値を使って平均血糖値を求めることができるため、HbA1cの推定精度を上げることができる。
なお、図6の変形例では、被測定者が暴飲暴食等をした後に測定して得られた食後血糖値が食後最大値として抽出され、HbA1c推定値の演算に使用される可能性がある。このような場合は、HbA1c推定値が、被測定者の普段の生活における最高血糖値を反映しない値となってしまう。
そこで、制御部22は、食後血糖値のうち、全食後血糖値の平均値との差が閾値以上となるものについては、これを除外して、食後最大値を決定することが好ましい。
このようにすることで、暴飲暴食による突出した血糖値の影響を除いたHbA1cの推定値を算出することができ、HbA1c推定値の信頼性を向上させることができる。
以上の説明では、食前ボタン11Dと食後ボタン11Eを物理的なボタンにより構成したが、これらを表示部10に表示させたアイコンによって構成してもよい。なお、食後ボタン11Eは省略することも可能である。
前述したように、血糖値は、食後60分から120分の間(平均90分)で最高になることが多い。そのため、食事に要する平均時間を予め設定できるようにしておき、食前血糖値の測定時刻から、{(食事に要する平均時間)+(血糖値が最大になるまでに要する平均時間)}経過後の時刻を基準とする前後所定時間以内に測定された血糖値のデータを、食後血糖値として扱うことができる。
つまり、食後ボタン11Eを省略した場合には、図4及び図5のステップS13において、制御部22が、食前情報及び食後情報が対応付けられていない血糖値のうち、食前血糖値の測定時刻から第一の時間経過した時刻から、当該測定時刻から当該第一の時間よりも長い第二の時間経過した時刻までの間に測定されたものを、食後血糖値として取得する。このようにすることで、食後ボタン11Eがなくても、食後血糖値の取得が可能になる。
また、以上の説明では、血糖値の測定後に、食前情報又は食後情報を入力させるものとしたが、血糖値の測定前に食前情報又は食後情報を入力できるようにしてもよい。
上記式(2)におけるαの値は、食前血糖値のデータ数と食後血糖値のデータ数に応じて決めればよい。例えば、食前血糖値のデータ数が食後血糖値のデータ数よりも多い場合は、αの値を0.5よりも大きくし、食前血糖値のデータ数が食後血糖値のデータ数よりも少ない場合は、αの値を0.5以下とする等すればよい。
本実施形態の制御部22が実現する機能は、汎用のコンピュータによって実現することも可能である。
例えば、表示部10及び操作部11が接続され、メモリ部23を内蔵するコンピュータに、図2の血糖値測定部21を含むユニットを外付けして用いる構成としてもよい。
この構成においては、コンピュータ側からユニットを制御できるようにしておき、ユニット側から送られてくる血糖値のデータをコンピュータがメモリ部23に記憶する。そして、コンピュータが、メモリ部23に記憶したデータを用いて、図4,6に示した各ステップの処理を行うことで、本実施形態の血糖計1と同様の機能を実現することができる。
また、本実施形態の制御部22が行う図4,6に示した各ステップをコンピュータに実行させるためのプログラムとして提供することもできる。このようなプログラムは、当該プログラムをコンピュータが読取可能な一時的でない(non−transitory)記録媒体に記録される。
このような「コンピュータ読取可能な記録媒体」は、たとえば、CD−ROM(Compact Disc−ROM)等の光学媒体や、メモリカード等の磁気記録媒体等を含む。また、このようなプログラムを、ネットワークを介したダウンロードによって提供することもできる。
今回開示された実施形態はすべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は上記した説明ではなくて特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味及び範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。
以上説明してきたように、本明細書には以下の事項が開示されている。
開示された糖尿病治療支援装置は、記憶部に蓄積された複数の血糖値のデータを用いてHbA1cの推定値を算出する糖尿病治療支援装置であって、食前に測定された血糖値である複数の食前血糖値のデータ及び食後に測定された血糖値である複数の食後血糖値のデータを前記記憶部から取得するデータ取得部と、前記データ取得部により取得された前記複数の食前血糖値の平均値である食前平均値を算出する食前平均算出部と、前記データ取得部により取得された前記複数の食後血糖値の平均値である食後平均値、又は、前記複数の食後血糖値の最大値である最大食後血糖値を求める演算部と、前記食前平均値と、前記食後平均値又は前記最大食後血糖値とを用いて平均血糖値を算出する平均血糖値算出部と、前記平均血糖値を用いて前記HbA1cの推定値を算出するHbA1c推定値算出部と、前記算出された前記HbA1cの推定値を出力する出力部とを備えるものである。
開示された糖尿病治療支援装置は、前記記憶部に蓄積される複数の血糖値のデータにはその測定タイミングを示す情報が対応付けて記憶されており、前記演算部は、前記複数の食後血糖値の平均値との差が閾値以上となる前記食後血糖値を除く食後血糖値の中から前記最大食後血糖値を求めるものである。
開示された糖尿病治療支援装置は、被測定者の血糖値を測定する血糖値測定部と、食前の血糖値測定であることを示す食前情報を入力するための第一の操作部と、食後の血糖値測定であることを示す食後情報を入力するための第二の操作部と、前記血糖値測定部による血糖値の測定開始前又は測定終了後に入力された前記食前情報又は前記食後情報を、当該測定して得られた血糖値のデータと対応付けて前記記憶部に記憶する記憶制御部とを備え、前記データ取得部は、前記食前情報が対応付けられた血糖値のデータを前記食前血糖値のデータとして取得し、前記食後情報が対応付けられた血糖値のデータを前記食後血糖値のデータとして取得するものである。
開示された糖尿病治療支援装置は、被測定者の血糖値を測定する血糖値測定部と、食前の血糖値測定であることを示す食前情報を入力するための第一の操作部と、前記血糖値測定部による血糖値の測定開始前又は測定終了後に入力された前記食前情報を、当該測定して得られた血糖値のデータと対応付けて前記記憶部に記憶すると共に、前記血糖値測定部により測定された血糖値のデータに測定時刻を示す情報を対応付けて前記記憶部に記憶する記憶制御部とを備え、前記データ取得部は、前記食前情報が対応付けられた血糖値のデータを前記食前血糖値のデータとして取得し、前記食前情報が対応付けられた血糖値のデータの測定時刻から第一の時間経過した時刻から、当該測定時刻から第一の時間よりも長い第二の時間経過した時刻までの間に測定された血糖値のデータを前記食後血糖値のデータとして取得するものである。
開示された糖尿病治療支援方法は、記憶部に蓄積された複数の血糖値のデータを用いてHbA1cの推定値を算出する糖尿病治療支援方法であって、食前に測定された血糖値である複数の食前血糖値のデータ及び食後に測定された血糖値である複数の食後血糖値のデータを前記記憶部から取得するデータ取得ステップと、前記取得した前記複数の食前血糖値の平均値である食前平均値を算出する食前平均算出ステップと、前記取得した前記複数の食後血糖値の平均値である食後平均値、又は、前記複数の食後血糖値の最大値である最大食後血糖値を求める演算ステップと、前記食前平均値と、前記食後平均値又は前記最大食後血糖値とを用いて平均血糖値を算出する平均血糖値算出ステップと、前記平均血糖値を用いて前記HbA1cの推定値を算出するHbA1c推定値算出ステップと、前記算出された前記HbA1cの推定値を出力する出力ステップとを備えるものである。
開示された糖尿病治療支援プログラムは、前記糖尿病治療支援方法の各ステップをコンピュータに実行させるためのプログラムである。
1 血糖計
10 表示部
11 操作部
12 電極挿入部
11D 食前ボタン
11E 食後ボタン
21 血糖値測定部
22 制御部
23 メモリ部

Claims (6)

  1. 記憶部に蓄積された複数の血糖値のデータを用いてHbA1cの推定値を算出する糖尿病治療支援装置であって、
    食前に測定された血糖値である複数の食前血糖値のデータ及び食後に測定された血糖値である複数の食後血糖値のデータを前記記憶部から取得するデータ取得部と、
    前記データ取得部により取得された前記複数の食前血糖値の平均値である食前平均値を算出する食前平均算出部と、
    前記データ取得部により取得された前記複数の食後血糖値の平均値である食後平均値、又は、前記複数の食後血糖値の最大値である最大食後血糖値を求める演算部と、
    前記食前平均値と、前記食後平均値又は前記最大食後血糖値とを用いて平均血糖値を算出する平均血糖値算出部と、
    前記平均血糖値を用いて前記HbA1cの推定値を算出するHbA1c推定値算出部と、
    前記算出された前記HbA1cの推定値を出力する出力部とを備える糖尿病治療支援装置。
  2. 請求項1記載の糖尿病治療支援装置であって、
    前記記憶部に蓄積される複数の血糖値のデータにはその測定タイミングを示す情報が対応付けて記憶されており、
    前記演算部は、前記複数の食後血糖値の平均値との差が閾値以上となる前記食後血糖値を除く食後血糖値の中から前記最大食後血糖値を求める糖尿病治療支援装置。
  3. 請求項1又は2記載の糖尿病治療支援装置であって、
    被測定者の血糖値を測定する血糖値測定部と、
    食前の血糖値測定であることを示す食前情報を入力するための第一の操作部と、
    食後の血糖値測定であることを示す食後情報を入力するための第二の操作部と、
    前記血糖値測定部による血糖値の測定開始前又は測定終了後に入力された前記食前情報又は前記食後情報を、当該測定して得られた血糖値のデータと対応付けて前記記憶部に記憶する記憶制御部とを備え、
    前記データ取得部は、前記食前情報が対応付けられた血糖値のデータを前記食前血糖値のデータとして取得し、前記食後情報が対応付けられた血糖値のデータを前記食後血糖値のデータとして取得する糖尿病治療支援装置。
  4. 請求項1又は2記載の糖尿病治療支援装置であって、
    被測定者の血糖値を測定する血糖値測定部と、
    食前の血糖値測定であることを示す食前情報を入力するための第一の操作部と、
    前記血糖値測定部による血糖値の測定開始前又は測定終了後に入力された前記食前情報を、当該測定して得られた血糖値のデータと対応付けて前記記憶部に記憶すると共に、前記血糖値測定部により測定された血糖値のデータに測定時刻を示す情報を対応付けて前記記憶部に記憶する記憶制御部とを備え、
    前記データ取得部は、前記食前情報が対応付けられた血糖値のデータを前記食前血糖値のデータとして取得し、前記食前情報が対応付けられた血糖値のデータの測定時刻から第一の時間経過した時刻から、当該測定時刻から第一の時間よりも長い第二の時間経過した時刻までの間に測定された血糖値のデータを前記食後血糖値のデータとして取得する糖尿病治療支援装置。
  5. 記憶部に蓄積された複数の血糖値のデータを用いてHbA1cの推定値を算出する糖尿病治療支援方法であって、
    食前に測定された血糖値である複数の食前血糖値のデータ及び食後に測定された血糖値である複数の食後血糖値のデータを前記記憶部から取得するデータ取得ステップと、
    前記取得した前記複数の食前血糖値の平均値である食前平均値を算出する食前平均算出ステップと、
    前記取得した前記複数の食後血糖値の平均値である食後平均値、又は、前記複数の食後血糖値の最大値である最大食後血糖値を求める演算ステップと、
    前記食前平均値と、前記食後平均値又は前記最大食後血糖値とを用いて平均血糖値を算出する平均血糖値算出ステップと、
    前記平均血糖値を用いて前記HbA1cの推定値を算出するHbA1c推定値算出ステップと、
    前記算出された前記HbA1cの推定値を出力する出力ステップとを備える糖尿病治療支援方法。
  6. 請求項5に記載の前記糖尿病治療支援方法の各ステップをコンピュータに実行させるための糖尿病治療支援プログラム。
JP2012054382A 2012-03-12 2012-03-12 糖尿病治療支援装置、糖尿病治療支援方法、糖尿病治療支援プログラム Active JP5900044B2 (ja)

Priority Applications (5)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2012054382A JP5900044B2 (ja) 2012-03-12 2012-03-12 糖尿病治療支援装置、糖尿病治療支援方法、糖尿病治療支援プログラム
US14/377,737 US9131903B2 (en) 2012-03-12 2012-11-12 Diabetes treatment support apparatus, diabetes treatment support method, diabetes treatment support program
DE112012006019.9T DE112012006019T5 (de) 2012-03-12 2012-11-12 Unterstützungsvorrichtung zur Diabetesbehandlung, Unterstützungsverfahren zur Diabetesbehandlung, Unterstützungsprogramm zur Diabetesbehandlung
PCT/JP2012/079284 WO2013136585A1 (ja) 2012-03-12 2012-11-12 糖尿病治療支援装置、糖尿病治療支援方法、糖尿病治療支援プログラム
CN201280071342.1A CN104168829B (zh) 2012-03-12 2012-11-12 糖尿病治疗支援装置、HbA1c推断值计算方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2012054382A JP5900044B2 (ja) 2012-03-12 2012-03-12 糖尿病治療支援装置、糖尿病治療支援方法、糖尿病治療支援プログラム

Publications (3)

Publication Number Publication Date
JP2013188240A JP2013188240A (ja) 2013-09-26
JP2013188240A5 JP2013188240A5 (ja) 2015-04-23
JP5900044B2 true JP5900044B2 (ja) 2016-04-06

Family

ID=49160538

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2012054382A Active JP5900044B2 (ja) 2012-03-12 2012-03-12 糖尿病治療支援装置、糖尿病治療支援方法、糖尿病治療支援プログラム

Country Status (5)

Country Link
US (1) US9131903B2 (ja)
JP (1) JP5900044B2 (ja)
CN (1) CN104168829B (ja)
DE (1) DE112012006019T5 (ja)
WO (1) WO2013136585A1 (ja)

Families Citing this family (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111879948A (zh) * 2013-10-17 2020-11-03 综合医院公司 鉴定响应于用于自身免疫性疾病的治疗的受试者的方法以及用于治疗该疾病的组合物
US20170316176A1 (en) * 2014-12-25 2017-11-02 Hitachi, Ltd. Device for analyzing insulin secretion ability, system for analyzing insulin secretion ability provided with same, and method for analyzing insulin secretion ability
KR101807854B1 (ko) * 2016-01-29 2017-12-12 주식회사 아이센스 임신성 당뇨병 환자를 위한 식사 시간 정보의 제공 방법
US11039986B2 (en) 2016-02-25 2021-06-22 Samsung Electronics Co., Ltd. Chronotherapeutic dosing of medication and medication regimen adherence
WO2017187212A1 (en) * 2016-04-28 2017-11-02 77 Elektronika Müszeripari Kft. Data processing method for blood glucose measuring, blood glucose meter, blood glucose measurement system, and computer program and data carrier therefor
EP3457136A4 (en) * 2016-05-13 2020-02-26 Eiken Kagaku Kabushiki Kaisha METHOD FOR CALCULATING THE RELATIONSHIP OF MEASURING OBJECT SUBSTANCE TO COMPARATIVE OBJECT SUBSTANCE, PROGRAM, STORAGE MEDIUM AND DEVICE
EP3479267B1 (en) 2016-06-30 2020-05-27 Novo Nordisk A/S Regimen adherence measure for insulin treatment based on glucose measurements and insulin pen data
CN108283486B (zh) * 2017-01-09 2021-04-09 腾讯科技(深圳)有限公司 测量数据的处理方法及装置
JP7149053B2 (ja) * 2017-04-25 2022-10-06 株式会社田中金属製作所 糖尿病予防又は改善用液状物
MX2021008419A (es) * 2019-01-28 2021-08-19 Medibeacon Inc Sistemas y metodos para el monitoreo de velocidad de filtracion glomerular (gfr) transdermica en el hogar.

Family Cites Families (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2001245900A (ja) 2000-03-02 2001-09-11 Arkray Inc グラフおよびグラフの表示方法並びにグラフ表示装置
JP4273036B2 (ja) * 2004-05-12 2009-06-03 中 奥村 投薬支援プログラム、投薬支援装置、投薬支援プログラムを記録した記録媒体及び投薬支援システム
US20080045819A1 (en) 2004-07-21 2008-02-21 Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. Blood-Sugar Level Management System
US20070016449A1 (en) * 2005-06-29 2007-01-18 Gary Cohen Flexible glucose analysis using varying time report deltas and configurable glucose target ranges
US7824333B2 (en) * 2006-03-31 2010-11-02 Lifescan, Inc. Diabetes management methods and systems
JP2008213098A (ja) * 2007-03-06 2008-09-18 Mitsubishi Heavy Ind Ltd 割り出しテーブル
JP4889116B2 (ja) 2007-03-20 2012-03-07 旭化成ファーマ株式会社 肝疾患における正確な血糖コントロール状態および肝機能を算出する方法
US20080235053A1 (en) * 2007-03-20 2008-09-25 Pinaki Ray Communication medium for diabetes management
EP1980851A3 (en) * 2007-03-30 2014-03-12 Tanita Corporation Blood sugar condition estimation method and apparatus
SG159459A1 (en) * 2008-08-15 2010-03-30 Lifescan Scotland Ltd Analyte testing method and system
US20100330598A1 (en) * 2009-06-26 2010-12-30 Roche Diagnostics Operations, Inc. METHOD, SYSTEM, AND COMPUTER PROGRAM PRODUCT FOR PROVIDING BOTH AN ESTIMATED TRUE MEAN BLOOD GLUCOSE VALUE AND ESTIMATED GLYCATED HEMOGLOBIN (HbA1C) VALUE FROM STRUCTURED SPOT MEASUREMENTS OF BLOOD GLUCOSE
JP2012024439A (ja) * 2010-07-27 2012-02-09 Seiko Epson Corp 血糖値予測システム

Also Published As

Publication number Publication date
CN104168829A (zh) 2014-11-26
WO2013136585A9 (ja) 2014-07-31
US9131903B2 (en) 2015-09-15
CN104168829B (zh) 2016-12-07
US20150038816A1 (en) 2015-02-05
DE112012006019T5 (de) 2014-12-18
WO2013136585A1 (ja) 2013-09-19
JP2013188240A (ja) 2013-09-26

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP5900044B2 (ja) 糖尿病治療支援装置、糖尿病治療支援方法、糖尿病治療支援プログラム
JP5528701B2 (ja) 多レベルユーザーインターフェイスを有する計測器
US11532392B2 (en) Meter having post-meal test-time alarm
TWI504895B (zh) 操作分析物測量裝置的方法
Godwin et al. Manual and automated office measurements in relation to awake ambulatory blood pressure monitoring
CN103260514B (zh) 从连续葡萄糖监测器接收数据的手持糖尿病管理设备的校准
DK2972378T3 (en) SYSTEM AND PROCEDURE TO ANALYZE BLOOD SUGAR DATA AND TO QUANTIFY SUCCESS OR FAILURE OF INSULIN THERAPY
EP3454338B1 (en) Meal advice providing system and analysis device
JP5697173B2 (ja) 血糖状態推定方法及び装置
JP2015530889A (ja) 糖尿病患者のための高血糖又は低血糖を示す方法及びシステム
Wilson et al. Assessing glycaemic control: self-monitoring of blood glucose
Malbora et al. Ambulatory blood pressure monitoring of healthy schoolchildren with a family history of hypertension
KR20140147849A (ko) 이전의 생리적 측정치의 분석에 기초한 사용자에 대한 긍정적 강화 메시지
JP6721408B2 (ja) 判定装置
JP6860245B1 (ja) 健康状態判定支援装置、健康状態判定支援プログラム、および健康状態判定支援システム
CN102933138B (zh) 用于分散式糖尿病监视的方法和设备
Brooke et al. mHealth Technologies in Pre-Diabetes and Diabetes Care
CN101231713A (zh) 生物感测试片的管理系统及方法
Meetoo et al. Assessing glycaemic control with self-monitoring of blood glucose

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20150218

A521 Written amendment

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20150309

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20160209

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20160222

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 5900044

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150