JPWO2020201077A5 - - Google Patents

Download PDF

Info

Publication number
JPWO2020201077A5
JPWO2020201077A5 JP2021557785A JP2021557785A JPWO2020201077A5 JP WO2020201077 A5 JPWO2020201077 A5 JP WO2020201077A5 JP 2021557785 A JP2021557785 A JP 2021557785A JP 2021557785 A JP2021557785 A JP 2021557785A JP WO2020201077 A5 JPWO2020201077 A5 JP WO2020201077A5
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
patient
risk score
assessment
assigned
determining
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.)
Pending
Application number
JP2021557785A
Other languages
Japanese (ja)
Other versions
JP2022526369A (en
Publication date
Application filed filed Critical
Priority claimed from PCT/EP2020/058697 external-priority patent/WO2020201077A1/en
Publication of JP2022526369A publication Critical patent/JP2022526369A/en
Publication of JPWO2020201077A5 publication Critical patent/JPWO2020201077A5/ja
Pending legal-status Critical Current

Links

Claims (17)

少なくとも2人の患者の血糖制御の欠如の相対リスクを決定するためのコンピュータ実装方法であって、1つまたは複数のデータプロセッサ(3a)と、前記1つまたは複数のデータプロセッサ(3a)に接続されたデータ記憶装置(3b)とを有するデータ処理装置(2)において、
第1の頻度の測定イベントを実行することによって収集された、第1の患者に割り当てられる第1のセットのグルコース測定データを提供することと;
前記第1の頻度の測定イベントとは異なる第2の頻度の測定イベントを実行することによって収集された、第2の患者に割り当てられる第2のセットのグルコース測定データを提供することと;
それぞれが、前記第1の頻度の測定イベントおよび前記第2の頻度の測定イベントのうちの少なくとも1つに割り当てられる、前記データ記憶装置(3b)内の複数の評価パラメータを提供することと;
前記第1の頻度の測定イベントに応じて、前記データ記憶装置(3b)内の前記複数の評価パラメータから少なくとも1つの第1の評価パラメータを決定することと;
前記第2の頻度の測定イベントに応じて、前記データ記憶装置(3b)内の前記複数の評価パラメータから、前記少なくとも1つの第1の評価パラメータとは異なる、少なくとも1つの第2の評価パラメータを決定することと;
前記第1のセットのグルコース測定データから、前記少なくとも1つの第1の評価パラメータについて、前記第1の患者に割り当てられる第1の評価パラメータ値を決定することと;
前記第2のセットのグルコース測定データから、前記少なくとも1つの第2の評価パラメータについて、前記第2の患者に割り当てられる第2の評価パラメータ値を決定することと;
前記第1の評価パラメータ値および前記第2の評価パラメータ値から、それぞれ前記第1の患者に割り当てられる第1のリスクスコアおよび前記第2の患者に割り当てられる第2のリスクスコアを決定することと;
前記第1のリスクスコアを含む第1の総リスクスコアと前記第2のリスクスコアを含む第2の総リスクスコアとを比較することによって、前記第1の患者と前記第2の患者のうちの一方にとって血糖制御の欠如のリスクがより高いことを示す、血糖制御の欠如の相対リスクを決定することと、を含む、方法。
1. A computer-implemented method for determining relative risk of lack of glycemic control in at least two patients, comprising: one or more data processors (3a), connected to said one or more data processors (3a) in a data processing device (2) having a data storage device (3b) with
providing a first set of glucose measurement data assigned to the first patient collected by performing a first frequency of measurement events;
providing a second set of glucose measurement data assigned to a second patient collected by performing a second frequency of measurement events different from the first frequency of measurement events;
providing a plurality of evaluation parameters in said data storage (3b) each assigned to at least one of said first frequency measurement event and said second frequency measurement event;
determining at least one first evaluation parameter from the plurality of evaluation parameters in the data store (3b) in response to the first frequency of measurement events;
at least one second evaluation parameter different from the at least one first evaluation parameter from the plurality of evaluation parameters in the data storage device (3b) in response to the second frequency measurement event; determining;
determining, from the first set of glucose measurement data, a first assessment parameter value assigned to the first patient for the at least one first assessment parameter;
determining a second assessment parameter value to be assigned to the second patient for the at least one second assessment parameter from the second set of glucose measurement data;
determining a first risk score assigned to the first patient and a second risk score assigned to the second patient from the first assessment parameter value and the second assessment parameter value, respectively; ;
of said first patient and said second patient by comparing a first total risk score comprising said first risk score and a second total risk score comprising said second risk score; determining a relative risk of lack of glycemic control that indicates a higher risk of lack of glycemic control for one.
前記第1の頻度の測定イベントを適用する第1の複数のスポットモニタリンググルコース測定イベントで収集された第1のセットのグルコース測定データを提供すること;および
前記第2の頻度の測定イベントを適用する第2の複数のスポットモニタリンググルコース測定イベントで収集された第2のセットのグルコース測定データを提供すること、
のうちの少なくとも1つを含む、請求項1に記載の方法。
providing a first set of glucose measurement data collected in a first plurality of spot monitoring glucose measurement events applying said first frequency of measurement events; and applying said second frequency of measurement events. providing a second set of glucose measurement data collected at a second plurality of spot monitoring glucose measurement events;
2. The method of claim 1, comprising at least one of:
前記第1および第2のセットのグルコース測定データのうちの少なくとも1つについて:
先行する測定イベントにおいて先行するグルコース測定値を収集することに続いて収集される1つまたは複数の連続するグルコース測定値を決定することであって、前記1つまたは複数の連続するグルコース測定値は、前記先行する測定イベントに続く所定の時間ウィンドウ内の1つまたは複数の連続する測定イベントで収集される、グルコース測定値を決定することと;
前記第1/第2の評価パラメータ値の前記決定から、前記1つまたは複数の連続するグルコース測定値を除外することと、
を含む、請求項1または2に記載の方法。
For at least one of the first and second sets of glucose measurement data:
determining one or more consecutive glucose measurements to be collected subsequent to collecting preceding glucose measurements in preceding measurement events, wherein the one or more consecutive glucose measurements are , determining glucose measurements collected at one or more consecutive measurement events within a predetermined time window following the preceding measurement event;
excluding the one or more consecutive glucose measurements from the determination of the first/second assessment parameter values;
3. The method of claim 1 or 2, comprising:
前記第1のセットのグルコース測定データから、複数の第1の評価パラメータについて、前記第1の患者に割り当てられる複数の第1の評価パラメータ値を決定することと;
前記第2のセットのグルコース測定データから、複数の第2の評価パラメータについて、前記第2の患者に割り当てられる複数の第2の評価パラメータ値を決定することと、をさらに含み、
前記第1の総リスクスコアおよび前記第2の総リスクスコアは、それぞれ、前記複数の第1の評価パラメータ値および前記複数の第2の評価パラメータ値についての第1および第2のリスクスコアを合計することによって決定される、
請求項1から3のいずれか一項に記載の方法。
determining a plurality of first assessment parameter values to be assigned to the first patient for a plurality of first assessment parameters from the first set of glucose measurement data;
determining a plurality of second assessment parameter values to be assigned to the second patient for a plurality of second assessment parameters from the second set of glucose measurement data;
The first total risk score and the second total risk score are sums of the first and second risk scores for the plurality of first assessment parameter values and the plurality of second assessment parameter values, respectively determined by
4. A method according to any one of claims 1-3.
前記複数の第1の評価パラメータおよび前記複数の第2の評価パラメータの両方において、少なくとも1つの共通の評価パラメータが提供される、請求項4に記載の方法。 5. The method of claim 4, wherein at least one common evaluation parameter is provided in both the plurality of first evaluation parameters and the plurality of second evaluation parameters. 前記第1のセットのグルコース測定データが、第1のタイプの糖尿病を有する第1の患者に割り当てられ;
前記第2のセットのグルコース測定データが、第2のタイプの糖尿病を有する第2の患者に割り当てられ;
それぞれ、前記第1のタイプの糖尿病および前記第2のタイプの糖尿病に応じて、前記少なくとも1つの第1の評価パラメータおよび前記少なくとも1つの第2の評価パラメータのうちの少なくとも1つを選択することをさらに含む、請求項1から5のいずれか一項に記載の方法。
the first set of glucose measurement data is assigned to a first patient with a first type of diabetes;
the second set of glucose measurement data is assigned to a second patient with a second type of diabetes;
selecting at least one of said at least one first assessment parameter and said at least one second assessment parameter depending on said first type of diabetes and said second type of diabetes, respectively 6. The method of any one of claims 1-5, further comprising:
前記第2の患者が、前記第1の患者とは異なる、請求項1から6のいずれか一項に記載の方法。 7. The method of any one of claims 1-6, wherein the second patient is different from the first patient. 前記第1の評価パラメータおよび前記第2の評価パラメータが、低血糖指数、高血糖指数、警告標識、平均血糖、中央血糖、安定性指数、ならびに1日あたりの低血糖および高血糖イベントのピークリスクを合計することによって決定される1日総血糖変動、の評価パラメータの群から選択される、請求項1から7のいずれか一項に記載の方法。 wherein said first evaluation parameter and said second evaluation parameter are a hypoglycemic index, a hyperglycemic index, a warning sign, a mean glycemic index, a median glycemic index, a stability index, and a peak risk of hypoglycemic and hyperglycemic events per day 8. A method according to any one of claims 1 to 7, wherein the parameter is selected from the group of evaluation parameters: total daily blood glucose variability determined by summing 前記第1の評価パラメータまたは前記複数の第1の評価パラメータが、低血糖指数、高血糖指数、警告標識、平均血糖、および中央血糖、の評価パラメータの群から選択される、請求項8に記載の方法。 9. The method of claim 8, wherein the first assessment parameter or the plurality of first assessment parameters is selected from the group of assessment parameters: low glycemic index, high glycemic index, warning signs, average blood glucose, and median blood glucose. the method of. 前記第2の評価パラメータまたは前記複数の第2の評価パラメータが、低血糖指数、高血糖指数、安定性指数、ならびに1日あたりの低血糖および高血糖イベントのピークリスクを合計することによって決定される1日総血糖変動、の評価パラメータの群から選択される、請求項8または9に記載の方法。 wherein said second assessment parameter or said plurality of second assessment parameters is determined by summing the hypoglycemic index, the hyperglycemic index, the stability index, and the peak risk of hypoglycemic and hyperglycemic events per day; 10. The method of claim 8 or 9, wherein the method is selected from the group of assessment parameters of total daily blood glucose variability. 前記複数の第1の評価パラメータが、低血糖指数(LBGI)、高血糖指数(HBGI)、警告標識(WS)、および中央血糖(中央値)を含み、
前記複数の第2の評価パラメータが、低血糖指数(LBGI)、高血糖指数(HBGI)、安定性指数(SI)、ならびに1日あたりの低血糖および高血糖イベントのピークリスクを合計することによって決定される1日総血糖変動(ADRR)を含み、
前記複数の第1の評価パラメータ値および前記複数の第2の評価パラメータ値の前記リスクスコアが、それぞれ、
Figure 2020201077000001
に従って決定され、
警告標識のパラメータ値が、以下の警告標識リスク変数(WSRV)として計算され、
Figure 2020201077000002
式中、添字iはイベントを示し、添字iを伴う前記イベントの重みはwiで示され、変数xiは、前記イベントが発生したか(ブール値=1)または発生していないか(ブール値=0)どうかのブール値を表す、
請求項4を引用する請求項5から10のいずれか一項に記載の方法。
the plurality of first assessment parameters includes a low glycemic index (LBGI), a high glycemic index (HBGI), a warning sign (WS), and a median blood glucose;
wherein the plurality of second assessment parameters are obtained by summing the low glycemic index (LBGI), the high glycemic index (HBGI), the stability index (SI), and the peak risk of hypoglycemic and hyperglycemic events per day; including the determined total daily blood glucose variation (ADRR);
The risk scores of the plurality of first evaluation parameter values and the plurality of second evaluation parameter values are, respectively,
Figure 2020201077000001
determined according to
A warning sign parameter value is calculated as the warning sign risk variable (WSRV):
Figure 2020201077000002
where the subscript i indicates an event, the weight of said event with subscript i is indicated by w i , and the variable x i indicates whether said event has occurred (boolean=1) or not (boolean value=0) represents a boolean value of whether
11. A method according to any one of claims 5 to 10 with reference to claim 4.
前記第1の総リスクスコアおよび前記第2の総リスクスコアの少なくとも1つが、事前定義された閾値を超える場合、それぞれ前記第1の患者および前記第2の患者の治療レビューおよび治療調整の必要性のうちの少なくとも1つを示す、請求項1から11のいずれか一項に記載の方法。 a need for treatment review and treatment adjustment for said first patient and said second patient, respectively, if at least one of said first total risk score and said second total risk score exceeds a predefined threshold 12. A method according to any one of claims 1 to 11, wherein at least one of a)第1の最大達成可能総リスクスコアおよび第1の閾値を事前定義することであって、前記第1の総リスクスコアと前記第1の最大達成可能総リスクスコアの比が第1の事前定義された閾値を超える場合、
前記第1の患者の治療レビューおよび治療調整の必要性のうちの少なくとも1つを示すこと、および
前記第1の患者に送信される電子メッセージをトリガすること、
のうちの少なくともとも1つを提供し、
前記第1の事前定義された閾値は、0.5より大きい、第1の最大達成可能総リスクスコアおよび第1の閾値を事前定義すること;ならびに
b)第2の最大達成可能総リスクスコアおよび第2の閾値を事前定義することであって、前記第2の総リスクスコアと前記第2の最大達成可能総リスクスコアの比が第2の事前定義された閾値を超える場合、
前記第2の患者の治療レビューおよび治療調整の必要性のうちの少なくとも1つを示すこと、および
前記第2の患者に送信される電子メッセージをトリガすること、
のうちの少なくとも1つを提供し、
前記第2の事前定義された閾値は、0.5より大きい、第2の最大達成可能総リスクスコアおよび第2の閾値を事前定義すること、
のうちの少なくとも1つをさらに含む、請求項1から12のいずれか一項に記載の方法。
a) predefining a first maximum achievable total risk score and a first threshold, wherein the ratio of said first total risk score and said first maximum achievable total risk score is a first If the defined threshold is exceeded,
indicating at least one of a need for therapy review and therapy adjustment for the first patient; and triggering an electronic message sent to the first patient;
providing at least one of
predefining a first maximum achievable total risk score and a first threshold, wherein said first predefined threshold is greater than 0.5; and b) a second maximum achievable total risk score. and predefining a second threshold, if the ratio of the second total risk score and the second maximum achievable total risk score exceeds the second predefined threshold;
indicating at least one of a need for therapy review and therapy adjustment of said second patient; and triggering an electronic message sent to said second patient;
providing at least one of
predefining a second maximum achievable total risk score and a second threshold, wherein the second predefined threshold is greater than 0.5;
13. The method of any one of claims 1-12, further comprising at least one of
前記第1の事前定義された閾値は、0.7より大きく、前記第2の事前定義された閾値は、0.7より大きい、請求項13に記載の方法。14. The method of claim 13, wherein said first predefined threshold is greater than 0.7 and said second predefined threshold is greater than 0.7. 前記第1の事前定義された閾値は、0.8または0.9より大きく、前記第2の事前定義された閾値は、0.8または0.9より大きい、請求項13に記載の方法。14. The method of claim 13, wherein the first predefined threshold is greater than 0.8 or 0.9 and the second predefined threshold is greater than 0.8 or 0.9. 少なくとも2人の患者の血糖制御の欠如の相対リスクを決定するためのシステムであって、1つまたは複数のデータプロセッサ(3a)と、前記1つまたは複数のデータプロセッサ(3a)に接続されたデータ記憶装置(3b)とを有するデータ処理装置(2)を含み、前記データ処理装置(2)は、
第1の頻度の測定イベントを実行することによって収集された、第1の患者に割り当てられる第1のセットのグルコース測定データを提供するように;
前記第1の頻度の測定イベントとは異なる第2の頻度の測定イベントを実行することによって収集された、第2の患者に割り当てられる第2のセットのグルコース測定データを提供するように;
それぞれが、前記第1の頻度の測定イベントおよび前記第2の頻度の測定イベントのうちの少なくとも1つに割り当てられる、前記データ記憶装置(3b)内の複数の評価パラメータを提供するように;
前記第1の頻度の測定イベントに応じて、前記データ記憶装置(3b)内の前記複数の評価パラメータから少なくとも1つの第1の評価パラメータを決定するように;
前記第2の頻度の測定イベントに応じて、前記データ記憶装置(3b)内の前記複数の評価パラメータから、前記少なくとも1つの第1の評価パラメータとは異なる、少なくとも1つの第2の評価パラメータを決定するように;
前記第1のセットのグルコース測定データから、前記少なくとも1つの第1の評価パラメータについて、前記第1の患者に割り当てられる第1の評価パラメータ値を決定するように;
前記第2のセットのグルコース測定データから、前記少なくとも1つの第2の評価パラメータについて、前記第2の患者に割り当てられる第2の評価パラメータ値を決定するように;
前記第1の評価パラメータ値および前記第2の評価パラメータ値から、それぞれ前記第1の患者に割り当てられる第1のリスクスコアおよび前記第2の患者に割り当てられる第2のリスクスコアを決定するように;および
前記第1のリスクスコアを含む第1の総リスクスコアと前記第2のリスクスコアを含む第2の総リスクスコアとを比較することによって、前記第1の患者と前記第2の患者のうちの一方にとって血糖制御の欠如のリスクがより高いことを示す、血糖制御の欠如の相対リスクを決定するように
構成されている、システム。
A system for determining the relative risk of lack of glycemic control in at least two patients, comprising: one or more data processors (3a), connected to said one or more data processors (3a) a data processing device (2) having a data storage device (3b), said data processing device (2) comprising:
to provide a first set of glucose measurement data assigned to the first patient collected by performing a first frequency of measurement events;
to provide a second set of glucose measurement data assigned to a second patient collected by performing a second frequency of measurement events different from the first frequency of measurement events;
providing a plurality of evaluation parameters in said data storage (3b) each assigned to at least one of said first frequency measurement event and said second frequency measurement event;
determining at least one first evaluation parameter from the plurality of evaluation parameters in the data store (3b) in response to the first frequency of measurement events;
at least one second evaluation parameter different from the at least one first evaluation parameter from the plurality of evaluation parameters in the data storage device (3b) in response to the second frequency measurement event; as determined;
determining, from the first set of glucose measurement data, a first assessment parameter value assigned to the first patient for the at least one first assessment parameter;
determining from the second set of glucose measurement data a second assessment parameter value assigned to the second patient for the at least one second assessment parameter;
to determine a first risk score assigned to the first patient and a second risk score assigned to the second patient from the first assessment parameter value and the second assessment parameter value, respectively; and of said first patient and said second patient by comparing a first total risk score comprising said first risk score and a second total risk score comprising said second risk score; A system configured to determine a relative risk of lack of glycemic control that indicates a higher risk of lack of glycemic control for one of them.
1つまたは複数のプロセッサを有するコンピュータにロードされたときに、請求項1から15いずれか一項に記載の、少なくとも2人の患者に対する血糖制御の欠如の相対リスクを決定するための実装方法を行うように構成されたプログラムコードを含む、コンピュータプログラム。 An implementation method for determining the relative risk of lack of glycemic control for at least two patients according to any one of claims 1 to 15 when loaded on a computer having one or more processors. A computer program containing program code configured to
JP2021557785A 2019-03-29 2020-03-27 Computer implementation methods and systems for determining the relative risk of lack of glycemic control for multiple patients, as well as computer program products Pending JP2022526369A (en)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
EP19166408.5 2019-03-29
EP19166408 2019-03-29
PCT/EP2020/058697 WO2020201077A1 (en) 2019-03-29 2020-03-27 Computer-implemented method and system for determining a relative risk for lack of glycemic control for a plurality of patients, and computer program product

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2022526369A JP2022526369A (en) 2022-05-24
JPWO2020201077A5 true JPWO2020201077A5 (en) 2023-04-05

Family

ID=66102861

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2021557785A Pending JP2022526369A (en) 2019-03-29 2020-03-27 Computer implementation methods and systems for determining the relative risk of lack of glycemic control for multiple patients, as well as computer program products

Country Status (9)

Country Link
US (1) US20220020499A1 (en)
EP (1) EP3948894A1 (en)
JP (1) JP2022526369A (en)
CN (1) CN113614849A (en)
AU (1) AU2020250828A1 (en)
BR (1) BR112021019398A2 (en)
CA (1) CA3130538A1 (en)
MX (1) MX2021011573A (en)
WO (1) WO2020201077A1 (en)

Family Cites Families (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
BRPI0706415A2 (en) 2006-01-05 2011-03-29 Univ Virginia computer program method, system and product for the evaluation of blood glucose variability in self-monitoring data diabetes
FR2923382B1 (en) 2007-11-09 2012-08-03 Oreal COMPOSITION COMPRISING MODIFIED CELLULOSE DERIVATIVE, FATTY ACID AMIDE AND / OR ESTER AND OXIDATION DYES, METHOD OF DYING AND USE
US20100106000A1 (en) * 2008-10-27 2010-04-29 Medtronic Minimed, Inc. Methods and Systems for Evaluating Glycemic Control
US10390740B2 (en) * 2010-12-29 2019-08-27 Medtronic Minimed, Inc. Glycemic health metric determination and application
US10383580B2 (en) * 2012-12-31 2019-08-20 Abbott Diabetes Care Inc. Analysis of glucose median, variability, and hypoglycemia risk for therapy guidance
US20150095042A1 (en) 2013-09-27 2015-04-02 Roche Diagnostics Operations, Inc. High/low blood glucose risk assessment systems and methods
US20190013091A1 (en) 2015-08-14 2019-01-10 Roche Diabetes Care, Inc. Diabetes management system with alert status interface and patient prioritization

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Sopic et al. Real-time event-driven classification technique for early detection and prevention of myocardial infarction on wearable systems
Narin et al. Investigating the performance improvement of HRV Indices in CHF using feature selection methods based on backward elimination and statistical significance
US10531838B2 (en) Apparatus, system, method and computer program for assessing the risk of an exacerbation and/or hospitalization
US10332638B2 (en) Methods and systems for pre-symptomatic detection of exposure to an agent
Marcos et al. Automated detection of obstructive sleep apnoea syndrome from oxygen saturation recordings using linear discriminant analysis
CN106963367A (en) System and method for determining the atrial fibrillation region to be melted
JP2010512883A (en) Automatic prioritization of medical cases
Sinha et al. Automatic diagnosis of cardiac arrhythmias based on three stage feature fusion and classification model using DWT
Au-Yeung et al. Development and validation of warning system of ventricular tachyarrhythmia in patients with heart failure with heart rate variability data
DE112018005922T5 (en) DEVICE, METHOD AND PROGRAM FOR THE PREDICTION OF A DISEASE OUTBACK RISK
EP3632322A1 (en) Sleep determining device, sleep determining method, and sleep determining program
Christov et al. Ranking of the most reliable beat morphology and heart rate variability features for the detection of atrial fibrillation in short single-lead ECG
Bricout et al. Accelerometry-derived respiratory index estimating apnea-hypopnea index for sleep apnea screening
JP2020517334A5 (en)
Cai et al. Rule-based rough-refined two-step-procedure for real-time premature beat detection in single-lead ECG
Mohammadzadeh-Asl et al. Neural network based arrhythmia classification using heart rate variability signal
Londhe et al. Heart rate variability: A methodological survey
JPWO2020201077A5 (en)
TWI688371B (en) Intelligent device for atrial fibrillation signal pattern acquisition and auxiliary diagnosis
Jia et al. On-device prior knowledge incorporated learning for personalized atrial fibrillation detection
Alinejad et al. Prediction of life-threatening heart arrhythmias using obstructive sleep apnoea characteristics
RU2021130852A (en) COMPUTER-IMPLEMENTED METHOD AND SYSTEM FOR DETERMINING RELATIVE RISK OF INSUFFICIENT GLYCEMIC CONTROL FOR MULTIPLE PATIENTS AND COMPUTER SOFTWARE PRODUCT
Ghuge et al. Deep neural network models for detection of arrhythmia based on electrocardiogram reports
Slaughter et al. Prediction of mortality
Siddiqui et al. Severity Exploratory Model Analysis of Chronic Obstructive Pulmonary Disease and Asthma with Heart Rate and SpO 2