TW201333870A - 決定病人胰島素療法的系統及方法 - Google Patents

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羅拉 聖塔那
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Abstract

在所描述之實例方法及系統中可決定病人胰島素療法。可獲得與病人葡萄糖測量值、病人之預期營養攝入及病人之短效體載胰島素(insulin-on-board)相關之資訊。基於此資訊,可決定以下至少一者:短效皮下胰島素劑量建議、修正皮下胰島素劑量建議、靜脈內胰島素劑量建議、待投與至病人之碳水化合物之建議量,或其組合。此外,可獲得指示病人之營養攝入之確認及病人之長效體載胰島素之資訊,且基於此資訊,可決定病人之所需長效皮下或靜脈內胰島素劑量。短效皮下或靜脈內胰島素劑量建議可至少部分基於長效體載胰島素與所需長效皮下或靜脈內胰島素劑量間之差異做調整。

Description

決定病人胰島素療法的系統及方法
本文所示之實例包括治療決策支持系統,其涉及定期向病人遞送藥物,以達到特定生理目標。例如,本文所示之實例係關於用於決定病人胰島素療法的系統及方法。胰島素療法可係皮下療法、靜脈內療法,或者可為皮下及靜脈內療法之組合。
相關申請案之交叉參考
本申請案根據35 U.S.C.§119(e)之規定主張申請日期較早之2011年12月21日申請之名為「Systems and methods for determining subcutaneous insulin therapy for a patient」之美國臨時申請案61/578,693之權利,且出於任何目的,該臨時申請案之全文以引用的方式併入。
住院病人之治療經常涉及控制一或多種與投與體液、藥物及營養品相關之生理參數。就被診斷為糖尿病之病人而言,治療大體上包括監控血糖水平,及在血糖水平不處於可接受範圍之內時投與胰島素或碳水化合物。
病人可被診斷為特定類型之糖尿病,其不同之處在於發病、療法及相關疾病狀態。在「1型」糖尿病之情況中,病人依賴每日藉由皮下注射或藉由由體外配戴之胰島素泵遞送投與外源性胰島素。在患有「2型」糖尿病的個體中,病人可能依賴或不依賴皮下投與外源性胰島素。2型病人可能需口服藥物以刺激其胰臟分泌胰島素,或增加其 組織對由其胰臟所提供之胰島素的敏感性。有時,2型病人可能需皮下投與額外胰島素,以保持血糖控制。在第三類「妊娠」型糖尿病中,在非妊娠期呈現正常血糖控制之女性在懷孕時失去此種控制(通常在懷孕晚期),且表現有點類似於2型糖尿病患者。患有此等三類糖尿病之個體通常在送達醫院或入院時已經患有糖尿病。相比之下,在第四類「應激性」糖尿病中,高血糖症係因壓力、疾病或是通常在住院前或住院期間投與類固醇而發生,且病人需藉由口服藥物或藉由胰島素投與進行治療性干預。研究顯示,在住院治療期間進行適當血糖管理可降低罹病率及死亡率。
治療任一類型之糖尿病病人之目標在於使用口服藥物或藉由(皮下或經由泵靜脈內)投與胰島素,將血糖水平控制在可接受範圍內,通常為80-120 mg/dL、100-140 mg/dL或100-180 mg/dL,與此同時降低患低血糖症(葡萄糖水平低於70 mg/dL)之風險。目前,皮下胰島素給藥協議之目標可能侷限於維持血糖控制,同時說明不同病人間對胰島素需求之變異性以及隨時間之變化情況。限制可能與將有助於改良胰島素劑量之計算的資訊之可獲得性、管理及利用有關。然而,獲取有用資訊、將有用資訊輸入為一些計算表形式及基於該等資訊計算劑量對於護士而言將係一項耗時的工作。
在本文所述之一態樣內,提供一種決定病人療法之方 法。一種實例方法可包括獲得與病人葡萄糖測量值相關之資訊、獲得與病人之預期營養攝入相關之資訊,及獲得指示病人之短效體載胰島素之資訊。短效體載胰島素可能與因先前胰島素投與而留在病人體內之短效胰島素之量有關。該方法亦可包括至少部分基於與病人之葡萄糖測量值、病人之預期營養攝入及短效體載胰島素相關之資訊,決定短效皮下胰島素劑量建議、靜脈內胰島素劑量建議、修正皮下胰島素劑量建議、待投與至病人之碳水化合物之建議量或其組合之至少一者。該方法亦可包括獲取指示病人之營養攝入之確認之資訊及獲取指示病人之長效體載胰島素之資訊。長效體載胰島素可能與因先前胰島素投與而留在病人體內之長效胰島素之量有關。該方法亦可包括至少部分基於與病人之長效體載胰島素、病人之葡萄糖測量值及病人之營養攝入之確認相關之資訊,決定病人之所需長效皮下或IV胰島素劑量。該方法亦可包括至少部分基於長效體載胰島素與所需長效皮下或IV胰島素劑量間之差異,調整短效皮下胰島素劑量或IV胰島素劑量建議,並輸出所需長效皮下胰島素劑量、經調整短效皮下或IV胰島素劑量建議、IV胰島素劑量建議、修正皮下胰島素劑量建議、待投與至病人之碳水化合物之建議量或其組合之至少一者之指示。
本文所述之任何方法可以儲存在非暫時性、電腦可讀媒體之指令之形式提供,當其由計算裝置(例如計算系統)執行時,可履行上述功能。實施例亦可包括含有形電腦可讀 媒體之製品,該等媒體上編碼有電腦可讀指令,且該等指令可包括履行本文所述之功能之指令。
在另一態樣中,提供一種非暫時性電腦可讀媒體,其中儲存有可由計算裝置執行,以導致該計算裝置履行功能之指令。該等功能可包括提供一個圖形使用者介面(GUI),以顯示基於輸入類別所區分之資訊。例如,該等類別可包括與病人之葡萄糖測量值相關、與病人之預期營養攝入相關、指示病人之短效體載胰島素、指示病人之營養攝入之確認及指示病人之長效體載胰島素之資訊。該等功能亦可包括至少部分基於與病人之葡萄糖測量值、病人之預期營養攝入及短效體載胰島素相關之資訊,決定待投與至病人之短效皮下胰島素劑量建議或修正皮下胰島素劑量建議之至少一者。該等功能亦可包括至少部分基於與病人之長效體載胰島素、病人之葡萄糖測量值及病人之營養攝入之確認相關之資訊,決定病人之所需長效皮下胰島素劑量,及基於長效體載胰島素與所需長效皮下胰島素劑量間之差異調整短效皮下胰島素劑量建議。該等功能亦可包括在GUI上提供待投與至病人之所需長效皮下胰島素劑量、經調整之短效皮下胰島素劑量建議及修正皮下胰島素劑量建議之顯示。
以上概述僅係說明,而並不意欲以任何方式限制。除上述說明態樣、實施例及特徵外,參考圖及以下詳細描述將明瞭其他態樣、實施例及特徵。
在以下詳細描述中,參考構成其一部分之附圖。在該等圖中,除非上下文另有規定,否則相同符號通常視為相同組件。詳細描述、圖及技術方案中所述之說明實施例意並不在於限制。在不脫離此處所呈現之主題範圍之情況下可採用其他實施例、可作出其他改變。將易於瞭解,如本文大體上所述及圖中所示之本發明態樣可以各種不同組態進行安排、取代、組合及設計,明確涵蓋所有所有組態之安排、取代、組合及設計,並使其成為本發明之一部分。
本發明可尤其揭示決定病人皮下胰島素療法之系統及方法。在一實例中,可獲得與病人之葡萄糖測量值、病人之預期營養攝入及病人之短效體載胰島素相關之資訊。至少部分基於此資訊,可決定短效皮下胰島素劑量建議、修正皮下胰島素劑量建議、靜脈內胰島素劑量建議、待投與至病人之碳水化合物之建議量、或其組合中至少一者。此外,可獲得指示病人之營養攝入之確認及病人之長效體載胰島素之資訊,且至少部分基於此資訊,可決定病人之所需長效皮下或靜脈內胰島素劑量。基於長效體載胰島素與所需長效皮下或靜脈內胰島素劑量間之差異,可調整短效皮下胰島素劑量或靜脈內胰島素劑量建議。本文描述其他實施例及實例。
在一些實例中,可依將部分因先前或同時長效-及/或短效皮下胰島素劑量而存在之體載胰島素計算在內之方式建議或調整靜脈內(IV)胰島素用量。
現參考圖式,圖1說明一種管理並傳達病人療法之實例 組態。可提供一種醫院資訊系統102,以支持(例如)病人在整個醫院或醫療社區內之住院、出院及轉診資料。醫院資訊系統102可呈伺服器或其他類型之計算系統(例如工作站)之形式,且可經由網路或其他介面(諸如例如,介面伺服器106)與計算系統104連接。此外,醫院資訊系統102及/或計算系統104可包括任何實驗室、用藥記錄、膳食服務、緊要部門、藥房及其他可具有與病人相關之資訊及可將資訊發送至其他系統之資訊系統,或與其通信。計算系統104可包括一個與資料庫110耦合之應用程式伺服器108,該資料庫可包括與治療病人相關之病人具體資訊。計算系統104亦可包括一個網路伺服器112,其可藉由其他在區域網路、廣域網路或行動網路、有線或無線下利用網際網路、http及訊息傳輸協定之組件與計算系統104建立聯繫。
介面伺服器106亦可經由公共協定(諸如HL7)將數據或訊息傳輸至醫院資訊系統102。例如,可將由本文所述應用程式所決定之指示、如本文所述可由臨床醫師所鍵入之葡萄糖值及其他病人具體資訊及如本文所述可由臨床醫師所鍵入之經確認之膳食及胰島素劑量資訊傳輸醫院資訊系統102或由此傳輸出。
例如,可將工作站114連接至系統104,以為醫院管理者、內科醫師或護士輸入病人資料所用,並提供生成報告、獲取病人狀態資訊、生成並打印皮下胰島素用量指示及修改配置參數之能力。例如,工作站114可經由網路伺服器112或介面伺服器106與系統104連接,或者可與應用 程式伺服器108直接連接。醫院資訊系統102、系統104及工作站114可位於醫院內,或者異地(off-site)亦可。
圖1中之組態可包括額外組件,諸如與系統104連接,以獲取及接收病人具體數據、重症照護資訊或其他對醫院人員有用之資訊之其他醫療網路伺服器。還可進一步將圖1組態中所述組件或功能之一或多者分成額外功能或實體組件,或者併入較少功能或實體組件中。例如,或者可將工作站114配置為自主操作(autonomous operation),而無需與(例如)伺服器或者醫院資訊系統102或系統104之任一者連接。在一些其他實例中,可將額外功能及/或實體組件加入圖1所示實例中。
應瞭解,本文所述計算系統之實例可能相當有彈性。在一些實例中,可如本文所述基於所接收之輸入數據提供療法建議之應用程式伺服器108可位於醫院所在地。在一些實例中,可使應用程式伺服器108與工作站114整合,以使得用以輸入病人資訊之相同計算系統亦可用以決定療法建議。在其他實例中,可提供療法建議之應用程式伺服器108可位於遠程,例如本文所述之軟體可作為基於雲端之解決方案(cloud-based solution)而實現,其中伺服器(例如應用程式伺服器108)可經程式化,以提供符合本文所述實例之療法建議,並與經由網路(諸如網際網路)與本端裝置(例如工作站114)連接。
使用者(例如護士或其他醫療人員116)可將數據輸入工作站114,以獲取待傳達至病人118之關於療法之資訊。在 其他實例中,可將數據輸入工作站114及/或以自動方式將其提供至系統104,諸如藉由獲得一或多個關於病人病狀測量值之量測單元傳輸。使用者(例如醫療人員116)可直接將數據輸入工作站114,或者醫療人員116可使用一種輸入單元120,其可利用(例如)無線或有線連接將數據傳送至工作站114及/或傳送至系統104,諸如至應用程式伺服器108。作為一實例,輸入單元120可為手持式裝置,諸如PDA、平板電腦、蜂巢式電話或行動介面系統。
在操作中,量測單元122可連接至、連結或用於病人118,以感測、監測或測量病人生理特徵或對療法之反應。可抽取病人之血液或另一體液,並藉由量測單元122進行檢驗或分析。例如,量測單元122可包括血壓監測器、溫度感測器、活動監測器、血糖監測器或根據需要測量病人118之所需特性之其他監測器/測量計。例如,診斷患有糖尿病或高血糖症之病人可定期檢測其血液,其通常係利用手持式血糖儀或經由連續葡萄糖量測系統(CGMS)以連續或半連續方式進行。該檢測可由護士、護理助理或由糖尿病小組進行。在一些實例中,可以自動(例如預定時間)方式進行檢測。該檢測可為「指尖血糖」檢測(FBG),由此等檢測所獲得之數值在美國醫院係以毫克/分升(mg/dL)之單位表示,且範圍可為20-600 mg/dL。美國之外之血糖儀使用毫克/公升(mmol/L)之單位,且範圍可為1.12-33.6 mmol/L(轉換因數=0.056)。
血糖儀讀數可由醫療人員116鍵入工作站114,或者量測 單元122可經由無線或有線連接將讀數提供至工作站114。可對病人進行血糖檢測,在一實例中對任一病人一天進行四次。例如,此等檢測可在每頓飯及睡前進行。若在用餐前出現異常高葡糖糖讀數(>150-200 mg/dL)或異常低葡糖糖讀數(<60 mg/dL),則可進行額外檢測。此等額外檢測可在異常讀數後約30-60分鐘之時間範圍內,或在已開始針對原始異常讀數反應實施干預(例如,投與胰島素,靜脈內或經口投與葡萄糖)後進行。
或者,血糖可由與病人連接之裝置自動測量,並對血液樣本進行連續或定期分析。該裝置可(例如)經由IV套自周邊進出點抽血,經由直列型(in-line)葡萄糖氧化酶感測器進行葡糖糖分析,並自動使血液重新輸回病人體內,且無需臨床醫師介入。在另一配置中,血糖可由與病人連接之連續葡萄糖監測器測量,且可基於感測器測量,其中將該感測器插入病人皮下組織層中。
可將葡萄糖測量值自葡萄糖測量裝置電子地傳輸至應用程式伺服器,或經由數個配置傳輸至其他計算系統或計算系統組件。第一,臨床醫師可將葡萄糖值手動鍵入工作站或手持式裝置,此使與應用程式及資料庫系統連接成為可能。第二,可將葡萄糖測量值由葡萄糖測量裝置直接傳送至遠程工作站或手持式裝置。第三,可經由無線、區域網路或訊息傳輸系統將葡萄糖測量值自葡萄糖測量裝置電子式傳輸至應用程式。第四,可收集葡萄糖測量值,並電子式或手動傳送至醫院實驗室資訊系統。在此最後配置中, 與特定病人相關之葡萄糖值係經由醫院資訊系統102提供至葡萄糖管理系統。
醫療人員116可將額外數據鍵入工作站114,包括指示病人118之活動等級、影響血糖之事件或藥物投與(諸如嘔吐)或類固醇治療之變化之數據,及指示為病人118所消耗或預期將為病人118所消耗之碳水化合物之量之數據。接著工作站114可為醫療人員116提供療法建議,諸如藉由在工作站114及/或輸入裝置之顯示器上顯示建議,或藉由打印建議,或在另一與看護者相關之裝置(例如平板電腦、PDA或其他行動裝置)上提供供顯示之建議。此外或或者,工作站114可將療法建議提供至輸入單元120。建議可指示向病人投與短效胰島素劑量建議、長效皮下胰島素劑量建議、修正皮下胰島素劑量建議、靜脈內胰島素劑量建議或其組合。靜脈內胰島素劑量建議可代表全面靜脈內胰島素劑量建議、對現行靜脈內胰島素劑量建議之修正或其組合。此外或或者,建議可建議待給予病人之碳水化合物之量。在一些實例中,建議可建議此時不對病人採取任何措施。在一些實例中,除提供胰島素(包括不同類型之胰島素)之建議劑量外,工作站114還可提供下一次葡萄糖測量之時間。
例如,醫療人員116可利用注射器或利用輸注泵將胰島素皮下地投與至病人118。可按照(例如)由應用程式伺服器108提供至工作站114及/或輸入單元120之療法建議投與胰島素。在一些實例中,可(例如)藉由接收由應用程式伺服 器108及/或工作站114所提供之療法建議之輸注泵或其他裝置自動投與胰島素。實例輸注泵可經軟體(諸如ENDOTOOLTM)程式化,其中該軟體可包括計算適宜胰島素劑量/速率及葡萄糖測量間隔,以提供高效胰島素療法之指令。例如,該軟體可經由泵介面為臨床醫師提供胰島素劑量、D50W劑量(含於水之右旋糖50%)或其他碳水化合物之量及檢測頻率(下一次葡萄糖檢測之時間)建議。臨床醫師確認或修改所建議胰島素輸注速率後,可自動改變泵輸注速率。
當病人採用皮下胰島素治療方案時,可(例如)藉由胰島素泵或藉由應用程式伺服器108進行之計算係指決定病人將接受之胰島素之總日劑量。就1型糖尿病患者而言,可能需約0.1-0.3單位/kg胰島素。就2型糖尿病患者而言,可能需約0.4-1.0單位/kg胰島素。可在睡前皮下給予此等量之一半作為長效胰島素(例如,地特胰島素(detemir)、甘精胰島素(glargine))。例如,此等量之另外一半可在三次速效胰島素(例如,天冬胰島素(aspart)、優泌樂(lispro))劑量期間平均分配,每頓飯前15分鐘皮下給予。若病人已經在服用胰島素,則病人可延續相同家庭程序或利用總日劑量估計值採用一天四-劑治療方案。血糖儀讀數指導添加至胰島素之餐前(飯前)劑量之任何額外胰島素。例如,若出現低血糖症,可暫時停止胰島素劑量,並可將某種含葡萄糖之產品經口或靜脈內給予病人,直至後續血糖儀讀數高於內科醫師之預定水平。以上計算及胰島素投與可係概括 做法,對某些病人效果良好。
在一些實例中,病人可採用靜脈內胰島素治療方案,其中病人先前已經或同時接受一或多個皮下胰島素劑量。若出現此種情況,可利用如本文所述之體載胰島素計算值提供一種將因皮下胰島素療法而存在之體載胰島素計算在內之靜脈內胰島素劑量建議。若係在靜脈內胰島素療法期間提供皮下胰島素劑量,則可使用如本文所述之體載胰島素計算值提供一種將因皮下胰島素療法而存在之體載胰島素計算在內之靜脈內胰島素劑量建議。可依對當前靜脈內胰島素劑量建議進行調整之形式提供靜脈內胰島素劑量建議。
工作站114可經配置,以基於一些病人-具體輸入數據為每個病人提供療法建議。所提供建議可利用藉由(例如)應用程式伺服器108所獲取之資訊。實例輸入數據可包括病人可能在胰島素劑量前消耗之碳水化合物之量、任何管灌食物之時間選擇及速率、病人所/已進行體力活動之量、任何含右旋糖溶液之投與、任何類固醇藥物之投與、任何抗生素之投與、與腎臟及肝臟清除率相關之實驗值或生物標誌(諸如血清肌酸酐及白蛋白)、所出現之任何餐後嘔吐、所接受之皮下胰島素劑量,及其組合。提供此等項目之任一者及/或此等項目之組合可影響由工作站114、網路伺服器112及/或應用程式伺服器108所進行之胰島素劑量之計算。
作為一實例,工作站114、網路伺服器112及/或應用程 式伺服器108可執行與軟體程式EndoToolTM相關之軟體程式,以基於以往葡萄糖測量值計算胰島素用量。例如,可將EndoTool用於加護病房,以協助護理人員計算需進行血糖控制之病人之胰島素用量。例如,工作站114、網路伺服器112及/或應用程式伺服器108可執行EndoTool之作為步降(step-down)工具之額外軟體程式,以使護理人員可基於以往葡萄糖測量值計算皮下及/或靜脈內胰島素用量。
工作站114可為一種執行工作站114上作為應用程式之軟體程式之通用電腦或計算裝置。或者,工作站114可經由網路伺服器112存取應用程式,且因此,應用程式可為一種位於伺服器(例如應用程式伺服器或網路伺服器)上,並經由工作站114上之客戶端瀏覽器程式執行之基於網路之程式。
圖2為顯示實例胰島素定量方法之輸入及輸出之方塊圖。例如,胰島素定量方法可由圖1中之工作站114或系統104(系統104之組件,例如應用程式伺服器或網路伺服器)實現,以決定投與至病人之胰島素劑量建議。因此,工作站及/或系統104(例如應用程式伺服器或網路伺服器)可經程式化,以實現本文所述胰島素定量方法之實例。例如,圖1之工作站及/或應用程式伺服器可包括一或多個編碼有指令之電腦可讀媒體或與其通信,當執行時,導致應用程式伺服器及/或工作站執行提供本文所述胰島素劑量建議之動作。例如,該方法可採用三種輸入,其可由護士或其他使用者將每個病人之情況輸入如上所述之工作站及/或 輸入裝置。例如,可使用靜態輸入、血糖儀輸入及/或藥物(經口(PO))輸入。靜態輸入可包括(但不限於)指示病人所採用之糖尿病控制方法、醫院所特有之任何機構參數、病人之糖尿病類型、病人之腎臟狀態(肌酸酐濃度)、病人之肝臟狀態(白蛋白濃度)之資訊,及與病人之胰島素使用史相關之任何其他資訊。血糖儀輸入可包括(但不限於)由病人所使用之血糖儀所得到之血糖值(重點照護(POC)葡萄糖讀數)。藥物/PO輸入可包括(但不限於)由病人(例如包括管灌食物)所攝入之任何預測或實際腸內或腸外碳水化合物、與投與至病人之任何右旋糖靜脈內(IV)藥物相關之資訊、與投與至病人之任何類固醇相關之資訊、指示病人之預期或實際活動等級之資訊、指示病人之任何嘔吐之資訊、關於先前或同時皮下胰島素劑量之資訊、及關於病人之活動性之任何其他主觀資訊。
胰島素定量方法可輸出待投與至病人之皮下或靜脈內胰島素指示。例如,皮下胰島素指示可為投與短效胰島素劑量、長效胰島素劑量、修正胰島素劑量或其組合之指示。靜脈內胰島素指示可明確指出IV胰島素之單次推注量(bolus)及滴注速率。胰島素定量方法亦可或替代地輸出POC葡萄糖測量(值)之需求,要求更新葡萄糖讀數。例如,若病人血糖變得過低,則胰島素定量方法可進一步輸出向病人投與含碳水化合物之溶液(例如,橘汁)之指示。
胰島素定量方法可計算欲投與至病人之胰島素之皮下及/或靜脈內劑量,以將病人血流中葡萄糖之血糖控制範圍 維持在(諸如例如)80-120 mg/dL之間。血糖控制範圍可如由內科醫師或醫院管理者所設定的對每個病人進行調整。
例如,胰島素定量方法可提供其他輸出,包括(但不限於)以往葡萄糖值之圖形視覺化、血糖病歷報告、供病人及主要看護者參詳之含出院指導之出院小結,及機構所需之質量保證報告。
胰島素定量方法可基於葡萄糖控制之前瞻式系統操作,以基於餐前血糖儀讀數,及血糖儀讀數及先前胰島素劑量之歷史以及病人之其他狀態(例如,類固醇投與、口服攝入)預測餐前及基礎胰島素劑量,而不是胰島素劑量可能僅取決於餐前胰島素劑量前之血糖儀讀數的基於葡萄糖控制之反應式系統。
工作站114、網路伺服器112及/或應用程式伺服器或系統104可執行胰島素定量方法,以提供一些葡萄糖控制方法。實例葡萄糖控制方法包括(但不限於)靜脈內胰島素、一個長效胰島素睡前劑量及三個短效胰島素餐前劑量、一個長效胰島素睡前劑量及兩個短效胰島素餐前劑量、一個長效胰島素睡前劑量及一個短效胰島素晚餐劑量、早餐及晚餐劑量之胰島素混合物(例如,中性魚精蛋白鋅胰島素(NPH)/常規型-70/30),及一個睡前長效胰島素劑量。
圖3說明管理並傳達病人療法之另一實例組態。例如,可將該組態設定在醫院中。最初,可由內科醫師(MD)302利用(例如)電子指示系統304(或者,紙質指示系統)發出起始藥物療法之指示。該指示可包括所有下列組成指示或其 經選擇之組合作為該指示之一部分:1)病人身份,2)病人之糖尿病狀態:1型、2型、高血糖型或妊娠型,3)待採用之血糖控制方法(例如,在夜間使用長效胰島素及在三個主餐前各使用短效胰島素、使用靜脈內胰島素及/或需在各餐前及睡前進行之血糖儀讀數),4)改變飲食,5)使用低血糖症協議,及6)所需之病人健康狀態資訊(例如,包括肌酸酐、質量及其他實驗室值)。
指示系統304可經配置以將指示發送至醫院中按照此等指示行動之各個位置。此等位置之一為經分配給目標病人308之護士306(或護理站)。例如,發送護理指示之方法包括經由病例表之紙質指示及經由工作站114或醫院資訊系統102之電子指示。明確指定病人308飲食及食物攝取之指示可發送至膳食服務部310(例如,經由紙質、電子傳送106或電子指示到達工作站),且可能不需護理人員介入或控制。可在一天中之特定時間將病人308之食物送至病人308,並可由膳食服務或護理人員記錄實際所送或所吃的食物。
用藥記錄(MAR)系統312可與指示系統304耦合,以通知指示系統304將投與至病人308之藥物。MAR 312可提供明確指定藥物類型、投與至病人308之用藥量及用藥時間之藥物投與指示。MAR 312可經配置以從由指示系統304所獲取之資訊生成藥物指示。
指示系統304亦可與藥物貯存設施314耦合,以將藥物指示鏈接至指示系統304,並使護理人員與藥物貯存設施314 互動,得到欲投與至目標病人308之藥物(或其他治療)。當藥物貯存設施314移出項目/藥物時,可告知指示、藥房或計費系統此項移出結果。或者,若某種藥物並未置於藥物貯存設施314中(例如,用於病人之胰島素可能隸屬於位於護理站或其他貯存區之常見藥物貯存設施),則應對MAR 312更新從其他區域所移出並投與病人308之任何藥物之劑量。
例如,實驗室系統316亦可接收指示系統304之指示,包括之進行抽血及在醫院臨床實驗室中處理此等抽取物之說明。例如,送達實驗室系統316之其他指示可包括涉及欲對目標病人308進行之研究之指示,諸如放射研究、核醫學研究或其他步驟類似之研究。當衛生保健人員將來想要回顧/解讀時,實驗室系統316將具有實驗室結果記錄之指示傳送至實驗室系統316。例如,護理人員可於工作站318獲得此數據,且可包括涉及肌酸酐濃度及重點照護(POC)血糖儀值之數據。或者,護士306可將POC血糖儀值手動鍵入工作站318。
病人308可接收如指示系統304所指導而投與之藥物。例如,病人308可接受靜脈內胰島素及/或可接受由護士306所施與之皮下胰島素,一天一次、一天四次或其他劑量。可視血糖儀讀數而給予病人308額外劑量之短效胰島素,該等血糖儀讀數基於內科醫師所指示之胰島素「浮動量表(sliding-scale)」指示對額外劑量之需求。若出現低血糖症(血糖<60 mg/dL),則病人308可口服橘汁、口服葡萄糖片 或靜脈內注射右旋糖。
可利用血糖儀檢測病人308之葡萄糖水平,而護士306可將血糖儀讀數鍵入工作站318。此外,護士306可將可用以修改胰島素用量之關於病人308之活動等級及主觀資訊鍵入工作站318。作為一實例,護士306可利用一種「計步器類」裝置測量病人308之活動等級。
工作站318可依據由內科醫師302所指示,並經該樓層/單位之醫療管理者允許之血糖控制方法之類型發出向病人308投與胰島素之指示。將皮下胰島素投與至病人308後,護士306可將投藥記錄同時鍵入MAR 312及工作站318。
例如,工作站318可定期自病人之血糖儀讀數獲取葡萄糖值/測量次數以及如由護士306所鍵入之預測口服攝入及/或實際攝入之數量及次數。亦可將任何管灌食物、嘔吐、病人所進行之活動之數量及類型,及任何其他投與至病人之藥物(包括類固醇或含右旋糖之溶液)鍵入工作站318。工作站318可使用任何此類資訊決定未來胰島素劑量及血糖儀檢測次數,例如藉由按照本文所述之方法執行一個決定胰島素劑量之程式。
工作站318可與資料庫(例如位於結構化查詢語言(SQL)伺服器資料庫320上之SQL資料庫)互動。資料庫可包含病人之記錄及其病史。若病人308可能最近在加護病房(ICU)受到照顧,利用系統(例如ENDOTOOL系統)322進行靜脈內血糖控制,則可將此系統322之相關適應控制參數提供至工作站318,並用作血糖控制之起始點。此等控制參數 可描述病人每日所使用胰島素之劑量及胰島素敏感度。欲知關於EndoTool系統及對葡萄糖控制之控制參數進行轉換之其他資訊,參見2010年12月16日申請之同在申請中之USSN 12/970,777,其全文以引用的方式併入本文中。
作為一實例,若病人係「禁食(nothing by mouth)」(NPO),則胰島素定量計算可採取之形式:其中t為時間,It為在時間t下之計算常規型(短效)胰島素劑量,為在過去一段時間內所遞送之胰島素劑量,gt為在時間t下之葡萄糖測量值,為所計算相關病人-具體控制參數之向量,為一組目標葡萄糖濃度,而f為將該等參數對映或轉換為所建議胰島素劑量之函數。可將參數向量稱為相關病人-具體控制變量或參數。控制參數候得可決定病人具體胰島素劑量,原因在於控制參數係基於所觀察到的葡萄糖對胰島素用量之反應而計算。可使用之額外輸入數據包括(但不限於)先前葡萄糖值、病人碳水化合物攝入、藥物改變(諸如類固醇)、運動及病人具體情況或狀態,或其組合。本文所述工作站或計算系統可經程式化(例如利用經可執行指令編碼之電腦可讀媒體),以執行本文所述之胰島素定量方法。
在一些實例中,可定義上述函數f,並可基於下列非線性方程計算ItI t =M 1(g t -G)+M 2(g t -G)2其中,It係大於零,gt為葡萄糖測量(值),而M 1,M 2 為隨時間基於所觀察到與所需的葡萄糖對胰島素用量之反應間之誤差所估算之倍增常數。胰島素定量計算係非線性,原因在於(例如)其包含一 個二次項(gt-G)2。因此,It之計算可能為非線性,取決於所測量之葡萄糖與目標葡萄糖濃度之差異。然而,可能指定較複雜、非線性關係,在一些實例中其可產生更準確地代表所建議胰島素劑量。例如,利用遞迴最小平方估計量、卡爾曼(Kalman)濾波器、貝氏(Bayes)估計量或基於病人葡萄糖濃度隨時間之水平及變化之控制規則可執行計算相關病人-具體控制變量之方法。
作為一實例,利用參數估算之既定方法可實施計算相關病人-具體控制變量之方法,諸如擴展卡爾曼濾波、遞迴最小平方估計、貝氏估計或用以基於計算誤差(諸如觀測與預期葡萄糖濃度間之差異)調整M1與M2之比例控制規則。例如,參見Goodwin與Sin之Adaptive Filtering,Prediction and Control,1984,其全部內容以引用的方式併入本文中。
作為一特定說明實例,基於所觀察到之葡萄糖濃度相對於計算胰島素率之偏導數為負之假設(例如,葡萄糖水平隨胰島素之增加而降低),可使用偽梯度下降法基於所觀測到及所需葡萄糖讀數間之差異決定M1與M2。例如,假定誤差:(其中為在時間t下之所需或目標葡萄糖濃度),可根據下式更新參數M1與M2M 1=M 1-αe t
M 2=M 2-βe t
其中α與β為可調諧正常數。在每次測量時,可根據非線 性方程(I t =M 1(g t -G)+M 2(g t -G)2)更新估計相關控制變量,並在一段時間後,使病人之胰島素-葡萄糖反應變得個人化。可將此等控制變量提供至工作站318,並用作血糖控制之起始點,例如,在病人已經利用此等葡萄糖定量方法得到照顧之實例中。本文所描述之工作站及/或計算系統可經程式化(例如利用一或多個經適宜可執行指令編碼之電腦可讀媒體),以計算相關控制變量及胰島素用量。
在一些實例中,It可藉由反饋控制法決定,諸如比例積分控制(PID)或模型預測控制。
再次參考圖1,例如,工作站114可在獲取關於先前胰島素遞送、葡萄糖測量值及/或預期碳水化合物消耗之資訊後決定並建議每次投與胰島素之劑量。可使用任何數目之計算值來決定長效及短效皮下胰島素劑量(注射)及/或靜脈內胰島素劑量。
可使用一般或個人化胰島素用量建議及治療方案來治療糖尿病病人。
作為一實例,若病人在進食,胰島素及碳水化合物劑量投與可例如藉由工作站114及/或藉由系統104,諸如藉由應用程式伺服器108,基於病人日基礎胰島素需求、碳水化合物對胰島素比(一份(食物)中之CIR/單位胰島素)及/或餐前葡萄糖測量值來計算。第一,計算系統可建議病人每日接受一或兩次基礎胰島素劑量之長效或中效胰島素(例如,甘精胰島素、地特胰島素或NPH)。在每日投與兩次之情況中,可建議平均劃分及分配該劑量。在每次用養 前,可根據CIR劃分預期碳水化合物攝入,並四捨五入至最近似之單位決定短效胰島素之餐前餐劑量(例如藉由工作站114及/或藉由系統104,諸如藉由應用程式伺服器108)。基於病人葡萄糖水平,亦可建議短效胰島素之修正劑量。若病人葡萄糖水平高於150 mg/dL,可以每50 mg/dL使用1-4單位胰島素之修正範圍決定劑量。修正劑量可與餐劑量組合。在一些實例中,可提供靜脈內胰島素劑量建議,其可(例如)指出IV胰島素療法之單次推注量及滴注速率。
基於病人對先前胰島素投與之反應,可每隔一天或頻率為每天八次地調整基礎速率、CIR及修正範圍,(例如如藉由工作站114及/或藉由系統104,諸如藉由應用程式伺服器108所建議)。在一實例中可採用每天兩次。例如,若病人之空腹葡萄糖測量值及餐前葡萄糖測量值係藉由工作站114及/或系統104(諸如藉由應用程式伺服器108)接收,且被認為係持續升高,則所建議之基礎劑量可提高某一百分比(例如,10%)。或者,若葡萄糖值持續偏低可導致降低基礎劑量。在一些實例中,護士可在無計算系統建議下提高或降低劑量。可根據(例如)工作站114及/或系統104(諸如應用程式伺服器108)之建議,基於額外病人餐後葡萄糖反應提高或降低CIR。例如,若病人餐後兩小時之葡萄糖超過200 mg/dL(如由傳輸至工作站114及/或系統104,諸如應用程式伺服器108所接收之數據),則CIR可提高10%。類似地,若病人之葡萄糖持續偏高或偏低,則每日之修正 範圍可分別提高或降低1個單位。
基於病人之家庭胰島素治療方案可瞭解基礎速率及CIR。若病人為剛確診者,或經歷應激性高血糖症,則基礎劑量可為0.2-0.3單位/kg總體重。CIR可初步估計為15克碳水化合物/單位胰島素,並由內科醫師根據病人年齡、體型、活動等級、類固醇使用及胰島素抗性而提高或降低。
作為第二實例,一般用藥建議可包括在晚上或早上注射一次長效(例如基礎)胰島素,及在每頓飯前注射短效胰島素。作為一實例,就採用此種胰島素之控制方法而言,所發出之指示可能為在每晚約9 PM投與基礎劑量之胰島素。例如,可投與之胰島素可包括NPH(例如,諾和靈(Novolin)N或優泌林(Humulin)N)、地特胰島素(Insulin detemir)(例如,諾和平(Levemir))及甘精胰島素(Insulin glargine)(例如,來得時(Lantus))。劑量可按照下式進行計算(例如藉由工作站114及/或系統104,諸如圖1應用程式伺服器108):基礎qPM胰島素劑量==0.5 * TDD
其中TDD為一天內給予病人之任何類型之胰島素之總日劑量(以單位表示)。胰島素之總日劑量之剩餘部分可平均分散在三份短效胰島素注射劑中,養前注射。
在另一一般實例中,提供計算短效餐前胰島素之皮下劑量之方法。例如,所發出之指示可為在餐前投與一劑胰島素。例如,可投與之胰島素可包括天冬胰島素(例如, Novolog)、谷賴胰島素(例如,愛胰達(Apidra))、賴脯胰島素(例如,優泌樂(Humulog))、常規型胰島素(例如,諾和靈(Novolin)R)及常規型胰島素(例如,優泌林(Humulin)R)。劑量可按照下式進行計算(例如藉由工作站114及/或系統104,諸如圖1之應用程式伺服器108):餐前胰島素劑量=預期碳水化合物攝入(克數或(食物)份數)/CIR+修正劑量,而修正劑量=β(f[BG i -目標])
其中f與源自基礎速率(單位/mg/dL)之病人胰島素抗性有關,目標為葡萄糖上限,BGi為測量葡萄糖濃度,而β為乘數(例如,0.4),其根據病人之糖尿病類型以及腎臟及肝臟清除率有所不同,(單位/(mg/dL)2。
在又另一一般實例中,提供一種計算70/30、75/25及50/50胰島素混合物之皮下劑量之方法(例如可使工作站114及/或系統104(諸如圖1之應用程式伺服器108)程式化,以計算皮下劑量)。例如,所發出之指示可為投與兩次-每天劑量之胰島素混合物。可投與之胰島素可包括天冬胰島素魚精蛋白懸浮液/天冬胰島素(例如,Novolog混合物70/30)、賴脯胰島素魚精蛋白懸浮液/賴脯胰島素(例如,優泌樂混合物75/25)、賴脯胰島素魚精蛋白懸浮液/賴脯胰島素(例如,優泌樂混合物50/50)、NPH/常規型胰島素(例如,優泌林70/30)、NPH/常規型胰島素(例如,優泌林50/50)及NPH/常規型胰島素(例如,諾和靈70/30)。
在一實施例中,上文所提供之胰島素定量方案之任何一 般實例可針對每一病人而進行個人化。可提供一組方法(例如本文所述之工作站及/或計算系統可經程式化,以實現所述方法),以藉由基於病人變量(例如,糖尿病狀態、類固醇使用情況等)、所觀察之營養攝入及所觀察之對胰島素注射之血糖反應修改一組內部控制參數為每個病人提供個人化建議。例如,可根據具體病人藉由考慮年齡、體重、身高、糖尿病狀態、腎小球濾過率(GFR)(經由血清肌酸酐濃度)及先前胰島素設定控制參數之初始值。可採用之自適應控制參數包括胰島素之總日劑量、非線性生理劑量係數以及長效及短效胰島素之比例。可基於護士所鍵入之資訊更新各參數。
實例方法可進一步採用GFR經修正之胰島素效應曲線說明體載胰島素,以減少頻繁短效胰島素投與之「堆積」(在間質中累積),並對預計總日劑量之變動作出調整。體載胰島素係指先前投與胰島素後留在血流中之胰島素。體載胰島素之分佈取決於藥物之藥物動力學以及個體之生理機能。可將與病人葡萄糖管理有關之體載胰島素之效果作為胰島素定量方案之一部分進行考量。
可將人體內在一段時間內(例如,在一實例中為在接下來的五個小時)具活性之所有胰島素之量稱為體載胰島素。因此,體載胰島素包括先前所投與之胰島素劑量(在先前Tmax小時內),且可額外包括在此時段內可影響胰島素活性之所建議胰島素劑量。在一實施例中,可藉由(例如)圖1之工作站114及/或系統104(諸如藉由應用程式伺服器 108或網路伺服器)確定病人體內之體載胰島素之量,且可用以決定待投與至病人之短效或長效胰島素需求或靜脈內胰島素之量。例如,可利用預期內部控制參數(包括病人之總日劑量(TDD)或基礎劑量)計算胰島素需求,並可對現行胰島素建議(與用餐或修正範圍有關)作出調整,以補償體載胰島素。調整劑量可為負值或正值,且可具有許多效果中之一者。例如,可利用GFR經調整之胰島素效應曲線進行調整,以在病人罹患腎功能不全時提供適宜動作。
例如,可對短效、長效或靜脈內胰島素劑量之經計算之所需量進行調整,以根據與遞送長效劑量之胰島素後胰島素敏感度之增加或減弱有關之變化、與遞送長效劑量之胰島素後飲食之改變相關之變化、與提供至病人之胰島素療法相關之變化、因與長效胰島素相關之胰島素效應曲線之形狀之不均勻性所引起之變化、由於因腎或肝功能不全而殘餘之體載胰島素所引起之變化、及因餐前頻繁葡萄糖測量或點心所引起之短效胰島素劑量之修正範圍部分之變化作出調整。此外,例如,若負調整超過所建議之短效劑量,則可對消耗/注射碳水化合物之量提出建議。
下表1描述實例調整方案。該等實例表明計算系統(例如圖1之工作站114、系統104及/或應用程式伺服器108或網路伺服器)會如何根據所接收之關於病人狀態之輸入數據對建議作出修改。
圖4為一種按照本文所述之至少一些實施例,基於體載胰島素之量決定對胰島素建議進行調整之實例方法之方塊圖。圖4所示方法400代表一個(例如)可與圖1所示組態一起使用,並可藉由系統104(例如藉由應用程式伺服器108或網路伺服器)、工作站114或系統104與工作站114之組合實施之方法之實施例。方法400可包括一或多種如組塊402-414之一或多者所示之操作、功能或動作。該方法可藉由使圖1之計算系統(例如工作站及/或伺服器)之一或多者程式化,以實施所示操作、功能或動作而實現。雖然該等組塊係以相繼次序說明,但此等組塊亦可以平行及/或以彼等不同於本文所述次序執行。同樣,各組塊可合併為較少組塊,劃分為額外組塊及/或依據所需實施被移除。
此外,就方法400及本文所揭示之其他過程及方法而言,流程圖顯示本發明實施例之一可行實施例之功能及操作。就此而言,各組塊可代表程式碼之一模組、一區段或 一部分,其包括一或多個可由處理器執行以實現特定邏輯功能或過程中之步驟的指令。程式碼可儲存在任何類型之電腦可讀媒體上,例如,諸如包括磁碟或硬碟驅動器之儲存裝置。電腦可讀媒體可包括非暫時性電腦可讀媒體,例如,諸如短時間儲存數據之電腦可讀媒體,如暫存器式儲存器、處理器快取記憶體及隨機存取記憶體(RAM)。例如,電腦可讀媒體亦可包括非暫時性媒體,諸如輔助或持續長期儲存,如唯讀記憶體(ROM)、光碟或磁碟或唯讀光碟(CD-ROM)。電腦可讀媒體亦可為任何其他依電性或非依電性儲存系統。電腦可讀媒體可視為電腦可讀儲存媒體,例如,有形儲存裝置或其他製品。
此外,就方法400及本文所揭示之其他過程及方法而言,圖4中各組塊可代表經佈線以執行該等組塊中之特定邏輯功能之電路。
最初,在組塊402,方法400包括獲取與病人相關之資訊。例如,可獲取之病人資料包括(但不限於)(例如)病人血清肌酸酐濃度、糖尿病類型、年齡、體重及性別。在組塊402大體上可獲取病人資料之任何組合。在組塊404,方法400亦包括獲取與先前療法資訊相關之資訊。例如,可確定先前所投與之胰島素類型以及先前之投與量及先前投與之次數。在組塊406,方法400亦包括決定所建議之短效胰島素劑量或靜脈內胰島素劑量。例如,可基於病人現狀(例如,當前血糖水平)及預期碳水化合物攝入利用已知胰島素效應曲線決定短效胰島素劑量。可將胰島素效應曲線 儲存為可存取執行組塊406之計算系統的資料。一般可將代表胰島素效應曲線之資料儲存在任何與相關計算系統連接之適宜電子儲存媒體,其儲存媒體可為與儲存執行短效胰島素劑量計算之指令之媒體相同或不同之儲存媒體。
在組塊408,方法400可視情況包括確定病人GFR之估算值。GFR之估算可包括測量腎之醫學功能。腎過濾可影響胰島素從體內清除。隨著腎功能之喪失,胰島素之半衰期大體上可增加兩倍(例如,GFR減少10 mL/min/1.73m2)。以下提供確定估算GFR之實例方程,其提供血清肌酸酐、性別、年齡與種族間之關係。
其中
亦可利用其他方法估算GFR量,且在其他實例中,亦可使用上述常數之不同值。
在組塊410,方法400包括確定先前一段時間內所投與胰島素之胰島素效應曲線。例如,可確定或確認過去36小時內所注射胰島素之胰島素效應曲線。基於所投與胰島素之類型及量,可使用已知胰島素效應曲線。在組塊410,計算系統(例如)可基於所投與胰島素之類型及量在各種所儲存之胰島素效應曲線作出選擇。在其他實例中,可在組塊410中計算胰島素效應曲線及/或代表胰島素效應曲線之資料。
胰島素效應大體上描述胰島素隨時間之推移之作用,及其作用於病人血糖之有效性。胰島素效應曲線可基於由GFR計算值所表示之病人腎臟清除率確定各類胰島素之胰島素效應。此外,胰島素效應曲線下之面積可確定量及/或利用75%及95%胰島素利用時間(例如,以小時計)。最初,藉由使用等於TS之時間的取樣固定間隔(例如,名義上可將間隔設為15分鐘),可提供各類胰島素之藥物動力學/動態(PK/PD)曲線。若無從獲知PK/PD曲線,可將短效胰島素反應粗略估計為在5小時時間內保持均勻,且可將長效胰島素反應粗略估計為在24小時時間內保持均勻。
就各類胰島素而言,胰島素效應(R(類型,j)j=1,2...,NR)可為正規化向量,其界定將病人GFR考慮在內之預期血清胰島素可利用性對時間的關係。在一實例中,根據以下內容可確定胰島素效應曲線:
為確定胰島素效應曲線,可界定GFR之估算值,諸如:
接下來,可建立胰島素類型索引變量LA類型k、SA類型k、SA類型init及LA類型init之M索引類型(m)之獨特子集(其中m:1,2,...,M)。
可由胰島素PK曲線明確指定定義胰島素效應之二階數位濾波器之係數。例如,利用總血漿清除率項目n=0.16, 部分或可歸因於腎臟之血漿清除率rk=0.6,取樣間隔TS=15分鐘及與間質清除率相關之時間常數T=36分鐘之定義,根據下文可規定係數:B=[1 2 1]
其中 而B與A分別對應濾波器之轉換函數之分子及分母之係數。然後,就各類胰島素而言,(類型(m))其中m:1,2,...,M,可根據以下形式之轉換函數遞迴地計算胰島素效應:
其中j=1,2,...,NR,A(j)及B(j)對應向量A及B之第j個要素,狀態S2(0)及S3(0)為零,而(類型)係用以表示(類型(m))。計算後,各胰島素效應曲線標準化為面積1:
其中。藉由從R(類型,j)之分佈曲線確定胰 島素75(類型)及胰島素90(類型),可計算各類胰島素之75%及90%截止點。例如,
類似地,
在一些實例中,可利用本文所述之體載胰島素計算方法計算因先前或同時所投與皮下胰島素劑量而存在之體載胰島素。對胰島素曲線下之面積進行求和可確定胰島素量(I效果),其計算方法可為例如: ;其中I劑量對應先前所投與之皮下胰 島素之劑量,而tc代表自投與皮下胰島素之劑量後之時間。因此,I效果可對應於皮下胰島素劑量中可在未來一段時間內(例如t)內起作用之胰島素之量。在一些實例中,然而,若皮下胰島素劑量為短效胰島素之劑量,且自從投與該劑量後之時間超過短效胰島素活性之閾值(例如,在一實例中為300分鐘),則I效果可以零表示(例如沒有因該劑量而存在之其他體載胰島素)。類似地,若皮下胰島素劑量為長效胰島素之劑量,且自從投與該劑量後之時間超過長效胰島素活性之閾值(例如,在一實例中為36小時),則I效果可以零表示。
圖5為代表基於實例已知藥物動力學及上述方法而計算之六種不同類型之胰島素之胰島素效應曲線之實例之圖表(TS=15分鐘,而GFR=100)。在一些實例中,胰島素效應曲線可藉由本文所述之經程式化之計算系統進行計算及/或可提供至本文所述之用於胰島素定量計算之計算系統。
回頭參考圖4,在組塊412,方法400包括確定體載胰島素之量。例如,基於先前投與胰島素之估算(或已知)時間,可利用胰島素效應曲線估算長效體載胰島素之量。
在組塊414,方法400包括決定對所建議胰島素劑量進行調整。例如,可決定作出調整,以補償當前體載之短效胰島素、影響預期長效體載胰島素之病人總日劑量之變化及/或與不同類型之胰島素相關之非均勻PK/PD曲線。調整可為負調整或正調整。可對短效及長效胰島素劑量進行調整,包括皮下劑量、靜脈內劑量或其組合。
作為一實例,為決定對長效胰島素劑量建議所做之調整,可根據下式計算(例如藉由圖1之工作站114或系統104)估算之長效體載胰島素: 其中 I TPN 為經由TPN之胰島素輸注速率,LA所用k及SA所用k 與長效及短效胰島素之確認(所使用)劑量有關,LA類型k及SA類型k與明確指定所投與之長效及短效胰島素之類型之索引有關,而LA類型當前及LA所用當前為所建議之長效胰島素類型及與當前事件相關之劑量。在相同時期內,可根據下式確定預期體載胰島素(例如藉由圖1之工作站及/或系統104):
若當前TDD並不等於(或約等於)先前TDD,則將調整劑量決定為預期與估算長效體載胰島素間之差異:
作為另一實例,為決定對短效胰島素劑量建議所做之調整,估算短效體載胰島素,SA5小時包括由先前劑量所產生之胰島素:
其中
注意,該計算中並不包括與當前事件相關之所建議胰島素,且短效體載胰島素之預期或理想量可視為零。
可根據下式決定可同時補償長效及短效體載胰島素之總調整劑量,SA adj SA adj =SA adj,LA -SA 5小時
在上述方程中,SA adj,LA 為可在接下來的五個小時內獲得之長效胰島素水平之估算量。在其他實例中可使用其他時間間隔。如之前所指出的,由於病人隨時間推移之可變性及/或先前對長效胰島素注射之次優估算結果,實際長效體載胰島素可能與預期或最優估算有所不同。具體言之,可能會出現以下影響SA adj,LA 之情形:若病人胰島素需求保持不變,則SA adj,LA 之正或負將取決於PK/PD效應曲線,且將僅補償隨時間之推移所缺乏之均勻有效性。SA adj,LA 之非零值補償胰島素活性隨時間之推移之非均勻形狀。
若病人胰島素需求之增長超出遞送最後長效胰島素之量前所估算之結果,則SA adj,LA 將為正。
若病人胰島素需求之降低超出先前所估算的結果,則SA adj,LA 將為負。
總之,SA adj,LA 代表未來實際與理想長效體載胰島素間之差異。因為該量係已知,故無論係出於修正或餐覆蓋(meal coverage)之目的使用短效胰島素劑量與否,都可利用其調整待遞送之短效胰島素。
在另一實例中,可在組塊414中將體載胰島素考慮在內(包括來自先前或同時皮下胰島素劑量之體載胰島素)計算 靜脈內(IV)用量建議或對IV用量建議之調整。
例如,可藉由自所建議或當前IV單次推注量減去短效皮下體載胰島素之量計算經調整的IV胰島素單次推注量(例如短效胰島素)劑量。在一些實例中,可使經調整的IV胰島素單次推注劑量增加足以補償任何所攝入之碳水化合物之胰島素量。因此,經調整的IV胰島素單次推注劑量(I單次推注量_調整)可表示為:I單次推注量_調整=I單次推注量+ICS-I效果,SA;其中I單次推注量係指IV胰島素單次推注量建議或劑量,而ICS係指補償任何所攝入之碳水化合物所需之IV或短效胰島素之量。
經調整的IV遞送滴注速率(例如長效胰島素)可計算為轉化並從當前所建議或所投與之IV輸送速率減去長效體載胰島素之後的連續輸注速率(例如單位/小時)。例如,可使用作為體載胰島素計算之長效胰島素量除以葡萄糖測量間隔之時間,並從當前所建議或所投與之IV滴注速率扣除。例如,在一些實例中,可使用以下方程計算經調整的IV胰島素輸送速率(I滴注_調整): ;其中I滴注係指當前所建議或所投與 之IV胰島素輸送速率(單位/小時),I效果,LA係指長效體載胰島素之量,而t係指葡萄糖測量間之時間間隔。提供因數60以將t轉化為與所採用輸送速率相當之單位,且因此基於給定實例中所採用之單位係靈活的。
接著可根據以下實例組合經調整的IV胰島素單次推注量 及連續遞送劑量: 若I單次推注量_調整<0且I滴注_調整>0,或者若I單次推注量_調整>0且I滴注_調整<0,或者若二者皆為正,則可生成經修改之經調整的IV胰島素建議,用於如下IV用量建議: ;;而I單次推注量_調整=0
因此,基於體載胰島素(包括與先前皮下胰島素劑量相關之體載胰島素)提供IV用量建議或經調整之IV用量建議之實例,若因經調整的IV胰島素單次推注量或連續輸送速率建議為正而批准作出調整,可將全部調整轉化為用於IV劑量之IV胰島素輸送速率。
當I滴注_調整<0且I單次推注量_調整<0時,IV胰島素經調整之輸送速率可為0,且可建議給予單次量之碳水化合物。
可為使用者(例如護士或IV定量裝置)提供如下經修訂的IV劑量:I滴注,新=I滴注_調整,而I單次推注量,新=I單次推注量_調整。若如上所述係適宜,則亦可或取而代之地提供所建議之碳水化合物丸。因此,可基於體載胰島素計算值(包括因先前或同時所投與皮下胰島素之劑量而存在之體載胰島素)修改滴注速率及/或單次推注量。
圖6為按照本文所述之至少一些實施例決定病人皮下胰島素療法之另一方法之實例方塊圖。例如,圖6中所示方法600代表一種(例如)可與圖1中所示組態一起使用,並可由系統104、工作站114或系統104與工作站114之組合執行之方法之實施例。方法600可包括一或多種由組塊602-618 之一或多者所示之操作、功能或動作。雖然該等組塊係以相繼次序說明,但此等組塊亦可以平行及/或以彼等不同於本文所述次序執行。同樣,各組塊可合併為較少組塊,劃分為額外組塊及/或依據所需實施被移除。
最初,在組塊602,方法600包括獲取與病人之葡萄糖測量值相關之資訊。例如,護士可利用血糖儀確定病人之葡萄糖測量值,且護士可將葡萄糖測量值鍵入系統中。在其他實例中,可藉由自動化設備獲取葡萄糖測量值,並提供至方法600之計算系統執行組塊602。
在組塊604,方法600亦包括獲取與病人之預期營養攝入相關之資訊。例如,護士可將病人之預期營養攝入鍵入系統中,包括任何經口、經靜脈內或經由餵食管所消耗之營養。例如,與病人之預期營養攝入相關之資訊包括指示餵食管之時間及速率之資訊。
在組塊606,方法600亦包括獲取指示病人之短效體載胰島素之資訊。短效體載胰島素可能與因先前胰島素投與而留在病人體內之短效胰島素之量有關。護士可利用許多不同方法(例如,如上文圖4所述)確定病人之短效體載胰島素,且可將該資訊鍵入系統中。
在組塊608,方法600亦包括基於與病人之葡萄糖測量值、病人之預期營養攝入及/或短效體載胰島素相關之資訊,決定短效皮下胰島素劑量建議、修正皮下胰島素劑量建議、靜脈內胰島素劑量建議、待投與至病人之碳水化合物之建議量或其組合之至少一者。例如,若短效體載胰島 素為負值(例如,太低),可決定待投與至病人之碳水化合物之量。若病人將要消耗許多碳水化合物,則可建議短效皮下或IV胰島素劑量。若病人之葡萄糖測量值不在目標範圍內,則可建議修正皮下或IV胰島素劑量。此外,基於組塊602、604及606所接收之輸入數據,建議可能係什麽都不做(例如,若葡萄糖值係在目標範圍內,且預期在短期內不會吸收碳水化合物)。
在組塊610,方法600亦包括獲取指示病人之營養攝入之確認之資訊。例如,護士可確認病人吸收預期營養量,或可確認投與至病人之營養量。護士可將確認資訊鍵入系統中及/或可藉由食物提供者或執行方法600之系統之其他使用者提供關於營養攝入之資訊。
在組塊612,方法600亦包括獲取指示病人之長效體載胰島素之資訊。長效體載胰島素可能與因先前胰島素投與而留在病人體內之長效胰島素之量有關。在一些實例中,長效胰島素之量因先前或同時投與至病人之皮下胰島素劑量而留在病人體內或過渡到IV胰島素療法。護士可利用許多不同方法確定病人之長效體載胰島素(例如,如上圖4所述),且可將該資訊鍵入系統中。在其他實例中,該系統可如上所述計算長效體載胰島素。
在組塊614,方法600亦包括基於與病人之長效體載胰島素、病人之葡萄糖測量值及病人之營養攝入之確認相關之資訊,決定病人之長效皮下或IV胰島素劑量。例如,可基於病人之預期需求決定長效皮下胰島素劑量。
在組塊616,方法600亦包括基於長效體載胰島素與所需長效皮下或IV胰島素劑量間之差異調整短效皮下或IV胰島素劑量建議。例如,若長效體載胰島素與所需長效皮下或IV胰島素劑量間之差異係大,且長效體載胰島素係超過所需長效胰島素劑量,則仍有過量長效體載胰島素,且可降低短效皮下胰島素劑量建議。或者,若長效體載胰島素與所需長效皮下或IV胰島素劑量間之差異係大,且長效體載胰島素小於所需長效胰島素劑量,則可增加短效皮下或IV胰島素劑量建議(取決於待投與之長效胰島素之量)。
還有,若長效體載胰島素與所需長效皮下或IV胰島素劑量間之差異係小,且長效體載胰島素係超過所需長效胰島素劑量,則仍有過量長效體載胰島素,且可降低短效皮下或IV胰島素劑量建議。類似地,若長效體載胰島素與所需長效皮下或IV胰島素劑量間之差異係小,且長效體載胰島素係小於所需長效胰島素劑量,則亦可降低短效皮下或IV胰島素劑量建議。
在組塊618,方法600亦包括輸出指示所需長效皮下胰島素劑量、經調整的短效皮下或IV胰島素劑量建議、IV劑量建議、修正皮下胰島素劑量建議、待投與至病人之碳水化合物之建議量或其組合之至少一者。例如,可將任何該等資訊輸出於顯示器上,諸如例如,在圖形使用者介面(GUI)內。
可以如組塊602-616中所示之次序或以其他次序實施方法600,諸如藉由獲取資訊,隨後實施決定步驟。
此外,方法600可包括未顯示之額外步驟。例如,方法600可包括獲取指示經皮下給予至病人之最後胰島素劑量之確認,以便確定最後劑量係何時給予及所給予之量。作為另一實例,可獲取諸如病人之統計資訊及病人之血清肌酸酐濃度之其他資訊,並可基於病人之統計資訊及血清肌酸酐濃度確定病人之腎小球濾過率(GFR)。作為其他實施例,可獲得指示用於病人之短效胰島素及長效胰島素之總日劑量數量之資訊以及指示投與至病人之藥物之資訊,包括一或多種類固醇及抗生素。作為另外之其他實例,可獲得指示是否出現餐後嘔吐之資訊、指示提供至病人之靜脈內(IV)療法之資訊,及指示提供至病人之全靜脈營養(TPN)之資訊。接著藉由考慮任何此等額外資訊可決定胰島素劑量。
圖7為一方塊圖,其說明葡萄糖管理系統之處理模組及資訊流之一實例架構,其包括估算體載胰島素決定值及對胰島素建議進行調整之安全組件。該等資訊可包括個人化資訊702、控制資訊704及安全資訊706。個人化資訊702可包括(但不限於)每位病人之資訊,諸如胰島素需求、根據適應演算法描述胰島素療法之內部自適應控制參數、病人初始化資訊(年齡、體重、SCR、糖尿病類型、性別、類固醇使用等)及人口特異性(population specific)參數。控制資訊704可包括(但不限於)胰島素定量法、D50W定量法、葡萄糖測量間隔法、葡萄糖預測法及葡萄糖目標評估。安全資訊706可包括(但不限於)風險評估模組、體載胰島素模 組、低血糖症預測模組、諮詢規則庫及劑量限制。
基於個人化資訊702、控制資訊704及安全資訊706,可(例如)根據本文所述方法決定療法建議、測量間隔、諮詢及警示。
在一實施例中,提供電腦化系統以根據飲食變化或本文所述之其他因素調適當前胰島素治療方案。使用者可鍵入修改後的飲食,然後該系統可提供新的胰島素治療方案。該系統可利用圖形使用者介面(GUI)進行操作,以時間順序方式顯示事件,以便護士或其他使用者可輕易確定病人狀態。GUI可作為詢問介面提供,其中當葡萄糖值出現非預料/非預期之情況時,GUI為特殊請求提供額外資訊。電腦化系統提供將病人具體預估控制變量傳送至IV胰島素定量工具且從該等工具傳送出之機制,且可在醫院環境中使用或用作家用模組,以決定治療決策並計算皮下胰島素劑量。
圖8為說明按照本文所述之至少一些實施例所配置之計算系統中所使用之實例計算裝置800之功能方塊圖。計算裝置可為個人電腦或行動裝置,且可作為圖1及3中組件之一實現,例如,諸如工作站114,或者系統104之所有組件或一組件,諸如應用程式伺服器108。在一組態802中,計算裝置800通常可包括一或多個處理器810及系統記憶體820。可使用記憶體匯流排830連通處理器810與系統記憶體820。取決於所需組態,處理器810可為任何類型,包括(但不限於)微處理器(μP)、微控制器(μC)、數位訊號處理 器(DSP)或其任何組合。記憶體控制器815亦可與處理器810一起使用,或者在一些應用中,記憶體控制器815可作為處理器810之內部部件。
取決於所需組態,系統記憶體820可為任何類型,包括(但不限於)依電性記憶體(諸如RAM)、非依電性記憶體(諸如ROM、快閃記憶體等)或其任何組合。系統記憶體820可包括一或多個應用程式822及程式資料824。應用程式822可包括胰島素劑量建議823之指令,其等經配置以執行本文所述之胰島素定量方法,且可按照本發明提供輸入至電子電路。例如,程式資料824可包括內容資訊825,其可被處理為如圖7所述之任何數目類型之資料。在一些實例實施例中,應用程式822可經配置,以於操作系統上與程式資料824一同操作。
計算裝置800可具有額外特徵或功能及額外介面,以促進基礎組態802與任何裝置及介面之通信。例如,可提供資料儲存裝置840,其包括可移除儲存裝置842、不可移除儲存裝置844或其組合。可移除儲存及不可移除儲存裝置之實例包括磁碟裝置,舉例言之,諸如軟磁碟驅動器及硬磁碟驅動器(HDD)、光學磁碟驅動器(諸如光碟(CD)驅動器或數位多功能光碟(DVD)驅動器)、固態驅動器(SSD)及磁帶驅動器。電腦儲存媒體可包括以任何方法或任何資訊(諸如電腦可讀指令、資料結構、程式模組或其他資料)儲存技術實現之依電性及非依電性、非暫時性、可移除及不可移除媒體。
系統記憶體820及儲存裝置840為電腦儲存媒體之實例。電腦儲存媒體包括(但不限於)RAM、ROM、EEPROM、快閃記憶體或其他記憶體技術、CD-ROM、數位多功能光碟(DVD)或其他光學儲存、匣式磁帶、磁帶、磁碟儲存器或其他磁性儲存裝置或任何其他可用以儲存所需資訊,且可由計算裝置800存取之媒體。任何此等電腦儲存媒體可作為裝置800之一部分。
計算裝置800亦可包括輸出介面850,其可包括圖形處理單元852,其可經配置以經由一或多個A/V埠或通信介面870與各種外部裝置(諸如顯示裝置860或揚聲器)通信。通信介面870可包括網路控制器872,其可經配置以促進藉由網路通信經由一或多個通信埠874與一或多個其他計算裝置880之通信。通信連接為通信媒體之一實例。通信媒體可以電腦可讀指令、資料結構、程式模組或其他位於調變資料訊號(諸如載波或其他傳送機制)中之資料具體表達,且包括任何資訊傳遞媒體。調變資料訊號為一種其特徵之一或多者係以編碼訊號中之資訊而確定或改變之方式之訊號。舉例言之,而非限制,通信媒體可包括有線媒體(諸如有線網路或直接-有線連接)及無線媒體(諸如音頻、射頻(RF)、紅外線(IR)、蜂巢式電話及其他無線媒體)。
計算裝置800可作為小型攜帶式(或行動)電子裝置之一部分而實現,諸如蜂巢式電話、平板電腦、個人數位助理(PDA)、個人媒體播放裝置、無線網路監視裝置、個人頭戴式耳機裝置、應用專用裝置、或包括任何以上功能之混 合裝置。計算裝置800亦可作為個人電腦(包括膝上型電腦及非膝上型電腦組態兩種)實現。
圖9A-9L說明可在計算裝置或計算系統上實現,以根據本文所揭示之實施例接收及顯示資訊之實例GUI。最初,使用者可登入伺服器,並對使用者顯示類似於圖9A所示之介面。例如,使用者可選擇醫院及單位,如圖9B所示,且可對使用者顯示所選擇醫院之客製化GUI及單位參數。在啟動螢幕上可顯示供選擇之其他資訊,包括葡萄糖測量時間表、胰島素療法時間表及營養計畫,且可顯示根據所選協議所客製化之GUI。
接著使用者可搜索與病人相關之資訊,且可顯示如圖9C所示之介面。可顯示任何數量或種類之資訊,諸如病歷號、姓名、出生日期、性別、病房等。
經由如圖9D所示之分欄式GUI可存取與病人相關之額外資訊。例如,圖9D中之介面說明六個標記為病人統計資訊、葡萄糖及營養、IV/TF/TPN、確認、指示及概述之分欄。可顯示更多或更少分欄。圖9D說明所突顯並選擇之病人統計資訊分欄,其中顯示病人一般資訊。護士或其他使用者可藉由輸入病人病歷號或藉由直接輸入檢索此等資訊。
在圖9D中,護士或其他使用者可鍵入葡萄糖劑量資訊。類似地,例如,護士或其他使用者可存取如圖9E所示之GUI,以鍵入病人之葡萄糖劑量資訊,包括先前所投與之葡萄糖療法、以及短效及長效胰島素之最後用藥時間及用 量。護士或其他使用者可藉由選擇葡萄糖及營養分欄存取關於葡萄糖及營養之進一步資訊,如圖9F中GUI所示。在圖9F中,護士或其他使用者可鍵入最後葡萄糖劑量以及關於預期營養攝入之資訊,包括時間及碳水化合物數量。例如,如圖9G中之GUI所示,可利用查找功能決定碳水化合物之值。
圖9H說明藉由選擇靜脈內(IV)/管灌食物(TF)/全靜脈營養(TPN)分欄所提供的資訊。在此介面中,護士或其他使用者可鍵入或決定與提供至病人之任何其他IV、病人是否正在使用抗生素、病人是否在接受任何管灌食物相關之資訊,及大體上與TPN相關之資訊。
圖9I說明藉由選擇確認分欄所提供之資訊。在此GUI中,護士或其他使用者可確認已經鍵入之資訊,包括葡萄糖劑量以及實際所消耗之營養(與先前所鍵入之預期營養攝入相比較)。
圖9J及9K為藉由選擇指示分欄所能提供之資訊之實例。在圖9J中,提供一個關於葡萄糖劑量之實例建議。建議待投與至病人之長效胰島素、餐覆蓋胰島素(例如,短效胰島素)及修正胰島素之量。例如,亦提供葡萄糖值,且由於葡萄糖值係高,建議在兩小時內再次檢查病人之葡萄糖值。圖9K說明所獲取建議之另一實例,其中由於葡萄糖值係低,故建議待投與至病人之碳水化合物之量。同樣,由於葡萄糖值係低,故建議在15分鐘內再次檢查葡萄糖值。
圖9L說明藉由選擇概述分欄所提供之實例資訊。例如, 在該GUI中,可看到呈表格形式之葡萄糖測量值、葡萄糖指示及碳水化合物攝入,以說明病人之病史及狀態。
應瞭解,本文所述之配置之目的僅在於舉例。正因如此,熟習此項技術者將瞭解,可使用其他配置及其他元件(例如機器、介面、功能、指示及功能分組等)作為替代,且完全可根據所需結果略去一些元件。另外,其中許多所述元件為功能實體,其可作為分立或分佈式組件實現,或與其他組件一起以任何適宜組合及位置實現。
此外,雖然本說明書主要係指短效及長效胰島素類型,但本發明涵蓋且可適用於更特定類型之胰島素類型,包括速效、短效、中效、長效及胰島素混合物。另外,本發明預期特定胰島素或胰島素類似物在除彼等實例中所列出項目外之用途,包括基於所有類型之體載胰島素定出劑量以對高血糖症進行補救之對IV胰島素進行修改。
雖然本文已揭示各種態樣及實施例,但熟習此項技術者將明瞭其他態樣及實施例。本文所揭示之各種態樣及實施例係出於說明之目的,而意不在於限制,真正範圍係由下列申請專利範圍以及此等申請專利範圍所賦予之等效項之完整範圍指出。亦應瞭解,本文所用之術語僅係出於描述特定實施例之目的,而意不在於限制。
102‧‧‧醫院資訊系統
104‧‧‧系統
106‧‧‧介面伺服器
108‧‧‧應用程式伺服器
110‧‧‧資料庫
112‧‧‧網路伺服器
114‧‧‧工作站
116‧‧‧醫療人員
118‧‧‧病人
120‧‧‧輸入單元
122‧‧‧量測單元
302‧‧‧內科醫師
304‧‧‧指示系統
306‧‧‧護士
308‧‧‧病人
310‧‧‧膳食服務
312‧‧‧用藥記錄(MAR)系統
314‧‧‧藥物貯存設施
316‧‧‧實驗室系統
318‧‧‧工作站
320‧‧‧資料庫
322‧‧‧系統
702‧‧‧個人化資訊
704‧‧‧控制資訊
706‧‧‧安全資訊
800‧‧‧計算裝置
802‧‧‧基礎組態
810‧‧‧處理器
815‧‧‧記憶體控制器
820‧‧‧系統記憶體
822‧‧‧應用程式
823‧‧‧胰島素劑量算法
824‧‧‧程式資料
825‧‧‧內容資訊
830‧‧‧記憶體匯流排
840‧‧‧儲存裝置
842‧‧‧可移除儲存裝置
844‧‧‧不可移除儲存裝置
850‧‧‧輸出介面
852‧‧‧圖形處理單元
854‧‧‧A/V埠
860‧‧‧顯示裝置
870‧‧‧通信介面
872‧‧‧網路控制器
874‧‧‧通信埠
880‧‧‧其他計算裝置
圖1說明一種管理並傳達病人療法之實例系統組態。
圖2為顯示輸入及輸出之實例胰島素定量方法之方塊圖。
圖3說明另一種管理並傳達病人療法之實例系統組態。
圖4為一種按照本文所述之至少一些實施例,基於體載胰島素之量決定對胰島素建議進行調整之實例方法之方塊圖。
圖5為基於實例已知藥物動力學計算六種不同類型之胰島素之實例胰島素效應曲線之曲線代表實例。
圖6為按照本文所述之至少一些實施例決定病人胰島素療法之另一種實例方法之方塊圖。
圖7為說明估算體載胰島素測量值及對胰島素建議進行調整之實例資訊流之方塊圖。
圖8為說明用於計算系統之實例計算裝置之功能方塊圖,該計算裝置係根據本發明所述之至少一些實施例配置。
圖9A-9L說明可在計算裝置上實現,以根據本文所揭示之實施例獲取及顯示資訊之實例GUI。

Claims (23)

  1. 一種非暫時性電腦可讀媒體,其中儲存有可由計算裝置執行,以導致該計算裝置履行功能之指令,該等功能包括:獲取與病人之葡萄糖測量值相關之資訊;獲取與病人之預期營養攝入相關之資訊;獲取指示病人之短效體載胰島素之資訊,其中短效體載胰島素係與因先前胰島素投與而留在病人體內之短效胰島素之量有關;至少部分基於該與病人之葡萄糖測量值、病人之預期營養攝入及短效體載胰島素相關之資訊,決定短效皮下胰島素劑量建議、修正皮下胰島素劑量建議、靜脈內胰島素劑量建議、待投與至病人之碳水化合物之建議量或其組合之至少一者;獲取指示病人之營養攝入之確認之資訊;獲取指示病人之長效體載胰島素之資訊,其中長效體載胰島素係與因先前胰島素投與而留在病人體內之長效胰島素之量相關;至少部分基於該與病人之長效體載胰島素、病人之葡萄糖測量值及病人之營養攝入之確認相關之資訊,決定病人之所需長效皮下或靜脈內胰島素劑量;基於長效體載胰島素與所需長效皮下或靜脈內胰島素劑量間之差異調整短效皮下胰島素劑量或靜脈內胰島素劑量建議;及 輸出所需長效皮下胰島素劑量、經調整之短效皮下或靜脈內胰島素劑量建議、靜脈內胰島素劑量建議、修正皮下胰島素劑量建議、待投與至病人之碳水化合物之建議量或其組合之至少一者之指示。
  2. 如請求項1之非暫時性電腦可讀媒體,其中該等指令係可執行,以按照下列次序實施功能:獲取與病人之葡萄糖測量值相關之資訊;獲取與病人之預期營養攝入相關之資訊;獲取指示病人之短效體載胰島素之資訊,其中短效體載胰島素係與因先前胰島素投與而留在病人體內之短效胰島素之量有關;獲取指示病人之長效體載胰島素之資訊,其中長效體載胰島素係與因先前胰島素投與而留在病人體內之長效胰島素之量相關;至少部分基於該與病人之葡萄糖測量值、病人之預期營養攝入及短效體載胰島素相關之資訊,決定短效皮下胰島素劑量建議、修正皮下胰島素劑量建議、靜脈內胰島素劑量建議、待投與至病人之碳水化合物之建議量或其組合之至少一者;獲取指示病人之營養攝入之確認之資訊;至少部分基於與病人之長效體載胰島素、病人之葡萄糖測量值及病人之營養攝入之確認相關之資訊,決定病人之所需長效皮下或靜脈內胰島素劑量;基於長效體載胰島素與所需長效皮下或靜脈內胰島素 劑量間之差異調整短效皮下胰島素劑量或靜脈內胰島素劑量建議;及輸出所需長效皮下胰島素劑量、經調整之短效皮下或靜脈內胰島素劑量建議、修正皮下胰島素劑量建議、靜脈內胰島素劑量建議、待投與至病人之碳水化合物之建議量或其組合之至少一者之指示。
  3. 如請求項1之非暫時性電腦可讀媒體,其中該等指令係可執行,以導致該計算裝置進一步實施以下功能,該等功能包括:獲取指示最後皮下給予至病人之胰島素劑量之確認之資訊;及至少部分基於皮下給予至病人之最後胰島素劑量之確認決定短效皮下胰島素劑量建議、靜脈內胰島素劑量建議、修正皮下胰島素劑量建議、病人之所需長效皮下或靜脈內胰島素劑量或其組合之至少一者。
  4. 如請求項1之非暫時性電腦可讀媒體,其中該等指令係可執行,以導致該計算裝置進一步實施以下功能,該等功能包括:獲取指示病人之統計資訊之資訊;獲取指示病人之血清肌酸酐濃度之資訊;至少部分基於病人之統計資訊及血清肌酸酐濃度測決定病人之腎小球濾過率(GFR);及基於病人之GFR決定病人之短效皮下胰島素劑量建議、靜脈內胰島素劑量建議、修正皮下胰島素劑量建 議、所需長效皮下或靜脈內胰島素劑量或其組合之至少一者。
  5. 如請求項1之非暫時性電腦可讀媒體,其中該等指令係可執行,以導致該計算裝置進一步實施以下功能,該等功能包括:獲取指示短效胰島素及長效胰島素之用於病人之總日劑量數量之資訊;及至少部分基於短效胰島素及長效胰島素之用於病人之總日劑量數量決定用於病人之短效皮下胰島素劑量建議、靜脈內胰島素劑量建議、修正皮下胰島素劑量建議、所需長效皮下或靜脈內胰島素劑量或其組合之至少一者。
  6. 如請求項1之非暫時性電腦可讀媒體,其中該等指令係可執行,以導致該計算裝置進一步實施以下功能,該等功能包括:獲取指示投與至病人之藥物之資訊,包括一或多種類固醇及抗生素;及至少部分基於指示投與至病人之藥物之資訊決定病人之短效皮下胰島素劑量建議、靜脈內胰島素劑量建議、修正皮下胰島素劑量建議、所需長效靜脈或內皮下胰島素劑量或其組合之至少一者。
  7. 如請求項1之非暫時性電腦可讀媒體,其中病人之預期營養攝入包括指示餵食管之時間及速率之資訊。
  8. 如請求項1之非暫時性電腦可讀媒體,其中該等指令係 可執行,以導致該計算裝置進一步實施以下功能,該等功能包括:獲取指示是否出現餐後嘔吐之資訊;及至少部分基於指示是否出現餐後嘔吐之資訊,決定病人之短效皮下胰島素劑量建議、靜脈內胰島素劑量建議、修正皮下胰島素劑量建議、所需長效皮下或靜脈內胰島素劑量或其組合之至少一者。
  9. 如請求項1之非暫時性電腦可讀媒體,其中該等指令係可執行,以導致該計算裝置進一步實施以下功能,該等功能包括:獲取指示提供至病人之靜脈內(IV)療法之資訊;及至少部分基於指示提供至病人之IV療法之資訊決定病人之短效皮下胰島素劑量建議、修正皮下胰島素劑量建議、所需長效皮下胰島素劑量或其組合之至少一者。
  10. 如請求項1之非暫時性電腦可讀媒體,其中該等指令係可執行,以導致該計算裝置進一步實施以下功能,該等功能包括:獲取指示提供至病人之全靜脈營養(TPN)之資訊;及至少部分基於指示提供至病人之TPN之資訊決定病人之短效皮下胰島素劑量建議、靜脈內胰島素劑量建議、修正皮下胰島素劑量建議、所需長效皮下或靜脈內胰島素劑量,或其組合之至少一者。
  11. 如請求項1之非暫時性電腦可讀媒體,其中該等指令係可執行,以導致該計算裝置進一步實施以下功能,該等 功能包括:獲取至少部分基於(i)為病人提供之療法及(ii)所觀察到之病人對該療法之具體反應所決定之針對該病人之相關病人-具體控制變量;至少部分基於針對該病人之相關病人-具體控制變量,決定每天為病人所使用之胰島素之量及胰島素敏感度因素;及至少部分基於每天為病人所使用之胰島素之量及胰島素敏感度因素決定短效皮下胰島素劑量建議、靜脈內胰島素劑量建議、修正皮下胰島素劑量建議、病人之所需長效皮下或靜脈內胰島素劑量或其組合之至少一者。
  12. 如請求項1之非暫時性電腦可讀媒體,其中該等指令係可執行,以導致該計算裝置進一步實施以下功能,該等功能包括:當短效體載胰島素之值為負時決定待投與至病人之碳水化合物之建議量。
  13. 如請求項1之非暫時性電腦可讀媒體,其中該等指令係可執行,以導致該計算裝置進一步實施以下功能,該等功能包括:當預期病人要消耗一些碳水化合物時決定短效皮下胰島素劑量建議。
  14. 如請求項1之非暫時性電腦可讀媒體,其中該等指令係可執行,以導致該計算裝置進一步實施以下功能,該等功能包括: 當病人之葡萄糖測量值不在目標範圍內時決定修正皮下胰島素劑量建議。
  15. 如請求項1之非暫時性電腦可讀媒體,其中該等指令係可執行,以導致該計算裝置進一步實施以下功能,該等功能包括:當長效體載胰島素高於所需長效皮下胰島素劑量時降低短效皮下胰島素劑量建議。
  16. 一種決定病人療法之方法,該方法包括:獲取與病人之葡萄糖測量值相關之資訊;獲取與病人之預期營養攝入相關之資訊;獲取指示病人之短效體載胰島素之資訊,其中短效體載胰島素係與因先前胰島素投與而留在病人體內之短效胰島素之量有關;至少部分基於該與病人之葡萄糖測量值、病人之預期營養攝入及短效體載胰島素相關之資訊,決定短效皮下胰島素劑量建議、修正皮下胰島素劑量建議、靜脈內胰島素劑量建議、待投與至病人之碳水化合物之建議量或其組合之至少一者;獲取指示病人之營養攝入之確認之資訊;獲取指示病人之長效體載胰島素之資訊,其中長效體載胰島素係與因先前胰島素投與而留在病人體內之長效胰島素之量相關;至少部分基於與病人之長效體載胰島素、病人之葡萄糖測量值及病人之營養攝入之確認相關之資訊,決定病 人之所需長效皮下或靜脈內胰島素劑量;至少部分基於長效體載胰島素與所需長效皮下或靜脈內胰島素劑量間之差異調整短效皮下胰島素劑量或靜脈內胰島素劑量建議;及輸出所需長效皮下胰島素劑量、經調整之短效皮下胰島素劑量建議、靜脈內胰島素劑量建議、修正皮下胰島素劑量建議、待投與至病人之碳水化合物之建議量,或其組合之至少一者之指示。
  17. 如請求項16之方法,其進一步包括:獲取指示投與至病人之藥物之資訊,包括一或多種類固醇及抗生素;及至少部分基於指示投與至病人之藥物之資訊決定短效皮下胰島素劑量建議、修正皮下胰島素劑量建議、靜脈內胰島素劑量建議、病人之所需長效皮下或靜脈內胰島素劑量或其組合之至少一者。
  18. 如請求項16之方法,其進一步包括:獲取指示病人之統計資訊之資訊;獲取指示病人之血清肌酸酐濃度之資訊;至少部分基於病人之統計資訊及血清肌酸酐濃度測定病人之腎小球濾過率(GFR);及至少部分基於病人之GFR決定短效皮下胰島素劑量建議、修正皮下胰島素劑量建議、靜脈內胰島素劑量建議、病人之所需長效皮下或靜脈內胰島素劑量或其組合之至少一者。
  19. 一種決定病人療法之系統,該系統包括:至少一處理單元;可由該至少一處理單元執行,以實施功能之記憶儲存指令,該等功能包括:獲取與病人之葡萄糖測量值相關之資訊;獲取與病人之預期營養攝入相關之資訊;獲取指示病人之短效體載胰島素之資訊,其中短效體載胰島素係與因先前胰島素投與而留在病人體內之短效胰島素之量有關;至少部分基於該與病人之葡萄糖測量值、病人之預期營養攝入及短效體載胰島素相關之資訊,決定待投與至病人之短效皮下胰島素劑量建議、修正皮下胰島素劑量建議或靜脈內胰島素劑量建議之至少一者;獲取指示病人之營養攝入之確認之資訊;獲取指示病人之長效體載胰島素之資訊,其中長效體載胰島素係與因先前胰島素投與而留在病人體內之長效胰島素之量相關;至少部分基於該與病人之長效體載胰島素、病人之葡萄糖測量值及病人之營養攝入之確認相關之資訊,決定病人之所需長效皮下或靜脈內胰島素劑量;至少部分基於長效體載胰島素與所需長效皮下或靜脈內胰島素劑量間之差異,調整短效皮下胰島素劑量或靜脈內胰島素劑量建議;及輸出待投與至病人之所需長效皮下胰島素劑量、經調 整之短效皮下或靜脈內胰島素劑量建議、靜脈內胰島素劑量建議、修正皮下胰島素劑量建議或其組合。
  20. 如請求項19之系統,其中該等指令係可執行,以進一步實施以下功能:獲取指示投與至病人之藥物之資訊,包括一或多種類固醇及抗生素;及基於指示投與至病人之藥物之資訊決定病人之短效皮下胰島素劑量建議、修正皮下胰島素劑量建議、靜脈內胰島素劑量建議及所需長效皮下或靜脈內胰島素劑量之至少一者。
  21. 如請求項19之系統,該等指令係可執行,以進一步導致該至少一處理單元實施該等功能,該等功能包括:獲取指示病人之統計資訊之資訊;獲取指示病人之血清肌酸酐濃度之資訊;至少部分基於病人之統計資訊及血清肌酸酐濃度測定病人之腎小球濾過率(GFR);及至少部分基於病人之GFR決定短效皮下胰島素劑量建議、修正皮下胰島素劑量建議、靜脈內胰島素劑量建議、病人之所需長效皮下或靜脈內胰島素劑量或其組合之至少一者。
  22. 一種非暫時性電腦可讀媒體,其中儲存有可由計算裝置執行,以導致該計算裝置履行功能之指令,該等功能包括:提供一個圖形使用者介面(GUI),以顯示基於輸入類 別所區分之資訊,該等類別包括以下資訊:與病人之葡萄糖測量值相關之資訊;與病人之預期營養攝入相關之資訊;指示病人之短效體載胰島素之資訊,其中短效體載胰島素係與因先前胰島素投與而留在病人體內之短效胰島素之量有關;指示病人之營養攝入之確認之資訊;及指示病人之長效體載胰島素之資訊,其中長效體載胰島素係與因先前胰島素投與而留在病人體內之長效胰島素之量有關;至少部分基於該與病人之葡萄糖測量值、病人之預期營養攝入及短效體載胰島素相關之資訊,決定待投與至病人之短效皮下胰島素劑量建議或修正皮下胰島素劑量建議之至少一者;至少部分基於該與病人之長效體載胰島素、病人之葡萄糖測量值及病人之營養攝入之確認相關之資訊,決定病人之所需長效皮下胰島素劑量;至少部分基於長效體載胰島素與所需長效皮下胰島素劑量間之差異調整短效皮下胰島素劑量建議;及在GUI上提供待投與至病人之所需長效皮下胰島素劑量、經調整之短效皮下胰島素劑量建議及修正皮下胰島素劑量建議之顯示。
  23. 如請求項22之非暫時性電腦可讀媒體,其中該等指令係可執行,以導致該計算裝置進一步實施以下功能,該等 功能包括:在GUI上提供包括可選協議之啟動螢幕,其中該等可選協議包括葡萄糖測量時間表、胰島素療法時間表及營養計畫;及至少基於至少一種所選協議提供輸入類別。
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Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110088842A (zh) * 2016-12-15 2019-08-02 威里利生命科学有限责任公司 闭环胰岛素输送系统
CN110741438A (zh) * 2017-06-15 2020-01-31 诺和诺德股份有限公司 具有适应性靶葡萄糖水平的基础滴定
CN111508582A (zh) * 2020-04-03 2020-08-07 三七二二(北京)健康咨询有限公司 餐后血糖的控制方法、装置和电子设备
TWI786084B (zh) * 2017-02-01 2022-12-11 日商武田藥品工業股份有限公司 生理偵測與治療性給藥之系統及方法

Families Citing this family (50)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8517990B2 (en) 2007-12-18 2013-08-27 Hospira, Inc. User interface improvements for medical devices
US10624577B2 (en) 2008-04-04 2020-04-21 Hygieia, Inc. Systems, devices, and methods for alleviating glucotoxicity and restoring pancreatic beta-cell function in advanced diabetes mellitus
US9240002B2 (en) 2011-08-19 2016-01-19 Hospira, Inc. Systems and methods for a graphical interface including a graphical representation of medical data
US10022498B2 (en) 2011-12-16 2018-07-17 Icu Medical, Inc. System for monitoring and delivering medication to a patient and method of using the same to minimize the risks associated with automated therapy
TW201333870A (zh) 2011-12-21 2013-08-16 艾登工具股份有限公司 決定病人胰島素療法的系統及方法
ES2741725T3 (es) 2012-03-30 2020-02-12 Icu Medical Inc Sistema de detección de aire y método para detectar aire en una bomba de un sistema de infusión
WO2014022513A1 (en) 2012-07-31 2014-02-06 Hospira, Inc. Patient care system for critical medications
US9833191B2 (en) 2012-11-07 2017-12-05 Bigfoot Biomedical, Inc. Computer-based diabetes management
AU2014268355B2 (en) 2013-05-24 2018-06-14 Icu Medical, Inc. Multi-sensor infusion system for detecting air or an occlusion in the infusion system
AU2014274146B2 (en) 2013-05-29 2019-01-24 Icu Medical, Inc. Infusion system which utilizes one or more sensors and additional information to make an air determination regarding the infusion system
WO2014194065A1 (en) 2013-05-29 2014-12-04 Hospira, Inc. Infusion system and method of use which prevents over-saturation of an analog-to-digital converter
EP3030140B1 (en) * 2013-08-05 2019-06-19 Hygieia, Inc. Systems and devices for alleviating glucotoxicity and restoring pancreatic beta-cell function in advanced diabetes mellitus
EP3100189A1 (fr) * 2014-01-28 2016-12-07 Debiotech S.A. Dispositif de commande avec recommandation
US9233204B2 (en) * 2014-01-31 2016-01-12 Aseko, Inc. Insulin management
US9486580B2 (en) * 2014-01-31 2016-11-08 Aseko, Inc. Insulin management
ES2776363T3 (es) 2014-02-28 2020-07-30 Icu Medical Inc Sistema de infusión y método que utiliza detección óptica de aire en línea de doble longitud de onda
GB201407896D0 (en) * 2014-05-05 2014-06-18 Joanneum Res Forschungsgmbh Insulin dosage proposal system
WO2015179502A2 (en) * 2014-05-20 2015-11-26 Natale Nicholas R Blood sugar concentration (bsc) testing and monitoring system and method
AU2015266706B2 (en) 2014-05-29 2020-01-30 Icu Medical, Inc. Infusion system and pump with configurable closed loop delivery rate catch-up
US10188793B2 (en) 2014-06-10 2019-01-29 Bigfoot Biomedical, Inc. Insulin on board calculation, schedule and delivery
WO2016061550A1 (en) * 2014-10-17 2016-04-21 Exerscrip, LLC Algorithms for diabetes exercise therapy
CN107077525B (zh) * 2014-10-22 2022-03-22 德克斯康公司 用于连续葡萄糖监视的用户接口
WO2016069475A1 (en) 2014-10-27 2016-05-06 Aseko, Inc. Subcutaneous outpatient management
US11081226B2 (en) 2014-10-27 2021-08-03 Aseko, Inc. Method and controller for administering recommended insulin dosages to a patient
US11344668B2 (en) * 2014-12-19 2022-05-31 Icu Medical, Inc. Infusion system with concurrent TPN/insulin infusion
US10850024B2 (en) 2015-03-02 2020-12-01 Icu Medical, Inc. Infusion system, device, and method having advanced infusion features
WO2016201120A1 (en) * 2015-06-09 2016-12-15 University Of Virginia Patent Foundation Insulin monitoring and delivery system and method for cgm based fault detection and mitigation via metabolic state tracking
JP6858751B2 (ja) 2015-08-20 2021-04-14 アセコー インコーポレイテッド 糖尿病管理療法アドバイザ
US11246985B2 (en) 2016-05-13 2022-02-15 Icu Medical, Inc. Infusion pump system and method with common line auto flush
CA3027176A1 (en) 2016-06-10 2017-12-14 Icu Medical, Inc. Acoustic flow sensor for continuous medication flow measurements and feedback control of infusion
EP3482319B1 (en) * 2016-07-08 2020-12-09 Novo Nordisk A/S Systems and methods for the determination of insulin sensitivity
CN109564775A (zh) * 2016-08-18 2019-04-02 诺和诺德股份有限公司 用于优化针对用餐事件的餐时胰岛素药剂剂量的系统和方法
EP3519011A4 (en) 2016-09-27 2020-05-20 Bigfoot Biomedical, Inc. SYSTEMS, DEVICES AND METHODS FOR MEDICATION INJECTION AND DISEASE MANAGEMENT
CA3037432A1 (en) 2016-12-12 2018-06-21 Bigfoot Biomedical, Inc. Alarms and alerts for medication delivery devices and related systems and methods
US20180197628A1 (en) * 2017-01-11 2018-07-12 Abbott Diabetes Care Inc. Systems, devices, and methods for experiential medication dosage calculations
USD853583S1 (en) 2017-03-29 2019-07-09 Becton, Dickinson And Company Hand-held device housing
WO2018187590A1 (en) * 2017-04-05 2018-10-11 Modernatx, Inc. Reduction or elimination of immune responses to non-intravenous, e.g., subcutaneously administered therapeutic proteins
US10729849B2 (en) * 2017-04-07 2020-08-04 LifeSpan IP Holdings, LLC Insulin-on-board accounting in an artificial pancreas system
AU2018261124B2 (en) 2017-05-05 2021-01-28 Ypsomed Ag Closed loop control of physiological glucose
EP3729446A1 (en) 2017-12-21 2020-10-28 Eli Lilly and Company Closed loop control of physiological glucose
US10891275B2 (en) * 2017-12-26 2021-01-12 International Business Machines Corporation Limited data enricher
US10089055B1 (en) 2017-12-27 2018-10-02 Icu Medical, Inc. Synchronized display of screen content on networked devices
USD928199S1 (en) 2018-04-02 2021-08-17 Bigfoot Biomedical, Inc. Medication delivery device with icons
US12020797B2 (en) 2018-06-22 2024-06-25 Ypsomed Ag Insulin and pramlintide delivery systems, methods, and devices
US11278671B2 (en) 2019-12-04 2022-03-22 Icu Medical, Inc. Infusion pump with safety sequence keypad
US20210304846A1 (en) * 2020-03-29 2021-09-30 Stephen J. Brown Personalized compounding of therapeutic components and tracking of their influence on a measured parameter using a complex interaction model
WO2022020184A1 (en) 2020-07-21 2022-01-27 Icu Medical, Inc. Fluid transfer devices and methods of use
IL278675B2 (en) 2020-11-12 2024-04-01 Dreamed Diabetes Ltd Method and system for automatic monitoring of diabetes treatments based on insulin injections
US11135360B1 (en) 2020-12-07 2021-10-05 Icu Medical, Inc. Concurrent infusion with common line auto flush
WO2023168212A1 (en) * 2022-03-01 2023-09-07 University Of Pittsburgh-Of The Commonwealth System Of Higher Education System for automatically prescribing and/or adjusting insulin doses for a patient

Family Cites Families (50)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5422125A (en) 1993-07-12 1995-06-06 Baker Norton Pharmaceuticals, Inc. Method and composition for treatment of insulin resistance syndromes
ATE344050T1 (de) 1997-03-14 2006-11-15 Daiichi Seiyaku Co Verwendung von tcf-ii zur behandlung von durch krebs verursachtem gewichtsverlust, anaemie und tnf-erhöhung
ID21411A (id) 1997-12-10 1999-06-10 Takeda Chemical Industries Ltd Agen untuk mengobati daya tahan glukosa yang berisiko tinggi rusak
US20030224046A1 (en) 2002-06-03 2003-12-04 Vinay Rao Unit-dose combination composition for the simultaneous delivery of a short-acting and a long-acting oral hypoglycemic agent
US7404796B2 (en) 2004-03-01 2008-07-29 Becton Dickinson And Company System for determining insulin dose using carbohydrate to insulin ratio and insulin sensitivity factor
US8718943B2 (en) * 2003-04-01 2014-05-06 Abbott Diabetes Care Inc. Method and device for utilizing analyte levels to assist in the treatment of diabetes
US20080197024A1 (en) * 2003-12-05 2008-08-21 Dexcom, Inc. Analyte sensor
US7291107B2 (en) 2004-08-26 2007-11-06 Roche Diagnostics Operations, Inc. Insulin bolus recommendation system
US20090054754A1 (en) 2007-08-21 2009-02-26 Mcmahon Dave Clinician-controlled semi-automated medication management
US7509156B2 (en) * 2005-05-18 2009-03-24 Clarian Health Partners, Inc. System for managing glucose levels in patients with diabetes or hyperglycemia
CA2619650A1 (en) * 2005-08-19 2007-02-22 Microbia, Inc. Methods and compositions for the treatment of gastrointestinal disorders
US20070078314A1 (en) 2005-09-30 2007-04-05 Grounsell Richard L System and method for measuring and predicting insulin dosing rates
US7704226B2 (en) 2005-11-17 2010-04-27 Medtronic Minimed, Inc. External infusion device with programmable capabilities to time-shift basal insulin and method of using the same
US8548544B2 (en) 2006-06-19 2013-10-01 Dose Safety System, method and article for controlling the dispensing of insulin
WO2008073609A2 (en) * 2006-11-01 2008-06-19 Philip Michael Sher Device for predicting and managing blood glucose concentration by analyzing the effect of, and controlling, pharmacodynamic insulin unit equivalents
US20080306353A1 (en) * 2006-11-03 2008-12-11 Douglas Joel S Calculation device for metabolic control of critically ill and/or diabetic patients
US8930203B2 (en) * 2007-02-18 2015-01-06 Abbott Diabetes Care Inc. Multi-function analyte test device and methods therefor
WO2008124478A1 (en) * 2007-04-04 2008-10-16 Pronia Medical Systems, Llc Systems, methods, and computer program product for improved management of medical procedures for patients on medical protocols
US20080269714A1 (en) 2007-04-25 2008-10-30 Medtronic Minimed, Inc. Closed loop/semi-closed loop therapy modification system
WO2009002621A2 (en) * 2007-06-27 2008-12-31 Roche Diagnostics Gmbh Medical diagnosis, therapy, and prognosis system for invoked events and method thereof
WO2009002622A2 (en) * 2007-06-27 2008-12-31 F. Hoffman-La Roche Ag Patient information input interface for a therapy system
KR101347008B1 (ko) * 2007-06-27 2014-01-02 에프. 호프만-라 로슈 아게 환자 생리학의 모델링에 기초하여 환자 맞춤형 치료를 개발하는 시스템 및 방법
US20090177147A1 (en) * 2008-01-07 2009-07-09 Michael Blomquist Insulin pump with insulin therapy coaching
WO2009139846A1 (en) * 2008-05-12 2009-11-19 Department Of Veterans Affairs Automated system and method for diabetes control
EP2300020B1 (en) * 2008-07-07 2018-06-27 Pentec Health, Inc. Nutritive compositions and methods of using same
US8140275B2 (en) 2008-07-18 2012-03-20 Insulet Corporation Calculating insulin on board for extended bolus being delivered by an insulin delivery device
TWI614024B (zh) 2008-08-11 2018-02-11 曼凱公司 超快起作用胰島素之用途
US7959598B2 (en) * 2008-08-20 2011-06-14 Asante Solutions, Inc. Infusion pump systems and methods
WO2010031059A2 (en) * 2008-09-15 2010-03-18 Deka Products Limited Partnership Systems and methods for fluid delivery
US8287487B2 (en) 2008-10-15 2012-10-16 Asante Solutions, Inc. Infusion pump system and methods
NZ572036A (en) * 2008-10-15 2010-03-26 Nikola Kirilov Kasabov Data analysis and predictive systems and related methodologies
US8974439B2 (en) * 2009-01-02 2015-03-10 Asante Solutions, Inc. Infusion pump system and methods
EP2394217A4 (en) * 2009-02-04 2016-05-04 Abbott Diabetes Care Inc MULTIFUNCTION ANALYTE TEST DEVICE AND METHODS
US20100298685A1 (en) * 2009-05-22 2010-11-25 Abbott Diabetes Care Inc. Adaptive insulin delivery system
DK3173014T3 (da) * 2009-07-23 2021-09-13 Abbott Diabetes Care Inc Realtidsstyring af data vedrørende fysiologisk kontrol af glucoseniveauer
US8758323B2 (en) * 2009-07-30 2014-06-24 Tandem Diabetes Care, Inc. Infusion pump system with disposable cartridge having pressure venting and pressure feedback
US20110098548A1 (en) * 2009-10-22 2011-04-28 Abbott Diabetes Care Inc. Methods for modeling insulin therapy requirements
US8771251B2 (en) * 2009-12-17 2014-07-08 Hospira, Inc. Systems and methods for managing and delivering patient therapy through electronic drug delivery systems
TW201333870A (zh) 2011-12-21 2013-08-16 艾登工具股份有限公司 決定病人胰島素療法的系統及方法
US9897565B1 (en) 2012-09-11 2018-02-20 Aseko, Inc. System and method for optimizing insulin dosages for diabetic subjects
US9171343B1 (en) 2012-09-11 2015-10-27 Aseko, Inc. Means and method for improved glycemic control for diabetic patients
WO2015115397A1 (ja) 2014-01-29 2015-08-06 日本ゼオン株式会社 透明粘着シート
US9233204B2 (en) 2014-01-31 2016-01-12 Aseko, Inc. Insulin management
US9486580B2 (en) 2014-01-31 2016-11-08 Aseko, Inc. Insulin management
WO2016069475A1 (en) 2014-10-27 2016-05-06 Aseko, Inc. Subcutaneous outpatient management
US11081226B2 (en) 2014-10-27 2021-08-03 Aseko, Inc. Method and controller for administering recommended insulin dosages to a patient
JP6858751B2 (ja) 2015-08-20 2021-04-14 アセコー インコーポレイテッド 糖尿病管理療法アドバイザ
US11062798B2 (en) 2016-06-07 2021-07-13 Aseko, Inc. Managing insulin administration
US10453936B2 (en) 2017-10-30 2019-10-22 Globalfoundries Inc. Methods of forming replacement gate structures on transistor devices
EP3729459A4 (en) 2017-12-21 2021-08-18 Aseko, Inc. SUGGESTED DIABETES MEDICINES

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110088842A (zh) * 2016-12-15 2019-08-02 威里利生命科学有限责任公司 闭环胰岛素输送系统
TWI786084B (zh) * 2017-02-01 2022-12-11 日商武田藥品工業股份有限公司 生理偵測與治療性給藥之系統及方法
CN110741438A (zh) * 2017-06-15 2020-01-31 诺和诺德股份有限公司 具有适应性靶葡萄糖水平的基础滴定
CN110741438B (zh) * 2017-06-15 2023-12-29 诺和诺德股份有限公司 具有适应性靶葡萄糖水平的基础滴定
CN111508582A (zh) * 2020-04-03 2020-08-07 三七二二(北京)健康咨询有限公司 餐后血糖的控制方法、装置和电子设备

Also Published As

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US10046113B2 (en) 2018-08-14

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