連続血糖モニターデータを分析するための統計ツール

連続血糖モニター（CGM）は、複雑で大量のデータストリームを生成します。これらのデータの分析には、この技術に関与する物理的、化学的、数学的特性の理解が必要です。この文書では、連続モニタリングデータストリームの特性を考慮したCGMデータ分析に関連するいくつかの方法を説明します。これらの方法には以下が含まれます：（1）CGMの数値的および臨床的精度の評価。数値精度と臨床精度という2種類の精度メトリックを区別し、それぞれがポイント精度とトレンド精度の2つのサブタイプを持つことを述べます。トレンド精度の追加、すなわちCGMが血糖（BG）の変化の速度と方向を反映する能力は、エピソード的ではなく、時間に沿ってプロセスとしてBGをキャッチできる新しいデバイスに特有です。（2）CGMデータを解釈するための統計的アプローチ。ほとんどの分析の基本単位は、個人のグルコーストレース、即ち各人の時間スタンプ付きの血糖データ系列であることを認識する重要性が強調されます。リスク評価の使用、個人のグルコースおよびリスクトレースおよびポワンカレープロットを介したデータのグラフィカルな表現、さらに群レベルでの制御変動グリッド分析について議論します。要約すると、CGMデータシリーズの分析に特有な方法のレビューが、新しい技術と共に提示されます。これらの方法は、複雑で大量のCGMタイムシリーズから情報を抽出し、解釈するのを容易にするはずです。