Real Management Diabetes Part 1: Paggawa ng aming Data Magsalita sa Amin

{Tandaan: ang dalawang bahagi na ito serye ay naglalayong marami sa Pharma bilang sa mga pasyente. Kung nagtatrabaho ka sa industriya, mangyaring basahin.}

Kung ang diin sa mga nagtitinda ng mga sistema ng diabetes noong nakaraang taon sa taunang American Diabetes Association Conference ay "visualization ng data," pagkatapos ay ang "interpretasyon ng data" sa taong ito. Ako ay 100% mas interesado tungkol sa huli, at sasabihin ko sa iyo kung bakit.

Tila na noong nakaraang taon, ang lahat ng mga malalaking manlalaro - J & J, Medtronic, Abbott Diabetes, Roche, at kahit

kumpanya ng Pump na Insulet (na malapit nang i-hook ang OP nito sa CoPilot) - ay lubos na pinalitan tungkol sa kung paano pinahusay ng mga pasyente ang mga paraan upang "maisalarawan ang kanilang data." Tila sa tingin nila ang Banal na Grail ay mas at mas mahusay na mga graph, chart, modal araw at modal linggo at mga ulat ng conformance at ang view na ito at ang view na … Sinubukan ko CoPilot at nilalaro gamit ang ilang iba pang mga programa, at kailangan kong sabihin sa iyo, lahat ang data na iyon, gaano man kaharap ang ipinakita, ay maaaring napakalaki. At ang iba't ibang mga paraan upang tingnan ito ay maaaring makaramdam sa akin, mabuti … hindi sapat.

At tandaan kung sino ang pinag-uusapan dito: isang teknolohiyang geek at sertipikadong Uri ng A pagkatao. Kung ang isang taong tulad ng sa akin nahahanap ito mahirap, isipin ang lahat ng iba pang mga pasyente out doon na ang mga mata ay dapat magpakinang sa paglipas ng nakaharap reams ng BG stats.

Ang nakukuha ko ay ang marami sa mga program na ito ay posibleng dishing up visualization overload , nang walang pagtulong sa amin ng mga pasyente na kunin ang anumang makabuluhan sa lahat ng ito. Ito ay mahirap upang isalin ang data na iyon sa kung ano ang kailangan mong gawin sa susunod. Ang isa pang problema ay kumpara sa apps ng pag-log "consumer-ish" na ginawa para sa iPhone, ang mga programa ng pharma tulad ng CareLink at CoPilot ay tila nakatuon sa mga manggagamot sa kanilang hitsura at pakiramdam. Ngunit gaya ng alam nating lahat, ang mga doktor ay walang sapat na oras (o insentibo) upang ibuhos ang lahat ng data na ito. Kaya't higit sa lahat ang natitira sa amin ng mga pasyente upang malaman kung ano ang sinasabi sa amin ng mga pie chart tungkol sa kung ano ang maaari naming baguhin sa aming mga gawain ng diabetes .

Sinabi ko ito bago at sasabihin ko ulit: ang mga reams ng data ng glucose ay kapaki-pakinabang lamang sa aming kakayahang i-interpret ang mga ito at maunawaan kung ano ang gagawin tungkol sa natutunan namin. Kaya tulungan mo kami dito, ay, mga vendor?

Aha, "interpretasyon ng data"! Napakasaya ako nang marinig ang mga gumagawa ng paghuhukay tungkol dito sa 2010 ADA expo. Sa partikular, ang parehong tagagawa ng Medtronic at WaveSense meter na AgaMatrix ay may mga tiyak na plano upang bumuo ng mga algorithm na magsisimulang awtomatikong i-interpret ang iyong data ng BG para sa iyo - sa kaso ng AgaMatrix, mismo sa iyong iPhone. Iyon ay nangangahulugang ang iyong software sa pag-log ay awtomatikong inalerto ka sa mga uso ("Ikaw ay tumatakbo nang mataas sa huling 4 na araw sa pagitan ng 3-5pm") at maaaring gumawa ng mga rekomendasyon upang labanan ang mga problema ("Tingnan ang insulin ng tanghalian: karb ratio;").

Sinasabi rin ng rumor na ang Sanofi-Aventis ay nakikipagtulungan sa" pag-ibalik ang mundo ng diabetes "na may isang buong hanay ng mga bagong handog upang tulungan ang mga doktor na tulungan ang mga pasyente makamit ang mas mahusay na mga resulta. (Higit sa na sa lalong madaling panahon, Umaasa ako)

Ngayon kami ay pakikipag-usap Hindi ba ito ay maganda? Hindi ba ito lamang gawin ang lahat ng mga pagkakaiba sa mundo kung ang iyong mga talaan ng BG data ay maaaring isalin sa makabuluhan Ang mga rekomendasyon para sa iyo, at hindi lamang linggo pagkatapos ng katotohanan? Maliwanag, ang paggamit ng isang built-in na algorithm ay hindi ginagarantiyahan na laging iminumungkahi ng system ang tamang mga gumagalaw, ngunit ang mga alerto sa kanilang sarili ay gagawin ang lahat ng nakaimbak na datos na "buhay."

Pagtatatuwa

: Nilalaman na nilikha ng koponan ng Diabetes Mine Para sa higit pang mga detalye, mag-click dito. Disclaimer

Nilalaman na ito ay nilikha para sa Diabetes Mine, isang blog ng health consumer na nakatuon sa Ang komunidad ng diyabetis Ang nilalaman ay hindi medikal na nasuri at hindi sumusunod sa mga patnubay sa editoryal ng Healthline. Para sa higit pang impormasyon tungkol sa Healthl ine's partnership sa Diabetes Mine, mangyaring mag-click dito.