Online monitorering af patienter med type 1 diabetes ved brug af CGM

Specialeforsvar ved Andreas Jensen

Title: Online monitorering af patienter med type 1 diabetes ved brug af CGM

Abstract: Specialet er baseret på data leveret af Novo Nordisk A/S. Formålet med specialet er at studere et stort antal observationer fra continuous glucose monitoring (CGM) af patienter med type 1 diabetes. Dette er gjort inden for rammen af univariate Gaussiske state space modeller, hvor det interstitielle glucose signal, som CGM apparatet måler, udgør. Data inddeles efter patient og dato således, at der opnås et antal tidsrækker, hvor fokus lægges på natten. På trods af det store antal observationer er data ufuldstændige i den forstand, at visse observationer mangler. Sammenholdt med det, at kurverne ikke følger et fælles mønster, har dette kompliceret analysen af data. En af specialets statistiske modeller er en linear regression med tiden siden midnat som tidsvarierende kovariat, og med en error-struktur, der følger en autoregressiv proces. Indarbejdelsen af korrelerede fejl forbedrer prædiktionen - baseret på den i specialet foreslåede proceduren - sammenlignet med ordinær lineær regression. Den lineære regression med autoregressive fejl forbedrer imidlertid ikke prædiktionen sammenlignet med local level og local trend modellerne, som er to strukturelle tidsrækkemodeller, der ligeledes behandles i specialet. I tillæg undersøges forholdet mellem CGM-værdierne og tilstedeværelsen af hypoglykaemiske episoder kort ved brug af receiver operating characteristics (ROC). 

Vejledere:  Anders Tolver / Søren Andersen, Novo Nordisk   
Censor:      Per Brockhoff, DTU