糖尿病データセットにおける食事の遡及的検出のための簡易戦略【JST・京大機械翻訳】

Gamarra E. Mejia; Gamarra E. Mejia; Reiterer F.; Tkachenko P.; Schrangl P.; Freckmann G.; Ipanaque W.

文献

J-GLOBAL ID：202102215420987045 整理番号：21A1142359

糖尿病データセットにおける食事の遡及的検出のための簡易戦略【JST・京大機械翻訳】

Simple Strategies for Retrospective Detection of Meals in Diabetes Datasets

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資料名：
巻： 53 号： 2 ページ： 16380-16385 発行年： 2020年
JST資料番号： W3101A ISSN： 2405-8963 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：オランダ (NLD) 言語：英語 (EN)

1型糖尿病(T1D)における個別化インスリン療法のための多くのモデルベースのアプローチが提案されている。これらのアプローチは,通常,高品質データで同定される必要があるグルコース代謝の患者特異的モデルに依存する。しかし,家庭内設定で記録された患者データは,これらが,しばしば誤って,不完全である日記式エントリに関して,それに基づくので,この基準を満たしていない。この問題は,しばしば偶然に省略されるか,または誤ったタイムスタンプで記録される食事摂取量の記録に対して特に顕著である。本論文では,記録されたグルコーストレースの遡及的分析に基づく食事検出のための2つの方法を示した。第1の方法は食後のグルコーストレースの典型的な信号特性と食事を検出するための単純な発見的方法を使用するが,第2の方法は食後の参照プロファイルと比較してグルコーストレースの類似性測定に依存する。実際の患者日記によるアルゴリズムの食事検出結果のマッチングにより,ここで提示した方法は,家庭内データにおける完全で高品質なセグメントを見つけるのに使用できる。そのようなデータセットにおける高品質セグメントと低品質セグメントを容易に区別することは,同定された患者モデルの信頼性を改善することが期待される。Copyright 2021 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

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代謝異常・栄養性疾患の治療

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