ES2725560T3 - Sistemas, métodos y dispositivos para lograr equilibrios glucémicos - Google Patents
Sistemas, métodos y dispositivos para lograr equilibrios glucémicos Download PDFInfo
- Publication number
- ES2725560T3 ES2725560T3 ES12802468T ES12802468T ES2725560T3 ES 2725560 T3 ES2725560 T3 ES 2725560T3 ES 12802468 T ES12802468 T ES 12802468T ES 12802468 T ES12802468 T ES 12802468T ES 2725560 T3 ES2725560 T3 ES 2725560T3
- Authority
- ES
- Spain
- Prior art keywords
- patient
- insulin
- blood glucose
- glucose level
- dosage regimen
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 113
- 230000002641 glycemic effect Effects 0.000 title claims abstract description 64
- NOESYZHRGYRDHS-UHFFFAOYSA-N insulin Chemical compound N1C(=O)C(NC(=O)C(CCC(N)=O)NC(=O)C(CCC(O)=O)NC(=O)C(C(C)C)NC(=O)C(NC(=O)CN)C(C)CC)CSSCC(C(NC(CO)C(=O)NC(CC(C)C)C(=O)NC(CC=2C=CC(O)=CC=2)C(=O)NC(CCC(N)=O)C(=O)NC(CC(C)C)C(=O)NC(CCC(O)=O)C(=O)NC(CC(N)=O)C(=O)NC(CC=2C=CC(O)=CC=2)C(=O)NC(CSSCC(NC(=O)C(C(C)C)NC(=O)C(CC(C)C)NC(=O)C(CC=2C=CC(O)=CC=2)NC(=O)C(CC(C)C)NC(=O)C(C)NC(=O)C(CCC(O)=O)NC(=O)C(C(C)C)NC(=O)C(CC(C)C)NC(=O)C(CC=2NC=NC=2)NC(=O)C(CO)NC(=O)CNC2=O)C(=O)NCC(=O)NC(CCC(O)=O)C(=O)NC(CCCNC(N)=N)C(=O)NCC(=O)NC(CC=3C=CC=CC=3)C(=O)NC(CC=3C=CC=CC=3)C(=O)NC(CC=3C=CC(O)=CC=3)C(=O)NC(C(C)O)C(=O)N3C(CCC3)C(=O)NC(CCCCN)C(=O)NC(C)C(O)=O)C(=O)NC(CC(N)=O)C(O)=O)=O)NC(=O)C(C(C)CC)NC(=O)C(CO)NC(=O)C(C(C)O)NC(=O)C1CSSCC2NC(=O)C(CC(C)C)NC(=O)C(NC(=O)C(CCC(N)=O)NC(=O)C(CC(N)=O)NC(=O)C(NC(=O)C(N)CC=1C=CC=CC=1)C(C)C)CC1=CN=CN1 NOESYZHRGYRDHS-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims abstract description 860
- 102000004877 Insulin Human genes 0.000 claims abstract description 433
- 108090001061 Insulin Proteins 0.000 claims abstract description 433
- 229940125396 insulin Drugs 0.000 claims abstract description 429
- WQZGKKKJIJFFOK-GASJEMHNSA-N Glucose Natural products OC[C@H]1OC(O)[C@H](O)[C@@H](O)[C@@H]1O WQZGKKKJIJFFOK-GASJEMHNSA-N 0.000 claims abstract description 403
- 239000008103 glucose Substances 0.000 claims abstract description 403
- 239000008280 blood Substances 0.000 claims abstract description 271
- 210000004369 blood Anatomy 0.000 claims abstract description 271
- 230000002218 hypoglycaemic effect Effects 0.000 claims abstract description 245
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims abstract description 227
- 206010012601 diabetes mellitus Diseases 0.000 claims abstract description 78
- 238000011282 treatment Methods 0.000 claims abstract description 34
- 230000004044 response Effects 0.000 claims abstract description 20
- 208000013016 Hypoglycemia Diseases 0.000 claims description 146
- 230000036541 health Effects 0.000 claims description 41
- 235000021152 breakfast Nutrition 0.000 claims description 39
- 230000002829 reductive effect Effects 0.000 claims description 38
- 235000021158 dinner Nutrition 0.000 claims description 36
- 235000021156 lunch Nutrition 0.000 claims description 29
- 238000013459 approach Methods 0.000 claims description 24
- 230000007423 decrease Effects 0.000 claims description 24
- 230000010355 oscillation Effects 0.000 claims description 12
- 230000015654 memory Effects 0.000 description 55
- 108010092217 Long-Acting Insulin Proteins 0.000 description 53
- 229940100066 Long-acting insulin Drugs 0.000 description 53
- 102000016261 Long-Acting Insulin Human genes 0.000 description 51
- 238000013479 data entry Methods 0.000 description 49
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 49
- 238000012937 correction Methods 0.000 description 43
- 150000001720 carbohydrates Chemical class 0.000 description 39
- 235000014633 carbohydrates Nutrition 0.000 description 39
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 26
- 229940123452 Rapid-acting insulin Drugs 0.000 description 25
- 108010026951 Short-Acting Insulin Proteins 0.000 description 25
- 235000012054 meals Nutrition 0.000 description 24
- 230000006870 function Effects 0.000 description 22
- 238000002560 therapeutic procedure Methods 0.000 description 22
- 206010022489 Insulin Resistance Diseases 0.000 description 19
- 238000002347 injection Methods 0.000 description 18
- 239000007924 injection Substances 0.000 description 18
- 230000001360 synchronised effect Effects 0.000 description 14
- 230000003442 weekly effect Effects 0.000 description 13
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 12
- 230000008859 change Effects 0.000 description 11
- 230000000737 periodic effect Effects 0.000 description 11
- 235000013305 food Nutrition 0.000 description 10
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 9
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 9
- 230000036961 partial effect Effects 0.000 description 9
- 230000008569 process Effects 0.000 description 9
- 208000001072 type 2 diabetes mellitus Diseases 0.000 description 9
- 230000009471 action Effects 0.000 description 8
- 150000001875 compounds Chemical class 0.000 description 7
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 7
- 239000000243 solution Substances 0.000 description 7
- 230000003247 decreasing effect Effects 0.000 description 6
- 230000000670 limiting effect Effects 0.000 description 6
- 230000002035 prolonged effect Effects 0.000 description 6
- 108010065691 Biphasic Insulins Proteins 0.000 description 5
- 206010067584 Type 1 diabetes mellitus Diseases 0.000 description 5
- 239000000189 biphasic insulin Substances 0.000 description 5
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 5
- 238000001802 infusion Methods 0.000 description 5
- 230000002503 metabolic effect Effects 0.000 description 5
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 5
- 229940079593 drug Drugs 0.000 description 4
- 239000003814 drug Substances 0.000 description 4
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 4
- 238000002483 medication Methods 0.000 description 4
- 208000002249 Diabetes Complications Diseases 0.000 description 3
- 102000001554 Hemoglobins Human genes 0.000 description 3
- 108010054147 Hemoglobins Proteins 0.000 description 3
- 101000606728 Homo sapiens Pepsin A-3 Proteins 0.000 description 3
- 102100039657 Pepsin A-3 Human genes 0.000 description 3
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 description 3
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 3
- 201000010099 disease Diseases 0.000 description 3
- 208000037265 diseases, disorders, signs and symptoms Diseases 0.000 description 3
- 210000004153 islets of langerhan Anatomy 0.000 description 3
- KSIRMUMXJFWKAC-FHJHOUOTSA-N prostaglandin A3 Chemical compound CC\C=C/C[C@H](O)\C=C\[C@H]1C=CC(=O)[C@@H]1C\C=C/CCCC(O)=O KSIRMUMXJFWKAC-FHJHOUOTSA-N 0.000 description 3
- 238000012552 review Methods 0.000 description 3
- 230000001960 triggered effect Effects 0.000 description 3
- 201000004569 Blindness Diseases 0.000 description 2
- 208000003443 Unconsciousness Diseases 0.000 description 2
- 238000009825 accumulation Methods 0.000 description 2
- 235000021074 carbohydrate intake Nutrition 0.000 description 2
- 230000001186 cumulative effect Effects 0.000 description 2
- 230000003111 delayed effect Effects 0.000 description 2
- 238000011161 development Methods 0.000 description 2
- 230000004064 dysfunction Effects 0.000 description 2
- 201000001421 hyperglycemia Diseases 0.000 description 2
- PBGKTOXHQIOBKM-FHFVDXKLSA-N insulin (human) Chemical compound C([C@@H](C(=O)N[C@@H](CC(C)C)C(=O)N[C@H]1CSSC[C@H]2C(=O)N[C@H](C(=O)N[C@@H](CO)C(=O)N[C@H](C(=O)N[C@H](C(N[C@@H](CO)C(=O)N[C@@H](CC(C)C)C(=O)N[C@@H](CC=3C=CC(O)=CC=3)C(=O)N[C@@H](CCC(N)=O)C(=O)N[C@@H](CC(C)C)C(=O)N[C@@H](CCC(O)=O)C(=O)N[C@@H](CC(N)=O)C(=O)N[C@@H](CC=3C=CC(O)=CC=3)C(=O)N[C@@H](CSSC[C@H](NC(=O)[C@H](C(C)C)NC(=O)[C@H](CC(C)C)NC(=O)[C@H](CC=3C=CC(O)=CC=3)NC(=O)[C@H](CC(C)C)NC(=O)[C@H](C)NC(=O)[C@H](CCC(O)=O)NC(=O)[C@H](C(C)C)NC(=O)[C@H](CC(C)C)NC(=O)[C@H](CC=3NC=NC=3)NC(=O)[C@H](CO)NC(=O)CNC1=O)C(=O)NCC(=O)N[C@@H](CCC(O)=O)C(=O)N[C@@H](CCCNC(N)=N)C(=O)NCC(=O)N[C@@H](CC=1C=CC=CC=1)C(=O)N[C@@H](CC=1C=CC=CC=1)C(=O)N[C@@H](CC=1C=CC(O)=CC=1)C(=O)N[C@@H]([C@@H](C)O)C(=O)N1[C@@H](CCC1)C(=O)N[C@@H](CCCCN)C(=O)N[C@@H]([C@@H](C)O)C(O)=O)C(=O)N[C@@H](CC(N)=O)C(O)=O)=O)CSSC[C@@H](C(N2)=O)NC(=O)[C@H](CCC(N)=O)NC(=O)[C@H](CCC(O)=O)NC(=O)[C@H](C(C)C)NC(=O)[C@@H](NC(=O)CN)[C@@H](C)CC)[C@@H](C)CC)[C@@H](C)O)NC(=O)[C@H](CCC(N)=O)NC(=O)[C@H](CC(N)=O)NC(=O)[C@@H](NC(=O)[C@@H](N)CC=1C=CC=CC=1)C(C)C)C1=CN=CN1 PBGKTOXHQIOBKM-FHFVDXKLSA-N 0.000 description 2
- 230000003278 mimic effect Effects 0.000 description 2
- 238000004393 prognosis Methods 0.000 description 2
- 230000035945 sensitivity Effects 0.000 description 2
- 235000011888 snacks Nutrition 0.000 description 2
- 230000001225 therapeutic effect Effects 0.000 description 2
- 241000269627 Amphiuma means Species 0.000 description 1
- 208000023275 Autoimmune disease Diseases 0.000 description 1
- WEDIKSVWBUKTRA-WTKGVUNUSA-N CC[C@H](C)[C@H](NC(=O)CN)C(=O)N[C@@H](C(C)C)C(=O)N[C@@H](CCC(O)=O)C(=O)N[C@@H](CCC(N)=O)C(=O)N[C@H]1CSSC[C@@H]2NC(=O)[C@@H](NC(=O)[C@H](CO)NC(=O)[C@@H](NC(=O)[C@H](CSSC[C@H](NC(=O)[C@H](CC(C)C)NC(=O)[C@H](Cc3c[nH]cn3)NC(=O)[C@H](CCC(N)=O)NC(=O)[C@H](CC(N)=O)NC(=O)[C@@H](NC(=O)[C@@H](N)Cc3ccccc3)C(C)C)C(=O)NCC(=O)N[C@@H](CO)C(=O)N[C@@H](Cc3c[nH]cn3)C(=O)N[C@@H](CC(C)C)C(=O)N[C@@H](C(C)C)C(=O)N[C@@H](CCC(O)=O)C(=O)N[C@@H](C)C(=O)N[C@@H](CC(C)C)C(=O)N[C@@H](Cc3ccc(O)cc3)C(=O)N[C@@H](CC(C)C)C(=O)N[C@@H](C(C)C)C(=O)N[C@@H](CSSC[C@H](NC(=O)[C@H](Cc3ccc(O)cc3)NC(=O)[C@H](CC(N)=O)NC(=O)[C@H](CCC(O)=O)NC(=O)[C@H](CC(C)C)NC(=O)[C@H](CCC(N)=O)NC(=O)[C@H](Cc3ccc(O)cc3)NC(=O)[C@H](CC(C)C)NC(=O)[C@H](CO)NC2=O)C(=O)N[C@@H](CC(N)=O)C(O)=O)C(=O)NCC(=O)N[C@@H](CCC(O)=O)C(=O)N[C@@H](CCCNC(N)=N)C(=O)NCC(=O)N[C@@H](Cc2ccccc2)C(=O)N[C@@H](Cc2ccccc2)C(=O)N[C@@H](Cc2ccc(O)cc2)C(=O)N[C@@H]([C@@H](C)O)C(=O)N[C@@H](CC(O)=O)C(=O)N[C@@H](CCCCN)C(=O)N[C@@H]([C@@H](C)O)C(O)=O)NC1=O)[C@@H](C)O)[C@@H](C)CC Chemical compound CC[C@H](C)[C@H](NC(=O)CN)C(=O)N[C@@H](C(C)C)C(=O)N[C@@H](CCC(O)=O)C(=O)N[C@@H](CCC(N)=O)C(=O)N[C@H]1CSSC[C@@H]2NC(=O)[C@@H](NC(=O)[C@H](CO)NC(=O)[C@@H](NC(=O)[C@H](CSSC[C@H](NC(=O)[C@H](CC(C)C)NC(=O)[C@H](Cc3c[nH]cn3)NC(=O)[C@H](CCC(N)=O)NC(=O)[C@H](CC(N)=O)NC(=O)[C@@H](NC(=O)[C@@H](N)Cc3ccccc3)C(C)C)C(=O)NCC(=O)N[C@@H](CO)C(=O)N[C@@H](Cc3c[nH]cn3)C(=O)N[C@@H](CC(C)C)C(=O)N[C@@H](C(C)C)C(=O)N[C@@H](CCC(O)=O)C(=O)N[C@@H](C)C(=O)N[C@@H](CC(C)C)C(=O)N[C@@H](Cc3ccc(O)cc3)C(=O)N[C@@H](CC(C)C)C(=O)N[C@@H](C(C)C)C(=O)N[C@@H](CSSC[C@H](NC(=O)[C@H](Cc3ccc(O)cc3)NC(=O)[C@H](CC(N)=O)NC(=O)[C@H](CCC(O)=O)NC(=O)[C@H](CC(C)C)NC(=O)[C@H](CCC(N)=O)NC(=O)[C@H](Cc3ccc(O)cc3)NC(=O)[C@H](CC(C)C)NC(=O)[C@H](CO)NC2=O)C(=O)N[C@@H](CC(N)=O)C(O)=O)C(=O)NCC(=O)N[C@@H](CCC(O)=O)C(=O)N[C@@H](CCCNC(N)=N)C(=O)NCC(=O)N[C@@H](Cc2ccccc2)C(=O)N[C@@H](Cc2ccccc2)C(=O)N[C@@H](Cc2ccc(O)cc2)C(=O)N[C@@H]([C@@H](C)O)C(=O)N[C@@H](CC(O)=O)C(=O)N[C@@H](CCCCN)C(=O)N[C@@H]([C@@H](C)O)C(O)=O)NC1=O)[C@@H](C)O)[C@@H](C)CC WEDIKSVWBUKTRA-WTKGVUNUSA-N 0.000 description 1
- AIRYAONNMGRCGJ-FHFVDXKLSA-N CC[C@H](C)[C@H](NC(=O)CN)C(=O)N[C@@H](C(C)C)C(=O)N[C@@H](CCC(O)=O)C(=O)N[C@@H](CCC(N)=O)C(=O)N[C@H]1CSSC[C@@H]2NC(=O)[C@@H](NC(=O)[C@H](CO)NC(=O)[C@@H](NC(=O)[C@H](CSSC[C@H](NC(=O)[C@H](CC(C)C)NC(=O)[C@H](Cc3c[nH]cn3)NC(=O)[C@H](CCC(N)=O)NC(=O)[C@H](CC(N)=O)NC(=O)[C@@H](NC(=O)[C@@H](N)Cc3ccccc3)C(C)C)C(=O)NCC(=O)N[C@@H](CO)C(=O)N[C@@H](Cc3c[nH]cn3)C(=O)N[C@@H](CC(C)C)C(=O)N[C@@H](C(C)C)C(=O)N[C@@H](CCC(O)=O)C(=O)N[C@@H](C)C(=O)N[C@@H](CC(C)C)C(=O)N[C@@H](Cc3ccc(O)cc3)C(=O)N[C@@H](CC(C)C)C(=O)N[C@@H](C(C)C)C(=O)N[C@@H](CSSC[C@H](NC(=O)[C@H](Cc3ccc(O)cc3)NC(=O)[C@H](CC(N)=O)NC(=O)[C@H](CCC(O)=O)NC(=O)[C@H](CC(C)C)NC(=O)[C@H](CCC(N)=O)NC(=O)[C@H](Cc3ccc(O)cc3)NC(=O)[C@H](CC(C)C)NC(=O)[C@H](CO)NC2=O)C(=O)N[C@@H](CC(N)=O)C(O)=O)C(=O)NCC(=O)N[C@@H](CCC(O)=O)C(=O)N[C@@H](CCCNC(N)=N)C(=O)NCC(=O)N[C@@H](Cc2ccccc2)C(=O)N[C@@H](Cc2ccccc2)C(=O)N[C@@H](Cc2ccc(O)cc2)C(=O)N[C@@H]([C@@H](C)O)C(=O)N[C@@H](CCCCN)C(=O)N2CCC[C@H]2C(=O)N[C@@H]([C@@H](C)O)C(O)=O)NC1=O)[C@@H](C)O)[C@@H](C)CC Chemical compound CC[C@H](C)[C@H](NC(=O)CN)C(=O)N[C@@H](C(C)C)C(=O)N[C@@H](CCC(O)=O)C(=O)N[C@@H](CCC(N)=O)C(=O)N[C@H]1CSSC[C@@H]2NC(=O)[C@@H](NC(=O)[C@H](CO)NC(=O)[C@@H](NC(=O)[C@H](CSSC[C@H](NC(=O)[C@H](CC(C)C)NC(=O)[C@H](Cc3c[nH]cn3)NC(=O)[C@H](CCC(N)=O)NC(=O)[C@H](CC(N)=O)NC(=O)[C@@H](NC(=O)[C@@H](N)Cc3ccccc3)C(C)C)C(=O)NCC(=O)N[C@@H](CO)C(=O)N[C@@H](Cc3c[nH]cn3)C(=O)N[C@@H](CC(C)C)C(=O)N[C@@H](C(C)C)C(=O)N[C@@H](CCC(O)=O)C(=O)N[C@@H](C)C(=O)N[C@@H](CC(C)C)C(=O)N[C@@H](Cc3ccc(O)cc3)C(=O)N[C@@H](CC(C)C)C(=O)N[C@@H](C(C)C)C(=O)N[C@@H](CSSC[C@H](NC(=O)[C@H](Cc3ccc(O)cc3)NC(=O)[C@H](CC(N)=O)NC(=O)[C@H](CCC(O)=O)NC(=O)[C@H](CC(C)C)NC(=O)[C@H](CCC(N)=O)NC(=O)[C@H](Cc3ccc(O)cc3)NC(=O)[C@H](CC(C)C)NC(=O)[C@H](CO)NC2=O)C(=O)N[C@@H](CC(N)=O)C(O)=O)C(=O)NCC(=O)N[C@@H](CCC(O)=O)C(=O)N[C@@H](CCCNC(N)=N)C(=O)NCC(=O)N[C@@H](Cc2ccccc2)C(=O)N[C@@H](Cc2ccccc2)C(=O)N[C@@H](Cc2ccc(O)cc2)C(=O)N[C@@H]([C@@H](C)O)C(=O)N[C@@H](CCCCN)C(=O)N2CCC[C@H]2C(=O)N[C@@H]([C@@H](C)O)C(O)=O)NC1=O)[C@@H](C)O)[C@@H](C)CC AIRYAONNMGRCGJ-FHFVDXKLSA-N 0.000 description 1
- 208000017667 Chronic Disease Diseases 0.000 description 1
- 208000028698 Cognitive impairment Diseases 0.000 description 1
- 206010010904 Convulsion Diseases 0.000 description 1
- 206010020772 Hypertension Diseases 0.000 description 1
- 108010089308 Insulin Detemir Proteins 0.000 description 1
- 108010057186 Insulin Glargine Proteins 0.000 description 1
- COCFEDIXXNGUNL-RFKWWTKHSA-N Insulin glargine Chemical compound C([C@@H](C(=O)N[C@@H](CC(C)C)C(=O)N[C@H]1CSSC[C@H]2C(=O)N[C@H](C(=O)N[C@@H](CO)C(=O)N[C@H](C(=O)N[C@H](C(N[C@@H](CO)C(=O)N[C@@H](CC(C)C)C(=O)N[C@@H](CC=3C=CC(O)=CC=3)C(=O)N[C@@H](CCC(N)=O)C(=O)N[C@@H](CC(C)C)C(=O)N[C@@H](CCC(O)=O)C(=O)N[C@@H](CC(N)=O)C(=O)N[C@@H](CC=3C=CC(O)=CC=3)C(=O)N[C@@H](CSSC[C@H](NC(=O)[C@H](C(C)C)NC(=O)[C@H](CC(C)C)NC(=O)[C@H](CC=3C=CC(O)=CC=3)NC(=O)[C@H](CC(C)C)NC(=O)[C@H](C)NC(=O)[C@H](CCC(O)=O)NC(=O)[C@H](C(C)C)NC(=O)[C@H](CC(C)C)NC(=O)[C@H](CC=3NC=NC=3)NC(=O)[C@H](CO)NC(=O)CNC1=O)C(=O)NCC(=O)N[C@@H](CCC(O)=O)C(=O)N[C@@H](CCCNC(N)=N)C(=O)NCC(=O)N[C@@H](CC=1C=CC=CC=1)C(=O)N[C@@H](CC=1C=CC=CC=1)C(=O)N[C@@H](CC=1C=CC(O)=CC=1)C(=O)N[C@@H]([C@@H](C)O)C(=O)N1[C@@H](CCC1)C(=O)N[C@@H](CCCCN)C(=O)N[C@@H]([C@@H](C)O)C(=O)N[C@@H](CCCNC(N)=N)C(=O)N[C@@H](CCCNC(N)=N)C(O)=O)C(=O)NCC(O)=O)=O)CSSC[C@@H](C(N2)=O)NC(=O)[C@H](CCC(N)=O)NC(=O)[C@H](CCC(O)=O)NC(=O)[C@H](C(C)C)NC(=O)[C@@H](NC(=O)CN)[C@@H](C)CC)[C@@H](C)CC)[C@@H](C)O)NC(=O)[C@H](CCC(N)=O)NC(=O)[C@H](CC(N)=O)NC(=O)[C@@H](NC(=O)[C@@H](N)CC=1C=CC=CC=1)C(C)C)C1=CN=CN1 COCFEDIXXNGUNL-RFKWWTKHSA-N 0.000 description 1
- 208000001647 Renal Insufficiency Diseases 0.000 description 1
- 208000017442 Retinal disease Diseases 0.000 description 1
- 206010038923 Retinopathy Diseases 0.000 description 1
- 208000006011 Stroke Diseases 0.000 description 1
- 240000004922 Vigna radiata Species 0.000 description 1
- 230000002411 adverse Effects 0.000 description 1
- 230000004075 alteration Effects 0.000 description 1
- 230000003466 anti-cipated effect Effects 0.000 description 1
- 238000013473 artificial intelligence Methods 0.000 description 1
- 230000006399 behavior Effects 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 239000000090 biomarker Substances 0.000 description 1
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 208000020832 chronic kidney disease Diseases 0.000 description 1
- 238000003759 clinical diagnosis Methods 0.000 description 1
- 208000010877 cognitive disease Diseases 0.000 description 1
- 230000001010 compromised effect Effects 0.000 description 1
- 230000007812 deficiency Effects 0.000 description 1
- 230000001419 dependent effect Effects 0.000 description 1
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 1
- 230000006866 deterioration Effects 0.000 description 1
- 229940029980 drug used in diabetes Drugs 0.000 description 1
- 230000009977 dual effect Effects 0.000 description 1
- 208000028208 end stage renal disease Diseases 0.000 description 1
- 201000000523 end stage renal failure Diseases 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 125000002791 glucosyl group Chemical group C1([C@H](O)[C@@H](O)[C@H](O)[C@H](O1)CO)* 0.000 description 1
- 208000019622 heart disease Diseases 0.000 description 1
- 230000004217 heart function Effects 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 230000002779 inactivation Effects 0.000 description 1
- 206010022000 influenza Diseases 0.000 description 1
- 230000000977 initiatory effect Effects 0.000 description 1
- 208000014674 injury Diseases 0.000 description 1
- 239000004026 insulin derivative Substances 0.000 description 1
- 230000006362 insulin response pathway Effects 0.000 description 1
- 230000003914 insulin secretion Effects 0.000 description 1
- 208000017169 kidney disease Diseases 0.000 description 1
- 201000006370 kidney failure Diseases 0.000 description 1
- 230000003907 kidney function Effects 0.000 description 1
- 229940060975 lantus Drugs 0.000 description 1
- 229940102988 levemir Drugs 0.000 description 1
- UGOZVNFCFYTPAZ-IOXYNQHNSA-N levemir Chemical compound CCCCCCCCCCCCCC(=O)NCCCC[C@@H](C(O)=O)NC(=O)[C@@H]1CCCN1C(=O)[C@H]([C@@H](C)O)NC(=O)[C@@H](NC(=O)[C@H](CC=1C=CC=CC=1)NC(=O)[C@H](CC=1C=CC=CC=1)NC(=O)CNC(=O)[C@H](CCCNC(N)=N)NC(=O)[C@H](CCC(O)=O)NC(=O)CNC(=O)[C@H]1NC(=O)[C@H](C(C)C)NC(=O)[C@H](CC(C)C)NC(=O)[C@H](CC=2C=CC(O)=CC=2)NC(=O)[C@H](CC(C)C)NC(=O)[C@H](C)NC(=O)[C@H](CCC(O)=O)NC(=O)[C@H](C(C)C)NC(=O)[C@H](CC(C)C)NC(=O)[C@H](CC=2N=CNC=2)NC(=O)[C@H](CO)NC(=O)CNC(=O)[C@@H](NC(=O)[C@H](CC(C)C)NC(=O)[C@H](CC=2N=CNC=2)NC(=O)[C@H](CCC(N)=O)NC(=O)[C@H](CC(N)=O)NC(=O)[C@@H](NC(=O)[C@@H](N)CC=2C=CC=CC=2)C(C)C)CSSC[C@@H]2NC(=O)[C@@H](NC(=O)[C@H](CCC(N)=O)NC(=O)[C@H](CCC(O)=O)NC(=O)[C@@H](NC(=O)[C@@H](NC(=O)CN)[C@@H](C)CC)C(C)C)CSSC[C@H](NC(=O)[C@H]([C@@H](C)CC)NC(=O)[C@H](CO)NC(=O)[C@H]([C@@H](C)O)NC2=O)C(=O)N[C@@H](CO)C(=O)N[C@@H](CC(C)C)C(=O)N[C@@H](CC=2C=CC(O)=CC=2)C(=O)N[C@@H](CCC(N)=O)C(=O)N[C@@H](CC(C)C)C(=O)N[C@@H](CCC(O)=O)C(=O)N[C@@H](CC(N)=O)C(=O)N[C@@H](CC=2C=CC(O)=CC=2)C(=O)N[C@@H](CSSC1)C(=O)N[C@@H](CC(N)=O)C(O)=O)CC1=CC=C(O)C=C1 UGOZVNFCFYTPAZ-IOXYNQHNSA-N 0.000 description 1
- 230000003908 liver function Effects 0.000 description 1
- 230000007774 longterm Effects 0.000 description 1
- 208000030159 metabolic disease Diseases 0.000 description 1
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 1
- 208000010125 myocardial infarction Diseases 0.000 description 1
- 235000020925 non fasting Nutrition 0.000 description 1
- 229940103453 novolin Drugs 0.000 description 1
- 229940125395 oral insulin Drugs 0.000 description 1
- 229940126701 oral medication Drugs 0.000 description 1
- 210000000496 pancreas Anatomy 0.000 description 1
- 235000015927 pasta Nutrition 0.000 description 1
- 230000037081 physical activity Effects 0.000 description 1
- 230000004962 physiological condition Effects 0.000 description 1
- 230000035479 physiological effects, processes and functions Effects 0.000 description 1
- 230000002028 premature Effects 0.000 description 1
- 230000002265 prevention Effects 0.000 description 1
- 238000005096 rolling process Methods 0.000 description 1
- 230000028327 secretion Effects 0.000 description 1
- 230000006403 short-term memory Effects 0.000 description 1
- 208000024891 symptom Diseases 0.000 description 1
- 238000012546 transfer Methods 0.000 description 1
- 230000008736 traumatic injury Effects 0.000 description 1
- 238000011269 treatment regimen Methods 0.000 description 1
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/48—Other medical applications
- A61B5/4836—Diagnosis combined with treatment in closed-loop systems or methods
- A61B5/4839—Diagnosis combined with treatment in closed-loop systems or methods combined with drug delivery
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/145—Measuring characteristics of blood in vivo, e.g. gas concentration or pH-value ; Measuring characteristics of body fluids or tissues, e.g. interstitial fluid or cerebral tissue
- A61B5/14532—Measuring characteristics of blood in vivo, e.g. gas concentration or pH-value ; Measuring characteristics of body fluids or tissues, e.g. interstitial fluid or cerebral tissue for measuring glucose, e.g. by tissue impedance measurement
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61M—DEVICES FOR INTRODUCING MEDIA INTO, OR ONTO, THE BODY; DEVICES FOR TRANSDUCING BODY MEDIA OR FOR TAKING MEDIA FROM THE BODY; DEVICES FOR PRODUCING OR ENDING SLEEP OR STUPOR
- A61M5/00—Devices for bringing media into the body in a subcutaneous, intra-vascular or intramuscular way; Accessories therefor, e.g. filling or cleaning devices, arm-rests
- A61M5/14—Infusion devices, e.g. infusing by gravity; Blood infusion; Accessories therefor
- A61M5/168—Means for controlling media flow to the body or for metering media to the body, e.g. drip meters, counters ; Monitoring media flow to the body
- A61M5/172—Means for controlling media flow to the body or for metering media to the body, e.g. drip meters, counters ; Monitoring media flow to the body electrical or electronic
- A61M5/1723—Means for controlling media flow to the body or for metering media to the body, e.g. drip meters, counters ; Monitoring media flow to the body electrical or electronic using feedback of body parameters, e.g. blood-sugar, pressure
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61P—SPECIFIC THERAPEUTIC ACTIVITY OF CHEMICAL COMPOUNDS OR MEDICINAL PREPARATIONS
- A61P3/00—Drugs for disorders of the metabolism
- A61P3/08—Drugs for disorders of the metabolism for glucose homeostasis
- A61P3/10—Drugs for disorders of the metabolism for glucose homeostasis for hyperglycaemia, e.g. antidiabetics
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H20/00—ICT specially adapted for therapies or health-improving plans, e.g. for handling prescriptions, for steering therapy or for monitoring patient compliance
- G16H20/10—ICT specially adapted for therapies or health-improving plans, e.g. for handling prescriptions, for steering therapy or for monitoring patient compliance relating to drugs or medications, e.g. for ensuring correct administration to patients
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H20/00—ICT specially adapted for therapies or health-improving plans, e.g. for handling prescriptions, for steering therapy or for monitoring patient compliance
- G16H20/10—ICT specially adapted for therapies or health-improving plans, e.g. for handling prescriptions, for steering therapy or for monitoring patient compliance relating to drugs or medications, e.g. for ensuring correct administration to patients
- G16H20/17—ICT specially adapted for therapies or health-improving plans, e.g. for handling prescriptions, for steering therapy or for monitoring patient compliance relating to drugs or medications, e.g. for ensuring correct administration to patients delivered via infusion or injection
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/0002—Remote monitoring of patients using telemetry, e.g. transmission of vital signals via a communication network
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61M—DEVICES FOR INTRODUCING MEDIA INTO, OR ONTO, THE BODY; DEVICES FOR TRANSDUCING BODY MEDIA OR FOR TAKING MEDIA FROM THE BODY; DEVICES FOR PRODUCING OR ENDING SLEEP OR STUPOR
- A61M2205/00—General characteristics of the apparatus
- A61M2205/50—General characteristics of the apparatus with microprocessors or computers
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61M—DEVICES FOR INTRODUCING MEDIA INTO, OR ONTO, THE BODY; DEVICES FOR TRANSDUCING BODY MEDIA OR FOR TAKING MEDIA FROM THE BODY; DEVICES FOR PRODUCING OR ENDING SLEEP OR STUPOR
- A61M2205/00—General characteristics of the apparatus
- A61M2205/50—General characteristics of the apparatus with microprocessors or computers
- A61M2205/502—User interfaces, e.g. screens or keyboards
- A61M2205/507—Head Mounted Displays [HMD]
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61M—DEVICES FOR INTRODUCING MEDIA INTO, OR ONTO, THE BODY; DEVICES FOR TRANSDUCING BODY MEDIA OR FOR TAKING MEDIA FROM THE BODY; DEVICES FOR PRODUCING OR ENDING SLEEP OR STUPOR
- A61M2205/00—General characteristics of the apparatus
- A61M2205/50—General characteristics of the apparatus with microprocessors or computers
- A61M2205/52—General characteristics of the apparatus with microprocessors or computers with memories providing a history of measured variating parameters of apparatus or patient
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61M—DEVICES FOR INTRODUCING MEDIA INTO, OR ONTO, THE BODY; DEVICES FOR TRANSDUCING BODY MEDIA OR FOR TAKING MEDIA FROM THE BODY; DEVICES FOR PRODUCING OR ENDING SLEEP OR STUPOR
- A61M5/00—Devices for bringing media into the body in a subcutaneous, intra-vascular or intramuscular way; Accessories therefor, e.g. filling or cleaning devices, arm-rests
- A61M5/14—Infusion devices, e.g. infusing by gravity; Blood infusion; Accessories therefor
- A61M5/142—Pressure infusion, e.g. using pumps
Landscapes
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Public Health (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Animal Behavior & Ethology (AREA)
- Veterinary Medicine (AREA)
- Medicinal Chemistry (AREA)
- Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Heart & Thoracic Surgery (AREA)
- Diabetes (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Surgery (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Pathology (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Epidemiology (AREA)
- Emergency Medicine (AREA)
- Pharmacology & Pharmacy (AREA)
- Hematology (AREA)
- Optics & Photonics (AREA)
- Vascular Medicine (AREA)
- Anesthesiology (AREA)
- Obesity (AREA)
- Endocrinology (AREA)
- Chemical Kinetics & Catalysis (AREA)
- General Chemical & Material Sciences (AREA)
- Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
- Organic Chemistry (AREA)
- Medicines That Contain Protein Lipid Enzymes And Other Medicines (AREA)
- Infusion, Injection, And Reservoir Apparatuses (AREA)
- Investigating Or Analysing Biological Materials (AREA)
Abstract
Un método para tratar la diabetes de un paciente al proporcionar una guía de tratamiento, comprendiendo el método: almacenar uno o más componentes del régimen de dosificación de insulina del paciente; obtener datos correspondientes a las mediciones del nivel de glucosa en sangre del paciente (300, 400) determinados varias veces; identificar cada una de las mediciones del nivel de glucosa en sangre con un identificador que refleje cuándo o por qué se obtuvo la lectura; determinar el estado glucémico concreto del paciente en relación con un punto de equilibrio deseado; y determinar a partir de al menos uno de una pluralidad de datos correspondientes a las mediciones del nivel de glucosa en sangre del paciente si variar, y cuánto, al menos uno de los uno o más componentes en el régimen de dosificación de insulina concreto del paciente para acercarse al punto de equilibrio deseado del paciente; en el que el método comprende además determinar para cada una de las mediciones del nivel de glucosa en sangre obtenidas si la medición refleja un evento hipoglucémico grave; y variar al menos uno de los uno o más componentes en el régimen de dosificación de insulina del paciente como respuesta a una determinación de que la medición más reciente del nivel de glucosa en sangre representa un evento hipoglucémico grave; caracterizado porque el punto de equilibrio deseado es el nivel más bajo de glucosa en la sangre del paciente dentro de un intervalo predeterminado alcanzable antes de aumentar la frecuencia de los eventos de hipoglucemia por encima de un umbral predeterminado.
Description
DESCRIPCIÓN
Sistemas, métodos y dispositivos para lograr equilibrios glucémicos
Documentos relacionados
Esta solicitud reivindica prioridad a la solicitud de patente de EE.UU. No. 13/168.659, presentada el 24 de junio de 2011. La solicitud también está relacionada con la solicitud de patente de EE.UU. No. 12/417.955, presentada el 3 de abril de 2009, que reclama el beneficio de prioridad de la solicitud provisional de EE.UU. No. 61/042.487, presentada el 4 de abril de 2008, y la solicitud provisional de EE.UU. No. 61/060.645, presentada el 11 de junio de 2008. La solicitud también está relacionada con la solicitud de patente de EE.UU. No. 12/417.960, presentada el 3 de abril de 2009, que reivindica el beneficio de prioridad de la solicitud provisional de EE.UU. No. 61/042.487, presentada el 4 de abril de 2008, y la solicitud provisional de EE.UU. No. 61/060.645, presentada el 11 de junio de 2008. La descripción de cada solicitud se incorpora en este documento como referencia en su totalidad.
Además, la presente solicitud está relacionada con el documento PCT/US2009/039421, presentado el 3 de abril de 2009; el documento PCT/US2009/039418, presentado el 3 de abril de 2009; la solicitud de patente estadounidense No. 61/113.252, presentada el 11 de noviembre de 2008; solicitud de patente estadounidense No. 61/257.866, presentada el 4 de noviembre de 2009; el documento PCT/US2009/063989, presentado el 11 de noviembre de 2009; solicitud de patente estadounidense No. 61/257.886, presentada el 4 de noviembre de 2009; solicitud de patente estadounidense No. 12/926.234, presentada el 3 de noviembre de 2010; y el documento PCT/US2010/055246, presentado el 3 de noviembre de 2010. Cada una de estas solicitudes se incorpora en este documento como referencia en su totalidad. Finalmente, la referencia "Optimización Convexa" de Boyd y Vandenberghe (Cambridge University Press, 2004; ISBN-10: 0521833787), se incorpora en este documento como referencia en su totalidad.
Campo de la invención
La presente descripción se refiere a sistemas, métodos y/o dispositivos para optimizar el régimen de dosificación de insulina en pacientes con diabetes y, más particularmente, a dichos sistemas, métodos y/o dispositivos según los cuales un procesador está programado al menos para determinar a partir de las entradas de datos correspondientes a las mediciones del nivel de glucosa en sangre del paciente determinadas en una pluralidad de veces si, y en qué medida, varía al menos uno de los uno o más componentes en el régimen de dosificación de insulina actual del paciente para acercarse al punto de equilibrio deseado del paciente; en el que el punto de equilibrio deseado, por ejemplo, es el nivel más bajo de glucosa en sangre del paciente dentro de un intervalo predeterminado alcanzable antes de aumentar la frecuencia de eventos hipoglucémicos por encima de un umbral predeterminado.
Antecedentes de la invención
La diabetes es una enfermedad crónica resultado de la secreción deficiente de insulina por el páncreas endocrino. Alrededor del 7% de la población general en el hemisferio occidental padece diabetes. De estas personas, aproximadamente el 90% padece diabetes tipo 2 mientras que aproximadamente el 10% sufre del tipo 1. En la diabetes tipo 1, los pacientes presentan una disfunción efectiva del páncreas endocrino debido a un trastorno autoinmune y, por lo tanto, se vuelven dependientes de las inyecciones diarias de insulina para controlar los niveles de glucosa en la sangre. En la diabetes tipo 2, por otro lado, el páncreas endocrino no logra satisfacer todas las demandas de insulina, por lo que se requiere que el paciente las compense con un régimen de medicamentos orales o terapia con insulina. Tanto en el caso de la diabetes tipo 1 como tipo 2, la disfunción para controlar adecuadamente los niveles de glucosa en el paciente puede llevar a complicaciones tales como ataques cardíacos, accidentes cerebrovasculares, ceguera, insuficiencia renal e incluso muerte prematura.
La diabetes es un trastorno metabólico en el que se ve comprometida la capacidad del individuo para segregar insulina y, por lo tanto, para regular sus niveles de glucosa. Para una persona no diabética, los niveles normales de glucosa suelen ser aproximadamente 85-110 mg/dl, y pueden aumentar después de las comidas a aproximadamente 140-200 mg/dl. Los niveles de glucosa pueden variar desde la hipoglucemia hasta la hiperglucemia. Los niveles bajos de glucosa o la hipoglucemia pueden descender por debajo del nivel mínimo vital y provocar convulsiones, pérdida de conciencia e incluso la muerte. La hiperglucemia, durante un largo período de tiempo, ha estado asociada con un aumento en las posibilidades de desarrollar complicaciones relacionadas con la diabetes, como enfermedad cardíaca, hipertensión, enfermedad renal y ceguera, entre otras.
La terapia con insulina es el pilar del control de la diabetes tipo 1 y uno de los tratamientos más extendidos en la diabetes tipo 2, de los cuales aproximadamente el 27% de los pacientes requieren insulina. La administración de insulina está diseñada para imitar la secreción fisiológica de insulina mediante la introducción de dos clases de insulina en el cuerpo del paciente: la insulina de acción prolongada, que satisface las necesidades metabólicas basales; y la insulina de acción rápida (también conocida como insulina de acción rápida), que compensa los aumentos bruscos en los niveles de glucosa en sangre después de las comidas del paciente. Optimizar el proceso de dosificación de estos dos tipos de insulina, en cualquier forma (por ejemplo, por separado o como insulina premezclada) implica numerosas consideraciones.
Primero, los pacientes miden sus niveles de glucosa en la sangre (usando alguna forma de medidor de glucosa) en un promedio de 3 a 4 veces al día. El número de tales mediciones y las variaciones entre ellas complican la interpretación de estos datos, lo que dificulta la extrapolación de las tendencias derivadas que pueden emplearse para mantener mejor un régimen de control de la enfermedad. En segundo lugar, la complejidad de la fisiología humana impone continuamente cambios en las necesidades de insulina, por lo que se justifican ajustes frecuentes del régimen de dosificación de insulina. En la actualidad, estas son las consideraciones que son tratadas por el endocrinólogo de un paciente u otro profesional de la salud durante las citas clínicas. Desafortunadamente, estas visitas ocurren con poca frecuencia, una vez de cada 3 a 6 meses y son de corta duración, por lo que el médico u otro profesional de la salud generalmente solo puede revisar los datos médicos más recientes del paciente. En consecuencia, se ha demostrado que más del 60% de los pacientes controlan su diabetes en niveles subóptimos, lo que conlleva a complicaciones no deseadas de la enfermedad.
De hecho, uno de los principales obstáculos para el control de la diabetes es la falta de disponibilidad del profesional de la salud de los pacientes y la relativa frecuencia de las citas clínicas. Así, algunos estudios han establecido que con ajustes más frecuentes del régimen de dosificación de insulina, por ejemplo, cada 1 a 2 semanas, se mejora el control de la diabetes en la mayoría de los pacientes. Sin embargo, a medida que la cantidad de personas que padecen diabetes continúa aumentando, se espera que dicha posibilidad de ajustes más frecuentes del régimen de dosificación de insulina a través de un aumento de las visitas clínicas disminuya en consecuencia. Y, desafortunadamente, las soluciones convencionales para el tratamiento de la diabetes no abordan este obstáculo. El dispositivo más comúnmente empleado en el tratamiento de la diabetes es el medidor de glucosa. Dichos dispositivos vienen en una variedad de formas, aunque la mayoría se caracteriza por su capacidad para proporcionar a los pacientes lecturas instantáneas de sus niveles de glucosa en la sangre. Esta información adicional se puede utilizar para identificar mejor las tendencias dinámicas en los niveles de glucosa en la sangre. Sin embargo, los medidores de glucosa convencionales están diseñados como herramientas diagnósticas en vez de ser consideradas herramientas terapéuticas. Por lo tanto, por sí solos, incluso los medidores de glucosa de última generación no conducen a un mejor control glucémico.
Una solución convencional para el tratamiento de la diabetes son las bombas de insulina. Las bombas de insulina son dispositivos que inyectan continuamente insulina de acción rápida en los pacientes a un ritmo predeterminado para cubrir tanto las necesidades básicas como las comidas. Como con la terapia de administración manual de insulina, el profesional de salud coloca la bomba con el régimen de dosificación de insulina del paciente durante las visitas clínicas. Además de su considerable gasto actual, que limita un uso generalizado de las mismas en pacientes con diabetes tipo 2, las bombas de insulina requieren un ajuste frecuente por parte del médico u otro profesional de la salud para compensar las necesidades individuales de los pacientes según las mediciones frecuentes del nivel de glucosa en la sangre.
Una solución aún más reciente para el tratamiento de la diabetes consiste en combinar una bomba de insulina y un monitoreo casi continuo de la glucosa con el objetivo de crear, en concreto, un páncreas artificial que regule el nivel de glucosa en la sangre de un paciente con infusiones de insulina de acción rápida. De acuerdo con esta solución, la información del paciente en tiempo real se emplea para ajustar la dosis de insulina a las necesidades dinámicas de insulina del paciente, independientemente de cuál sea en efecto el plan de tratamiento prescrito por el médico. Si bien tales sistemas abordan los requisitos de dosificación inmediatos, son totalmente reactivos y no efectivos al instante. Como consecuencia de estos inconvenientes, dichos sistemas combinados no siempre son eficaces para controlar los niveles de glucosa en sangre. Por ejemplo, dichas unidades combinadas no pueden prever las actividades no planificadas, como el ejercicio, que pueden disminuir excesivamente el nivel de glucosa en la sangre de un paciente. Y, cuando se detecta una condición hipoglucémica, la demora en la efectividad de la insulina ocasionada no solo por la naturaleza de la insulina sintética convencional, sino también por la administración subdérmica de esa insulina por medio de bombas convencionales, da como resultado una corrección ineficiente del evento hipoglucémico.
El documento US 2009/253973 A1 muestra un método para tratar la diabetes de un paciente que incluye variar el régimen de dosificación de insulina del paciente como respuesta a una determinación en la que la medición más reciente del nivel de glucosa en sangre representa un evento hipoglucémico grave.
El biomarcador más común utilizado para lograr un control glucémico es la hemoglobina A1C (A1C, por brevedad). Se ha estudiado la relación entre los niveles medios de glucosa y A1C. Para individuos sanos, A1C está entre 4,6% y 5,8%; para personas con diabetes la Asociación Americana de Diabetes (ADA) y la Asociación Europea para el Estudio de la Diabetes (EASD) recomiendan mantener A1C < 7%, que se correlaciona con un nivel promedio de glucosa por debajo de 150 mg/dl.
Algunos estudios han demostrado la relación entre A1C y las complicaciones. La ADA y la EASD han establecido el objetivo de obtener un A1C por debajo del 7%. Se eligió esto como un compromiso entre reducir el riesgo de desarrollar complicaciones y el riesgo de padecer una hipoglucemia grave (y potencialmente mortal). Como consecuencia, el control de la diabetes se ha desarrollado con el objetivo principal de reducir la A1C, como se refleja en varias declaraciones de consenso emitidas por diversas autoridades. Hasta hace poco, se ha prestado poca atención a que la otra parte de la ecuación sea la prevención de la hipoglucemia. Se supone que la hipoglucemia es
un efecto secundario de la administración de insulina o de los medicamentos orales contra la diabetes (OAD, por sus siglas en inglés) ya que, cuando la glucosa media disminuye, la posibilidad de que la persona aumente los niveles de glucosa es más baja. Dado que reducir la A1C y evitar la hipoglucemia puede considerarse que están en una relación inversa, el estándar de atención es que los estudios clínicos pretenden reducir la A1C al tiempo que informan la tasa observada de hipoglucemia como el mal inevitable que forma parte de la terapia.
Si bien las soluciones anteriores son beneficiosas para el control y tratamiento de la diabetes en algunos pacientes, o al menos tienen la esperanza de que sean así, sigue existiendo la necesidad de métodos, dispositivos y/o sistemas que mejoren de manera rentable el control de la diabetes en pacientes en los que un objetivo del control de la diabetes puede ser lograr un equilibrio glucémico y/o un índice compuesto glucémico mejorado que sopesen tanto A1C como el riesgo o la frecuencia de padecer hipoglucemias. Y las otras necesidades y ventajas que en este documento se abordan.
Compendio
La invención es definida mediante las reivindicaciones.
Ciertas realizaciones se refieren a sistemas, dispositivos y/o métodos para tratar la diabetes en un paciente proporcionando una guía de tratamiento. Por ejemplo, un método para tratar la diabetes en un paciente proporcionando una guía de tratamiento, comprendiendo el método: almacenar uno o más componentes del régimen de dosificación de insulina del paciente; obtener los datos correspondientes a las mediciones del nivel de glucosa en sangre del paciente determinados varias veces; identificar cada una de las mediciones del nivel de glucosa en sangre con un identificador que refleje cuándo o por qué se obtuvo la lectura; y determinar el estado glucémico concreto del paciente en relación con un punto de equilibrio deseado; y determinar a partir de al menos uno de una pluralidad de datos correspondientes a las mediciones del nivel de glucosa en sangre del paciente si variar, y cuánto, al menos uno de los uno o más componentes del régimen de dosificación de insulina concreto del paciente para acercarse al punto de equilibrio deseado del paciente; en donde el punto de equilibrio deseado es el nivel más bajo de glucosa en la sangre del paciente dentro de un intervalo predeterminado alcanzable antes de aumentar la frecuencia de eventos hipoglucémicos por encima de un umbral predeterminado.
Ciertas realizaciones se refieren a sistemas, dispositivos y/o métodos para actualizar el régimen de dosificación de insulina de los pacientes. Por ejemplo, comprendiendo el método: almacenar uno o más componentes del régimen de dosificación de insulina del paciente; obtener los datos correspondiente a las mediciones del nivel de glucosa en sangre del paciente determinadas varias veces; incrementar un temporizador basado en al menos uno de los pases de una cantidad de tiempo predeterminada y la recepción de cada medición del nivel de glucosa en sangre; identificar cada una de las mediciones del nivel de glucosa en sangre con un identificador que refleje cuándo se obtuvo la lectura; determinar para cada una de las mediciones del nivel de glucosa en sangre obtenidas si la medición refleja un evento de hipoglucemia o un evento de hipoglucemia grave; y variar al menos uno de los uno o más componentes en el régimen de dosificación de insulina del paciente como respuesta a una determinación de que la medición más reciente del nivel de glucosa en sangre representa un evento hipoglucémico grave.
Ciertas realizaciones se refieren a un aparato para tratar la diabetes de un paciente proporcionando una guía de tratamiento. Por ejemplo, comprendiendo el aparato: un procesador; y un medio legible por ordenador acoplado al procesador; en el que la combinación del procesador y el medio legible por ordenador están configurados para: almacenar uno o más componentes del régimen de dosificación de insulina del paciente; obtener datos correspondientes a las mediciones del nivel de glucosa en sangre del paciente determinadas varias veces; identificar cada una de las mediciones del nivel de glucosa en la sangre con un identificador que refleje cuándo o por qué se obtuvo la lectura; determinar el estado glucémico concreto del paciente en relación con un punto de equilibrio deseado; y determinar, a partir de al menos uno de una pluralidad de los datos correspondientes a las mediciones del nivel de glucosa en sangre del paciente si variar, y cuánto, al menos uno de los uno o más componentes del régimen de dosificación de insulina concreto del paciente para acercarse al punto de equilibrio deseado del paciente; en donde el punto de equilibrio deseado es el nivel más bajo de glucosa en la sangre del paciente dentro de un intervalo predeterminado alcanzable antes de aumentar la frecuencia de eventos de hipoglucemia por encima de un umbral predeterminado.
Ciertas realizaciones se refieren a un aparato para actualizar el régimen de dosificación de insulina de un paciente. Por ejemplo, comprendiendo el aparato: un procesador; y un medio legible por ordenador acoplado al procesador; en el que la combinación del procesador y el medio legible por ordenador están configurados para: almacenar uno o más componentes del régimen de dosificación de insulina del paciente; obtener datos correspondientes a las mediciones del nivel de glucosa en sangre del paciente determinadas varias veces; incrementar un temporizador en función de al menos uno de los pases de una cantidad de tiempo predeterminada y la recepción de cada medición del nivel de glucosa en sangre; identificar cada una de las mediciones del nivel de glucosa en la sangre con un identificador que refleje cuándo se obtuvo la lectura; determinar para cada una de las mediciones de nivel de glucosa en sangre obtenidas si la medición refleja un evento de hipoglucemia o un evento de hipoglucemia grave; variar al menos uno de los uno o más componentes en el régimen de dosificación de insulina del paciente como respuesta a una determinación de que la medición más reciente del nivel de glucosa en sangre representa un evento hipoglucémico grave.
Ciertas realizaciones se refieren a un aparato para mejorar la salud de una población diabética. Por ejemplo, comprendiendo el aparato: un procesador y un medio legible por ordenador acoplados al procesador y colectivamente capaces de: (a) almacenar uno o más componentes del régimen de dosificación de insulina del paciente; (b) obtener datos correspondientes a las mediciones del nivel de glucosa en sangre del paciente determinadas varias veces; (c) identificar cada una de las mediciones del nivel de glucosa en sangre con un identificador que refleje cuándo o por qué se obtuvo la lectura; (d) determinar el estado glucémico concreto del paciente en relación con un punto de equilibrio deseado; y (e) determinar a partir de al menos uno de una pluralidad de los datos correspondientes a las mediciones del nivel de glucosa en sangre del paciente si variar, y cuánto, al menos uno de los uno o más componentes del régimen de dosificación de insulina concreto del paciente para acercarse al punto de equilibrio deseado del paciente; en el que el punto de equilibrio deseado es el nivel más bajo de glucosa en la sangre del paciente dentro de un intervalo predeterminado alcanzable antes de que la frecuencia de los eventos de hipoglucemia exceda un umbral predeterminado.
Ciertas realizaciones se refieren a sistemas, métodos y dispositivos para mejorar la salud de una población diabética. Por ejemplo, comprendiendo el método: tratar al menos un paciente diabético en la población usando un dispositivo capaz de: (a) almacenar uno o más componentes del régimen de dosificación de insulina del paciente; (b) obtener datos correspondientes a las mediciones del nivel de glucosa en sangre del paciente determinadas varias veces; (c) identificar cada una de las mediciones del nivel de glucosa en sangre con un identificador que refleje cuándo o por qué se obtuvo la lectura; (d) determinar el estado glucémico concreto del paciente en relación con un punto de equilibrio deseado; y (e) determinar a partir de al menos uno de una pluralidad de los datos correspondientes a las mediciones del nivel de glucosa en sangre del paciente si variar, y cuánto, al menos uno de los uno o más componentes del régimen de dosificación de insulina concreto del paciente para acercarse al punto de equilibrio deseado por el paciente; en el que el punto de equilibrio deseado es el nivel más bajo de glucosa en la sangre del paciente dentro de un intervalo predeterminado alcanzable antes de que la frecuencia de los eventos de hipoglucemia exceda un umbral predeterminado.
Ciertas realizaciones se refieren a sistemas, métodos y dispositivos para mejorar la salud de una población diabética. Por ejemplo, comprendiendo el método: identificar al menos un paciente diabético; tratar al menos a un paciente diabético para controlar el nivel de glucosa en sangre del paciente; en el que el nivel de glucosa en sangre del paciente se controla mediante un dispositivo capaz de: (a) almacenar uno o más componentes del régimen de dosificación de insulina del paciente; (b) obtener datos correspondientes a las mediciones del nivel de glucosa en sangre del paciente determinadas varias veces; (c) identificar cada una de las mediciones del nivel de glucosa en sangre con un identificador que refleje cuándo o por qué se obtuvo la lectura; (d) determinar el estado glucémico concreto del paciente en relación con un punto de equilibrio deseado; y (e) determinar a partir de al menos uno de una pluralidad de los datos correspondientes a las mediciones del nivel de glucosa en sangre del paciente si variar, y cuánto, al menos uno de los uno o más componentes en el régimen concreto de dosificación de insulina del paciente para acercarse al punto de equilibrio deseado del paciente; en el que el punto de equilibrio deseado es el nivel más bajo de glucosa en la sangre del paciente dentro de un intervalo predeterminado alcanzable antes de que la frecuencia de los eventos de hipoglucemia exceda un umbral predeterminado.
Ciertas realizaciones de los métodos, dispositivos y/o sistemas descritos en el presente documento son útiles para lograr una reducción en la frecuencia de la hipoglucemia cambiando la distribución de insulina entre diferentes puntos de administración en lugar de reducir la dosis diaria total de insulina. Ciertas realizaciones se refieren a métodos, sistemas y/o dispositivos para tratar la diabetes de un paciente al proporcionar una guía de tratamiento en la que la frecuencia de los eventos de hipoglucemia se reduce sin reducir significativamente la cantidad total de insulina utilizada por el paciente.
En ciertas realizaciones, el sistema comprende al menos una primera memoria para almacenar entradas de datos correspondientes al menos a uno o más componentes del régimen de dosificación de insulina concreto de un paciente, y entradas de datos correspondientes al menos a las mediciones del nivel de glucosa en la sangre del paciente determinadas en varios tiempos; y un procesador conectado operativamente a, al menos, la primera memoria. El procesador está programado al menos para determinar a partir de las entradas de datos correspondientes a las mediciones del nivel de glucosa en la sangre del paciente determinadas varias veces si variar y en qué medida hacerlo al menos uno de los uno o más componentes en el régimen de dosis concreto de insulina del paciente.
En ciertas realizaciones, la al menos primera memoria y el procesador se incorporan en un solo aparato. En un aspecto, el aparato individual comprende además un medidor de glucosa. El medidor de glucosa puede estar separado del aparato individual, además de que el medidor de glucosa está adaptado para comunicar al menos la primera memoria del aparato individual las entradas de datos correspondientes, al menos, a las mediciones del nivel de glucosa en la sangre del paciente determinadas varias veces.
En un aspecto del mismo, el aparato individual puede comprender además medios de entrada de datos para introducir entradas de datos correspondientes, al menos, a las mediciones del nivel de glucosa en la sangre del paciente determinadas varias veces directamente en la, al menos primera, memoria. En ciertos aspectos, el aparato individual puede comprender además una forma de introducir entradas de datos correspondientes, al menos, a las
mediciones del nivel de glucosa en sangre del paciente determinadas varias veces directamente en la, al menos primera, memoria.
Además, según otros aspectos de la descripción, se pueden proporcionar medios de entrada de datos dispuestos en una ubicación remota con respecto al aparato individual para introducir de forma remota entradas de datos correspondientes, al menos, a uno o más componentes en el régimen de dosificación de insulina concreto del paciente en, al menos, la primera memoria. En ciertos aspectos, la entrada de datos se puede disponer en una ubicación remota con respecto al aparato individual para introducir de forma remota entradas de datos correspondientes, al menos, a uno o más componentes en el régimen de dosificación de insulina presente del paciente en, al menos, la primera memoria.
Ciertas realizaciones pueden comprender al menos unos primeros medios de entrada de datos dispuestos en una ubicación remota con respecto a la, al menos primera, memoria y un procesador para introducir de forma remota las entradas de datos correspondientes, al menos, a uno o más componentes en el régimen de dosificación de insulina concreto del paciente en al menos la primera memoria y al menos segundos medios de entrada de datos, dispuestos en una ubicación remota de al menos la primera memoria, el procesador y al menos primeros medios de entrada de datos, para introducir remotamente entradas de datos correspondientes al menos a las mediciones del nivel de glucosa en la sangre del paciente determinadas varias veces en la, al menos primera, memoria.
Ciertas realizaciones pueden comprender una manera de introducir un primer conjunto de datos dispuesto en una ubicación remota desde la, al menos primera, memoria y un procesador para introducir de forma remota entradas de datos correspondientes, al menos, a uno o más componentes en el régimen de dosificación de insulina concreto del paciente en al menos la primera memoria y una forma de introducir un segundo conjunto de datos, dispuesta en una ubicación remota de al menos la primera memoria, el procesador y el primer conjunto de datos correspondientes al menos a las mediciones del nivel de glucosa en la sangre del paciente determinadas las varias veces que se introducen al menos en la primera memoria.
En ciertos aspectos, las entradas de datos correspondientes al menos a las mediciones del nivel de glucosa en la sangre del paciente determinadas varias veces están asociadas con un identificador indicativo de cuándo se introdujo la medición en la memoria. Opcionalmente, se pueden proporcionar medios de entrada de datos que permitan al usuario definir el identificador asociado con cada entrada de datos de medición del nivel de glucosa en sangre, para confirmar la exactitud del identificador asociado con cada entrada de datos de medición de nivel de glucosa en sangre, y/o para modificar el identificador asociado con cada entrada de datos de medición del nivel de glucosa en sangre. Opcionalmente, se puede proporcionar una forma de introducir datos que permita al usuario definir el identificador asociado con cada introducción de datos de medición del nivel de glucosa en sangre, para confirmar la exactitud del identificador asociado con cada ingreso de datos de medición del nivel de glucosa en sangre y/o para modificar el identificador asociado con cada entrada de datos de medición del nivel de glucosa en sangre.
De acuerdo con otras realizaciones, el procesador está programado para determinar en un programa predefinido si variará al menos uno de los uno o más componentes en el régimen de dosificación de insulina concreto del paciente, y en cuánto variará.
En ciertos aspectos, el procesador está programado para determinar si cada entrada de datos correspondiente a las mediciones del nivel de glucosa en la sangre del paciente representa un evento hipoglucémico grave, y para variar al menos uno de los uno o más componentes en el régimen de dosificación de insulina concreto del paciente como respuesta a una determinación de que una entrada de datos correspondiente a las mediciones del nivel de glucosa en la sangre del paciente representa un evento hipoglucémico grave.
De acuerdo con ciertas realizaciones, el procesador está programado para determinar a partir de las entradas de datos correspondientes a las mediciones del nivel de glucosa en sangre del paciente determinadas varias veces si ha habido un número excesivo de eventos hipoglucémicos durante un período de tiempo predefinido, y variar al menos uno de los uno o más componentes en el régimen de dosificación de insulina concreto del paciente como respuesta a la determinación de que ha habido un número excesivo de dichos eventos de hipoglucemia durante un período de tiempo predefinido.
En ciertos aspectos, el procesador está programado para determinar a partir de las entradas de datos correspondientes al menos a las mediciones del nivel de glucosa en sangre del paciente determinadas varias veces si las mediciones del nivel de glucosa en sangre del paciente se encuentran dentro o fuera de un intervalo predefinido, y para variar al menos uno de los uno o más componentes en el régimen de dosificación de insulina concreto del paciente solo si las mediciones del nivel de glucosa en sangre del paciente se encuentran fuera del intervalo predefinido. El procesador también puede programarse para determinar a partir de las entradas de datos correspondientes al menos a las mediciones del nivel de glucosa en la sangre del paciente determinadas varias veces si las mediciones del nivel de glucosa en la sangre del paciente determinadas varias veces representan una distribución normal o anormal. En ciertos aspectos, esta determinación comprende determinar si el tercer momento de la distribución de las mediciones del nivel de glucosa en sangre del paciente determinadas varias veces se encuentran dentro de un intervalo predefinido.
En ciertas realizaciones, cuando uno o más componentes en el régimen de dosificación de insulina concreto del paciente comprenden un componente de dosificación de insulina de acción prolongada, el procesador está programado para determinar a partir del identificador indicativo si, cuándo se introdujo una medición en la memoria, al menos ésta medición es una medición del nivel de glucosa en la sangre de la mañana o de antes de acostarse, para determinar si las mediciones del nivel de glucosa en la sangre de la mañana y al acostarse del paciente se encuentran dentro de un intervalo predefinido, y para determinar en qué medida varía el componente de la dosis de insulina de acción prolongada del paciente solo cuando se determina que las mediciones del nivel de glucosa en la sangre de la mañana y la hora de acostarse del paciente se encuentran fuera de dicho intervalo predefinido. En relación con esto, el procesador puede ser programado para tener en cuenta un factor de corrección de la sensibilidad a la insulina que define tanto el porcentaje por el cual cualquiera de los uno o más componentes del régimen de dosificación de insulina puede variarse y la dirección en la cual cualquier variación fraccionaria en cualquiera de los uno o más componentes se redondea al número entero más cercano. Opcionalmente, al menos la primera memoria almacena además entradas de datos correspondientes al peso concreto del paciente, y el factor de corrección de la sensibilidad a la insulina se determina en parte a partir del peso concreto del paciente. Según ciertos aspectos, la determinación de cuánto varía el componente de dosificación de insulina de acción prolongada del régimen de dosificación de insulina concreto de un paciente puede ser una función de la dosificación concreta de insulina de acción prolongada, el factor de corrección de la sensibilidad a la insulina y las mediciones del nivel de glucosa en la sangre del paciente.
En ciertas realizaciones, el uno o más componentes en el régimen de dosificación de insulina concreto del paciente comprenden un componente de dosificación de insulina de acción rápida definido por una proporción de carbohidratos y un factor de corrección de glucosa en plasma, y el procesador está programado para determinar si y en qué medida varía la proporción de carbohidratos del paciente y el factor de corrección de glucosa en plasma. En relación con esta determinación, el procesador puede programarse para tener en cuenta un factor de corrección de la sensibilidad a la insulina que define tanto el porcentaje por el cual se puede variar uno o más componentes del régimen de dosificación de insulina como la dirección en la cual cualquier variación fraccionaria en el uno o más componentes se redondean al número entero más cercano.
En ciertas realizaciones, la determinación de cuánto varía el presente componente del factor de corrección de la glucosa en plasma del régimen de dosificación de insulina de un paciente puede ser una función de un valor predefinido dividido por la media de la dosis diaria total de insulina administrada al paciente, el factor de corrección de glucosa en plasma presente del paciente y el factor de corrección de sensibilidad a la insulina. Alternativamente, un valor que representa el doble de la dosis diaria de insulina de acción prolongada del paciente en el presente régimen de dosificación de insulina puede sustituirse por la media de la dosis diaria total de insulina administrada al paciente como una aproximación de éste. En otro aspecto más, el componente del factor de corrección de la glucosa en plasma del régimen de dosificación de insulina del paciente puede cuantificarse en pasos predefinidos de mg/dL. De acuerdo con ciertas realizaciones, la determinación de cuánto varía el componente de la relación de carbohidratos presente del régimen de dosificación de insulina de un paciente es una función de un valor predefinido dividido por la media de la dosis diaria total de insulina administrada al paciente, la relación de carbohidratos presente en el paciente, y el factor de corrección de sensibilidad a la insulina. Alternativamente, un valor que representa el doble de la dosis diaria de insulina de acción prolongada del paciente en el presente régimen de dosificación de insulina se sustituye por la media de la dosis diaria total de insulina administrada al paciente como una aproximación de éste. Además, el procesador también puede programarse para determinar un factor de corrección que permita que se alteren las variaciones en el componente de la proporción de carbohidratos del régimen de dosificación de insulina del paciente para compensar la respuesta individual del paciente a la insulina en diferentes momentos del día.
Una característica adicional de ciertas realizaciones es que el uno o más componentes en el régimen de dosificación de insulina concreto del paciente comprenden un componente de dosificación de insulina de acción prolongada, y la determinación de cuánto varía el componente de dosificación de insulina de acción prolongada se limita a una cantidad de variación dentro de límites predefinidos.
En ciertas realizaciones, el uno o más componentes en el régimen de dosificación de insulina presente del paciente comprenden un componente de dosificación de insulina de acción rápida definido por una proporción de carbohidratos y un factor de corrección de glucosa en plasma, y la determinación de cuánto variar uno o más de cada componente en la dosis de insulina de acción rápida se limita a una cantidad de variación dentro de límites predefinidos.
De acuerdo con ciertas realizaciones, el uno o más componentes en el régimen de dosificación de insulina concreto del paciente comprenden un componente de dosificación de insulina de acción rápida tomado de acuerdo con una escala móvil, y el procesador está programado para determinar si y cuánto variará al menos uno de los componentes de la escala móvil. La determinación de cuánto variará la escala móvil puede restringirse aún más a una cantidad de variación dentro de límites predefinidos.
De acuerdo con ciertas realizaciones, el uno o más componentes en el régimen de dosificación de insulina concreto del paciente comprenden un componente de dosificación de insulina de acción rápida en el que los componentes del
bolus de comida, ya sea una proporción de carbohidrato a insulina o una dosis fija con una escala móvil, pueden diferir de una comida a la otra, y el procesador está programado para determinar si y cuánto variará al menos uno de los componentes independientemente de los otros componentes. La determinación de cuánto variará un componente de dosificación puede restringirse aún más a una cantidad de variación dentro de límites predefinidos. Según ciertas realizaciones, la dosis de insulina puede comprender un solo componente que representa un total diario de insulina de acción prolongada que el usuario tiene que administrar. Dicho total diario puede administrarse como una inyección única o dividirse entre más de una inyección, y el procesador está programado para determinar si y cuánto variarán las unidades de insulina totales diarias del componente de insulina de acción prolongada.
De acuerdo con ciertas realizaciones, la dosis de insulina puede comprender dos componentes que representan dos dosis de insulina separadas para ser tomadas con eventos específicos. Dicho ejemplo puede ser una dosis de desayuno y una dosis de cena de insulina premezclada o bifásica, y el procesador está programado para determinar si y cuánto variará al menos uno de los dos componentes de dosificación diferentes.
En ciertas realizaciones, el procesador está programado para calcular el índice glucémico indicativo del estado metabólico del usuario asociado con un evento particular. En ciertas realizaciones, el índice glucémico es un número único compuesto por el promedio, la mediana, el mínimo, el máximo u otras medidas del conjunto de datos que se miden, y el procesador está programado para determinar si variar y en qué medida variará al menos uno de los uno o más componentes de dosificación de insulina, basados al menos en el índice glucémico.
Ciertas realizaciones son métodos para determinar la cantidad de insulina que necesita un diabético que comprende los pasos de: A. tomar una serie de lecturas históricas de glucosa en sangre de un paciente; B. tomar una pluralidad de lecturas históricas de insulina administrada a un paciente; C. determinar un protocolo para proporcionar insulina a un paciente basándose en la pluralidad de lecturas históricas y la lectura de glucosa en sangre de un paciente a una hora determinada; y D. proporcionar insulina al paciente basándose en el protocolo, las lecturas históricas de los Pasos A y B y la lectura de glucosa en sangre del paciente del Paso C. En ciertos aspectos, el protocolo se reevalúa en un intervalo de tiempo fijo. En ciertos aspectos, el intervalo de tiempo fijo es, por ejemplo, semanalmente o cada dos semanas. En ciertos aspectos, el protocolo se reevalúa basándose en eventos predefinidos (por ejemplo, una lectura de glucosa en sangre que indica un evento hipoglucémico) de manera asíncrona. En ciertas realizaciones, la pluralidad de lecturas históricas de insulina administrada a un paciente incluye el número de unidades y el tipo de insulina por cada vez que se administra insulina a un paciente.
Ciertas realizaciones se refieren a sistemas para determinar la cantidad de insulina que necesita un paciente diabético que comprende: A. medios para introducir las lecturas de glucosa en sangre de un paciente; B. medios para determinar un protocolo basado en las lecturas de glucosa en sangre; y C. medios para modificar el protocolo durante un período de tiempo basado en lecturas históricas de glucosa en sangre. En ciertos aspectos, el sistema se proporciona dentro de un medidor de glucosa. En ciertos aspectos, el sistema comprende además medios para introducir cantidades de insulina administradas por un paciente. En ciertos aspectos, el sistema comprende además una bomba de infusión para administrar insulina al paciente basándose en el protocolo y las lecturas de glucosa en sangre.
Ciertas realizaciones son sistemas para determinar la cantidad de insulina que necesita un paciente diabético que comprende: A. una forma de introducir las lecturas de glucosa en sangre de un paciente; B. una forma de determinar un protocolo basado en las lecturas de glucosa en sangre; y C. una forma de modificar el protocolo durante un período de tiempo basado en lecturas históricas de glucosa en sangre. En ciertos aspectos, el sistema se proporciona dentro de un medidor de glucosa. En ciertos aspectos, el sistema comprende además una forma de introducir cantidades de insulina administradas por un paciente. En ciertos aspectos, el sistema comprende además una bomba de infusión para administrar insulina al paciente basándose en el protocolo y las lecturas de glucosa en sangre.
Breve descripción de los dibujos
Los dibujos y figuras que se acompañan facilitan la comprensión de las diversas realizaciones de esta tecnología. La Fig. 1 es un esquema simplificado de un aparato de acuerdo con ciertas realizaciones ejemplares.
La Fig. 2 es un dibujo de una pantalla representativa para proporcionar información a un paciente.
La Fig. 3 es un dibujo de otra pantalla representativa para proporcionar información a un paciente.
La Fig. 4 es un dibujo de otra pantalla representativa para proporcionar información a un paciente.
La Fig. 5 es un dibujo de otra pantalla representativa para proporcionar información a un paciente.
La Fig. 6 es un diagrama simplificado de un aparato para emplear el sistema descrito, de acuerdo con ciertas realizaciones del mismo.
La Fig. 7 es un diagrama simplificado de un aparato para emplear el sistema descrito, de acuerdo con ciertas realizaciones.
La Fig. 8 es un diagrama simplificado de un aparato para emplear el sistema descrito, de acuerdo con ciertas realizaciones del mismo.
La Fig. 9 es una vista esquemática de una disposición ejemplar, de acuerdo con ciertas realizaciones.
La Fig. 10 es una vista esquemática de una disposición ejemplar para emplear, de acuerdo con ciertas realizaciones. La Fig. 11 es un diagrama generalizado de los pasos empleados para actualizar el régimen de dosificación de insulina de un paciente de acuerdo con ciertas realizaciones ejemplares.
La Fig. 12 es un diagrama de flujo de un algoritmo ejemplar empleado en la actualización del régimen de dosificación de insulina de un paciente de acuerdo con ciertas realizaciones ejemplares.
La Fig. 13 muestra un sujeto con poca variabilidad de los niveles de glucosa.
La Fig. 14 muestra un sujeto con mucha variabilidad del nivel de glucosa.
La Fig. 15 muestra un paciente con variado nivel de variabilidad glucémica.
La Fig. 16 muestra un sujeto con un alto nivel de glucosa y poca variabilidad.
La Fig. 17 muestra la dosis de insulina de un sujeto con un alto nivel de glucosa y baja variabilidad.
La Fig. 18 muestra un sujeto con un bajo nivel de glucosa con mucha variabilidad.
La Fig. 19 muestra la dosis de insulina de un sujeto con bajo nivel de glucosa con mucha variabilidad.
La Fig. 20 muestra un sujeto con bajo nivel de glucosa y poca variabilidad.
La Fig. 21 muestra la dosis de insulina de un sujeto con bajo nivel de glucosa con poca variabilidad.
La Fig. 22 muestra un sujeto con alto contenido en glucosa y mucha variabilidad.
La Fig. 23 muestra la dosis de insulina de un sujeto con alto contenido de glucosa y mucha variabilidad.
La Fig. 24 muestra los niveles de glucosa en sangre de un sujeto en una terapia de insulina premezclada.
La Fig. 25 muestra la dosis de insulina de un sujeto en terapia de insulina premezclada.
La Fig. 26 muestra los niveles de glucosa en sangre de un sujeto en una terapia de insulina premezclada.
La Fig. 27 muestra la dosis de insulina de un sujeto en terapia de insulina premezclada.
La Fig. 28 muestra los niveles de glucosa en la sangre de un sujeto que toma un total diario relativamente pequeño de ~ 45 unidades por día divididas casi por igual entre el bolo y el basal.
La Fig. 29 muestra la dosis de insulina de un sujeto que toma un total diario relativamente pequeño de ~ 45 unidades por día, dividido casi por igual entre el bolo y el basal.
La Fig. 30 muestra la glucosa media semanal (y la línea de regresión), acumulativa para todos los pacientes en este ejemplo, de acuerdo con ciertas realizaciones.
La Fig. 31 muestra la glucosa media semanal (y la línea de regresión), acumulativamente en los grupos I y II en este ejemplo, de acuerdo con ciertas realizaciones.
La Fig. 32 muestra la glucosa media semanal en el grupo III (debido a puntos de datos menores, no se trazó una línea de regresión) en este ejemplo, según ciertas realizaciones.
La Fig. 33 muestra la glucosa media semanal (y la línea de regresión) de pacientes con y sin hipoglucemia frecuente. Durante las 12 semanas activas, la glucosa media mejoró semanalmente cuando fue posible en este ejemplo, de acuerdo con ciertas realizaciones.
La Fig. 34 muestra la distribución de las lecturas de glucosa hipoglucémica durante la fase activa de la semana 12 y el período de ejecución de 4 semanas en este ejemplo, de acuerdo con ciertas realizaciones.
La Fig. 35 muestra la frecuencia de la hipoglucemia menor (glucosa <65mg/dl) durante cada cuartil para pacientes con o sin hipoglucemia frecuente (> 85 eventos por paciente/año) en este ejemplo, de acuerdo con ciertas realizaciones.
La Fig. 36 muestra el total diario de insulina en pacientes con diferentes frecuencias de hipoglucemia menor. Durante el período activo de 12 semanas, la frecuencia y la gravedad de la hipoglucemia disminuyeron en este ejemplo, de acuerdo con ciertas realizaciones.
Descripción detallada
La siguiente descripción se proporciona en relación con varias realizaciones que pueden compartir características y propiedades comunes. Debe entenderse que una o más características de cualquier realización pueden ser combinables con una o más características de las otras realizaciones. Además, cualquier característica única o combinación de características en cualquiera de las realizaciones puede constituir realizaciones adicionales.
En esta memoria descriptiva, la expresión "que comprende" debe entenderse en su sentido "abierto", es decir, en el sentido de "que incluye" y, por lo tanto, no se limita a su sentido "cerrado", es decir, el sentido de "que consiste solo en". Se debe atribuir un significado correspondiente a las palabras correspondientes "comprenden", "comprendido" y "comprende", cuando aparecen.
Los encabezados objeto utilizados en la descripción detallada se incluyen solo para facilitar la referencia del lector y no deben utilizarse para limitar la materia encontrada a lo largo de la descripción o las reivindicaciones. Los encabezados objeto no deben utilizarse para interpretar el alcance de las reivindicaciones o las limitaciones de las mismas.
La expresión "función de dosificación de insulina" o "IDF", como se usa en el presente documento con respecto a ciertas realizaciones, se refiere a una tabla de consulta indicativa de un régimen de insulina, un protocolo o una combinación de los mismos que sigue un usuario. Por ejemplo, para un paciente que sigue un régimen de insulina premezclado, la función de dosificación de insulina puede contener dos números asociados con dos eventos que reflejan dos inyecciones de insulina por día, por ejemplo X unidades de insulina con el desayuno e Y unidades de insulina con la cena. El término historial de IDF como se usa en este documento con respecto a ciertas realizaciones se refiere a la cronología de las funciones de dosificación de insulina y las funciones de dosificación de insulina externa consideradas como un conjunto de datos. La primera IDF en un historial de la IDF es la función de dosificación de insulina activa o la tabla de búsqueda que se usa actualmente para recomendar al usuario una dosis de insulina adecuada para un evento particular e información relacionada con el evento. El siguiente registro es el segundo IDF en el historial de IDF, el siguiente es el tercer IDF en el historial de IDF y así sucesivamente a través de los registros existentes en el historial de IDF.
La expresión "actualización parcial", como se usa en este documento con respecto a ciertas realizaciones, se refiere a la operación de actualizar un componente de dosis única en una función de dosificación de insulina.
En ciertas realizaciones, una actualización parcial puede cambiar más de un componente de dosificación. En ciertas realizaciones, una actualización parcial puede no interferir con la frecuencia de ajuste de dosis síncrona. En ciertas realizaciones, un evento que causó una actualización parcial puede ser excluido cuando el tiempo para realizar un ajuste sincrónico es debido.
La expresión "actualización completa", como se usa en el presente documento con respecto a ciertas realizaciones, se refiere a la operación de evaluar los componentes de dosificación de insulina para determinar si y en qué medida cambiar uno o más de los componentes de dosificación. En ciertas realizaciones, la operación de una actualización completa da como resultado un reinicio del reloj síncrono. En ciertas realizaciones, la operación de una actualización completa puede dar como resultado que los datos expiren del período de evaluación. Por ejemplo, ciertas realizaciones pueden emplear un contador para determinar el número de eventos de hipoglucemia que ocurrieron dentro de un intervalo dado, el proceso de una actualización completa puede causar un reinicio de ese contador. Las expresiones "evento hipoglucémico grave" o "SHE", como se usan en este documento con respecto a ciertas realizaciones, se refieren al valor de glucosa en sangre por debajo de un cierto umbral. En ciertas realizaciones, un evento hipoglucémico grave es un evento del historial del paciente con datos de glucosa inferiores a 55 mg/dl. En ciertas realizaciones, un evento hipoglucémico grave es un evento del historial del paciente con datos de glucosa menores de 40, 45, 50, 55, 60, 65, 70 mg/dl o combinaciones de los mismos.
Ciertas realizaciones se refieren a un dispositivo terapéutico que es un medidor de glucosa equipado con inteligencia artificial (AI) y capaz de optimizar la dosis de medicamentos de pacientes tratados con varios tipos de insulina, incluida la combinación óptima de tipos de insulina, es decir, insulina de acción rápida y larga. Ciertas realizaciones monitorean la lectura de la glucosa del paciente y los parámetros adicionales y modifican la dosis de insulina según sea necesario de manera similar a lo que haría un endocrinólogo u otro cuidador de la salud cualificado si esa persona tuviera acceso continuo a los datos del paciente. Al modificar dinámicamente la dosis de medicamentos según el estilo de vida individual y las necesidades cambiantes, se alcanza un nivel de dosis óptimo. A su vez, esto conduce a un control glucémico superior y un mejor pronóstico del paciente.
Balance glucémico
Un objetivo del tratamiento de la diabetes puede ser lograr un equilibrio glucémico y/o un índice compuesto glucémico mejorado que tenga en cuenta tanto la A1C como la hipoglucemia. Otro objetivo del tratamiento de la diabetes puede ser mover a un paciente hacia el equilibrio glucémico y/o un índice compuesto glucémico mejorado que tenga en cuenta al menos A1C y la hipoglucemia. Hay varias formas posibles de minimizar una combinación de dos parámetros, a la que en ocasiones se hace referencia como minimizar una función de coste de dos argumentos. La definición de la función de coste es significativa por sí misma ya que su forma puede determinar qué tipo de solución existe para el problema de minimización. La función de coste convexo puede minimizarse por varios métodos y la solución mínima es única. La optimización de la función convexa está muy estudiada y libros como "Convex Optimización" de Boyd y Vandenberghe (Cambridge University Press, 2004; ISb N-10: 0521833787) y otros describen varios métodos conocidos para realizar dicha optimización. Desafortunadamente, no existen definiciones aceptables de lo que es "un nivel aceptable de hipoglucemia". Sin embargo, ciertos aspectos de la presente descripción tienen como objetivo establecer el objetivo de lograr un mejor equilibrio glucémico o un índice compuesto glucémico mejorado (GCI) minimizando un argumento y haciendo un esfuerzo por mantener el otro argumento por debajo de un cierto umbral. Ciertos aspectos de la presente descripción tienen como objetivo establecer el objetivo de guiar a un sujeto a un equilibrio glucémico o un índice compuesto glucémico mejorado (GCI) minimizando un argumento y haciendo un esfuerzo por mantener el otro argumento por debajo de un cierto umbral. Por ejemplo, un posible enfoque es minimizar el índice glucémico (GI) siempre que esté por encima de un cierto umbral, manteniendo la frecuencia de hipoglucemia por debajo de otro umbral; en donde Gl es una medida de un conjunto que reduce una pluralidad de niveles históricos de glucosa en sangre a una sola variable. Por ejemplo, Gl puede ser la media o la mediana de un conjunto dado de valores de glucosa. Otras métricas también se pueden combinar como el mínimo, el máximo, el mínimo de la media o la mediana, y otras combinaciones como el reconocimiento de patrones capaces de reducir un conjunto de datos multidimensionales a un solo valor. En ciertas realizaciones, puede desearse aumentar uno o más del componente de dosis de insulina para reducir el índice glucémico suponiendo que el índice glucémico está por encima de 120 mg/dl y siempre que no haya más de 3 valores bajos de glucosa en sangre durante el período bajo observación. También se contemplan otros números como aumentar uno o más de los componentes de la dosis de insulina si el índice glucémico está por encima de 150, 140, 130, 110, 100, 90 u 80 mg/dl y siempre que no haya más de 1, 2, 4, 5, 6, 7, 8, 9 ó 10 valores bajos de glucosa en sangre durante el período bajo observación. En ciertas realizaciones, los valores bajos de glucosa en sangre pueden definirse como un nivel de glucosa por debajo de 80, 75, 70, 65, 60, 55, 50 ó 45 mg/dl. También se pueden elegir otros métodos como se describe en el presente documento.
En ciertas realizaciones, como se hace típicamente en la optimización restringida, un enfoque dual es reducir la frecuencia de hipoglucemia siempre que el índice de glucemia esté por debajo de un cierto umbral. Por ejemplo, en ciertas realizaciones, puede desearse reducir uno o más de los componentes de la dosis de insulina, si la frecuencia de hipoglucemia es más de 3 durante el intervalo observado y siempre que el índice glucémico sea inferior a 200 mg/dl. Otros valores como 1, 2, 4, 5, 6, 7 u 8 episodios de hipoglucemia se pueden combinar con un índice glucémico inferior a 250, 240, 230, 220, 210, 190, 180, 170, 160, 150, 140, 130, 120 también se pueden utilizar. Por ejemplo, para mejorar el GCI, ciertas realizaciones pueden optar por reducir la glucosa media siempre que la tasa de hipoglucemia no supere un cierto umbral. Si se usa insulina para reducir la glucosa media, el aumento de la dosis de insulina puede provocar una disminución del nivel de glucosa. La reducción de la glucosa puede, en algunos casos, conducir a hipoglucemia. Si la tasa de hipoglucemia supera un umbral predefinido, la dosis de insulina puede disminuir. La disminución de la dosis de insulina puede conducir a un aumento de la glucosa promedio, lo que a su vez reduce las posibilidades de experimentar hipoglucemia. Un algoritmo ejemplar que logra eso se puede describir de la siguiente manera:
contar el número de episodios de hipoglucemia en un tiempo determinado para determinar la tasa de hipoglucemia (HR)
si HR> N
reducir el nivel de insulina
de otra manera
calcular el índice glucémico (Gl)
si GI < A1
disminuir la dosis de insulina
si Gl > A2
aumentar la dosis de insulina.
El umbral de tasas de hipoglucemia inaceptable (N) se puede establecer en 80 eventos/año, aunque también se pueden usar otros números como 50, 60, 70, 75, 85, 90, 100, 110 ó 120 eventos/año. Los otros dos umbrales A1 y
A2 pueden seleccionarse para conducir Gl a un objetivo deseado. Por ejemplo, se puede establecer un nivel más bajo de 80 mg/dl y un nivel más alto de 130 mg/dl, aunque también se pueden usar otras combinaciones de números. Por ejemplo, valores de glucosa de 60, 65, 70, 75, 85, 90, 95, 100, 105 ó 110 mg/dl se pueden usar como el umbral inferior A1, y valores de glucosa de 110, 115, 120, 125, 135, 140, 145, 150, 155 ó 160 mg/dl se pueden usar como umbral superior A2.
El índice glucémico (GI) es una serie de estadísticas que pueden derivarse de los datos de glucosa disponibles. Por ejemplo, las estadísticas que se pueden usar son la media, mediana, mínimo, máximo, otro operador matemático que se pueda extraer de un conjunto particular de datos de glucosa (por ejemplo, detección de patrones), o sus combinaciones.
Eventos hipoglucémicos
Para tener en cuenta correctamente los eventos hipoglucémicos con el propósito de ajustar la insulina, es útil que dichos eventos se identifiquen adecuadamente. En general, un nivel de glucosa no en ayunas es un reflejo de la inyección de insulina anterior. Por ejemplo, una lectura de glucosa en el almuerzo refleja el efecto que el bolus de insulina del desayuno puede tener en los niveles de glucosa en la sangre del usuario. En algunos casos, como ejemplo no limitativo, cuando un usuario siente síntomas de hipoglucemia, puede medir la glucosa fuera de su horario habitual. Tal punto de datos de glucosa está marcado típicamente como 'Otro'. Si el nivel de glucosa 'Otro' es bajo, es útil identificar la inyección de insulina que probablemente causó el bajo nivel de glucosa en la sangre 'Otro', de modo que el componente de dosis de insulina apropiado se reduciría en consecuencia. El proceso de reclasificación de un evento 'Otro' se basa en la marca de tiempo del evento 'Otro' y el tiempo transcurrido desde un evento anterior que no fue clasificado como 'Otro', por ejemplo, un evento de comida. El perfil farmacocinético de la insulina particular utilizada por el usuario puede ayudar a establecer una ventana de tiempo durante la cual una inyección podría tener un efecto particular que resultó en un nivel bajo de glucosa en la sangre. En un ejemplo, el usuario puede administrar insulina de acción rápida que puede estar activa 30 minutos después de la inyección y su efecto desaparecerá completamente en las 6 horas posteriores a la inyección. Para este ejemplo, si se registra un evento de 'Almuerzo' a las 12 PM y un nivel bajo de glucosa en la sangre se registra como 'Otro' a las 12:10 PM, es poco probable que este nivel bajo de glucosa en la sangre sea el resultado de la inyección de insulina de acción rápida del Almuerzo porque sucedió demasiado rápido y la insulina de acción rápida demora más en comenzar a afectar los niveles de glucosa en la sangre. De manera similar, si se registra un evento como 'Otro' después de las 6 PM, es poco probable que sea la causa de la inyección de acción rápida durante el almuerzo, ya que su efecto ya haya dejado de surtir efecto al usuario. Por lo tanto, se entiende que para una insulina de acción rápida, con un perfil de actividad farmacocinética de 30 minutos a 6 horas de una inyección, los niveles bajos de glucosa en la sangre, marcados como 'Otros', que ocurren de los 30 minutos a 6 horas a partir de un evento de inyección son probablemente un resultado de esa inyección. Por consiguiente, puede desearse reducir el componente de dosificación que probablemente causó ese bajo nivel de glucosa en sangre.
También se pueden considerar otros tipos de insulina. Algunas insulinas de acción rápida o acción ultra rápida pueden tener un perfil de actividad farmacocinética en el que comienzan a afectar los niveles de glucosa en sangre en los 15 minutos posteriores a la administración y su efecto desaparece en 3 horas. Los tipos más antiguos de insulina, como la insulina regular (por ejemplo, de Elly Lilly), pueden tardar 45 minutos en comenzar a afectar los niveles de glucosa en la sangre y hasta 8 horas en desaparecer. Si un usuario se administra insulina premezclada o bifásica, el perfil farmacocinético de dichos medicamentos, p. ej. Humulin 70/30, Novolin 70/30, Humalog Mix 75/25 o Novolog Mix 70/30, puede afectar a los niveles de glucosa en sangre aproximadamente 1 hora después de la inyección y terminar aproximadamente 12 horas después de la inyección. También se aprecia que la insulina de acción prolongada, como Lantus® o Levemir®, tiene un perfil farmacocinético bastante plano y su nivel de actividad es casi constante durante un período de 24 horas. Por lo tanto, si un usuario se está administrando una combinación de insulina de acción prolongada y de acción rápida para su tratamiento de la diabetes, los niveles de glucosa marcados como 'Otro' que quedan fuera de una ventana de tiempo particular luego de una administración de insulina de acción rápida se atribuyen probablemente a la inyección de insulina de acción prolongada basal. En consecuencia, si un evento 'Otro' registró un bajo nivel de glucosa y apareció 7 horas después del último evento de comida registrado en la historia, ese nivel de glucosa se puede usar para reducir el componente de dosificación de insulina de acción prolongada.
En ciertas realizaciones, puede desearse reducir un componente de dosificación de insulina tan pronto como se haya registrado en la historia un nivel muy bajo de glucosa en sangre (VLG). Un nivel VLG puede definirse como un nivel de glucosa en sangre por debajo de 60 mg/dl, aunque también pueden usarse otros valores, como por ejemplo, por debajo de 70, 65, 55, 50, 45, 40 ó 35 mg/dl, así como otros números en intervalos similares. Una vez que se haya registrado un VLG, se desea que se reduzca el componente de dosificación que más probablemente causó que el VLG se redujera. Ese componente de dosificación puede ser reducido proporcionalmente en un 10%, 20%, 30%, 40% o 50%, o ser reducido en un número fijo de unidades de insulina, como ser reducido en 1, 2, 3, 4, 6, 8, 10 u otros números razonables en ese intervalo La reducción de la dosis también puede ser una combinación de los dos, por ejemplo, el componente de la dosis se reducirá en mayores cantidades (unidades X o Y%). En este caso, si un usuario está administrando 10 unidades de insulina, digamos que X = 2 e Y = 10% que el mayor de 2 [unidades de insulina] o 10% de 10 [unidades de insulina] es 2 [unidades de insulina], en cuyo caso el nuevo componente de dosificación será 8 unidades de insulina, en lugar del componente anterior que fue 10. En otros casos, la
combinación puede ser la menor de (X unidades o Y%). Si este último se aplicó al ejemplo anterior, el más pequeño de los dos es 1 unidad de insulina y el nuevo componente de dosis recomendado sería 9 unidades de insulina, en lugar del componente anterior que fue 10. Otra alternativa a una reducción del componente de dosificación es un 'retroceso', es decir, encontrar el componente de dosificación anterior que sea más bajo que el actual y reemplazar el componente actual por el anterior. Por ejemplo, si un componente de dosis de insulina era de 10 unidades y luego se aumentó a 13 unidades. Y, un rato después se sospecha que el componente de dosis de 13 como la razón detrás de un VLG puede ser deseable que se reemplace el componente 13 con el valor inferior anterior de 10. Esto se hace independientemente de la proporcionalidad o de una reducción mínima/máxima fija porque, según los datos del historial del dispositivo, el valor anterior de 10 no causaba ningún VLG.
En algunos casos, se apreciará que los valores de glucosa pueden ser bajos, pero no muy bajos. Un intervalo para LG de poca glucosa se puede definir como valores que no son VLG, contemplado antes, pero más bajos que un valor particular como 75 mg/dl. También se pueden usar otros números para el umbral superior como 90, 85, 80, 70, 65, 60, 55, 50, 45 ó 40 mg/dl u otros números razonables en ese intervalo. En algunas realizaciones, puede desearse tener en cuenta una pluralidad de valores de LG, incluso si independientemente, ninguno de ellos cuenta como un VLG para componentes de dosificación de insulina actualizados. Esto es particularmente útil si un evento similar es sospechoso ya que causa los valores de LG. Por ejemplo, si se instauró una dosis el lunes por la noche y el martes al mediodía, se registra el valor de LG y el miércoles al mediodía el valor de LG se puede desear reducir el componente de dosis del desayuno. Otro ejemplo puede ser que se hayan registrado 3 valores de LG para diferentes eventos dentro de un período de 24 horas. Otro ejemplo más es que se han registrado 4 valores de LG para diferentes eventos desde el momento en que se instauró la última dosis. También se contemplan otras combinaciones, como 3 o más valores de LG para un evento en particular, 2 valores de LG o más dentro de un período de 24 horas, o 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10 valores de LG registrados desde la marca de tiempo cuando se instauró la dosis actualizada.
Se entiende que un bajo valor de glucosa en la sangre es típicamente una indicación de que el usuario está administrando demasiada insulina para su estado metabólico concreto. Esta afección puede provocar VLG o un evento hipoglucémico grave que puede ser potencialmente mortal. Por lo tanto, se desea que un sistema que ajuste la dosis de insulina sea capaz de reducir uno o más de los componentes de la dosis de insulina del usuario en un intento de evitar que la situación tenga resultados clínicos negativos. El comportamiento mencionado anteriormente de un sistema que ajusta la dosis de insulina de forma síncrona, por ejemplo, una vez a la semana, se puede resumir de la siguiente manera: si el sistema ha registrado uno o más valores de VLG, se hace un esfuerzo para identificar un componente de dosis que pueda haber causado uno o más valores de VLG y reducirlo de acuerdo con las reglas de reducción de dosis. Esta respuesta a la aparición de uno o más valores de VLG puede o no restablecer la base de tiempo síncrona para el proceso de ajuste de la insulina. Si el sistema ha registrado uno o más valores de LG, se intenta evaluar la causa de uno o más valores de LG y responder en consecuencia reduciendo uno o más de los componentes de dosificación de insulina. Tal reducción puede o no llevar a un reinicio del reloj síncrono.
Cuando se ajusta la dosis de insulina, puede ser deseable evitar las oscilaciones, es decir, los niveles bajos de glucosa en la sangre que conducen a una reducción de la dosis que conduce a niveles más altos de glucosa en la sangre, lo que lleva a un aumento de la dosis que conduce a niveles más bajos de glucosa en la sangre, etc. Se pueden utilizar varios mecanismos para amortiguar, reducir o disminuir sustancialmente las oscilaciones de dosificación inestables. Uno de estos mecanismos sería insertar "intervalos de inactivación" entre diferentes direcciones de ajustes de dosis. Por ejemplo, un sistema puede seguir una regla según la cual si una dosis se redujo de la línea de base, la siguiente etapa de ajuste de la dosis puede ser una reducción adicional o mantenerse en su lugar, pero no un aumento. De esta manera, un aumento de la dosis generalmente nunca seguirá una disminución de la dosis, lo que reducirá la probabilidad de oscilaciones de los niveles de glucosa en la sangre. Otro mecanismo puede ser que si se produce una reducción de la dosis y se recomienda un aumento en la siguiente etapa de ajuste de la dosis, ese aumento debería limitarse típicamente. El aumento puede limitarse a ser menor que un nivel particular, por ejemplo, menor que el valor que se usó antes de que se produjera la reducción, o no mayor que el nivel que se usó antes de que se produjera la reducción, o no exceder ese nivel utilizado antes de que la reducción se produzca en más del 5%, 10%, 15% o 20%, o 2 unidades de insulina o 4 unidades de insulina, u otra expresión similar. De esta manera, se entiende que el sistema de ajuste de la dosis de insulina está utilizando la memoria a corto plazo, no solo revisando los datos de glucosa en sangre acumulados en la historia durante el período en revisión, sino también utilizando la historia de la dosis que precedió al período en revisión.
Se apreciará que se puede usar un mecanismo similar para la otra dirección, es decir, una disminución de la dosis que siguió a un aumento previo. Dicha disminución también puede limitarse, amortiguarse, reducirse, para prevenir o prevenir sustancialmente las oscilaciones inestables. Sin embargo, se entiende que la reducción de la dosis de insulina se realiza normalmente para mejorar la seguridad de la terapia y prevenir futuras hipoglucemias.
En algunas realizaciones, se desea evitar incrementos de dosis consecutivos ya que la respuesta del usuario a tales incrementos puede retrasarse. Una respuesta tardía a los incrementos de la dosis de insulina puede provocar una hipoglucemia grave u otros eventos adversos. En algunas realizaciones, el sistema contemplado puede usar una regla de incremento de dosificación consecutiva para establecer un "período de inactividad" si se produce un número excesivo de incrementos de dosificación consecutivos. Por ejemplo, un sistema puede emplear una regla que evita que se produzcan 2 incrementos consecutivos, es decir, creando un "período de inactividad" después de cada
incremento de dosis, permitiendo una respuesta retrasada. Otras reglas también pueden aplicarse, por ejemplo, permitiendo dos incrementos consecutivos en la dosis pero no 3, o permitiendo 3 incrementos consecutivos de la dosis pero no 4, o permitiendo 4 incrementos consecutivos pero no cinco.
En ciertas realizaciones, hay varias formas en que se puede usar para evaluar si la nueva dosis representa un incremento en comparación con la dosis anterior. Algunos ejemplos se dan a continuación en la tabla 1. Esto puede ser simple para el régimen de insulina solo basal en el que el usuario tiene que administrar Z1 unidades de insulina al día. Entonces, si los nuevos componentes de la dosis Z2 son mayores que Z1, la dosis ha sido aumentada. Sin embargo, para regímenes más complejos, como la terapia de insulina premezclada/bifásica o la terapia de insulina en bolo basal, se pueden usar definiciones alternativas para definir qué constituye un aumento de la dosis. Por ejemplo, para un régimen de insulina premezclado/bifásico, cada componente de dosis es simplemente la dosis que se necesita administrar para un evento determinado. Es decir, una dosis de insulina premezclada puede incluir una dosis de X1 unidades de insulina en el desayuno y una dosis de Y1 unidades en la cena. Si la nueva dosis incluye X2 e Y2, se pueden usar varios métodos para determinar un incremento, por ejemplo, los métodos que se muestran en la Tabla 1 a continuación:
Tabla 1
Independientemente de la definición utilizada, puede ser conveniente prevenir los incrementos sucesivos de la dosificación de insulina. En algunas realizaciones, se puede usar un total diario proyectado tal como la suma de los componentes de la dosis para determinar si la dosis concreta de insulina representa un aumento en comparación con la semana anterior. En regímenes que requieren el recuento de carbohidratos, el total diario proyectado requeriría estimar el tamaño promedio de las comidas, ya que los componentes de la dosis son proporciones y no pueden agregarse simplemente para determinar el total diario. Las estimaciones del tamaño de la comida pueden depender de la ingesta registrada de carbohidratos registrada en el sistema durante un período de tiempo predefinido, por ejemplo, la última semana, el último par de semanas o el último mes. El contenido estimado de una comida puede calcularse para diferentes comidas o como una ingesta diaria registrada de carbohidratos.
En algunas realizaciones, los datos históricos almacenados en la memoria del sistema pueden estar incompletos. En ciertas realizaciones, los datos incompletos se pueden definir como menos de 3 puntos de datos para un evento en particular. En otras realizaciones, los datos incompletos se pueden definir como menos de 5, 4, 2 ó 1 puntos de datos por evento. En algunos casos, el usuario puede elegir medir solo la glucemia en ayunas. Esto tiene un nivel de significado variable según el régimen de insulina utilizado por el usuario. Si un usuario está siguiendo un régimen basal único, el nivel de glucosa en sangre en ayunas puede ser suficiente para ajustar de manera segura y efectiva la dosis de insulina para lograr un mejor equilibrio glucémico. Sin embargo, para una persona que usa la terapia de insulina premezclada, que administra insulina dos veces al día, una sola prueba al día puede no ser suficiente para ajustar la insulina de manera adecuada. En ciertas realizaciones, la instancia cuando un conjunto de datos en particular, por ejemplo, los eventos de tipo 'Desayuno', está al completo se conoce como conjunto de datos faltantes.
En ciertas realizaciones, si falta un solo conjunto de datos, el sistema puede decidir mantener la dosis de insulina sin cambios durante el período en particular bajo observación. Si falta más de un conjunto de datos, por ejemplo, conjuntos de datos de desayuno y almuerzo, se puede decidir mantener la dosis de insulina sin cambios. En otras realizaciones, la presencia de un conjunto de datos faltantes puede ser una razón para limitar el cambio permitido para otros componentes de dosificación. Por ejemplo, para un usuario que toma insulina premezclada dos veces al día en el desayuno y la cena, se puede decidir que si faltan datos del desayuno que el componente de la dosis del desayuno, que se ajusta utilizando el conjunto de datos de la cena, no se puede aumentar a un nivel que sea más del doble del componente de la dosis de la cena. También se contemplan otros límites. Por ejemplo, el componente de la dosis del desayuno no se puede aumentar en más del 150% del componente de la cena.
En ciertas realizaciones utilizadas con la terapia de insulina de bolo basal, la presencia de un conjunto de datos faltantes se puede usar para limitar la proporción entre la insulina de acción rápida y la de acción prolongada. Por ejemplo, en el caso de un conjunto de datos faltantes, puede desearse mantener el componente de dosificación de insulina de acción prolongada no más del 70% de la cantidad diaria total de insulina inyectada. En el caso de un conjunto de datos faltantes, puede desearse mantener los componentes de la dosis de insulina rápida total no más del 70% de la cantidad diaria total de insulina inyectada. En otras realizaciones, puede desearse limitar el aumento permitido para un solo componente de dosificación de insulina de acción rápida. Por ejemplo, si falta el conjunto de
datos de almuerzo, el componente de dosis de la cena solo se puede aumentar si el componente de dosis de la cena no es más del 40% de la dosis total de insulina de acción rápida. También se contemplan ejemplos similares que se relacionan con los otros componentes de dosificación. Por ejemplo, si faltan datos de la cena, el componente de la dosis del desayuno solo se puede aumentar si no supera el 40% del total de la insulina de acción rápida.
Punto de equilibrio
Los datos clínicos pueden sugerir que el punto de equilibrio óptimo es diferente para diferentes personas con diabetes. Por ejemplo, en algunos estudios se observó que una pequeña parte de la población del estudio (alrededor del 10% de los sujetos) experimentaba alrededor del 90% de los episodios hipoglucémicos graves. Es muy probable que algunas personas con diabetes sean más propensas a la hipoglucemia. Para tales individuos, el equilibrio glucémico óptimo puede significar que A1C> 7%, ya que A1C de 7% o menos los colocará en un riesgo demasiado grande.
El balance glucémico óptimo para cada individuo puede variar con el tiempo y no puede haber un "estado estacionario". Es decir, el GCI óptimo para cada individuo debe ser evaluado constantemente. Una razón para esto puede ser que el GCI puede verse afectado por la variabilidad de los datos individuales de glucosa. Para algunos, la variabilidad es baja, como se muestra en la Figura 13. La figura 13 muestra un paciente con poca variabilidad en los niveles de glucosa. Cada punto de la figura representa los datos de la glucosa media semanales y las barras verticales son más o menos una desviación estándar. En otros, la variabilidad puede ser alta como se muestra en la Figura 14. La figura 14 muestra un paciente con mucha variabilidad en el nivel de glucosa. Cada punto de la figura representa los datos de la glucosa media semanal y las barras verticales son más o menos una desviación estándar. En otros, la variabilidad puede ser inconsistente como se muestra en la Figura 15. La Figura 15 muestra un paciente con un nivel variable de variabilidad glucémica. Cada punto de la figura representa los datos de la glucosa media semanal y las barras verticales son más o menos una desviación estándar. En las semanas 10-16 hay muchos más valores de glucosa <65 mg/dl (los números debajo de cada barra) en comparación con las semanas 1-9 a pesar del hecho de que la glucosa media sea aproximadamente estable y, de hecho, ligeramente mayor durante el segundo período.
En general, en ciertas realizaciones, aplicar una política masiva de optimización de GCI puede ser mucho más seguro que aplicar una política dirigida en reducir la A1C. La negligencia en establecer objetivos de terapia que den cuenta de hipoglucemia puede llevar a consecuencias graves e incluso a la muerte. Sin embargo, al aplicar una política de optimización del equilibrio glucémico o GCI, como se muestra en ciertas realizaciones, se puede asegurar que la terapia se intensificará solo siempre que no conduzca a demasiados episodios de hipoglucemia.
Hay poco consenso en cuanto a qué constituye una hipoglucemia menor. En general, se acepta que la hipoglucemia grave requiere la resolución con la ayuda de un tercero. También se acepta que la hipoglucemia menor puede ser el mejor indicador de la hipoglucemia grave. Sin embargo, mientras que algunos definen la hipoglucemia menor como niveles de glucosa capilares por debajo de 70 mg/dl, también se pueden encontrar niveles como 65, 50 e incluso 40 mg/dl.
Por ejemplo, un sujeto con un alto nivel de glucosa y poca variabilidad se muestra en las Figuras 16 y 17. En este ejemplo, el sujeto requiere más insulina. No hay episodios de hipoglucemia y su A1C es del 8,5% en la semana 4 y del 6,1% en la semana 16. La Figura 16 muestra que a lo largo del período de 16 semanas, el paciente tenía solo un nivel de glucosa <65 mg/dl (semana 15). La Figura 17 muestra un total de insulina diaria de más del doble en 12 semanas (120 a 270 [UI]). Más específicamente, la insulina de la cena y la basal aumentaron a más del doble (de 30 a 71 y de 60 a 133, respectivamente), mientras que la del desayuno y el almuerzo casi se duplicaron (de 15 a 29 y 27, respectivamente). Este sujeto en particular puede mantener de manera segura el nivel A1C de 6,1%, muy por debajo del objetivo recomendado del 7%.
Otro ejemplo de un sujeto con bajo nivel de glucosa con alta variabilidad se muestra en las Figuras 18 y 19. El sujeto tenía un valor inicial de A1C del 8,5%, sin embargo, durante las semanas 1 a 4, el período de evaluación, la glucosa promedio del sujeto está por debajo de 150 mg/dl con 3 episodios de hipoglucemia/semana y la semana 4 A1C es de 7,2%. Para este sujeto no es seguro mantener A1C tan bajo. Por lo tanto, el índice compuesto glucémico mejorado se traduce en una mayor media de glucosa con menos hipoglucemia. El sujeto tenía la semana 16 A1C un 7,7%, pero la tasa de hipoglucemia disminuyó 3 veces. La Figura 18 muestra que durante las primeras 4 semanas (período de evaluación) el sujeto tenía 3 episodios de hipoglucemia por semana (una tasa de 156 episodios por año). Durante las últimas 4 semanas, el sujeto tuvo 4 episodios de hipoglucemia, una tasa de 52 por año. La Figura 19 muestra que la insulina no disminuyó sino que aumentó a lo largo del período de intervención. Inicialmente (semanas 5-6) permanece estable, luego el paciente experimentó un cambio en su estado metabólico a una glucosa media más alta. Por lo tanto, la dosis de insulina aumenta lentamente en ~ 80 unidades por día a casi 140 unidades por día. Durante la semana 10, 3 episodios de hipoglucemia causaron una reducción temporal de la dosis.
Otro ejemplo de un sujeto con poca glucosa y poca variabilidad se muestra en las Figuras 20 y 21. En este caso, el sujeto tuvo en la semana 4 un A1C de 7,7%, la glucosa promedio estaba por debajo de 150 mg/dl, sin embargo, hubo 6 episodios de hipoglucemia durante el período inicial. La Figura 20 muestra que el sujeto tuvo una variabilidad glucémica baja, pero también una glucosa media baja. Por lo tanto, optimizar el GCI es una tarea delicada que
equilibra los niveles de glucosa cerca de lo normal mientras mantiene a raya la tasa de hipoglucemia. A lo largo de las 12 semanas de intervención, la glucosa promedio se mantiene cerca de lo normal, mientras que la tasa anual de hipoglucemia disminuye de 78 a 56. La Figura 21 muestra que para este sujeto, la insulina diaria total permanece bastante estable en ~ 180 unidades, sin embargo, su distribución cambia de 45%/55% basal a bolus en la semana 4 a 30%/70% de basal a bolus en la semana 16.
Otro ejemplo de un sujeto con alto nivel de glucosa con alta variabilidad se muestra en las Figuras 22 y 23. El sujeto tiene la semana 4 A1C de 8,2%, glucosa promedio ~180 mg/dl, pero 14 episodios de hipoglucemia (una tasa de 182/año). El sujeto requiere una reducción significativa de la insulina antes de que pueda aumentarse de nuevo lentamente. Durante las últimas 3 semanas del estudio, el sujeto estaba tomando casi la misma cantidad de insulina que durante el período de evaluación, pero con hipoglucemia mínima. La Figura 22 muestra un sujeto con un alto nivel de glucosa, alta variabilidad glucémica y alta tasa de hipoglucemia durante el período en curso. Para este sujeto, la tasa de hipoglucemia disminuyó de 182/año a 48/año, mientras que A1C aumentó de 8,2% (semana 4) a 9,7% (semana 16). La Figura 23, a diferencia de los 3 ejemplos anteriores, muestra que este sujeto cuenta los carbohidratos para calcular su dosis de bolo. Por lo tanto, la dosis de comida se da como proporción. Por ejemplo, la dosis de la cena comienza en una proporción de 1 unidad de insulina por cada 15 gramos de carbohidratos y finaliza en una proporción de 1 [UI]: 9 [gr. carbohidratos]. Para reducir la hipoglucemia, la dosis basal se reduce de 25 [UI] a 12 [UI] (semanas 4 a 8). A partir de entonces, sin hipoglucemia la dosis de insulina se incrementa lentamente. Finalmente, el sujeto está tomando al final del estudio casi la misma cantidad de insulina que al principio, pero con una distribución muy diferente.
En otro ejemplo, un paciente está en tratamiento con insulina premezclada. La Figura 24 muestra una reducción en la glucosa media semanal de las semanas 1-4 'sin ninguna razón aparente', ya que la dosis de insulina se mantuvo sin cambios durante ese tiempo. La Figura 24 también muestra que el aumento en la dosis de insulina en las semanas 5-8 (de un total diario de 92 unidades a 140 unidades) resultó en un aumento significativo en la glucosa media (de ~ 230mg/dl a ~ 300mg/dl). Además, en las semanas 12-14, la glucosa promedio es aproximadamente igual a la de la semana 5, aunque la dosis de insulina sea de ~190 unidades por día (más del doble que en la semana 5). Este paciente tenía A1C de 13,2% en la semana 0, 11,3% en la semana 4 y 9,1% en la semana 16. La Figura 25 muestra el hecho de que ciertas realizaciones descritas no aumentaron la dosis durante más de 4 semanas consecutivas. Téngase en cuenta que no hay aumento de la dosis en las semanas 9 y 13 a pesar de los niveles elevados de glucosa.
La Figura 26 y la Figura 27 ilustran que ciertas realizaciones descritas tenían la capacidad de ajustar diferentes componentes de dosificación independientemente para un paciente en terapia premezclada. En las semanas 6-9 y 12-16, el paciente experimenta algo de hipoglucemia a lo largo del día al que responden las realizaciones reduciendo el componente de la dosis del desayuno, mientras que el componente de la cena aún puede aumentar. Este paciente tenía en la semana 0 un A1C de 9,1%, en la semana 4 de 8% y en la semana 16 de 5,8%.
La Figura 28 muestra a un paciente que toma un total diario relativamente pequeño de ~ 45 unidades por día casi igualmente dividido entre el bolo y el basal. La glucosa media del paciente durante el período de evaluación está casi en el punto de referencia justo por debajo de 150 mg/dl, aunque A1C sea del 9% en la semana 0 y del 8,4% en la semana 4. Ciertas realizaciones son capaces de mejorar aún más el equilibrio glucémico al aumentar lentamente los componentes de dosificación de bolos independientes hasta un total diario final de ~ 57 unidades/día. La semana 16 A1C mejoró a 7,4% con solo dos episodios de hipoglucemia uno en cada una de las últimas dos semanas. La Figura 29 muestra que la insulina basal comienza en 24 y finaliza en 25 unidades/día con un pico de 28 unidades/día durante las semanas 14-15. Al mismo tiempo: la dosis del desayuno va de 6 a 9 (+ 50%), la dosis de almuerzo va de 6 a 11 (+ 83%) y la dosis de la cena de 8 a 11 (+ 37%). Si bien el aumento de la dosis en bolo puede parecer drástico, se logró de manera segura con una tasa aceptable de hipoglucemia y una A1C muy mejorada.
Estos ejemplos ilustran que, en ciertas realizaciones, el objetivo del tratamiento de la diabetes puede ser lograr un equilibrio glucémico o un índice compuesto glucémico mejorado que tenga en cuenta tanto la A1C como la hipoglucemia.
Ciertas realizaciones de la presente descripción se refieren a sistemas, métodos y/o dispositivos para tratar la diabetes de un paciente al proporcionar una guía de tratamiento basada en si varía, y en qué medida, al menos uno de los uno o más componentes en el régimen de dosificación de insulina concreto del paciente para acercarse al punto de equilibrio glucémico deseado por el paciente.
Ciertas realizaciones de la presente descripción se refieren a sistemas, métodos y/o dispositivos para tratar la diabetes de un paciente al proporcionar una guía de tratamiento basada en si varía, y en qué medida, al menos uno de los uno o más componentes en el régimen de dosificación de insulina concreto del paciente para acercarse al punto de equilibrio glucémico deseado del paciente y a los objetivos individuales de tratamiento que varían en el tiempo.
Ciertas realizaciones de la presente descripción se refieren a sistemas, métodos y/o dispositivos para tratar la diabetes de un paciente al proporcionar una guía de tratamiento que esté diseñada para guiar a su usuario de forma prudente y/o segura hacia un mejor equilibrio glucémico.
Ciertas realizaciones se refieren a proporcionar orientación sobre una base dinámica para cada sujeto individual con el fin de situar al sujeto en un equilibrio glucémico apropiado.
En ciertas realizaciones, el tratamiento de la diabetes de un paciente al proporcionar una guía de tratamiento utilizando el equilibrio glucémico puede suponer uno o más de los siguientes puntos:
a) la disminución de la glucosa media aumenta las posibilidades de experimentar hipoglucemia;
b) la hipoglucemia representa un riesgo potencial para los pacientes y, bajo ciertas condiciones, debería conducir a un ajuste inmediato de la dosis (independientemente del intervalo sincrónico);
c) un solo evento hipoglucémico grave puede ser un valor atípico. Como tal, requiere una atención inmediata pero no reinicia el reloj síncrono;
d) es posible que los eventos no deban ser contados por duplicado, es decir, si un componente de dosis se ajustó como respuesta a (c) ese punto de datos de hipoglucemia grave particular se ignorará y no se usará nuevamente cuando se realice la evaluación sincrónica de los datos; y/o
e) la evaluación de la dosis debe reflejar la dosis concreta. Es decir, cuando un se produce un ajuste completo de la dosis asíncrono (debido a un número excesivo de eventos de hipoglucemia durante la última actualización completa) el reloj síncrono se restablece y los eventos de hipoglucemia que causan el ajuste de la dosis completa asíncrona caducan.
El resultado es que ciertas realizaciones utilizan una ventana de longitud variable que contiene los eventos que ocurren después de la última actualización pero que no tienen más de 7 días (esto se hace para permitir que los eventos caduquen en función del tiempo en el caso de que no haya suficientes eventos registrados en la historia para ajustar la dosis). También se pueden usar otros períodos de tiempo, como 2, 3, 4, 5, 6, 8, 9, 1011, 12, 13 ó 14 días. Ciertas realizaciones pueden realizar al menos dos tipos de actualizaciones: parcial y completa.
Una actualización parcial puede ser activada por un evento hipoglucémico grave y ajustar de inmediato (reducir) el componente de la dosis que probablemente causó la grave bajada. No tiene que reiniciar el reloj y puede tratarse como un valor atípico hasta que haya más pruebas de que no lo fue (es decir, habiendo más episodios de hipoglucemia). En ciertas realizaciones, las actualizaciones parciales solo se desencadenan por episodios hipoglucémicos graves. En ciertas realizaciones, cualquier valor de glucosa en sangre bajo, significando bajo por debajo de un umbral particular, puede conducir a una actualización parcial o completa de la dosis de insulina. En ciertas realizaciones, dos o más niveles bajos de glucosa en la sangre pueden conducir a una actualización completa. En ciertas realizaciones, un episodio de hipoglucemia grave y dos niveles bajos de glucosa en la sangre pueden llevar a una actualización completa. En otras realizaciones, los valores bajos de glucosa en sangre pueden conducir solo a actualizaciones parciales. En ciertas realizaciones, dos o más valores bajos de glucosa en sangre por evento pueden conducir a una actualización completa. En otras realizaciones, más de 3, 4 ó 5 valores bajos de glucosa en sangre pueden resultar en una actualización completa.
Una actualización completa utiliza los datos disponibles en el historial válido (por ejemplo, más reciente que la última actualización de la dosis y que no tiene más de 7 días) para ajustar uno o más componentes de la dosis. En ciertas realizaciones, la actualización completa ajustará todos los componentes de dosificación. En otras realizaciones, la actualización completa ajustará uno o más componentes de dosificación. También se pueden usar otros períodos de tiempo, como 2, 3, 4, 5, 6, 8, 9, 10, 11, 12, 13 ó 14 días. Se supone que este conjunto de datos refleja la eficacia actualizada de la dosis activa. En ciertas realizaciones, una actualización completa restablece el reloj síncrono, lo que provoca que los eventos que formaron parte de este ajuste de dosificación caduquen al hacerse más antiguos que la marca de tiempo de dosificación más reciente. En ciertas realizaciones, una actualización completa restablece el reloj síncrono, causando que una parte sustancial de los eventos que formaron parte de este ajuste de dosificación caduquen al hacerse más antiguos que la marca de tiempo de dosificación más reciente. En ciertas realizaciones, una actualización completa restablece el reloj síncrono, lo que hace que todos los eventos que formaron parte de este ajuste de dosis caduquen al hacerse más antiguos que la marca de tiempo de dosificación más reciente. En ciertas realizaciones, una actualización completa restablece el reloj síncrono, lo que provoca que una parte de los eventos que formaron parte de este ajuste de la dosificación caduque al hacerse más antigua que la marca de tiempo de dosificación más reciente.
En ciertas realizaciones, la actualización completa puede ser activada por el tiempo, por la determinación de que la frecuencia de hipoglucemia excedió ciertos límites, o sus combinaciones. Una actualización completa también puede activarse mediante intervenciones externas, como la de un médico tratante o mediante la incorporación de conocimientos adicionales que pueden afectar el estado metabólico del usuario. Tal conocimiento puede ser que el usuario haya iniciado o suspendido otros medicamentos, o el desarrollo de condiciones fisiológicas, enfermedades estacionarias como la gripe o condiciones como insuficiencia renal terminal. Otros ejemplos que pueden desencadenar una actualización completa son una visita a la sala de emergencias, cualquier tipo de lesión traumática u otras afecciones médicas que lleven a alguien con conocimientos en este campo a restablecer la dosis o el régimen de insulina, o ambos.
En ciertas realizaciones, una actualización completa puede ser activada por tiempo, por ejemplo, más de 7 días han pasado desde la última actualización. En tales casos, cada conjunto de datos se evalúa para ver si está completo. Ciertas realizaciones requieren al menos 3 puntos de datos por evento. Si un evento determinado tiene menos de 3 puntos de datos, se declara como datos faltantes. Si faltan datos de un evento, se aplican ciertas medidas de seguridad para asegurarse de que el componente de dosis restante no vaya a cambiar demasiado agresivamente. Por ejemplo, si falta más de 1 conjunto de datos, se puede decidir no ajustar la dosis.
En ciertas realizaciones, la actualización completa también se puede desencadenar por la determinación de que la frecuencia de hipoglucemia superó ciertos límites. En tales casos, es muy probable que haya menos de 3 puntos de datos por evento. No obstante, dado que la actualización completa se activó por seguridad, ciertas realizaciones usan cualquier información disponible en la memoria.
La lógica detrás de ciertas realizaciones es que a) tienes que dejar que se establezca una dosis; y, b) si se produce una actualización completa de la que los eventos (incluido el bajo) tienen que caducar, de lo contrario, ciertas realizaciones darían cuenta de los eventos que no reflejan la eficacia de la dosis concreta (es decir, episodios de hipoglucemia que ocurrieron antes de que se instaurara la dosis activa).
En ciertas realizaciones, se pueden combinar uno o más de los siguientes:
1) El aumento de la dosis de insulina se puede hacer a un ritmo más gradual. Por ejemplo, ciertas realizaciones pueden no permitir más de 3, 4, 5 ó 6 aumentos consecutivos a la dosis de insulina. Esto resulta en aumentos más lentos de la dosis que pueden tener efectos a largo plazo: por ejemplo, si un sujeto comienza con 50 unidades al día y los niveles medios de glucosa en los 200 s, su dosis puede aumentar del 20% al 25% durante varias semanas, lo que lleva a un total diario de unas 100 unidades en 4 semanas. Si bien cada cambio fue pequeño, el efecto acumulativo puede tardar en establecerse. Como puede verse en el sujeto mostrado en las Figuras 16 y 17, la glucosa media está bajando significativamente en las semanas 9 y 13, aunque la dosis de insulina no ha cambiado con respecto a la semana anterior.
2) La hipoglucemia es una parte inherente de la terapia con insulina. No es necesario responder a ella de manera agresiva o conservadora a menos que se refleje en la dosis activa.
3) Correlación limitada entre eventos. Ciertas realizaciones tratan cada conjunto de eventos de forma independiente. La correlación entre eventos en algunas realizaciones solo se considera cuando faltan datos.
4) Ciertas realizaciones intentan prevenir las oscilaciones inestables al limitar un aumento que siguió a una disminución para no exceder el nivel que causó la disminución previa.
En ciertas realizaciones, el índice glucémico (GI) se puede definir como el mínimo del promedio y la mediana de un conjunto de datos en particular, por ejemplo, el nivel histórico de glucosa en sangre identificado como "Almuerzo" durante el período en evaluación. Para un régimen de tratamiento con insulina de bolo basal, Gl se puede usar para ajustar el componente de dosis del desayuno en AIDF de acuerdo con la siguiente tabla 2, donde A es una cantidad de unidades de insulina que se agregarán al componente de dosis del desayuno concreto:
Tabla 2
En donde, para ciertas realizaciones MAX es el máximo de; INT_MIN es el número entero mínimo dentro de un intervalo dado; y BD(k) se refiere al componente de dosificación del desayuno dentro de las FDI activas. También se pueden usar otros intervalos de la columna en el lado izquierdo. Por ejemplo, los intervalos de Gl pueden ser 0-60, 61-70, 71-120, 121-180, 181-230, 231-280 y por encima de 281. Otros ejemplos también son válidos. Se entenderá que si un paciente está utilizando una dosis fija de bolos de desayuno de 10 unidades y Gl = 140, el nuevo componente de la dosis del desayuno se ajusta para que sea 11 unidades. Al mismo tiempo, si el paciente utiliza una proporción de carbohidratos frente a insulina para el desayuno de 1 unidad de insulina frente a 10 gramos de
carbohidratos, entonces, de acuerdo con la columna de la derecha, el nuevo componente de la dosis sería una proporción de 1 [UI]: 9 [ gramos de carbohidratos].
En ciertas realizaciones, se pueden usar diferentes tablas para ajustar diferentes componentes de dosificación. Por ejemplo, mientras que el componente de dosis de desayuno se puede ajustar de acuerdo con el ejemplo dado anteriormente, ciertas realizaciones pueden usar la siguiente tabla 3 para ajustar el componente de dosis de cena.
Tabla 3
Donde DD(k) se refiere al componente de dosis de la cena de AIDF.
En ciertas realizaciones, pueden usarse otras tablas para ajustar el componente de dosificación de insulina de acción prolongada. Por ejemplo, mientras que los componentes de la dosis para el desayuno o los componentes de la dosis para la cena se pueden ajustar de acuerdo con los ejemplos mencionados anteriormente, ciertas realizaciones pueden usar la siguiente tabla 4 para ajustar el componente de la dosis de acción prolongada en función de los datos de glucosa en el desayuno
Tabla 4
Control de la población de diabéticos
En ciertas realizaciones, se desea que un grupo de personas con diabetes tratada con insulina maneje mejor sus niveles de glucosa en la sangre. Dichas realizaciones se pueden usar para reducir significativamente el coste de la atención médica. Por ejemplo, está muy documentado que el alto nivel de hemoglobina A1C es un factor que contribuye a mayores posibilidades de desarrollar complicaciones relacionadas con la diabetes. Los estudios han demostrado que reducir la A1C de un paciente del 9% al 7% reduce sus posibilidades de desarrollar retinopatía en aproximadamente un 76%. Como casi el 80% de los costes de atención médica se deben a hospitalizaciones, reingresos o visitas a la sala de emergencias, es útil reducir el promedio de A1C dentro de una población como una herramienta para reducir los costes de la atención médica. También es útil no reducir la A1C por debajo de un cierto umbral, ya que se ha demostrado que la baja A1C es un factor de alto riesgo para la hipoglucemia grave. Dado que la hipoglucemia es la causa principal de visitas a la sala de emergencias para personas con diabetes tratada con insulina, es útil reducir la tasa de hipoglucemia de una población determinada como una forma de reducir los costes generales de la atención médica.
En ciertas realizaciones, se desea inscribir a una población de pacientes en un servicio que ajusta la dosis de insulina como una forma de mejorar el pronóstico de la diabetes al reducir la A1C y/o la tasa de hipoglucemia que conduce a una reducción en los costes de atención médica. Por ejemplo, inscribir a un grupo de pacientes de 21 a 70 años de edad y con un diagnóstico clínico de diabetes tipo 1 o tipo 2 durante al menos un año. En este ejemplo, los pacientes pueden ser excluidos si tienen un índice de masa corporal (IMC) >45 kg/m2; deterioro severo de las
funciones cardíacas, hepáticas o renales; deterioro psicológico o cognitivo; más de dos episodios de hipoglucemia grave en el último año; o una historia de hipoglucemia inconsciente. Los pacientes elegibles pueden inscribirse en uno de los 3 grupos de tratamiento que incluyeron pacientes con: I. diabetes tipo 1 controlada subóptimamente (A1C>7,4%) tratados con terapia de insulina de bolo basal que puede incorporar recuento de carbohidratos; II. diabetes tipo 2 controlada de manera subóptima (A1C>7,4%) tratada con terapia de insulina de bolo basal (sin recuento de carbohidratos); y III. Diabetes tipo 2 controlada de manera subóptima (A1C>7,8%) tratada con insulina bifásica dos veces al día.
En este ejemplo, fue útil usar las primeras 4 semanas como una línea de base y permitir que los pacientes continuaran sus regímenes de preinscripción sin intervención. Durante las siguientes 12 semanas, se pueden procesar semanalmente las lecturas automáticas de glucosa en la sangre informadas en los diarios de los pacientes mediante ciertas realizaciones que recomiendan una nueva dosis de insulina. Aunque generalmente se recomienda que sigan las recomendaciones de dosis, a los pacientes se les permite desviarse de la dosis prescrita durante situaciones inusuales (por ejemplo, actividad física anticipada). A los pacientes de los Grupos I y II se les pide que analicen y registren su glucosa capilar 4 veces al día antes de las comidas y antes de acostarse, y a los pacientes del Grupo III se les hace la prueba dos veces al día, antes del desayuno y la cena. Se puede pedir a todos los pacientes que midan la glucosa capilar durante la noche cada 5 a 9 días. La información registrada en los diarios incluyó lecturas de glucosa programadas y no programadas con fecha y hora, dosis de insulina y cantidades de carbohidratos (solo Grupo I). La reducción de los costes de atención de salud se mide por la eficacia mejorada: definida en este ejemplo como la mejora en la media de la glucosa semanal auto-medida y la reducción de AlC; y, por una mayor seguridad definida como la reducción en la frecuencia de hipoglucemia para pacientes que sufren de una tasa alta de hipoglucemia, por ejemplo, más de 3 eventos por semana, y mantener la tasa de hipoglucemia a un nivel aceptable, por ejemplo, no más de un evento por semana, para todos los demás. En este ejemplo, la hipoglucemia se define como una glucosa en sangre <65 mg/dl.
Usando las realizaciones descritas, una población de pacientes puede ser tratada para mejorar el tratamiento de la diabetes y reducir los costes de atención médica al proporcionarles un dispositivo que reemplaza sus medidores de glucosa y utiliza automáticamente una cantidad de datos históricos de glucosa para ajustar la terapia de insulina de modo que la población alcance un mejor punto de equilibrio glucémico.
En este ejemplo, el uso de ciertas realizaciones descritas puede conducir a una reducción significativa de A1C en solo 12 semanas, por ejemplo, desde una línea de base A1C de 8,4% a una A1C de 7,9%, y una reducción en la glucosa media semanal de una línea de base de 174 mg/dl hasta un punto final de 163 mg/dl. Y, para pacientes con alta frecuencia de hipoglucemia que reducen su tasa de 3,2 eventos por semana a 1,9 eventos por semana sin aumentar el nivel de A1C de una manera estadísticamente significativa. Y, para los pacientes sin hipoglucemia frecuente que reducen la A1C del 8,5% al inicio del estudio al 7,8%, la glucosa media de 182 mg/dl a 155 mg/dl sin aumentar la frecuencia de hipoglucemia es de 0,5 eventos por semana al inicio, de manera estadísticamente significativa.
El logro de los resultados anteriores conduce a una reducción en el número de visitas al consultorio y/o el número de llamadas de pacientes a profesionales de la atención médica, lo que lleva a un ahorro de costes en la atención médica a corto plazo. Además, mantener los resultados anteriores durante un período de tiempo puede llevar a una reducción significativa en el desarrollo de las complicaciones relacionadas con la diabetes o visitas a la sala de emergencias que resulten en una reducción significativa de los costes de atención médica.
En este ejemplo, la reducción de la glucosa media se logra para todos los miembros de la población como se ve en la Figura 30. Usando ciertas realizaciones descritas, se puede lograr una reducción significativa de la glucosa media y la hemoglobina A1C con miembros de la población que tienen diabetes tipo 2 como se ve en la Figura 31 y la Figura 32. Se logra un mejor equilibrio glucémico reduciendo la glucosa media para pacientes sin hipoglucemia frecuente mientras que aumenta la glucosa media para pacientes con hipoglucemia frecuente como se ve en la Figura 33. Usando ciertas realizaciones descritas, es posible no solo reducir el número de eventos de hipoglucemia, sino también cambiar su distribución de tal manera que si ocurre un evento de hipoglucemia es más probable que tenga un nivel más bajo de glucosa en la sangre, por ejemplo, por encima de 5o mg/dl, como se observa en la Figura 34. En ciertas realizaciones, la reducción estadísticamente significativa en la frecuencia de hipoglucemia se logra sin un aumento en A1C, mientras que la reducción estadísticamente significativa en A1C se logra sin un aumento en la frecuencia de hipoglucemia, como se observa en la Figura 35. En ciertas realizaciones, es útil aumentar la dosis diaria total de insulina para lograr una reducción de A1C.
En ciertas realizaciones, es útil lograr una reducción en la frecuencia de hipoglucemia cambiando la distribución de insulina entre diferentes puntos de administración en lugar de reducir la dosis diaria total de insulina, como se ve en la Figura 36.
Ciertas realizaciones se refieren a métodos, sistemas y/o dispositivos para tratar la diabetes de un paciente al proporcionar una guía de tratamiento en la que la frecuencia de los eventos de hipoglucemia se reduce sin reducir significativamente la cantidad total de insulina utilizada por el paciente. Por ejemplo, un método para tratar la diabetes de un paciente al proporcionar una guía de tratamiento, comprendiendo el método: almacenar uno o más componentes del régimen de dosificación de insulina del paciente; obtener datos correspondientes a las mediciones
del nivel de glucosa en sangre del paciente determinadas varias veces; identificar cada una de las mediciones del nivel de glucosa en sangre con un identificador que refleje cuándo o por qué se obtuvo la lectura; y determinar el estado glucémico concreto del paciente en relación con un punto de equilibrio deseado; y determinar a partir de al menos uno de una pluralidad de datos correspondientes a las mediciones del nivel de glucosa en sangre del paciente si variar, y cuánto, al menos uno de los uno o más componentes del régimen de dosificación de insulina concreto del paciente para acercarse al punto de equilibrio deseado del paciente, sin reducir significativamente la cantidad total de insulina utilizada por el paciente; en donde el punto de equilibrio deseado es el nivel más bajo de glucosa en la sangre del paciente dentro de un intervalo predeterminado alcanzable antes de aumentar la frecuencia de eventos de hipoglucemia por encima de un umbral predeterminado.
Ciertas realizaciones se refieren a aparatos para mejorar la salud de una población diabética, en donde la frecuencia de eventos hipoglucémicos se reduce sin reducir significativamente la cantidad total de insulina usada por el paciente. Por ejemplo, comprendiendo el aparato: un procesador y un medio legible por ordenador acoplados al procesador y colectivamente capaces de: (a) almacenar uno o más componentes del régimen de dosificación de insulina del paciente; (b) obtener datos correspondientes a las mediciones del nivel de glucosa en sangre del paciente determinadas varias veces; (c) identificar cada una de las mediciones del nivel de glucosa en sangre con un identificador que refleje cuándo o por qué se obtuvo la lectura; (d) determinar el estado glucémico concreto del paciente en relación con un punto de equilibrio deseado; y (e) determinar a partir de al menos uno de una pluralidad de los datos correspondientes a las mediciones del nivel de glucosa en sangre del paciente si variar, y cuánto, al menos uno de los uno o más componentes del régimen de dosificación de insulina concreto del paciente para acercarse hasta el punto de equilibrio deseado por el paciente, sin reducir significativamente la cantidad total de insulina utilizada por el paciente; en el que el punto de equilibrio deseado es el nivel más bajo de glucosa en la sangre del paciente dentro de un intervalo predeterminado alcanzable antes de que la frecuencia de los eventos de hipoglucemia exceda un umbral predeterminado.
Ciertas realizaciones se refieren a métodos, sistemas y/o dispositivos para mejorar la salud de una población diabética, en donde la frecuencia de eventos hipoglucémicos se reduce sin reducir significativamente la cantidad total de insulina utilizada por los pacientes. Por ejemplo, un método para mejorar la salud de una población diabética, que comprende: identificar al menos un paciente diabético; tratar al menos a un paciente diabético para controlar el nivel de glucosa en sangre del paciente; en el que el nivel de glucosa en sangre del paciente se controla mediante un dispositivo capaz de: (a) almacenar uno o más componentes del régimen de dosificación de insulina del paciente; (b) obtener datos correspondientes a las mediciones del nivel de glucosa en sangre del paciente determinadas varias veces; (c) identificar cada una de las mediciones del nivel de glucosa en sangre con un identificador que refleje cuándo o por qué se obtuvo la lectura; (d) determinar el estado glucémico concreto del paciente en relación con un punto de equilibrio deseado; y (e) determinar a partir de al menos uno de una pluralidad de los datos correspondientes a las mediciones del nivel de glucosa en sangre del paciente si variar, y cuánto, al menos uno de los uno o más componentes del régimen de dosificación de insulina concreto del paciente para acercarse hasta el punto de equilibrio deseado por el paciente sin reducir significativamente la cantidad total de insulina utilizada por el paciente; en el que el punto de equilibrio deseado es el nivel más bajo de glucosa en la sangre del paciente dentro de un intervalo predeterminado alcanzable antes de que la frecuencia de los eventos de hipoglucemia exceda un umbral predeterminado.
En ciertas realizaciones, la presente descripción comprende sistemas, métodos y/o dispositivos para optimizar el régimen de dosificación de insulina en pacientes con diabetes a lo largo del tiempo, como en las visitas clínicas, para mejorar así el control de la diabetes.
Como se usa en este documento con respecto a ciertas realizaciones, la expresión "dosis de insulina" significa y se refiere a la cantidad de insulina administrada en cualquier ocasión, mientras que la expresión "régimen de dosificación de insulina" se refiere al conjunto de instrucciones (típicamente definido por el médico del paciente u otro profesional de la salud) que define cuándo y cuánta insulina se debe tomar en un período de tiempo determinado y/o bajo ciertas condiciones. Un régimen de dosificación de insulina convencional comprende varios componentes, incluido un componente de dosificación de insulina de acción prolongada, un componente del factor de corrección de la glucosa en plasma y un componente de proporción de carbohidratos. Así, por ejemplo, un régimen de dosificación de insulina ejemplar para un paciente podría ser el siguiente: 25 unidades de insulina de acción prolongada a la hora de acostarse; 1 unidad de insulina de acción rápida por cada 10 gramos de carbohidratos ingeridos; y 1 unidad de insulina de acción rápida por cada 20 mg/dL por la cual la lectura de glucosa en sangre de un paciente supera los 120 mg/dL.
Haciendo referencia a la Fig. 1, que constituye un esquema generalizado del mismo, de ciertas realizaciones ejemplares más particularmente comprende un aparato 1 que tiene al menos una primera memoria 10 para almacenar las entradas de datos correspondientes, al menos, a uno o más componentes del régimen de dosificación de insulina concreto del paciente (ya sea comprendiendo unidades separadas de insulina de acción prolongada como de acción prolongada, insulina premezclada, etc.) y las mediciones del nivel de glucosa en la sangre del paciente determinadas varias veces, un procesador 20 conectado operativamente (indicado en la línea 11) a la, al menos primera, memoria 10, y una pantalla 30 acoplada operativamente (indicada en la línea 31) al procesador y operativa que muestra al menos la información correspondiente al régimen de dosificación de insulina concreto del paciente. El procesador 20 está programado al menos para determinar a partir de las entradas de datos
correspondientes a las mediciones del nivel de glucosa en la sangre del paciente determinadas varias veces si variar y en qué medida hacerlo al menos uno o los uno o más componentes del régimen de dosificación concreto de insulina del paciente. Dicha variación, si se efectúa, conduce a una modificación de los datos concretos del régimen de dosificación de insulina almacenados en la memoria 10, como se explica más adelante en este documento. Por lo tanto, las entradas de datos correspondientes a uno o más componentes del régimen de dosificación de insulina concreto del paciente, tal como están almacenados en el dispositivo de memoria 10 constituirán, a la hora de comenzar el empleo del aparato, un régimen de dosificación de insulina prescrito por un profesional de la salud, pero esas entradas de datos pueden modificarse posteriormente mediante el funcionamiento del aparato (como durante el intervalo de tiempo entre las visitas clínicas de un paciente). De la manera anterior, el aparato es operativo para monitorear los datos relevantes del paciente con cada nueva entrada de información (como, por lo menos, las mediciones del nivel de glucosa en la sangre del paciente), lo que facilita la optimización del régimen de dosificación de insulina del paciente en el medio de las visitas clínicas.
Se contempla que el aparato como se generaliza en el presente documento se puede realizar en una variedad de formas, que incluyen una unidad similar a PDA construida específicamente para este propósito, un dispositivo disponible comercialmente como un teléfono móvil, IPHONE, etc. Preferiblemente, aunque no necesariamente, dicho dispositivo incluiría medios de entrada de datos, como un teclado, una interfaz de pantalla táctil, etc. (indicados generalmente en el cuadro de puntos 40) para la entrada inicial por parte de un profesional de la salud de datos correspondientes, al menos, al régimen de dosificación de insulina concreto de un paciente (y, opcionalmente, entradas de datos adicionales como, por ejemplo, el peso concreto del paciente, los límites preferidos superiores e inferiores definidos para las mediciones del nivel de glucosa en la sangre del paciente, etc.), así como la posterior entradas de datos que corresponden al menos a las mediciones del nivel de glucosa en sangre del paciente determinadas varias veces (y, opcionalmente, entradas de datos adicionales como, por ejemplo, el peso concreto del paciente, el número de unidades de insulina administradas por el paciente, los datos correspondientes al momento en que el paciente come, el contenido de carbohidratos de los alimentos consumidos, el tipo de comida (por ejemplo, desayuno, almuerzo, cena, refrigerio, etc.). Como se muestra, dichos medios de entrada de datos 40 están conectados operativamente (indicado en la línea 41) a la memoria 10.
La pantalla 30 es operativa proporcionando una pantalla visual al paciente, profesional sanitario, etc. de la información pertinente, que incluye, a modo de ejemplo no limitativo, la información correspondiente al régimen de dosificación de insulina concreto para el paciente, la dosis concreta de insulina (es decir, el número de unidades de insulina que el paciente necesita administrarse según la última medición del nivel de glucosa en la sangre y el régimen de dosificación de insulina concreto), etc. Para ello, la pantalla 30 está conectada operativamente al procesador 20, como lo indica la línea discontinua 31.
Como se señaló, los medios de entrada de datos 40 pueden tomar la forma de una pantalla táctil, en cuyo caso los medios de entrada de datos 40 y la pantalla 30 pueden combinarse (como se ejemplifica en el IPHONE disponible comercialmente (Apple, Inc., California)).
Haciendo referencia entonces a las Figs. 2 a 5, se representan imágenes representativas para una pantalla 30 y un tipo de pantalla táctil, pantalla combinada 30/medios de entrada de datos 40 que ejemplifican tanto la información del paciente que se puede proporcionar a través de la pantalla como la forma de entrada de los datos.
Más particularmente, la Fig. 2 muestra una pantalla 30 que proporciona información concreta de la fecha/hora 32, así como la medición concreta del nivel de glucosa en la sangre 33 del paciente en función de una entrada simultánea de esos datos. La Fig. 2 muestra además un par de flechas de desplazamiento 42 mediante las cuales el paciente puede desplazarse a través de una lista 34 de opciones predefinidas que representan el tiempo de dicha medición concreta del nivel de glucosa en la sangre del paciente. Como se explica más adelante en este documento junto con una descripción de un algoritmo ejemplar para implementar ciertas realizaciones, la selección de una de estas opciones permitirá al procesador asociar los datos de medición con el tiempo de medición apropiado para un control más preciso del régimen de dosificación de insulina del paciente.
La Fig. 3 muestra una pantalla 30 con información de fecha/hora concreta 32, así como la dosis recomendada concretamente de unidades de insulina de acción rápida 35, basada en el régimen de dosificación de insulina concretamente definido, para que el paciente lo tome a la hora del almuerzo.
La Fig. 4 muestra una pantalla 30 que proporciona información de fecha/hora concreta 32, así como, según una terapia convencional de "recuento de carbohidratos", las dosis concretas bases recomendadas (3 lU) y otras dosis (1 UI por cada 8 gramos de carbohidratos ingeridos) de unidades de insulina de acción rápida 36 para que el paciente las tome a la hora del almuerzo, todo en función del régimen de dosificación de insulina concretamente definido. En la Fig. 5, se muestra una pantalla 30 con información de fecha/hora concreta 32, así como la dosis recomendada concretamente en unidades de insulina de acción rápida 37, basada en el régimen de dosificación de insulina concretamente definido, para que el paciente la tome a la hora del almuerzo de acuerdo con un cantidad designada de carbohidratos para ser ingeridos. Como se muestra adicionalmente en la FIG. 5, se muestran un par de flechas de desplazamiento 42, por lo que el paciente puede desplazarse a través de una lista de opciones de comidas predefinidas 38, cada una de las cuales tendrá asociada en la memoria un número (por ejemplo, gramos) de
carbohidratos. Cuando el paciente selecciona una opción de comida, el procesador puede determinar, a partir del número de carbohidratos asociados con esa comida y el régimen de dosificación de insulina concretamente definido, una dosis recomendada de insulina de acción rápida para que el paciente la tome (en este ejemplo, 22 UI de insulina de acción rápida para un almuerzo de bistec y pasta).
En una realización del mismo, mostrada en la FIG. 6, el aparato como se describe en este documento con respecto a la FIG. 1 incluye opcionalmente un medidor de glucosa (indicado por el cuadro de puntos 50) conectado operativamente (como se indica en la línea 51) a la memoria 10 para facilitar la entrada automática de datos correspondientes a las mediciones del nivel de glucosa en la sangre del paciente directamente en la memoria 10.
Alternativamente, se contempla que el medidor de glucosa 50' pueda proporcionarse como una unidad separada que sea capaz de comunicarse (como a través de un cable o de forma inalámbrica, representada en la línea 51') con el dispositivo 1' para descargar en la memoria 10' las medidas del nivel de glucosa en la sangre del paciente, como se muestra en la Fig. 7.
De acuerdo con otra realización, mostrada en la FIG. 8, el aparato 1 "se puede combinar con una bomba de insulina 60" y, opcionalmente, un medidor de glucosa 50" también. De acuerdo con esta realización, el procesador 20" es operativo para determinar al menos los datos de medición del nivel de glucosa en sangre del paciente (que pueden transferirse automáticamente a la memoria 10" donde el aparato está provisto de un medidor de glucosa 50", como se muestra, se puede conectar a un medidor de glucosa para que estos datos puedan descargarse automáticamente a la memoria de 10", o se le proporcionen medios de entrada de datos 40" para que el paciente pueda introducir estos datos), si varía, y en qué medida, el régimen de dosificación concreto de insulina del paciente. El procesador 20", que está conectado operativamente a la bomba de insulina 60" (indicada en la línea 61"), es operativo para emplear la información del régimen de dosificación de insulina para controlar las unidades de insulina proporcionadas al paciente a través de la bomba 60". Por lo tanto, el procesador 20" y la bomba 60" forman un sistema semiautomático de circuito cerrado operativo para ajustar automáticamente la velocidad y el perfil de infusión de la bomba según, al menos, las mediciones del nivel de glucosa en la sangre del paciente. Esto aliviará la carga de tener que acudir al proveedor de atención médica para ajustar la velocidad y el perfil de infusión de la bomba de insulina, como suele ser el caso. Se apreciará que, además de esta realización, la bomba de insulina 60" puede ser operativa para transferir a la memoria 10" datos correspondientes a la velocidad a la que la bomba suministra insulina al paciente de acuerdo con el régimen de dosificación de insulina concreto del paciente. El procesador 20" puede acceder a estos datos para calcular, por ejemplo, la cantidad de unidades de insulina administradas por la bomba al paciente durante un período de tiempo predefinido (por ejemplo, 24 horas). Tales datos pueden emplearse así en ciertas realizaciones para determinar con mayor precisión la sensibilidad a la insulina de un paciente, el factor de corrección de la glucosa en plasma y la proporción de carbohidratos, por ejemplo.
Además de esta realización, el aparato 1" se puede proporcionar opcionalmente con medios de entrada de datos, tales como un teclado, una interfaz de pantalla táctil, etc. (indicado generalmente en la caja de línea de puntos 40") para la entrada de varios datos, incluyendo, por ejemplo, la entrada inicial por parte de un profesional de la salud de datos correspondientes, al menos, al régimen de dosificación de insulina concreto de un paciente (y, opcionalmente, entradas de datos adicionales como, por ejemplo, el peso concreto del paciente, los límites preferidos superiores e inferiores definidos para las mediciones de nivel de glucosa en sangre del paciente, etc.), así como las entradas de datos subsiguientes correspondientes al menos a las mediciones del nivel de glucosa en la sangre del paciente determinadas varias veces (en la medida en que esta información no se transfiera automáticamente a la memoria 10" del medidor de glucosa en sangre 50") y, opcionalmente, entradas de datos adicionales como, por ejemplo, el peso concreto del paciente, el número de unidades de insulina administradas por el paciente, los datos correspondientes a cuándo el paciente come, el contenido de carbohidratos de los alimentos consumidos, el tipo de comida (por ejemplo, desayuno, almuerzo, cena, merienda), etc.
También se contempla que ciertas realizaciones pueden efectuarse a través de la entrada de datos por parte de personas (por ejemplo, pacientes y profesionales de la salud) en lugares dispares, como se muestra en la FIG. 9. Por ejemplo, se contempla que las entradas de datos pertenecientes al menos al régimen de dosificación de insulina inicial del paciente pueden ser introducidas por el profesional de la salud en una primera ubicación, en forma de un ordenador de uso personal, teléfono móvil, IPHONE u otro dispositivo 100 (se muestra una ordenador de uso personal), mientras que las entradas de datos subsiguientes (p. ej., las lecturas del nivel de glucosa en la sangre del paciente) pueden introducirse por el paciente en una segunda ubicación, también en la forma de un ordenador de uso personal, teléfono móvil, IPHONE, u otro dispositivo 200 (se representa un ordenador de uso personal), y estos datos se comunican a una tercera ubicación, en forma de un ordenador 300 que comprende al menos la primera memoria y el procesador. Según esta realización, los ordenadores 100, 200, 300 pueden estar conectados en red de cualquier manera conocida (incluyendo, por ejemplo, a través de Internet). Dicha red se muestra esquemáticamente a través de las líneas 101 y 201. Por lo tanto, por ejemplo, el sistema puede implementarse a través de un profesional de la salud/sitio web accesible al paciente a través del cual se introducen los datos relevantes y se comunica al paciente y al profesional de la salud la información con respecto a cualquier actualización del plan de tratamiento predefinido.
Alternativamente, se contempla que ciertas realizaciones pueden efectuarse a través de la entrada de datos con personas (por ejemplo, paciente y profesional de la salud) en ubicaciones dispares, y en donde una de las personas, tal como, en el ejemplo ilustrado, el paciente, está en posesión de un solo dispositivo 200' que comprende el procesador y los componentes de la memoria, ese dispositivo 200' está adaptado para recibir entradas de datos de una persona en una ubicación diferente. Fig. 10. Este dispositivo 200' podría tomar cualquier forma, incluido un ordenador de uso personal (como el mostrado), una PDA, un teléfono móvil, un dispositivo especialmente diseñado como el descrito anteriormente, etc. De acuerdo con esta realización, se contempla que las entradas de datos que pertenecen a, al menos, la dosis inicial de insulina del paciente pueden introducirse (por ejemplo, por el profesional de la salud) en otra ubicación, como a través de un ordenador de uso personal, teléfono móvil u otro dispositivo 100' (se muestra un ordenador de uso personal) operativo para transmitir datos al dispositivo 200', mientras que las entradas de datos subsiguientes (por ejemplo, mediciones del nivel de glucosa en la sangre del paciente) pueden introducirse directamente en el dispositivo 200'. De acuerdo con esta realización, un profesional de la salud podría introducir de forma remota la dosis inicial de insulina del paciente en una primera ubicación a través del dispositivo 100', y esos datos podrían luego transmitirse al dispositivo del paciente 200' donde se recibirían y almacenarían en la memoria de éste.
Según una permutación adicional de esta realización, la disposición descrita anteriormente también podría invertirse, de manera que las entradas de datos del paciente (por ejemplo, las mediciones del nivel de glucosa en la sangre del paciente) se puedan introducir de forma remota, como a través de un teléfono móvil, ordenador, etc., en una primera ubicación y luego ser transmitidos a un dispositivo situado de forma remota que comprenda el procesador y los componentes de la memoria operativos para determinar si varía, y en qué medida, el régimen de dosificación de insulina concreto del paciente. De acuerdo con esta permutación adicional, las modificaciones a la dosis de insulina del paciente efectuadas por el funcionamiento de ciertas realizaciones podrían transmitirse al paciente a través de los mismos medios o medios alternativos.
Refiriéndose nuevamente a la Fig. 9, se contempla además que se puede proporcionar un medidor de glucosa 50"' (incluido, por ejemplo, en la forma del dispositivo que se describe anteriormente en referencia a la Fig. 6) que puede interconectar 51"' (de forma inalámbrica, a través de un conexión por cable, tal como un cable USB, cable FIREWIRE, etc.) con un ordenador de uso personal 200 en la ubicación del paciente para descargar las mediciones del nivel de glucosa en sangre para transmitirlas al ordenador 300 en la tercera ubicación. Refiriéndose también a la Fig. 10, se contempla además que este medidor de glucosa 50"' puede adaptarse a la interfaz 51" (de forma inalámbrica, a través de una conexión por cable, como un cable USB, un cable FIREWIRE, etc.) con el único dispositivo 200', por lo tanto descargando datos de medición del nivel de glucosa en la sangre directamente a ese dispositivo.
Volviendo ahora a la Fig. 11, se muestra un diagrama que generaliza la manera en que se pueden implementar ciertas realizaciones para optimizar el régimen de dosificación de insulina de un paciente con diabetes.
En ciertas realizaciones, inicialmente se especifica, por ejemplo, por un profesional de la salud un régimen de dosificación de insulina para el paciente (que comprende, por ejemplo, una proporción de carbohidratos ("CHR"), una dosis de insulina de acción prolongada y un factor de corrección de la glucosa en plasma). Alternativamente, el régimen de dosificación inicial de insulina puede especificarse utilizando protocolos publicados para el inicio de la terapia con insulina, como, por ejemplo, los protocolos publicados por la Asociación Americana de la Diabetes el 22 de octubre de 2008. Sin embargo, como se especifica, estos datos del régimen de dosificación de insulina se introducen en la memoria de un aparato (incluso de acuerdo con varias de las realizaciones descritas en este documento), por ejemplo, por un profesional de la salud, en primera instancia y antes de que el paciente haya utilizado el aparato.
A partir de entonces, el paciente introducirá o, de lo contrario, se introducirán automáticamente (como el medidor de glucosa) en la memoria, al menos los datos correspondientes a cada una de las mediciones sucesivas del nivel de glucosa en la sangre del paciente. Tras la entrada de dichos datos, el procesador determina, por ejemplo, a través del algoritmo descrito en este documento, si varía y en qué medida el régimen de dosificación de insulina concreto del paciente. La información correspondiente a este régimen concreto de dosificación de insulina se proporciona al paciente para que él/ella pueda ajustar la cantidad de insulina que se le administra.
De acuerdo con ciertas realizaciones ejemplares, la determinación de si varía y en qué medida el régimen de dosificación de insulina concreto de un paciente se realiza tanto en base a las evaluaciones realizadas en intervalos de tiempo predefinidos (cada 7 días, por ejemplo) así como asincrónicamente a tales intervalos. Las determinaciones asíncronas evaluarán la seguridad de los datos del nivel de glucosa en sangre del paciente cada vez que se reciba una nueva medición del nivel de glucosa en sangre para determinar si es necesaria alguna acción urgente, incluida cualquier variación urgente de la dosis concreta de insulina del paciente.
Más particularmente, cada vez que una nueva medición del nivel de glucosa en la sangre del paciente se recibe 300 en la memoria, el procesador accede a ella y la clasifica e identifica de acuerdo con la hora del día en que se recibió la medición y si está o no asociada con un determinado evento, por ejemplo, antes del desayuno, antes de acostarse, durante la noche, etc. 310. Una vez ordenadas e identificadas, las mediciones nuevas y/o previamente registradas del nivel de glucosa en la sangre se someten a una evaluación para determinar la necesidad de
actualizar en función del paso de un período de tiempo predefinido 320 medido por un contador, así como la necesidad de actualizar asincrónicamente por seguridad 330. Por ejemplo, una medición de glucosa en sangre muy baja (por ejemplo, por debajo de 50 mg/dL) que representa un evento hipoglucémico grave o la acumulación de varias mediciones bajas en los últimos días puede llevar a una actualización en el régimen de dosificación de insulina del paciente de acuerdo con el paso 330, mientras que una actualización de ese régimen puede ser justificada de acuerdo con el paso 320 si ha transcurrido un período de tiempo predefinido (por ejemplo, 7 días) desde la última actualización del régimen de dosificación de insulina del paciente. En cualquier caso, al paciente se le proporcionará la información 340 correspondiente al régimen de dosificación de insulina concreto (ya sea que se haya cambiado o no) para ser utilizada en la administración de su insulina.
Refiriéndose a continuación a la Fig. 12, se muestra un diagrama de flujo que presenta aún más particularmente un algoritmo ejemplar mediante el cual se pueden implementar ciertas realizaciones para optimizar el régimen de dosificación de insulina de un paciente con diabetes. De acuerdo con el algoritmo ejemplar, la modificación de la dosis de insulina contempla unidades separadas de insulina de acción prolongada y de acción rápida. Sin embargo, se apreciará que ciertas realizaciones son igualmente aplicables para optimizar el régimen de dosificación de insulina de un paciente cuando esa dosificación está en otra forma convencional (como la insulina premezclada). También se entenderá a partir de esta memoria descriptiva que ciertas realizaciones pueden implementarse de otra manera que la descrita particularmente en este documento a continuación.
De acuerdo con un primer paso 400, se introducen los datos correspondientes a la nueva medición del nivel de glucosa en la sangre de un paciente, como, por ejemplo, por cualquiera de los medios ejemplares mencionados anteriormente, en la, al menos primera, memoria (no mostrada en la Figura 12). El procesador accede y evalúa estos datos en el paso 410 del algoritmo ejemplar y los clasifica de acuerdo con el momento en que se introducen. Más particularmente de acuerdo con este paso 410, la entrada de datos de medición del nivel de glucosa en sangre está "identificada" con un identificador que refleja cuando se introdujo la lectura; específicamente, si se trata de una medición matutina (es decir, "rápida") (en este documento "MPG"), una medición antes del almuerzo (en este documento "BPG"), una medición antes de la cena (en este documento "LPG"), una medición antes de acostarse (en este documento "BTPG"), o una medición nocturna (en este documento "NPG").
El proceso de "identificado" se puede facilitar utilizando un reloj interno al procesador (como, por ejemplo, el reloj de un ordenador de uso personal) que proporciona un tiempo de entrada que puede asociarse con los datos de medición del nivel de glucosa en la sangre sincrónicos a su entrada. Alternativamente, se pueden introducir datos de tiempo (es decir, "10:00 AM", "6:00 PM", etc.) o información de identificación del evento (es decir, "hora del almuerzo", "hora de la cena", "hora de acostarse", etc.) por el paciente que refleja cuándo se tomaron los datos de medición del nivel de glucosa en sangre, y tal información se usa para identificar los datos de medición del nivel de glucosa en sangre. Como una alternativa adicional y, de acuerdo con la realización en la que los datos de medición del nivel de glucosa en sangre se proporcionan directamente a la memoria mediante un monitor de glucosa, los datos de tiempo pueden asociarse automáticamente con los datos de medición del nivel de glucosa en sangre mediante dicho monitor de glucosa (por ejemplo, usando un reloj interno a ese monitor de glucosa). También se contempla que, opcionalmente, el usuario/paciente puede ser consultado (por ejemplo, en una pantalla) para obtener información para confirmar o modificar cualquier identificador de tiempo asignado automáticamente a una entrada de datos de medición del nivel de glucosa en la sangre. Por lo tanto, por ejemplo, se le puede pedir a un paciente que confirme (a través de medios de introducción de datos como, por ejemplo, uno o más botones o teclas, una pantalla táctil, etc.) que la medición del nivel de glucosa en sangre más reciente introducido refleje una medición previa al almuerzo (BPG) basado en el indicador de tiempo asociado con la entrada de los datos. Si el paciente confirma, entonces la designación de BPG permanecerá asociada con la medición. De lo contrario, se pueden hacer más consultas del paciente para determinar la designación de tiempo adecuada para asociarla con la medida.
Se entenderá que cualquier reloj interno utilizado para identificar los datos de medición del nivel de glucosa en la sangre puede, según se desee, ser ajustable por el usuario para definir la hora correcta para la zona horaria donde se encuentra el paciente.
Además, de acuerdo con la realización ejemplar, las diversas categorías (por ejemplo, DPG, MPG, LPG, etc.) en las que los datos de medición del nivel de glucosa en sangre se clasifican más particularmente mediante el proceso anterior de "identificado" son las siguientes:
NPG-A los datos se les asigna esta denominación cuando el registro de fecha y hora está entre las 2 AM y las 4 AM. MPG-A los datos se les asigna esta denominación cuando el registro de fecha y hora se encuentra entre las 4 AM y las 10 AM.
BPG-A los datos se les asigna esta denominación cuando el registro de fecha y hora está entre las 10 AM y las 3 PM.
LPG-A los datos se les asigna esta denominación cuando el registro de fecha y hora se encuentra entre las 3 PM y las 9 PM.
BTPG-A los datos se les asigna esta denominación cuando el registro de fecha y hora está entre las 9 PM y las 2 AM. Si los datos de BTPG reflejan un tiempo más de tres horas después de la presunta hora de la cena del paciente (según una ventana de tiempo predefinida), estos datos se clasifican además como una compensación de cena del nivel de glucosa en la sangre (en este documento, "DPG").
De acuerdo con el uso de un fecha y hora solo para "identificar" las entradas de datos del nivel de glucosa en sangre, se entenderá que existe una suposición subyacente de que estos datos fueron de hecho obtenidos por el paciente dentro de las ventanas de fecha y hora especificadas anteriormente.
Según la realización ejemplar, si el registro de fecha y hora de una entrada de datos de medición del nivel de glucosa en sangre es inferior a 3 horas desde la medición que precedió a la última comida que tuvo el paciente, se considera sesgada y omitida a menos que represente un evento hipoglucémico.
De acuerdo con el siguiente paso 420, la nueva medición del nivel de glucosa en sangre introducido es accedida y evaluada (por el procesador) para determinar si la entrada refleja un evento hipoglucémico grave y presente. Esta evaluación se puede caracterizar por la fórmula ejemplar PG (t) <w, donde PG(t) representa los datos del nivel de glucosa en sangre del paciente en mg/dL, y w representa un valor umbral predefinido que define un evento hipoglucémico grave (como, a modo de ejemplo no limitativo, 50 mg/dL).
Si se indica un evento hipoglucémico grave en el paso 420, entonces, de acuerdo con el paso 430, los datos concretos del régimen de dosificación de insulina del paciente (en la memoria 10 [no mostrada en la Figura 12]) se actualizan según sea necesario e independiente de la evaluación de actualización periódica descrita más adelante. Más particularmente, el algoritmo determinará en esta etapa 430 de forma asincrónica (es decir, independiente de la evaluación periódica de la actualización) si actualizar o no el régimen de dosificación de insulina del paciente sobre la base de si los datos de entrada del nivel de glucosa del paciente en sangre reflejan la acumulación de varios valores bajos de glucosa en un corto período de tiempo. De acuerdo con la realización ejemplar, la dosis asociada con la nueva medición del nivel de glucosa en sangre introducida disminuye inmediatamente. Más específicamente, para un evento hipoglucémico grave en MPG, la dosis de insulina de acción prolongada se reduce en un 20%; y, para un evento hipoglucémico grave en BPG, la dosis de insulina de acción rápida en el desayuno se reduce en un 20%.
El algoritmo también en este paso 430 actualiza un contador de eventos hipoglucémicos para reflejar la medición del nivel de glucosa en la sangre recién introducida (en el paso 400). En particular, las modificaciones al régimen de dosificación de insulina del paciente de acuerdo con este paso 430 no restablecen el contador de tiempo a la siguiente evaluación de actualización periódica. Por lo tanto, la variación en el régimen de dosificación de insulina del paciente de acuerdo con este paso 430 no impedirá que el algoritmo realice la siguiente evaluación de actualización periódica.
Cualquier medición del nivel de glucosa en la sangre también se introduce en una base de datos de eventos hipoglucémicos en la memoria. En la realización ejemplar, esta es una base de datos rodante que no se reinicia. En cambio, los eventos hipoglucémicos registrados caducan de la base de datos después de que haya transcurrido un período de tiempo predefinido; esencialmente, una vez que estos datos se vuelven irrelevantes para el régimen de dosificación de insulina del paciente. Por lo tanto, solo a modo de ejemplo, esta base de datos puede contener un registro de un evento hipoglucémico durante 7 días.
Además, según la etapa 430, se pueden generar una o más advertencias para mostrarlas al paciente (como a través de una pantalla 30 [no mostrada en la Figura 12]). Se contempla que una o más advertencias alertarían a un paciente sobre el hecho de que su nivel de glucosa en sangre es peligrosamente bajo, por lo que se pueden tomar los pasos correctivos apropiados (por ejemplo, ingerir una tableta de glucosa) de manera inmediata. Además, y sin limitación, tales una o más advertencias también pueden corresponder a una o más de las siguientes determinaciones:
Que los datos de medición del nivel de glucosa en la sangre del paciente reflejan que ha habido más de dos eventos hipoglucémicos durante un período de tiempo predeterminado (como, por ejemplo, solo en los últimos 7 días); que más de dos gotas en las mediciones del nivel de glucosa en sangre del paciente entre la medición nocturna y la medición matutina son mayores que una cantidad predeterminada en mg/dL (70 mg/dL, por ejemplo); y/o que más de dos gotas en la medición del nivel de glucosa en la sangre del paciente entre la medición nocturna y la medición matutina son mayores que un porcentaje predeterminado (como, por ejemplo, 30%).
Si no se indica un evento hipoglucémico grave en el paso 420, el procesador (20, no se muestra) accede a las entradas de datos registrados (en la memoria 10) correspondientes al número de eventos hipoglucémicos del paciente durante un período predeterminado de días en el paso 440 para determinar si ha habido un número excesivo de eventos hipoglucémicos regulares (por ejemplo, una medición del nivel de glucosa en sangre entre 50 mg/dL y 75 mg/dL) durante ese período predeterminado. Esta evaluación está dirigida a determinar si el paciente ha experimentado un número excesivo de tales eventos hipoglucémicos regulares en tiempo absoluto e independiente de la operación de actualización periódica que se describe en otra parte del presente documento. Esta evaluación, realizada en el paso 440, puede describirse mediante la siguiente fórmula ejemplar:
Es (N°. {de eventos en HG}> Q) o es (N°. {de eventos hipoglucémicos en los últimos W días)} = Q)? donde HG representa el número registrado de eventos hipoglucémicos, W es un período de tiempo predefinido (por ejemplo, 3 días) y Q es un número predefinido que define un número excesivo de eventos hipoglucémicos (por ejemplo, 3). A modo de ejemplo, Q puede ser igual a 3 y W también puede ser igual a 3, en cuyo caso, si se determina en el paso 440 que hubo 4 eventos hipoglucémicos registrados o si hubo 3 eventos hipoglucémicos registrados en los últimos 3 días, el algoritmo continúa al paso 430.
En particular, si el paso 440 conduce al paso 430, entonces un "indicador" de corrección de evento hipoglucémico binario ("1" o "0") se establece en "1", lo que significa que no se permite ningún aumento en el régimen de dosificación de insulina del paciente y el algoritmo salta a la etapa 490 (la rutina de evaluación periódica de actualización de la dosis). Potencialmente, la evaluación periódica de la actualización puede coincidir en que cualquiera o todas las partes del régimen de dosificación de insulina requieran un aumento debido a la naturaleza de los niveles de glucosa en la sangre almacenados concretamente en la memoria 10 y la ejecución de las diferentes fórmulas que se describen a continuación. Sin embargo, al establecer el indicador de corrección del evento hipoglucémico en "1", el algoritmo ignorará cualquier aumento requerido y dejará sin cambios la parte sugerida de la dosis. Por lo tanto, esto conducirá a una posible reducción de cualquiera o todos los componentes del régimen de dosificación de insulina para abordar así la aparición del número excesivo de eventos hipoglucémicos. Además, de acuerdo con este paso, el contador de tiempo para la siguiente evaluación de actualización periódica se reinicia. En la siguiente etapa 450, el procesador accede y evalúa los datos de medición del nivel de glucosa en la sangre registrados y clasificados según el tiempo correspondientes al número de eventos de hipoglucemia del paciente durante un período predeterminado de días (por ejemplo, 7 días) para determinar si ha habido un número excesivo de tales eventos de hipoglucemia en uno o más de desayuno, almuerzo, cena y/o por la mañana durante el período predeterminado. Esta evaluación puede caracterizarse por la fórmula ejemplar:
N° {HG(m)(b)(l)(d) en XX[d]}=Y?; donde N° HG (m)(b)(l)(d) representa el número de eventos hipoglucémicos en cualquiera de los tiempos de medición asignados (según el paso anterior) de la mañana, la hora de acostarse, el almuerzo o la cena durante un período de XX (en el ejemplo concreto, 7) días ("[d]"), e Y representa un número de los eventos de hipoglucemia que está predeterminado para constituir un umbral suficiente para merecer el ajuste del régimen de dosificación de insulina del paciente (en el presente ejemplo, 2 eventos de hipoglucemia). Se apreciará que el empleo de este paso en el algoritmo permite la identificación con mayor especificidad de las posibles deficiencias en el régimen de dosificación de insulina concreto del paciente. Además, la particularización adicional de cuándo se han producido los eventos de hipoglucemia facilita las modificaciones del régimen de dosificación de insulina específico del tiempo (por ejemplo, después del almuerzo, a la hora de acostarse, etc.).
Si no se indica un número excesivo de tales eventos hipoglucémicos en el paso 450, entonces el algoritmo consulta en el paso 460 si es o no el momento de actualizar el régimen de dosificación de insulina del paciente independientemente de la no ocurrencia de eventos hipoglucémicos y, en su lugar, se basa en el paso de un intervalo de tiempo predefinido (por ejemplo, 7 días) desde que se evaluó por última vez la necesidad de actualizar el régimen de dosificación de insulina del paciente. Si tal actualización no está indicada—es decir, debido a que no ha transcurrido un intervalo de tiempo suficiente- entonces no se realiza ninguna acción con respecto a la dosis de insulina del paciente y el algoritmo finaliza (indicado por la flecha identificada "NO") hasta que se introducen los siguientes datos de medición del nivel de glucosa en la sangre.
Sin embargo, si se indica una actualización por el hecho de que hayan transcurrido 7 días (u otro intervalo predefinido) desde que se evaluó por última vez la necesidad de actualizar la dosis de insulina del paciente, antes de que se realice dicha actualización, el algoritmo determina primero, en el paso 470, si la condición general del paciente se encuentra dentro de un intervalo predeterminado "normal". Esta operación de determinación puede caracterizarse por la fórmula ejemplar: xxx < E{PG} < yyy; donde xxx representa un límite inferior para un intervalo deseado de nivel de glucosa en sangre para el paciente, yyy representa un límite superior para un intervalo deseado de nivel de glucosa en sangre para el paciente, y E{PG} representa la media de las mediciones del nivel de glucosa en sangre registradas del paciente. De acuerdo con la realización ejemplar, el límite inferior xxx se puede predefinir como 80 mg/dL, y el límite superior yyy se puede predefinir como 135 mg/dL.
Se entenderá que los valores anteriores pueden ser distintos de los especificados, definiéndose, por ejemplo, de acuerdo con el país particular en el que resida el paciente. Además, se contempla que los límites superior (yyy) e inferior (xxx) pueden ser definidos por el profesional de la salud del paciente, siendo introducidos, por ejemplo, a través de medios de entrada de datos como los descritos en otra parte en este documento.
Cuando la condición general del paciente está fuera del intervalo "normal" predeterminado, el algoritmo avanza a la etapa 490 donde se evalúan los datos para determinar si es necesario corregir el régimen de dosificación de insulina de acción prolongada del paciente.
Sin embargo, cuando el estado general del paciente se encuentra dentro del intervalo "normal" predeterminado, el algoritmo siguiente (paso 480) pregunta si los datos de medición del nivel de glucosa en la sangre registrados por el paciente representan una distribución normal (por ejemplo, gaussiana) o anormal. Esto se puede caracterizar por la
fórmula ejemplar: -X < E{PGA3} < X; donde E{PGA3} representa el tercer momento de la distribución de los datos de medición del nivel de glucosa en sangre (en la memoria) registrados, es decir, la tercera raíz del promedio de las desviaciones en cubos en estos datos en torno a la media de los niveles de glucosa en la sangre registrados, y X representa un límite predefinido (por ejemplo, 5). Se contempla que el límite predefinido X debe estar razonablemente cerca de 0, lo que refleja que los datos (E {PGA3}) están bien equilibrados alrededor de la media. Así, por ejemplo, cuando X es 5, los datos se consideran normales cuando la tercera raíz de la media de sus desviaciones en cubos alrededor de la media de los niveles de glucosa en sangre registrados es mayor que -5 pero menor que 5. De lo contrario, los datos se consideran anormales.
Cuando se determina que los datos son normales en el paso 480 (indicado por la flecha marcada "SÍ"), no se toma ninguna medida para actualizar el régimen de dosificación de insulina del paciente.
Sin embargo, si en la etapa 470 se determina que la media de todos los datos de medición del nivel de glucosa en la sangre de un paciente se encuentra fuera del intervalo "normal" predeterminado, en la etapa 490 el algoritmo evalúa si es necesario corregir el régimen de dosificación de insulina en acción prolongada del paciente. Esto se realiza evaluando si los datos registrados de MPG y BTPG del paciente se encuentran dentro de un intervalo aceptable o, alternativamente, si hay una indicación de que la dosis de insulina de acción prolongada del paciente se debe corregir debido a las bajas mediciones de nivel de glucosa en sangre de MPG. La determinación de si los datos de MPG y BTPG del paciente se encuentran dentro de un intervalo predeterminado se puede caracterizar mediante la fórmula ejemplar: xxy < E{MPG}, E{BTPG} < yyx; donde xxy es un límite inferior para un intervalo deseado de nivel de glucosa en sangre para el paciente, yyx es un límite superior para un intervalo deseado de nivel de glucosa en sangre para el paciente, E{MPG} representa la media de las mediciones MPG del nivel de glucosa en sangre registrada del paciente y E{BTPG} representa la media de las mediciones BTPG registradas del paciente. De acuerdo con las realizaciones ejemplares, xxy puede estar predefinido como 80 mg/dL, mientras que yyx puede estar predefinido como 200 mg/dL. Sin embargo, se entenderá que estos valores pueden estar predefinidos de otra manera, incluyendo, según lo deseado, el proveedor de atención médica del paciente (siendo introducidos en la memoria a través de medios de introducción de datos, por ejemplo).
Si la determinación en el paso 490 es positiva, entonces la actualización de la dosis de insulina de acción prolongada del paciente (paso 510) se omite y el algoritmo pasa al paso 500, según el cual la dosis de insulina de acción rápida del paciente (en forma de la relación de carbohidratos ("CHR"), un factor de corrección A y el factor de corrección de la glucosa en plasma se actualizan y el "indicador" de corrección de la hipoglucemia se restablece a 0 (lo que permite una modificación posterior del régimen de dosificación de insulina en la siguiente evaluación de ésta).
Si, por otro lado, la determinación en el paso 490 es negativa, entonces la dosis de insulina de acción prolongada del paciente se actualiza en el paso 510, junto con el rendimiento de las actualizaciones especificadas en el paso 500. En cualquier caso, el proceso finaliza después de dichas actualizaciones hasta que se introducen nuevos datos de medición del nivel de glucosa en la sangre del paciente.
Las actualizaciones de los datos del régimen de dosificación de insulina de acción prolongada pueden caracterizarse por las siguientes fórmulas ejemplares:
neror rior
Si
E {M P G }< \
L D ( k l ) = L D (k ) “ A
bajada
De lo contrario
Si
EfMPG}
> b2
LD(k+l) = LD(k) 3" A subida
De lo contrario si
E{MPG} >
ba
LD(k+ 1) = LD(k) 3” A bajada
Fin
Fin
donde a(1) representa un porcentaje por el cual se varía el régimen de dosificación de insulina de acción prolongada concreto del paciente, a(2) representa un valor binario correspondiente (debido a la necesidad de cuantificar la dosificación), LD(k) representa la dosis concreta del paciente de insulina de acción prolongada, LD(k+1) representa la nueva dosis de insulina de acción prolongada, bi, b2 y b3 representan parámetros umbral del nivel de glucosa en sangre predeterminados en mg/dL, y E{MPG} es la media de las mediciones MPG del nivel de glucosa en sangre registradas del paciente.
Dado que el régimen de dosificación de insulina de un paciente se expresa en números enteros (es decir, unidades de insulina), es necesario decidir si un porcentaje de cambio (aumento o disminución) en el régimen de dosificación concreto de insulina de acción prolongada que no equivale a un valor entero debe ser el número entero más alto o más bajo más cercano. Así, por ejemplo, si es necesario aumentar en un 20% el régimen de dosificación de insulina de acción prolongada de un paciente a partir de un régimen concreto de 18 unidades es necesario decidir si la nueva dosis debe ser de 21 ó 22 unidades. En el algoritmo ejemplar, esta decisión se toma sobre la base de la sensibilidad a la insulina del paciente.
La sensibilidad a la insulina se define generalmente como el número total promedio de unidades de insulina que un paciente se administra por día dividido por el peso del paciente en kilogramos. Más particularmente, la sensibilidad a la insulina (IS(k)), de acuerdo con el algoritmo ejemplar, se puede definir como una función del doble de la dosis diaria total de insulina de acción prolongada del paciente (que puede derivarse de los datos registrados
correspondientes al régimen de la dosis concreta de insulina del paciente) dividido por el peso del paciente en kilogramos. Esto se expresa en la siguiente fórmula ejemplar:
donde KK es el peso del paciente en kilogramos.
Por supuesto, el factor de sensibilidad a la insulina de un paciente puede aproximarse por otros medios convencionales, incluso sin depender de la entrada de datos correspondientes al peso del paciente.
Más particularmente, el algoritmo ejemplar emplea un factor de corrección de sensibilidad a la insulina (a(2xi)(IS)), un vector de 2 entradas, para determinar el porcentaje en el que se corregirá la dosis y para realizar un redondeo apropiado al número conjunto más cercano para actualizaciones en el CHR, PGR y LD del paciente. Cuando se conoce el peso del paciente, esta determinación se puede caracterizar mediante la siguiente fórmula ejemplar:
donde a(1) es un valor porcentual de ajuste desde el presente a un nuevo valor de dosificación de insulina, y a(2) es un valor binario (es decir, 0 ó 1). El valor de a(2) se define por el valor de IS(k) en relación con un valor de cambio porcentual predefinido (por ejemplo, y-i, y2, y3, y4) para a(1). De este modo, en la realización ejemplar del algoritmo: cuando, por ejemplo, IS(k) < 0,3, el valor de a(1) es 5 y el valor de a(2) es 0; donde 0,3<IS(k) <0,5, el valor de a(1) es 10 y el valor de a(2) es 0; donde 0,5<IS(k) <0,7, el valor de a(1) es 20 y el valor de a(2) es 0; y donde 0,7<IS (k), el valor de a(1) es 20 y el valor de a(2) es 1.
Cuando se desconoce el peso del paciente, el algoritmo determinará el uso de la siguiente alternativa: a(2) se establece en "1" si la dosis de insulina de acción prolongada del paciente es mayor que X unidades (donde, por ejemplo, X puede ser igual a 50 unidades de insulina), y el porcentaje en el que ajustamos la dosis se determinará de acuerdo con la media de las mediciones del nivel de glucosa en la sangre concretamente en la memoria (es decir, E{PG}) por:
donde w-i, W2 y W3 representan cada uno un nivel predefinido de glucosa en sangre expresado en mg/dL (por lo tanto, por ejemplo, W1 puede ser igual a 135 mg/dL, W2 puede ser igual a 200 mg/dL, y W3 puede ser igual a 280 mg/dL).
Volviendo a las fórmulas ejemplares para actualizar la dosis de insulina de acción prolongada del paciente, en el algoritmo ejemplar, la decisión de si se incrementa o disminuye el régimen de dosis de insulina de acción prolongada de un paciente y en qué medida se basa en los parámetros umbral predeterminados b1, b2 y b3; donde, solo a modo de ejemplo, b1 = 80 mg/dL, b2 = 120 mg/dL, y b3 = 200 mg/dL. Más particularmente, cuando la media de los datos MPG del nivel de glucosa en sangre del paciente es inferior a 80 mg/dL, la nueva dosis de insulina de acción prolongada (LD(k+1)) es la dosis concreta de insulina de acción prolongada (LD(k)) menos el valor de Abajada (que, como se muestra más arriba, es una función de los factores de corrección de sensibilidad a la insulina a(1) y a(2), y la dosis de insulina de acción prolongada (LD(k)) del paciente y puede ser igual a la mitad de Asubida). De lo contrario, si la media de los datos MPG del nivel de glucosa en sangre del paciente es superior a 200 mg/dL, la nueva dosis de insulina de acción prolongada (LD(k+1)) es la dosis concreta de insulina de acción prolongada (LD(k)) más el valor de Asubida (que, como se muestra más arriba, es una función de los factores de corrección de sensibilidad a la insulina a(1) y a(2), y la dosis de insulina de acción prolongada (LD(k)) del paciente). Finalmente, si la media de los datos MPG del nivel de glucosa en sangre del paciente es mayor que 150 pero menor que 200, la nueva dosis de insulina de acción prolongada (LD(k+1)) es la dosis concreta de insulina de acción prolongada (LD(k)) más el valor del Abajada.
La cantidad correctiva A se calcula como un porcentaje de la dosis concreta de insulina de acción prolongada, redondeada de acuerdo con un (2). En un ejemplo particular, si a(1) = 20, a(2) = 0, y la dosis concreta de insulina de acción prolongada LD(k) = 58, entonces Asubida es igual al 20% de 58, que es 11,6, redondeado a Asubida = 11. En consecuencia, la dosis de insulina de acción prolongada se actualizaría a LD(k+1) = 58 11 = 69.
Se apreciará por referencia a lo anterior que en ciertas realizaciones no se permite el efecto "ping-pong"; en otras palabras, la dosis de insulina de acción prolongada del paciente puede no ser ajustable, de modo que dos de esas dosis ajustadas sucesivas caen por debajo y por encima de la dosis que tienen éxito inmediatamente. Por lo tanto, no se permite tener un resultado donde la última actualización de LD (Ld(2)) sea mayor que la LD inicial establecida por el profesional de la salud (LD(0)), y la actualización de LD anterior (LD(1)) es menor que LD(0). Por lo tanto, el resultado LD(2) > LD (0) > LD (1) no está permitido en ciertas realizaciones.
Regresando al paso 450, si se indica un número excesivo de eventos hipoglucémicos en cualquiera de los datos de medición del nivel de glucosa en la sangre marcados en el tiempo para el desayuno, el almuerzo, la cena o por la mañana durante el período predeterminado (por ejemplo, 7 días) a partir de los datos del paciente, luego, en el paso 520, el algoritmo identifica a partir de los datos registrados y marcados en el tiempo de los eventos hipoglucémicos cuando ocurrieron esos eventos para afectar a cualquier variación realizada posteriormente al régimen de dosificación de insulina del paciente y también establece el "indicador" de corrección hipoglucémica binaria (por ejemplo, "1" o "0", donde 1 representa la aparición de demasiados eventos hipoglucémicos, y 0 representa la no aparición de demasiados eventos hipoglucémicos) a 1. La presencia de este "indicador" en el algoritmo en esta coyuntura evita aumentos posteriores en el régimen de dosificación de insulina del paciente en presencia de demasiados eventos hipoglucémicos.
Además, de acuerdo con este paso 520, cuando los datos de medición del nivel de glucosa en la sangre reflejan eventos hipoglucémicos en la mañana o durante la noche, el algoritmo identifica la modificación apropiada requerida para cualquier variación posterior del régimen de dosificación de insulina del paciente. Esto se puede caracterizar por la siguiente fórmula ejemplar: Si los eventos N°. HG en {MPG NTPG} = X, entonces reducir LD en a(1)/2; donde N° HG es el número de eventos hipoglucémicos registrados en el paciente en las mediciones del nivel de glucosa en la sangre designadas por MPG y NTPG, X es un valor predefinido (como, por ejemplo, 2), LD se refiere a la dosis de insulina de acción prolongada, y a(1) representa el factor de corrección de sensibilidad a la insulina descrito anteriormente, expresado como un porcentaje. Por lo tanto, a(1)/2 refleja que la dosis de insulina de acción prolongada del paciente debe reducirse solo en la mitad del valor de un a(1), si corresponde, cuando los eventos hipoglucémicos registrados ocurren en la mañana o durante la noche.
Además, de acuerdo con este paso 520, donde los datos de medición del nivel de glucosa en la sangre reflejan eventos hipoglucémicos durante el día, el algoritmo identifica la modificación apropiada requerida para cualquier variación posterior del régimen de dosificación de insulina del paciente. Esto se puede caracterizar por la siguiente fórmula: Si los eventos N° HG en {BPG o LPG o NTPG} = X, entonces consúltese la actualización 6; donde N° HG es el número de eventos hipoglucémicos registrados en el paciente en cualquiera de las mediciones con registro de fecha y hora de BPG, LPG o NTPG, X es un valor predefinido (por ejemplo, 2), y "ver actualización A" se refiere al factor de corrección A de la dosis de insulina de acción rápida incorporado en la forma ejemplar del algoritmo, como se describe en este documento.
Siguiendo el paso 520, el algoritmo pregunta 530 si es el momento de actualizar el régimen de dosificación de insulina del paciente, independientemente de la aparición de eventos hipoglucémicos y sobre la base del paso de un intervalo de tiempo predefinido (a modo de ejemplo no limitativo, 7 días), ya que la necesidad de actualizar el régimen de dosificación de insulina del paciente fue evaluada por última vez. Por lo tanto, es posible que el régimen de dosificación de insulina de un paciente no se actualizará a pesar de que el indicador de corrección HG se haya "activado" (lo que indica la aparición de demasiados eventos hipoglucémicos) si ha transcurrido un período de tiempo insuficiente desde la última actualización del régimen.
Si ha pasado un período de tiempo insuficiente, el proceso finaliza (indicado por la flecha con la marca "NO") hasta que se introduzcan nuevos datos de medición del nivel de glucosa en la sangre. Si, por otro lado, el período de tiempo predefinido ha pasado, entonces el algoritmo pasa a la etapa 490 para determinar si la dosis de insulina de acción prolongada debe actualizarse como se describió anteriormente, seguido de la etapa de actualización 500, según la cual la dosis de insulina de acción rápida del paciente (en la forma de la proporción de carbohidratos ("CHR")), el factor de corrección A y el factor de corrección de la glucosa en plasma se actualizan y el indicador de corrección de hipoglucemia se restablece en 0.
De acuerdo con el paso 500, se realiza una actualización del factor de corrección de la glucosa en plasma del paciente ("PGR"). Esto se puede caracterizar por las siguientes fórmulas ejemplares:
1700
PGR CNPGRy. NPGR =
Calcular el nuevo E{DT } '
A =
Calcular la diferencia \PGR(k) - NPGR\
A ^ a ( l )
s¡ PGR{k ) 100
Lími-0 - a ( 2 ) ) t ¡ X r { A > « < 2 ) £ £ { A }
De lo contrario
ímite í o ( l ) P G ^ ) l Lími- f g ( l ) P G T O l
A - (1 - a { 2))L + a ( 2 ) e su
inferior 1 100 J perior l 100 J
Fin
PGR{k +1) = PGR(k) + A • sign(NPGR - PGR(k ))
PGR(k +1) = quant{PGR{k +1), ZZ ) ; Cuantificar la corrección a las etapas de
ZZ[mg/dL].
Más particularmente, el nuevo PGR ("NPGR") es una función de un valor predefinido (por ejemplo, 1700) dividido por el doble de la dosis diaria total de insulina de acción prolongada del paciente en el régimen de dosificación de insulina concreto. En las fórmulas anteriores, el valor de este divisor está representado por E{DT}, ya que el valor que representa el doble de la dosis diaria de insulina de acción prolongada del paciente en el presente régimen de dosis de insulina se sustituye como una aproximación de la media de la dosis total diaria de insulina administrada al paciente (los datos pueden emplearse opcionalmente si se introducen en la memoria mediante una bomba de insulina, como en el ejemplo del aparato descrito anteriormente, o si el paciente utiliza medios de entrada de datos). El valor resultante se resta de la PGR del paciente concreto ("PGR (k)") para definir una diferencia ("A"). Si A dividido por el presente PGR(k) es menor o igual que el valor de a(1) dividido por 100, entonces el valor entero de A (por el cual el nuevo PGR (es decir, PGR (k+1)) es actualizado) es una función de la fórmula A = (1-a(2))límite inferior{A}+a(2)límite superior{A}, donde a(2) es el factor de corrección de la sensibilidad a la insulina (1 ó 0), "imite inferior" es el valor de A redondeado al siguiente número entero, y "límite superior" es el valor de A redondeado al siguiente número entero. Si, por otro lado, A dividido por el PGR(k) presente es mayor que el valor de a(1) dividido por 100, entonces el valor entero de A es una función de la fórmula
A = ( l - a ( 2 ) ) L í fm»«
inferior
donde a(2) es el factor de corrección de la sensibilidad a la insulina (1 ó 0), a(1) es el valor porcentual del factor de corrección de la sensibilidad a la insulina, PGR(k) es la PGR presente, "límite inferior" es el valor de A redondeado hacia abajo al siguiente número entero, y "límite superior" es el valor de A redondeado hacia arriba al siguiente número entero. Según cualquiera de los resultados, la nueva PGR (PGR(k+1)) es igual a la PGR concreto (PGR(k)) más A veces el signo de la diferencia, positiva o negativa, de NPGR menos PGR(k).
Además, se contempla que la nueva PGR se cuantificará en pasos predefinidos de mg/dL. Esto se representa mediante la fórmula ejemplar:
PGR(k+1) = quant (PGR(k+1), ZZ) PGR (k+1) = quant (PGR(k+1), ZZ); donde, a modo de ejemplo no limitativo, ZZ puede ser igual a 5.
También de acuerdo con el paso 500 de actualización, las actualizaciones del régimen de dosificación de insulina de acción rápida del paciente se llevan a cabo modificando la proporción de carbohidratos (CHR). CHR representa la relación promedio de carbohidratos frente a insulina que un paciente necesita para determinar la dosis correcta de insulina a inyectar antes de cada comida. Este proceso puede caracterizarse por las siguientes fórmulas ejemplares:
50 0
Calcular la nueva C H R ( “ N C H R ” ) , N C H R
E { D T }
Calcular la diferencia, A = \ £ H R ( k ) - N C H R \
Si
C H R ( k ) 10 0
Lími-
) te su -{ A }
perior
De lo contrario
Límite
A ~ (1 C í(2 ))jn fe rio r s m -.
Fin
C H R { k + 1 ) = C H R ( k ) + A ■ s i g n ( N C H R - C H R ( k ) )
Más particularm ente, el nuevo CHR ("N CHR") es una función de un va lo r predefinido (por ejemplo, 500) d ivid ido por el doble de la dosis diaria tota l de insulina de acción prolongada del paciente en el régimen de dosificación de insulina concreto. En las fórm ulas anteriores, el va lo r de este d iv isor está representado por E{DT}, ya que el va lor que representa el doble de la dosis diaria de insulina de acción prolongada del paciente en el presente régim en de dosis de insulina se sustituye com o una aproxim ación de la media de la dosis de insulina to ta l diaria adm in istrada al paciente (los datos pueden em plearse opcionalm ente si se introducen en la m em oria mediante una bomba de insulina, com o en el aparato e jem plar descrito anteriorm ente, o si el paciente utiliza m edios de entrada de datos). El va lo r resultante se resta del CHR presente del paciente ("CHR(k)") para defin ir una diferencia ("A"). Si A d ivid ido por el CHR(k) presente es m enor o igual que el va lo r de a ( l ) dividido por 100, entonces el va lo r entero de A (por el cual el nuevo CHR (es decir, CHR(k+1)) es actualizado) es una función de la fórm ula A = (1-a(2))lím ite in ferior{A}+a(2)lím ite superior{A}, donde a(2) es el factor de corrección de la sensib ilidad a la insulina (1 ó 0), "lím ite inferior" es el va lo r de A redondeado hacia abajo al siguiente núm ero entero, y "lím ite superior" es el va lo r de A redondeado hacia arriba al siguiente número entero. Si, por otro lado, el A dividido por el presente CH R(k) es m ayor que el va lor de a(1) dividido por 100, entonces el va lo r entero de A es una función de la fórmula:
donde a(2) es el factor de corrección de la sensibilidad a la insulina (1 ó 0), a(1) es el va lor porcentual del factor de corrección de la sensib ilidad frente a la insulina, CHR(k) es el va lo r concreto de CHR, "lím ite inferior" es el va lo r de A redondeado hacia abajo al siguiente número entero, y "lím ite superior" es el va lo r de A redondeado hacia arriba al siguiente núm ero entero. Según cualquiera de los resultados, el nuevo CHR (CHR(k+1)) es igual al CHR presente (CHR(k)) más A veces el signo de la diferencia, positiva o negativa, de NCHR m enos CHR(k).
Com o los pacientes pueden responder de m anera diferente a las dosis de insulina de acción rápida dependiendo de la hora del día de la inyección, puede requerirse una dosis diferente de insulina para com pensar una cantidad sim ilar de carbohidratos consum idos en el desayuno, el a lm uerzo o la cena. Por ejemplo, se puede adm in istrar '1' unidad de insulina por cada '10' gramos de carbohidratos consum idos en el alm uerzo m ientras se adm inistra '1' unidad de insulina por cada '8' gram os de carbohidratos consum idos en la cena. En la realización ejem plar del algoritmo, esta flexibilidad se logra con el parám etro Delta, 6, que tam bién se actualiza en el paso 500. Se entenderá que la proporción de carbohidratos frente a insulina (CHR), com o se calcula arriba, es la m ism a para todas las com idas. Sin em bargo, la dosis real difiere entre com idas (es decir, desayuno, almuerzo, cena) y es igual a CHR-6. Por lo tanto, el algoritm o e jem plar perm ite que la dosificación sea más efectiva al a lte rar ligeram ente la CHR con 6 para com pensar la respuesta individual de un paciente frente a la insulina en diferentes m om entos del día.
Delta 6 es un conjunto de núm eros enteros que representan gramos de carbohidratos, y se define más específicam ente como el conjunto de valores [6b, 6l, 6d], donde "b" representa el desayuno, "l" representa el a lm uerzo y "d" representa la cena. Delta, 6, puede ser positivo, lo que refleja que antes de una determ inada com ida
se desea aumentar la dosis de insulina o negativo, lo que refleja que, debido a los eventos de hipoglucemia durante el día, se desea disminuir la dosis de insulina para una comida determinada.
Inicialmente, se contempla que cada 8 en el conjunto [8b, Sl, Sd] puede ser definido por el profesional de la salud del paciente o constituir un valor predefinido (por ejemplo, S = [0, 0, 0] para cada uno de [b, I, d], o [Sb, Sl, Sd], reflejando así que el CHR del paciente se utiliza sin alteración para el desayuno, el almuerzo o la cena).
El intervalo de S ("RS") se define como el máximo de tres diferencias, expresado como máximo (|Sb-Sl|, |Sb-Sl|, |Sd-Sl|). Además, el algoritmo define la entrada mínima ("Smin") del conjunto [Sb, Sl, Sd], expresada como min(Sb, Sl, Sd). Cualquier corrección al CHR del paciente solo puede dar como resultado un nuevo RS ("RS (k+1)" que sea menor o igual que el mayor del intervalo del presente conjunto de S (RS (k)) o un valor predefinido el límite (D), que puede ser, por ejemplo, 2, como en la realización ejemplar.
En contra de lo anterior, si el número de eventos hipoglucémicos (HG) en una comida dada (b, l o d) durante un período predefinido (por ejemplo, 7 días) es igual a un valor predefinido (por ejemplo, 2), y si el Sb, Sl o Sd correspondiente no es igual al Smin o el intervalo es 0 (Rs=0), entonces la disminución en que S (Sb, Sl o Sd) es igual al valor presente para ese S menos un valor predefinido ("d" ), que puede ser, por ejemplo, 1; por lo tanto, S§= S^-d. De lo contrario, si el correspondiente S b, S l, o S d es igual a Smin y el intervalo es distinto de 0, entonces la disminución en ese S (por ejemplo, S b, S I, o S d) se efectúa disminuyendo cada S en el conjunto (es decir, [S b, S I, o S d]) por el valor predefinido "d" (por ejemplo, 1); por lo tanto, S = S -d (donde S se refiere a todo el conjunto [S b, S I, o S d]).
Si, por otro lado, el número de eventos hipoglucémicos almacenados en la memoria es insignificante, puede ser necesario aumentar A en uno o más del conjunto (es decir, [S b, S I, o S d]). Para determinar si se debe un aumento, el algoritmo busca una respuesta desequilibrada a la insulina entre las tres comidas (b, I, d). Una respuesta de un paciente a su dosis reciente de insulina de acción rápida se considera desequilibrada si las mediciones del nivel promedio de glucosa en la sangre asociadas con dos de las tres comidas se encuentran dentro de un intervalo aceptable predefinido (por ejemplo, >ai pero <a2; donde, por ejemplo, ai = 80 y a2 = 120), mientras que la media de las mediciones del nivel de glucosa en la sangre asociadas con la tercera comida cae por encima del intervalo aceptable predefinido.
Si la media de dos comidas cae dentro de [ai, a2], mientras que la media de la tercera comida es > a2, entonces los valores de S para el conjunto actualizado [S b, S I, o S d] se definen por las siguientes fórmulas ejemplares:
^ tiírp 0 ,
De acuerdo con lo anterior, un conjunto de prueba de [S b, S I, o S d], denominado Stmp, se define, en donde el valor de cada uno de S b, S I, y S d es igual al valor presente de cada S b, S I, y S d correspondiente. El valor de S en el conjunto de prueba correspondiente a la comida (b, I o d) donde se determinó que la medición del nivel de glucosa en sangre excede el intervalo aceptable predefinido (por ejemplo, >a2) entonces se incrementa en el valor "d" (por ejemplo, 1), y el nuevo conjunto se acepta si cumple con una de las siguientes afirmaciones: RS-tmp = R S (es decir, es el intervalo Rs del conjunto de prueba ("RS-tmp") menor o igual que el intervalo (Rs) del conjunto concreto; o RS-tmp <= D (es decir, es el intervalo Ra del conjunto de prueba ("Rs-tmp") menor o igual que el valor predefinido "D" (por ejemplo, 2).
Por lo tanto, lo anterior producirá un aumento en la dosis de insulina para una comida particular si los datos de medición del nivel de glucosa en sangre promedio del paciente están fuera de un intervalo predeterminado, como, por ejemplo, entre a1 = 80 y a2 = 120.
Además, de acuerdo con este paso 500, el indicador de corrección hipoglucémico binario se restablece en 0, lo que refleja que el régimen de dosificación de insulina del paciente se ha actualizado (y, por lo tanto, se puede actualizar nuevamente en la próxima evaluación).
Se apreciará que los valores de PGR y CHR determinados en el paso 500 pueden ser empleados opcionalmente por el procesador para calcular, según fórmulas convencionales, un régimen de dosificación de insulina de tipo "escala móvil". Tales cálculos pueden emplear como base, por lo tanto, un número promedio predefinido de carbohidratos para cada comida. Alternativamente, los datos correspondientes a dicha información pueden ser ingresados en la memoria por el paciente usando medios de entrada de datos.
Según el algoritmo ejemplar descrito anteriormente, se apreciará que si un evento hipoglucémico causa alguna reducción de la dosis, ninguna otra dosis puede aumentar en el siguiente ciclo de actualización, con respecto a ciertas realizaciones.
Cabe señalar que, de acuerdo con ciertas realizaciones ejemplares del algoritmo descrito en este documento, cada vez que se realiza una evaluación periódica del régimen de dosificación de insulina del paciente, el algoritmo trata el régimen de dosificación de insulina como si se hubiera actualizado, incluso si no se ha realizado ningún cambio al régimen de dosificación de insulina inmediatamente anterior. Y, además, cada vez que se actualice el régimen de dosificación de insulina, ya sea como consecuencia de una evaluación de actualización periódica o de una actualización asíncrona, el contador de tiempo hasta la siguiente evaluación de actualización periódica se restablecerá encero.
Como se señaló, en el funcionamiento de ciertas realizaciones, un profesional de la salud especifica inicialmente un régimen de dosificación de insulina para pacientes que comprende, por ejemplo, un componente de dosis de insulina de acción prolongada, un componente de relación de carbohidratos y un componente del factor de corrección de glucosa en plasma. Los datos de este régimen de dosificación de insulina se introducen en la memoria de un aparato, por ejemplo, por un profesional de la salud, en primera instancia y antes de que el paciente haya hecho uso alguno del aparato. Opcionalmente, y según sea necesario, el reloj interno del aparato se ajusta a la hora correcta para la zona horaria donde resida el paciente, de modo que los indicadores del tiempo asignados a las mediciones del nivel de glucosa en la sangre del paciente a medida que se introducen posteriormente en el aparato sean precisos en relación con cuándo, de hecho, se introducen los datos (ya sea de forma automática, manual o una combinación de ambos). A partir de entonces, el paciente introducirá o, de lo contrario, se introducirá automáticamente (por ejemplo, mediante el medidor de glucosa) en la memoria, al menos los datos correspondientes a cada una de las mediciones sucesivas del nivel de glucosa en la sangre del paciente. Tras la entrada de dichos datos, el procesador determina, por ejemplo, a través del algoritmo descrito anteriormente en el presente documento, si varía y en qué medida el régimen de dosificación de insulina concreto del paciente. La información correspondiente a este régimen concreto de dosificación de insulina se proporciona entonces al paciente para que él/ella pueda ajustar la cantidad de insulina que se administra.
A continuación, se explican otras realizaciones con la ayuda de los siguientes ejemplos:
Ejemplo 1. Un método para tratar la diabetes de un paciente proporcionando una guía de tratamiento, comprendiendo el método: almacenar uno o más componentes del régimen de dosificación de insulina del paciente; obtener datos correspondientes a las mediciones del nivel de glucosa en sangre del paciente determinadas varias veces; identificar cada una de las mediciones del nivel de glucosa en sangre con un identificador que refleje cuándo o por qué se obtuvo la lectura; y determinar el estado glucémico concreto del paciente en relación con un punto de equilibrio deseado; y determinar a partir de al menos uno de una pluralidad de datos correspondientes a las mediciones del nivel de glucosa en sangre del paciente si variar, y cuánto, al menos uno de los uno o más componentes del régimen de dosificación de insulina concreto del paciente para acercarse al punto de equilibrio deseado del paciente; en donde el punto de equilibrio deseado es el nivel más bajo de glucosa en la sangre del paciente dentro de un intervalo predeterminado alcanzable antes de aumentar la frecuencia de eventos de hipoglucemia por encima de un umbral predeterminado.
Ejemplo 2. El método del Ejemplo 1, en el que el ajuste al régimen de dosificación de insulina del paciente se realiza en un tiempo sustancialmente real.
Ejemplo 3. El método del Ejemplo 1, en el que un médico u otro profesional de la salud proporciona un régimen de dosificación inicial de insulina.
Ejemplo 4. El método del Ejemplo 1, en el que el método se realiza sin ninguna intervención de un médico u otro profesional de la salud.
Ejemplo 5. El método del Ejemplo 1, en el que el punto de equilibrio concreto del paciente cambia con el tiempo y el ajuste al régimen de dosificación de insulina del paciente es acercarse al punto de equilibrio deseado más reciente. Ejemplo 6. El método del Ejemplo 5, en el que el régimen de dosificación de insulina del paciente se ajusta de una manera que amortigua o evita las oscilaciones inestables.
Ejemplo 7. El método del Ejemplo 5, en el que el alcance de las oscilaciones se reduce al garantizar que el aumento concreto en el régimen de dosificación de insulina del paciente es menor que la disminución previa en el régimen de dosificación de insulina del paciente.
Ejemplo 8. El método del Ejemplo 1, en el que los identificadores que reflejan el momento en que se obtuvo la lectura, se seleccionan entre Desayuno, Almuerzo, Cena, Hora de acostarse, Noche y Otros.
Ejemplo 9. El método del Ejemplo 8, en el que las mediciones identificadas como "otras" se clasifican según la clasificación de la medición anterior y el tiempo transcurrido desde la medición anterior.
Ejemplo 10. El método del Ejemplo 1, en el que el umbral predeterminado es un evento hipoglucémico grave.
Ejemplo 11. El método del Ejemplo 10, en el que el evento hipoglucémico grave se define como una medición del nivel de glucosa en sangre de menos de 55 mg/dL.
Ejemplo 12. El método del Ejemplo 1, en el que el evento hipoglucémico se define como una medición del nivel de glucosa en sangre de menos de 65 mg/dL.
Ejemplo 13. El método del Ejemplo 1, en el que el umbral predeterminado es de tres eventos hipoglucémicos en 24 horas.
Ejemplo 14. El método del Ejemplo 1, en el que el umbral predeterminado son dos eventos hipoglucémicos para el mismo identificador.
Ejemplo 15. El método del Ejemplo 1, en el que el umbral predeterminado es más de tres eventos hipoglucémicos desde que se instauró la dosis concreta.
Ejemplo 16. Un método para actualizar el régimen de dosificación de insulina de un paciente, comprendiendo el método: almacenar uno o más componentes del régimen de dosificación de insulina del paciente; obtener datos correspondientes a las mediciones del nivel de glucosa en sangre del paciente determinadas varias veces; incrementar un temporizador basado en al menos uno de los pases de una cantidad de tiempo predeterminada y la recepción de cada medición del nivel de glucosa en sangre; identificar cada una de las mediciones del nivel de glucosa en sangre con un identificador que refleje cuándo se obtuvo la lectura; determinar para cada una de las mediciones de nivel de glucosa en sangre obtenidas si la medición refleja un evento de hipoglucemia o un evento de hipoglucemia grave; y variar al menos uno de los uno o más componentes en el régimen de dosificación de insulina del paciente como respuesta a una determinación de que la medición más reciente del nivel de glucosa en sangre representa un evento hipoglucémico grave.
Ejemplo 17. El método del Ejemplo 16, en el que la variación de al menos uno de los uno o más componentes en el régimen de dosificación de insulina del paciente se realiza como respuesta a una determinación de que ha habido un número excesivo de eventos hipoglucémicos durante un período de tiempo predefinido; y el temporizador se reinicia. Ejemplo 18. El método del Ejemplo 16, en el que el temporizador indica cuándo realizar el paso de determinar a partir de una pluralidad de los datos correspondientes a las mediciones del nivel de glucosa en sangre del paciente si y en qué medida varía al menos uno de los uno o más componentes en la memoria del régimen de dosificación concreto de insulina del paciente; y el temporizador se reinicia.
Ejemplo 19. El método del Ejemplo 16, en el que el evento hipoglucémico grave se define como una medición del nivel de glucosa en sangre de menos de 50 mg/dL.
Ejemplo 18. El método del Ejemplo 17, en el que el evento hipoglucémico se define como una medición del nivel de glucosa en sangre de entre 50 mg/dL y 75 mg/dL.
Ejemplo 19. El método del Ejemplo 17, en el que los eventos hipoglucémicos graves se incluyen en la determinación de que ha habido un número excesivo de eventos hipoglucémicos.
Ejemplo 20. El método del Ejemplo 18, en el que el temporizador está configurado para indicar que la etapa de determinar a partir de una pluralidad de los datos correspondientes a las mediciones del nivel de glucosa en sangre del paciente determina si y en qué medida varía al menos uno de los uno o más componentes en el régimen de dosificación concreto de insulina del paciente después de 7 días.
Ejemplo 21. El método del Ejemplo 17, en el que el número excesivo de eventos hipoglucémicos durante el período de tiempo predefinido se define como un número predeterminado de eventos en un número predeterminado de días. Ejemplo 22. El método del Ejemplo 21, en el que el número excesivo de eventos hipoglucémicos durante el período de tiempo predeterminado se selecciona de uno de los siguientes: ha habido dos eventos hipoglucémicos con un identificador similar; tres eventos de hipoglucemia en un período de veinticuatro horas; o más de tres eventos hipoglucémicos desde que se instauró la dosis concreta.
A continuación, se explican otras realizaciones de un aparato con la ayuda de los ejemplos siguientes:
Ejemplo 23. Un aparato para tratar la diabetes de un paciente proporcionando orientación de tratamiento, comprendiendo el aparato: un procesador; y un medio legible por ordenador acoplado al procesador; en el que la combinación del procesador y el medio legible por ordenador están configurados para: almacenar uno o más componentes del régimen de dosificación de insulina del paciente; obtener datos correspondientes a las mediciones del nivel de glucosa en sangre del paciente determinadas varias veces; marcar cada una de las mediciones del nivel de glucosa en la sangre con un identificador que refleje cuándo o por qué se obtuvo la lectura; determinar el estado glucémico concreto del paciente en relación con un punto de equilibrio deseado; y determinar a partir de al menos uno de una pluralidad de datos correspondientes a las mediciones del nivel de glucosa en sangre del paciente si
variar, y cuánto, al menos uno de los uno o más componentes del régimen de dosificación de insulina concreto del paciente para acercarse al punto de equilibrio deseado del paciente; en donde el punto de equilibrio deseado es el nivel más bajo de glucosa en la sangre del paciente dentro de un intervalo predeterminado alcanzable antes de aumentar la frecuencia de eventos de hipoglucemia por encima de un umbral predeterminado.
Ejemplo 24. El aparato del Ejemplo 23, en el que el ajuste al régimen de dosificación de insulina del paciente se realiza sustancialmente en tiempo real.
Ejemplo 25. El aparato del Ejemplo 2,3, en el que un médico u otro profesional de la salud proporciona un régimen de dosificación inicial de insulina.
Ejemplo 26. El aparato del Ejemplo 23, en el que la guía de tratamiento se proporciona sin ninguna intervención de un médico u otro profesional sanitario.
Ejemplo 27. El aparato del Ejemplo 23, en el que el punto de equilibrio concreto del paciente cambia con el tiempo y el ajuste al régimen de dosificación de insulina del paciente se realiza para acercarse al punto de equilibrio deseado más reciente.
Ejemplo 28. El aparato del Ejemplo 27, en el que el régimen de dosificación de insulina del paciente se ajusta de una manera que amortigua, reduce, previene o previene sustancialmente las oscilaciones de dosificación inestables. Ejemplo 29. El aparato del Ejemplo 27, en el que el alcance de las oscilaciones se reduce al garantizar que el aumento concreto en el régimen de dosificación de insulina del paciente es menor que la disminución previa en el régimen de dosificación de insulina del paciente.
Ejemplo 30. El aparato del Ejemplo 23, en el que los identificadores, que reflejan cuando se obtuvo la lectura, se seleccionan entre Desayuno, Almuerzo, Cena, Hora de acostarse, Noche y Otros.
Ejemplo 31. El aparato del Ejemplo 30, en el que las mediciones identificadas como "otras" se clasifican según la clasificación de la medición anterior y el tiempo transcurrido desde la medición anterior.
Ejemplo 32. El aparato del Ejemplo 23, en el que el umbral predeterminado es un evento hipoglucémico grave. Ejemplo 33. El aparato del Ejemplo 32, en el que el evento hipoglucémico grave se define como una medición del nivel de glucosa en sangre de menos de 55 mg/dL.
Ejemplo 34. El aparato del Ejemplo 23, en el que el evento hipoglucémico se define como una medición del nivel de glucosa en sangre de menos de 65 mg/dL.
Ejemplo 35. El aparato del Ejemplo 23, en el que el umbral predeterminado es tres eventos hipoglucémicos en 24 horas.
Ejemplo 36. El aparato del Ejemplo 23, en el que el umbral predeterminado es dos eventos hipoglucémicos para el mismo identificador.
Ejemplo 37. El aparato del Ejemplo 23, en el que el umbral predeterminado es más de tres eventos hipoglucémicos en siete días.
Ejemplo 38. Un aparato para actualizar el régimen de dosificación de insulina de un paciente, comprendiendo el aparato: un procesador; y un medio legible por ordenador acoplado al procesador; en el que la combinación del procesador y el medio legible por ordenador están configurados para: almacenar uno o más componentes del régimen de dosificación de insulina del paciente; obtener datos correspondientes a las mediciones del nivel de glucosa en sangre del paciente determinadas varias veces; incrementar un temporizador en función de al menos uno de los pases de una cantidad de tiempo predeterminada y la recepción de cada medición del nivel de glucosa en sangre; marcar cada una de las mediciones del nivel de glucosa en la sangre con un identificador que refleje cuándo se obtuvo la lectura; determinar para cada una de las mediciones de nivel de glucosa en sangre obtenidas si la medición refleja un evento de hipoglucemia o un evento de hipoglucemia grave; variar al menos uno de los uno o más componentes en el régimen de dosificación de insulina del paciente como respuesta a una determinación de que la medición más reciente del nivel de glucosa en sangre representa un evento hipoglucémico grave.
Ejemplo 39. El aparato del Ejemplo 38, en el que la decisión de variar al menos uno de los uno o más componentes en el régimen de dosificación de insulina del paciente se realiza como respuesta a la determinación de que ha habido un número excesivo de eventos hipoglucémicos durante un período de tiempo predefinido; y el temporizador se reinicia.
Ejemplo 40. El aparato del Ejemplo 38, en el que el temporizador indica cuándo realizar la etapa de determinar a partir de una pluralidad de los datos correspondientes a las mediciones del nivel de glucosa en sangre del paciente si y en qué medida varía al menos uno de los uno o más componentes en el régimen de dosificación de insulina concreto del paciente y el temporizador se reinicia.
Ejemplo 41. El aparato del Ejemplo 38, en el que el evento hipoglucémico grave se define como una medición del nivel de glucosa en sangre de menos de 50 mg/dL.
Ejemplo 42. El aparato del Ejemplo 39, en el que el evento hipoglucémico se define como una medición del nivel de glucosa en sangre de entre 50 mg/dL y 75 mg/dL.
Ejemplo 43. El aparato del Ejemplo 39, en el que los eventos hipoglucémicos graves se incluyen en la determinación de que ha habido un número excesivo de eventos hipoglucémicos.
Ejemplo 44. El aparato del Ejemplo 40, en el que el temporizador está configurado para indicar la etapa de determinar a partir de una pluralidad de los datos correspondientes a las mediciones del nivel de glucosa en sangre del paciente determina si y en qué medida varía al menos uno de los uno o más componentes en el régimen de dosificación de insulina concreto del paciente después de 7 días.
Ejemplo 45. El aparato del Ejemplo 38, en el que el número excesivo de eventos hipoglucémicos durante un período de tiempo predefinido se define como un número predeterminado de eventos en un número predeterminado de días. Ejemplo 46. El aparato del Ejemplo 45, en el que el número predeterminado de días es 7 días.
Ejemplo 47. Un aparato para mejorar la salud de una población diabética, que comprende: un procesador y un medio legible por ordenador acoplado al procesador y colectivamente capaz de: (a) almacenar uno o más componentes del régimen de dosificación de insulina del paciente; (b) obtener datos correspondientes a las mediciones del nivel de glucosa en sangre del paciente determinadas varias veces; (c) identificar cada una de las mediciones del nivel de glucosa en sangre con un identificador que refleje cuándo o por qué se obtuvo la lectura; (d) determinar el estado glucémico concreto del paciente en relación con un punto de equilibrio deseado; y (e) determinar a partir de al menos uno de una pluralidad de los datos correspondientes a las mediciones del nivel de glucosa en sangre del paciente si variar, y cuánto, al menos uno de los uno o más componentes del régimen de dosificación de insulina concreto del paciente para acercarse al punto de equilibrio deseado por el paciente; en el que el punto de equilibrio deseado es el nivel más bajo de glucosa en la sangre del paciente dentro de un intervalo predeterminado alcanzable antes de que la frecuencia de los eventos de hipoglucemia exceda un umbral predeterminado.
Ejemplo 48. El aparato del Ejemplo 47, en el que el porcentaje de pacientes controlados a una HbA1c inferior a 7,5% es al menos el 80%.
Ejemplo 49. El aparato de los Ejemplos 47 ó 48, en el que el porcentaje de pacientes sometidos a una HbA1c de menos del 7% es al menos el 70%.
Ejemplo 50. El aparato de los Ejemplos 47, 48 ó 49, en el que se reducen los costes generales de gestión de la asistencia sanitaria.
Ejemplo 51. El aparato de los Ejemplos 47, 48 ó 49, en el que los costes generales de gestión de la asistencia sanitaria se reducen debido a una reducción en el número de hospitalizaciones o readmisiones.
Ejemplo 52. El aparato de los Ejemplos 47, 48 ó 49, en el que los costos generales de gestión de la asistencia sanitaria se reducen debido a una reducción en el número de visitas a la sala de emergencias.
Ejemplo 53. El aparato de los Ejemplos 47 a 51, o 52, en el que hay una reducción en la frecuencia de eventos hipoglucémicos dentro de la población tratada.
Ejemplo 54. El aparato de los Ejemplos 47 a 52 ó 53 en el que se reduce la media de la población de pacientes HbA1c mientras que la frecuencia de eventos hipoglucémicos no aumenta.
Ejemplo 55. El aparato de los Ejemplos 47 a 53 ó 54, en el que hay una reducción en las complicaciones dentro de la población tratada.
Ejemplo 56. El aparato de los Ejemplos 47 a 54 ó 55, en el que el porcentaje de pacientes que desarrollan complicaciones secundarias se reduce a no más del 20% durante 10 años.
Ejemplo 57. El aparato de los Ejemplos 47 a 55 ó 56, en el que al menos el 80% de la población diabética que se está tratando consigue un punto de equilibrio deseado de una manera segura y eficaz.
Ejemplo 58. El aparato de los Ejemplos 47 a 56 ó 57, en el que el método da como resultado un ajuste seguro y eficaz del tratamiento en al menos el 80% de la población diabética tratada durante 10 años.
Ejemplo 59. El aparato de los Ejemplos 47 a 57 ó 58, en el que hay una reducción del 40% en complicaciones secundarias durante un período de 5 años.
A continuación, se explican otras realizaciones de métodos con la ayuda de los ejemplos siguientes:
Ejemplo 60. Un método para mejorar la salud de una población diabética, comprendiendo el método: tratar al menos un paciente diabético en la población usando un dispositivo capaz de: (a) almacenar uno o más componentes del régimen de dosificación de insulina del paciente; (b) obtener datos correspondientes a las mediciones del nivel de glucosa en sangre del paciente determinadas varias veces; (c) identificar cada una de las mediciones del nivel de glucosa en sangre con un identificador que refleje cuándo o por qué se obtuvo la lectura; (d) determinar el estado glucémico concreto del paciente en relación con un punto de equilibrio deseado; y (e) determinar, a partir de al menos uno de una pluralidad de los datos correspondientes al nivel de mediciones de glucosa en sangre del paciente, si y cuánto variar al menos uno de los uno o más componentes en el régimen concreto de dosificación de insulina del paciente para acercarse al punto de equilibrio deseado del paciente; en el que el punto de equilibrio deseado es el nivel más bajo de glucosa en la sangre del paciente dentro de un intervalo predeterminado alcanzable antes de que la frecuencia de los eventos de hipoglucemia exceda un umbral predeterminado.
Ejemplo 61. El método del Ejemplo 60, en el que el porcentaje de pacientes controlados a un HbA1c inferior a 7,5% es al menos el 80%.
Ejemplo 62. Los métodos de los Ejemplos 60 ó 61, en donde el porcentaje de pacientes llevados a un HbA1c de menos del 7% es al menos el 70%.
Ejemplo 63. Los métodos de los Ejemplos 60, 61 ó 62, en los que se reducen los costes generales de gestión de la asistencia sanitaria.
Ejemplo 64. Los métodos de los Ejemplos 60, 61 ó 62, en donde los costos generales de administración de la atención médica se reducen debido a una reducción en el número de hospitalizaciones o readmisiones.
Ejemplo 65. Los métodos de los Ejemplos 60, 61 ó 62, en donde los costos generales de administración de la atención médica se reducen debido a una reducción en el número de visitas a la sala de emergencias.
Ejemplo 66. Los métodos de los Ejemplos 60, 61, 62 ó 63, en donde hay una reducción en la frecuencia de eventos hipoglucémicos dentro de la población tratada.
Ejemplo 67. Los métodos de los Ejemplos 60, 61, 62 ó 63, en los que la población media de pacientes HbA1c se reduce mientras que la frecuencia de los eventos hipoglucémicos no aumenta.
Ejemplo 68. Los métodos de los Ejemplos 60 a 66 ó 67, en los que hay una reducción en las complicaciones dentro de la población tratada.
Ejemplo 69. Los métodos de los Ejemplos 60 a 67 ó 68, en los que el porcentaje de pacientes que desarrollan complicaciones secundarias se reduce a no más del 20% durante 10 años.
Ejemplo 70. Los métodos de los Ejemplos 60 a 68 ó 69, en los que al menos el 80% de la población diabética que está siendo tratada logra un punto de equilibrio deseado de una manera segura y eficaz.
Ejemplo 71. Los métodos de los Ejemplos 60 a 69 ó 70, en los que el método da como resultado un ajuste seguro y eficaz del tratamiento en al menos el 80% de la población diabética tratada durante 10 años.
Ejemplo 72. Los métodos de los Ejemplos 60 a 70 ó 71, en donde hay una reducción del 40% en complicaciones secundarias durante un período de 5 años.
Ejemplo 73. Un método para mejorar la salud de una población diabética que comprende: identificar al menos un paciente diabético; tratar al menos a un paciente diabético para controlar el nivel de glucosa en sangre del paciente; en el que el nivel de glucosa en sangre del paciente se controla mediante un dispositivo capaz de: (a) almacenar uno o más componentes del régimen de dosificación de insulina del paciente; (b) obtener datos correspondientes a las mediciones del nivel de glucosa en sangre del paciente determinadas varias veces; (c) identificar cada una de las mediciones del nivel de glucosa en sangre con un identificador que refleje cuándo o por qué se obtuvo la lectura; (d) determinar el estado glucémico concreto del paciente en relación con un punto de equilibrio deseado; y (e) determinar a partir de al menos uno de una pluralidad de los datos correspondientes a las mediciones del nivel de glucosa en sangre del paciente si variar, y cuánto, al menos uno de los uno o más componentes del régimen de dosificación de insulina concreto del paciente para acercarse al punto de equilibrio deseado por el paciente; en el que el punto de equilibrio deseado es el nivel más bajo de glucosa en la sangre del paciente dentro de un intervalo predeterminado alcanzable antes de que la frecuencia de los eventos de hipoglucemia exceda un umbral predeterminado.
Ejemplo 74. El método del Ejemplo 73, en el que el porcentaje de pacientes que llegan a una HbA1c de menos del 7,5% es al menos el 80%.
Ejemplo 75. Los métodos de los Ejemplos 73 ó 74, en donde el porcentaje de pacientes que llegan a una HbA1c de menos del 7% es al menos el 70%.
Ejemplo 76. Los métodos de los Ejemplos 73, 74 ó 75, en los que se reducen los costes generales de gestión de la asistencia sanitaria.
Ejemplo 77. Los métodos de los Ejemplos 73, 74 ó 75, en donde los costos generales de administración de la atención médica se reducen debido a una reducción en el número de hospitalizaciones o readmisiones.
Ejemplo 78. Los métodos de los Ejemplos 73, 74 ó 75, en donde los costos generales de administración de la atención médica se reducen debido a una reducción en el número de visitas a la sala de emergencias.
Ejemplo 79. Los métodos de los Ejemplos 73 a 77 ó 78, en los que hay una reducción en la frecuencia de eventos hipoglucémicos dentro de la población tratada.
Ejemplo 80. Los métodos de los Ejemplos 73 a 78 u 79, en donde la media de la población de pacientes HbA1c se reduce mientras que la frecuencia de los eventos hipoglucémicos no aumenta.
Ejemplo 81. Los métodos de los Ejemplos 73 a 79 u 80, en los que hay una reducción en las complicaciones dentro de la población tratada.
Ejemplo 82. Los métodos de los Ejemplos 73 a 80 u 81, en los que el porcentaje de pacientes que desarrollan complicaciones se reduce a no más del 20% durante 10 años.
Ejemplo 83. Los métodos de los Ejemplos 73 a 81 u 82, en donde al menos el 80% de la población diabética que se está tratando logran el punto de equilibrio deseado de una manera segura y efectiva.
Ejemplo 84. Los métodos de los Ejemplos 73 a 82 u 83, en los que el método da como resultado un ajuste seguro y eficaz del tratamiento en al menos el 80% de la población diabética tratada durante 10 años.
Ejemplo 85. Los métodos de los Ejemplos 73 a 83 u 84, en donde hay una reducción del 40% en complicaciones secundarias durante un período de 5 años.
Si bien la presente descripción se ha descrito en relación con ciertas realizaciones, debe entenderse que la presente descripción no debe limitarse a las realizaciones descritas, sino que, por el contrario, pretende cubrir diversas modificaciones y disposiciones equivalentes. Además, las diversas realizaciones descritas en el presente documento pueden implementarse junto con otras realizaciones, por ejemplo, los aspectos de una realización pueden combinarse con aspectos de otra realización para realizar aún otras realizaciones. Además, cada característica o componente independiente de cualquier ensamblaje dado puede constituir una realización adicional.
Claims (14)
1. Un método para tratar la diabetes de un paciente al proporcionar una guía de tratamiento, comprendiendo el método:
almacenar uno o más componentes del régimen de dosificación de insulina del paciente;
obtener datos correspondientes a las mediciones del nivel de glucosa en sangre del paciente (300, 400) determinados varias veces;
identificar cada una de las mediciones del nivel de glucosa en sangre con un identificador que refleje cuándo o por qué se obtuvo la lectura;
determinar el estado glucémico concreto del paciente en relación con un punto de equilibrio deseado; y determinar a partir de al menos uno de una pluralidad de datos correspondientes a las mediciones del nivel de glucosa en sangre del paciente si variar, y cuánto, al menos uno de los uno o más componentes en el régimen de dosificación de insulina concreto del paciente para acercarse al punto de equilibrio deseado del paciente; en el que el método comprende además
determinar para cada una de las mediciones del nivel de glucosa en sangre obtenidas si la medición refleja un evento hipoglucémico grave; y
variar al menos uno de los uno o más componentes en el régimen de dosificación de insulina del paciente como respuesta a una determinación de que la medición más reciente del nivel de glucosa en sangre representa un evento hipoglucémico grave; caracterizado porque
el punto de equilibrio deseado es el nivel más bajo de glucosa en la sangre del paciente dentro de un intervalo predeterminado alcanzable antes de aumentar la frecuencia de los eventos de hipoglucemia por encima de un umbral predeterminado.
2. El método de la reivindicación 1, en el que el ajuste al régimen de dosificación de insulina del paciente se realiza sustancialmente en tiempo real,
en donde un régimen de dosificación inicial de insulina es proporcionado por un médico u otro profesional de la salud,
o en el que el método se realiza sin la intervención de ningún médico u otro profesional de la salud.
3. El método de la reivindicación 1, en el que el punto de equilibrio concreto del paciente cambia con el tiempo y el ajuste al régimen de dosificación de insulina del paciente es acercarse al punto de equilibrio deseado más reciente, en el que preferiblemente el régimen de dosificación de insulina del paciente se ajusta de una manera que amortigua o evita oscilaciones inestables, o en donde, preferiblemente, el alcance de las oscilaciones se reduce al asegurar que el aumento concreto en el régimen de dosificación de insulina del paciente sea menor que la disminución previa en el régimen de dosificación de insulina del paciente.
4. El método de la reivindicación 1, en el que los identificadores que reflejan el momento en que se obtuvo la lectura se seleccionan entre Desayuno, Almuerzo, Cena, Hora de acostarse, Noche y Otros, en donde especialmente las mediciones identificadas como "otras" se clasifican según la clasificación de la medición anterior y un tiempo transcurrido desde la medición anterior.
5. El método de la reivindicación 1, en el que el umbral predeterminado es un evento hipoglucémico grave, en el que preferiblemente el evento hipoglucémico grave se define como una medición del nivel de glucosa en sangre de menos de 55 mg/dl.
6. El método de la reivindicación 1, en el que el evento hipoglucémico se define como una medición del nivel de glucosa en sangre de menos de 65 mg/dL.
7. El método de la reivindicación 1, en el que el umbral predeterminado es tres eventos hipoglucémicos en 24 horas, o en el que el umbral predeterminado es dos eventos hipoglucémicos para el mismo identificador, o más de tres eventos hipoglucémicos desde que se ha establecido la dosis concreta.
8. Un aparato para tratar la diabetes de un paciente proporcionando una guía de tratamiento, comprendiendo el aparato: un procesador; y un medio legible por ordenador acoplado al procesador; en donde la combinación del procesador y el medio legible por ordenador están configurados para:
almacenar uno o más componentes del régimen de dosificación de insulina del paciente;
obtener datos correspondientes a las mediciones del nivel de glucosa en sangre del paciente (300, 400) determinadas varias veces;
marcar cada una de las mediciones del nivel de glucosa en la sangre con un identificador que refleje cuándo o por qué se obtuvo la lectura;
determinar el estado glucémico concreto del paciente en relación con un punto de equilibrio deseado; y determinar a partir de al menos uno de una pluralidad de datos correspondientes a las mediciones del nivel de glucosa en sangre del paciente si variar, y cuánto, al menos uno de los uno o más componentes del régimen de dosificación de insulina concreto del paciente para acercarse al punto de equilibrio deseado del paciente;
en el que la combinación del procesador y el medio legible por ordenador se configuran además para determinar para cada una de las mediciones de nivel de glucosa en sangre obtenidas si la medición refleja un evento hipoglucémico grave; y
variar al menos uno de los uno o más componentes en el régimen de dosificación de insulina del paciente como respuesta a una determinación de que la medición más reciente del nivel de glucosa en sangre representa un evento hipoglucémico grave; caracterizado porque
el punto de equilibrio deseado es el nivel más bajo de glucosa en la sangre del paciente dentro de un intervalo predeterminado alcanzable antes de aumentar la frecuencia de los eventos de hipoglucemia por encima de un umbral predeterminado.
9. El aparato de la reivindicación 8, en el que el ajuste al régimen de dosificación de insulina del paciente se realiza sustancialmente en tiempo real,
en donde un régimen de dosificación inicial de insulina es proporcionado por un médico u otro profesional de la salud,
o en el que el método se realiza sin la intervención de un médico u otro profesional de la salud.
10. El aparato de la reivindicación 8, en el que el punto de equilibrio concreto del paciente cambia con el tiempo y el ajuste al régimen de dosificación de insulina del paciente es acercarse al punto de equilibrio deseado más reciente, en el que preferiblemente el régimen de dosificación de insulina del paciente se ajusta de una manera que amortigua o evita oscilaciones inestables, o en donde, preferiblemente, el alcance de las oscilaciones se reduce al asegurar que el aumento concreto en el régimen de dosificación de insulina del paciente sea menor que la disminución previa en el régimen de dosificación de insulina del paciente.
11. El aparato de la reivindicación 8, en el que los identificadores que reflejan la hora en que se obtuvo la lectura se seleccionan de Desayuno, Almuerzo, Cena, Hora de acostarse, Noche y Otros, en donde especialmente las mediciones identificadas como "otras" se clasifican según la clasificación de la medición anterior y un tiempo transcurrido desde la medición anterior.
12. El aparato de la reivindicación 8, en el que el umbral predeterminado es un evento hipoglucémico grave, en el que preferiblemente el evento hipoglucémico grave se define como una medición del nivel de glucosa en sangre de menos de 55 mg/dl.
13. El aparato de la reivindicación 8, en el que el evento de hipoglucemia se define como una medición del nivel de glucosa en sangre de menos de 65 mg/dL.
14. El aparato de la reivindicación 8, en el que el umbral predeterminado es tres eventos hipoglucémicos en 24 horas, o en el que el umbral predeterminado es dos eventos hipoglucémicos para el mismo identificador, o es más de tres eventos hipoglucémicos desde que se ha establecido la dosis concreta.
Applications Claiming Priority (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| US13/168,659 US9220456B2 (en) | 2008-04-04 | 2011-06-24 | Systems, methods and devices for achieving glycemic balance |
| PCT/US2012/043678 WO2012177963A1 (en) | 2011-06-24 | 2012-06-22 | Systems, methods and devices for achieving glycemic balance |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| ES2725560T3 true ES2725560T3 (es) | 2019-09-24 |
Family
ID=47422961
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| ES12802468T Active ES2725560T3 (es) | 2011-06-24 | 2012-06-22 | Sistemas, métodos y dispositivos para lograr equilibrios glucémicos |
Country Status (9)
| Country | Link |
|---|---|
| US (3) | US9220456B2 (es) |
| EP (1) | EP2723887B1 (es) |
| CN (1) | CN103764840B (es) |
| AU (1) | AU2012272781B2 (es) |
| CA (1) | CA2840360C (es) |
| DK (1) | DK2723887T3 (es) |
| ES (1) | ES2725560T3 (es) |
| PL (1) | PL2723887T3 (es) |
| WO (1) | WO2012177963A1 (es) |
Families Citing this family (59)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| 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 |
| US9352110B2 (en) | 2012-06-29 | 2016-05-31 | Carefusion 207, Inc. | Ventilator suction management |
| US20130110924A1 (en) * | 2011-11-02 | 2013-05-02 | Tom Steinhauer | Wide area ventilation management |
| US9687618B2 (en) | 2011-11-02 | 2017-06-27 | Carefusion 207, Inc. | Ventilation harm index |
| US9737676B2 (en) | 2011-11-02 | 2017-08-22 | Vyaire Medical Capital Llc | Ventilation system |
| US9821129B2 (en) | 2011-11-02 | 2017-11-21 | Vyaire Medical Capital Llc | Ventilation management system |
| US9072849B2 (en) | 2012-06-29 | 2015-07-07 | Carefusion 207, Inc. | Modifying ventilator operation based on patient orientation |
| US9177109B2 (en) | 2011-11-02 | 2015-11-03 | Carefusion 207, Inc. | Healthcare facility ventilation management |
| US9058741B2 (en) | 2012-06-29 | 2015-06-16 | Carefusion 207, Inc. | Remotely accessing a ventilator |
| 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 |
| US11798685B2 (en) | 2012-05-15 | 2023-10-24 | James M. Minor | Diagnostic methods and devices for controlling acute glycemia |
| WO2013173499A2 (en) | 2012-05-15 | 2013-11-21 | Minor James M | Diagnostic methods and devices for monitoring chronic glycemia |
| US9327090B2 (en) | 2012-06-29 | 2016-05-03 | Carefusion 303, Inc. | Respiratory knowledge portal |
| WO2015021041A2 (en) * | 2013-08-05 | 2015-02-12 | Hygieia, Inc. | Systems, devices, and methods for alleviating glucotoxicity and restoring pancreatic beta-cell function in advanced diabetes mellitus |
| EP2851821A1 (en) * | 2013-09-20 | 2015-03-25 | Sanofi-Aventis Deutschland GmbH | Medical device and method operating same |
| US9898585B2 (en) | 2014-01-31 | 2018-02-20 | Aseko, Inc. | Method and system for insulin management |
| US9486580B2 (en) * | 2014-01-31 | 2016-11-08 | Aseko, Inc. | Insulin management |
| AU2015339576B2 (en) | 2014-10-27 | 2020-02-06 | Glytec, Llc | Subcutaneous outpatient management |
| US11081226B2 (en) | 2014-10-27 | 2021-08-03 | Aseko, Inc. | Method and controller for administering recommended insulin dosages to a patient |
| US10617363B2 (en) * | 2015-04-02 | 2020-04-14 | Roche Diabetes Care, Inc. | Methods and systems for analyzing glucose data measured from a person having diabetes |
| WO2017031440A1 (en) | 2015-08-20 | 2017-02-23 | Aseko, Inc. | Diabetes management therapy advisor |
| US20180374561A1 (en) * | 2015-12-07 | 2018-12-27 | Shenghuo Technology Limited | System for automatically obtaining treatment record |
| US10806859B2 (en) | 2016-01-14 | 2020-10-20 | Bigfoot Biomedical, Inc. | Adjusting insulin delivery rates |
| US12383166B2 (en) | 2016-05-23 | 2025-08-12 | Insulet Corporation | Insulin delivery system and methods with risk-based set points |
| MA45601A (fr) * | 2016-07-08 | 2019-05-15 | Novo Nordisk As | Systèmes et procédés de détermination de la sensibilité à l'insuline |
| US11462313B2 (en) * | 2016-08-17 | 2022-10-04 | Novo Nordisk A/S | Systems and methods for adjusting a basal/bolus ratio in an insulin regimen |
| EP3504652B1 (en) * | 2016-08-25 | 2024-02-28 | Novo Nordisk A/S | Starter kit for basal insulin titration |
| EP4715554A2 (en) | 2016-09-27 | 2026-03-25 | Bigfoot Biomedical, Inc. | Medicine injection and disease management systems, devices, and methods |
| EP3532958B1 (en) * | 2016-10-31 | 2024-03-27 | Novo Nordisk A/S | Systems and methods for estimating the risk of a future hypoglycemic event |
| MA46993A (fr) | 2016-11-29 | 2019-10-09 | Novo Nordisk As | Trousse de départ pour titrage de taux de base |
| US11096624B2 (en) | 2016-12-12 | 2021-08-24 | Bigfoot Biomedical, Inc. | Alarms and alerts for medication delivery devices and systems |
| JP7134997B2 (ja) * | 2016-12-13 | 2022-09-12 | サノフイ | 健康管理を支えるためのデータ管理ユニット |
| US10583250B2 (en) | 2017-01-13 | 2020-03-10 | Bigfoot Biomedical, Inc. | System and method for adjusting insulin delivery |
| US10758675B2 (en) | 2017-01-13 | 2020-09-01 | Bigfoot Biomedical, Inc. | System and method for adjusting insulin delivery |
| US10500334B2 (en) | 2017-01-13 | 2019-12-10 | Bigfoot Biomedical, Inc. | System and method for adjusting insulin delivery |
| EP3568860B1 (en) | 2017-01-13 | 2025-12-10 | Insulet Corporation | Insulin delivery methods, systems and devices |
| US11033682B2 (en) | 2017-01-13 | 2021-06-15 | Bigfoot Biomedical, Inc. | Insulin delivery methods, systems and devices |
| TWI668664B (zh) | 2017-01-16 | 2019-08-11 | 華廣生技股份有限公司 | Method for dynamically analyzing blood sugar level, system thereof and computer program product |
| CN108335750B (zh) * | 2017-01-20 | 2022-08-09 | 华广生技股份有限公司 | 动态分析血糖值的方法、系统与计算机存储介质 |
| JP6874155B2 (ja) | 2017-05-05 | 2021-05-19 | イーライ リリー アンド カンパニー | 生理的グルコースの閉ループ制御 |
| US20180317769A1 (en) * | 2017-05-08 | 2018-11-08 | Sajid Khan | System and method for real time blood glucose monitoring and response |
| EP3639168B1 (en) | 2017-06-15 | 2022-05-11 | Novo Nordisk A/S | Insulin titration algorithm based on patient profile |
| WO2018228932A1 (en) | 2017-06-15 | 2018-12-20 | Novo Nordisk A/S | Basal titration with adaptive target glucose level |
| CN117912631A (zh) * | 2017-06-15 | 2024-04-19 | 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 |
| USD839294S1 (en) | 2017-06-16 | 2019-01-29 | Bigfoot Biomedical, Inc. | Display screen with graphical user interface for closed-loop medication delivery |
| USD863343S1 (en) | 2017-09-27 | 2019-10-15 | Bigfoot Biomedical, Inc. | Display screen or portion thereof with graphical user interface associated with insulin delivery |
| CN107715230B (zh) | 2017-10-12 | 2019-10-01 | 微泰医疗器械(杭州)有限公司 | 基于云端大数据的胰岛素泵个体化配置优化系统 |
| WO2019125932A1 (en) | 2017-12-21 | 2019-06-27 | Eli Lilly And Company | Closed loop control of physiological glucose |
| CN112313754A (zh) | 2018-06-22 | 2021-02-02 | 伊莱利利公司 | 胰岛素和普兰林肽输送系统、方法和设备 |
| CN109243588B (zh) * | 2018-07-25 | 2021-07-13 | 厦门大学附属心血管病医院 | 一种血糖患者信息记录方法、装置以及终端设备 |
| PL4034193T3 (pl) * | 2019-09-25 | 2026-02-09 | Janssen Pharmaceuticals, Inc. | System podawania leku przystosowany do określania schematu dawkowania leku |
| EP4076156A4 (en) * | 2019-12-18 | 2024-01-10 | Dexcom, Inc. | THERAPY ZONE EVALUator |
| EP3839963B1 (en) * | 2019-12-20 | 2026-04-15 | Digital Diabetes Analytics Sweden AB | Diabetes analysis system, and method in relation to the system |
| CA3179837A1 (en) * | 2020-05-22 | 2021-11-25 | Yelena Nabutovsky | Systems, devices, and methods for analyte monitoring and benefits thereof |
| CN116134531A (zh) | 2020-05-22 | 2023-05-16 | 雅培糖尿病护理公司 | 分析物监测系统、设备和方法 |
| EP4165649A2 (en) * | 2020-06-10 | 2023-04-19 | Bigfoot Biomedical, Inc. | Closed-loop diabetes treatment system detecting meal or missed bolus |
| MX2024000898A (es) * | 2021-07-19 | 2024-02-06 | Sanofi Sa | Sistemas y metodos para realizar titulacion de insulina basal y de bolo. |
| WO2023250076A1 (en) * | 2022-06-23 | 2023-12-28 | Hygieia, Inc. | Systems and methods for identifying medical conditions or treatment issues using optimized diabetes patient management data |
| CN116300390B (zh) * | 2023-02-23 | 2024-01-12 | 深圳市嘀嘟科技有限公司 | 一种具有血糖功能检测的智能手表 |
Family Cites Families (80)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US4403984A (en) | 1979-12-28 | 1983-09-13 | Biotek, Inc. | System for demand-based adminstration of insulin |
| US4731726A (en) | 1986-05-19 | 1988-03-15 | Healthware Corporation | Patient-operated glucose monitor and diabetes management system |
| US4981779A (en) | 1986-06-26 | 1991-01-01 | Becton, Dickinson And Company | Apparatus for monitoring glucose |
| US5216597A (en) | 1987-05-01 | 1993-06-01 | Diva Medical Systems Bv | Diabetes therapy management system, apparatus and method |
| US5251126A (en) | 1990-10-29 | 1993-10-05 | Miles Inc. | Diabetes data analysis and interpretation method |
| US6186145B1 (en) | 1994-05-23 | 2001-02-13 | Health Hero Network, Inc. | Method for diagnosis and treatment of psychological and emotional conditions using a microprocessor-based virtual reality simulator |
| US5956501A (en) | 1997-01-10 | 1999-09-21 | Health Hero Network, Inc. | Disease simulation system and method |
| US7624028B1 (en) | 1992-11-17 | 2009-11-24 | Health Hero Network, Inc. | Remote health monitoring and maintenance system |
| FI118509B (fi) | 1996-02-12 | 2007-12-14 | Nokia Oyj | Menetelmä ja laitteisto potilaan veren glukoosipitoisuuden ennustamiseksi |
| US8734339B2 (en) | 1996-12-16 | 2014-05-27 | Ip Holdings, Inc. | Electronic skin patch for real time monitoring of cardiac activity and personal health management |
| US7267665B2 (en) | 1999-06-03 | 2007-09-11 | Medtronic Minimed, Inc. | Closed loop system for controlling insulin infusion |
| US6024699A (en) | 1998-03-13 | 2000-02-15 | Healthware Corporation | Systems, methods and computer program products for monitoring, diagnosing and treating medical conditions of remotely located patients |
| US6540672B1 (en) | 1998-12-09 | 2003-04-01 | Novo Nordisk A/S | Medical system and a method of controlling the system for use by a patient for medical self treatment |
| US20070293742A1 (en) | 1998-11-30 | 2007-12-20 | Novo Nordisk A/S | Medical System And A Method Of Controlling The System For Use By A Patient For Medical Self Treatment |
| CA2352295C (en) | 1998-11-30 | 2008-07-15 | Novo Nordisk A/S | A method and a system for assisting a user in a medical self treatment, said self treatment comprising a plurality of actions |
| US6669663B1 (en) | 1999-04-30 | 2003-12-30 | Medtronic, Inc. | Closed loop medicament pump |
| US7806886B2 (en) | 1999-06-03 | 2010-10-05 | Medtronic Minimed, Inc. | Apparatus and method for controlling insulin infusion with state variable feedback |
| US20050197533A1 (en) | 2000-03-16 | 2005-09-08 | Medivision, Inc. | Endoscope and camera mount |
| CA2404262C (en) | 2000-03-29 | 2009-03-24 | University Of Virginia Patent Foundation | Method, system, and computer program product for the evaluation of glycemic control in diabetes from self-monitoring data |
| AU2001291189A1 (en) | 2000-09-22 | 2002-04-02 | Knobbe, Lim And Buckingham | Method and apparatus for real-time estimation and control of pysiological parameters |
| AU2002224127A1 (en) | 2000-11-30 | 2002-06-11 | Arkray, Inc. | Measuring device equipped with comment input function |
| US6560471B1 (en) * | 2001-01-02 | 2003-05-06 | Therasense, Inc. | Analyte monitoring device and methods of use |
| KR20030014387A (ko) | 2001-02-08 | 2003-02-17 | 인버니스 메디칼 리미티드 | 개인 건강상태 관리 시스템 |
| US6544212B2 (en) | 2001-07-31 | 2003-04-08 | Roche Diagnostics Corporation | Diabetes management system |
| WO2003015629A1 (en) | 2001-08-20 | 2003-02-27 | Inverness Medical Limited | Wireless diabetes management devices and methods for using the same |
| US6827702B2 (en) | 2001-09-07 | 2004-12-07 | Medtronic Minimed, Inc. | Safety limits for closed-loop infusion pump control |
| US6740072B2 (en) | 2001-09-07 | 2004-05-25 | Medtronic Minimed, Inc. | System and method for providing closed loop infusion formulation delivery |
| US6565114B1 (en) | 2001-11-06 | 2003-05-20 | General Motors Corporation | Plastic air bag module with variable cushion vent area adjustment |
| US7204823B2 (en) | 2001-12-19 | 2007-04-17 | Medtronic Minimed, Inc. | Medication delivery system and monitor |
| US20030216628A1 (en) | 2002-01-28 | 2003-11-20 | Bortz Jonathan David | Methods and systems for assessing glycemic control using predetermined pattern label analysis of blood glucose readings |
| US7108680B2 (en) | 2002-03-06 | 2006-09-19 | Codman & Shurtleff, Inc. | Closed-loop drug delivery system |
| GB0206792D0 (en) | 2002-03-22 | 2002-05-01 | Leuven K U Res & Dev | Normoglycemia |
| WO2003090614A1 (en) | 2002-04-25 | 2003-11-06 | Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. | Dosage determination supporting device, injector, and health management supporting system |
| US20060264886A9 (en) | 2002-05-06 | 2006-11-23 | Pettis Ronald J | Method for altering insulin pharmacokinetics |
| JP2004095048A (ja) | 2002-08-30 | 2004-03-25 | Toshiba Corp | 不揮発性半導体メモリ |
| 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 |
| DE60328039D1 (de) | 2002-10-11 | 2009-07-30 | Becton Dickinson Co | Insulinabgabesystem mit Sensor |
| US7137951B2 (en) | 2002-10-23 | 2006-11-21 | Joseph Pilarski | Method of food and insulin dose management for a diabetic subject |
| US7314859B2 (en) | 2002-12-27 | 2008-01-01 | Diobex, Inc. | Compositions and methods for the prevention and control of insulin-induced hypoglycemia |
| US9872890B2 (en) | 2003-03-19 | 2018-01-23 | Paul C. Davidson | Determining insulin dosing schedules and carbohydrate-to-insulin ratios in diabetic patients |
| US7591801B2 (en) | 2004-02-26 | 2009-09-22 | Dexcom, Inc. | Integrated delivery device for continuous glucose sensor |
| WO2005072792A1 (en) | 2004-01-27 | 2005-08-11 | Aspect Medical Systems, Inc. | System for adaptive drug delivery |
| WO2005113036A1 (en) | 2004-05-13 | 2005-12-01 | The Regents Of The University Of California | Method and apparatus for glucose control and insulin dosing for diabetics |
| WO2005110222A1 (en) | 2004-05-18 | 2005-11-24 | Okto Medical Appliance Co., Ltd. | Blood sugar control system and medical treatment method using the same |
| US7291107B2 (en) | 2004-08-26 | 2007-11-06 | Roche Diagnostics Operations, Inc. | Insulin bolus recommendation system |
| US20060173260A1 (en) | 2005-01-31 | 2006-08-03 | Gmms Ltd | System, device and method for diabetes treatment and monitoring |
| US7509156B2 (en) | 2005-05-18 | 2009-03-24 | Clarian Health Partners, Inc. | System for managing glucose levels in patients with diabetes or hyperglycemia |
| US8251904B2 (en) | 2005-06-09 | 2012-08-28 | Roche Diagnostics Operations, Inc. | Device and method for insulin dosing |
| US20070078314A1 (en) | 2005-09-30 | 2007-04-05 | Grounsell Richard L | System and method for measuring and predicting insulin dosing rates |
| US20070168224A1 (en) | 2005-11-22 | 2007-07-19 | Letzt Alan M | Advanced diabetes management system (adms) |
| GB2436873A (en) | 2006-04-07 | 2007-10-10 | Univ Cambridge Tech | Blood glucose monitoring systems |
| US20080077072A1 (en) | 2006-08-15 | 2008-03-27 | Richard Keenan | Analyte detection system with user interface providing trend display |
| US9056165B2 (en) | 2006-09-06 | 2015-06-16 | Medtronic Minimed, Inc. | Intelligent therapy recommendation algorithm and method of using the same |
| US20080172030A1 (en) | 2006-10-17 | 2008-07-17 | Blomquist Michael L | Insulin pump having aweekly schedule |
| USH2246H1 (en) * | 2006-10-31 | 2010-08-03 | Aventis Pharmaceuticals Inc. | Method for analyzing continuous glucose monitoring data |
| US20080119705A1 (en) | 2006-11-17 | 2008-05-22 | Medtronic Minimed, Inc. | Systems and Methods for Diabetes Management Using Consumer Electronic Devices |
| US20080214919A1 (en) | 2006-12-26 | 2008-09-04 | Lifescan, Inc. | System and method for implementation of glycemic control protocols |
| US7734323B2 (en) | 2007-01-24 | 2010-06-08 | Smiths Medical Asd, Inc. | Correction factor testing using frequent blood glucose input |
| AU2008227836A1 (en) * | 2007-03-19 | 2008-09-25 | Medingo Ltd. | User interface for selecting bolus doses in a drug delivery device |
| US20080234943A1 (en) | 2007-03-20 | 2008-09-25 | Pinaki Ray | Computer program for diabetes management |
| US20100145262A1 (en) * | 2007-05-03 | 2010-06-10 | Novo Nordisk A/S | Safety system for insulin delivery advisory algorithms |
| US7998069B2 (en) | 2007-09-11 | 2011-08-16 | Roche Diagnostics Operations, Inc. | Mask algorithms for health management systems |
| US20090247982A1 (en) | 2008-03-27 | 2009-10-01 | Lifescan Inc. | Medical Device Mechanical Pump |
| CA2720304C (en) | 2008-04-04 | 2018-05-15 | Hygieia, Inc. | Apparatus for optimizing a patient's insulin dosage regimen |
| US20100256047A1 (en) | 2009-04-03 | 2010-10-07 | Lifescan, Inc. | Analyte Measurement and Management Device and Associated Methods |
| US8924159B2 (en) | 2008-05-30 | 2014-12-30 | Abbott Diabetes Care Inc. | Method and apparatus for providing glycemic control |
| CA2731031A1 (en) | 2008-07-18 | 2010-01-21 | Lifescan, Inc. | Analyte measurement and management device and associated methods |
| US8992464B2 (en) | 2008-11-11 | 2015-03-31 | Hygieia, Inc. | Apparatus and system for diabetes management |
| US20100124996A1 (en) | 2008-11-18 | 2010-05-20 | Paul Ernesto Lindsay | Obstacle course |
| US20100161346A1 (en) | 2008-12-24 | 2010-06-24 | Kristen Getschmann | Systems and Methods for Providing Bolus Dosage Recommendations |
| US9330237B2 (en) | 2008-12-24 | 2016-05-03 | Medtronic Minimed, Inc. | Pattern recognition and filtering in a therapy management system |
| US20100174553A1 (en) | 2008-12-24 | 2010-07-08 | Medtronic Minimed, Inc. | Diabetes Therapy Management System |
| US20100160740A1 (en) | 2008-12-24 | 2010-06-24 | Gary Cohen | Use of Patterns in a Therapy Management System |
| BRPI1008842B1 (pt) | 2009-02-04 | 2021-04-13 | Sanofi-Aventis Deutschland Gmbh | Dispositivo e método médicos para proporcionarem um controle glicêmico com base em informações de resposta glicêmica |
| WO2010089305A1 (en) | 2009-02-04 | 2010-08-12 | Sanofi-Aventis Deutschland Gmbh | Medical device and method for glycemic control |
| CN102369032B (zh) | 2009-02-04 | 2015-09-30 | 赛诺菲-安万特德国有限公司 | 用于提供用于血糖控制的信息的医疗系统和方法 |
| JP5677321B2 (ja) | 2009-02-04 | 2015-02-25 | サノフィ−アベンティス・ドイチュラント・ゲゼルシャフト・ミット・ベシュレンクテル・ハフツング | 血糖コントロール用の情報を提供するための医療デバイス及び方法 |
| US20100331652A1 (en) | 2009-06-29 | 2010-12-30 | Roche Diagnostics Operations, Inc. | Modular diabetes management systems |
| BRPI1015133A2 (pt) | 2009-06-30 | 2016-04-19 | Lifescan Scotland Ltd | sistemas para o gerenciamento de diabetes e métodos |
| JP5728767B2 (ja) * | 2009-09-30 | 2015-06-03 | ドリームド・ダイアベティス・リミテッド | インスリン送達の管理のための監視システム、方法、およびコンピュータプログラム |
-
2011
- 2011-06-24 US US13/168,659 patent/US9220456B2/en active Active
-
2012
- 2012-06-22 CA CA2840360A patent/CA2840360C/en active Active
- 2012-06-22 ES ES12802468T patent/ES2725560T3/es active Active
- 2012-06-22 DK DK12802468.4T patent/DK2723887T3/da active
- 2012-06-22 AU AU2012272781A patent/AU2012272781B2/en not_active Ceased
- 2012-06-22 EP EP12802468.4A patent/EP2723887B1/en active Active
- 2012-06-22 WO PCT/US2012/043678 patent/WO2012177963A1/en not_active Ceased
- 2012-06-22 PL PL12802468T patent/PL2723887T3/pl unknown
- 2012-06-22 CN CN201280040746.4A patent/CN103764840B/zh active Active
-
2015
- 2015-11-19 US US14/946,259 patent/US10736562B2/en active Active
-
2020
- 2020-07-01 US US16/918,489 patent/US11826163B2/en active Active
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN103764840B (zh) | 2018-05-01 |
| US9220456B2 (en) | 2015-12-29 |
| CA2840360C (en) | 2020-10-13 |
| WO2012177963A1 (en) | 2012-12-27 |
| CA2840360A1 (en) | 2012-12-27 |
| CN103764840A (zh) | 2014-04-30 |
| EP2723887A4 (en) | 2015-03-04 |
| US20210015423A1 (en) | 2021-01-21 |
| US20110319322A1 (en) | 2011-12-29 |
| US10736562B2 (en) | 2020-08-11 |
| AU2012272781A1 (en) | 2014-01-23 |
| AU2012272781B2 (en) | 2017-02-02 |
| PL2723887T3 (pl) | 2019-08-30 |
| EP2723887B1 (en) | 2019-01-23 |
| EP2723887A1 (en) | 2014-04-30 |
| US11826163B2 (en) | 2023-11-28 |
| DK2723887T3 (da) | 2019-05-06 |
| US20160073952A1 (en) | 2016-03-17 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| ES2725560T3 (es) | Sistemas, métodos y dispositivos para lograr equilibrios glucémicos | |
| US12183445B2 (en) | Apparatus for optimizing a patient's insulin dosage regimen | |
| CN113940627B (zh) | 减轻糖毒性和恢复胰岛β细胞功能的系统、装置和方法 | |
| US20240032862A1 (en) | Systems, Devices, and Methods for Alleviating Glucotoxicity and Restoring Pancreatic Beta-Cell Function in Advanced Diabetes Mellitus | |
| US20240156400A1 (en) | Systems, Methods and Devices for Achieving Glycemic Balance |