1. Universidad Antonio Nariño
  2. Trabajos de grado
  3. Pregrado
  4. Ingeniería mecatrónica
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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.advisorLeón, Fabian-
dc.creatorOspitia Forero, Miguel Angel-
dc.date.accessioned2024-01-24T19:26:20Z-
dc.date.available2024-01-24T19:26:20Z-
dc.date.created2023-11-23-
dc.identifier.urihttp://repositorio.uan.edu.co/handle/123456789/9043-
dc.description.abstractThe international endocrine association has a consensus of metrics, which are used to assess glycemic variability from continuous glucose monitoring sensor measurements. Glucose monitoring records sample every 5 minutes and are useful for detecting episodes of hypo/hyperglycemia in patients with diabetes. Communication failures, device misuse and other reasons lead to data loss affecting the calculation of metrics.es_ES
dc.description.tableofcontentsLa asociación internacional de endocrinología cuenta con un consenso de métricas, las cuales son usadas para evaluar la variabilidad glucémica a partir de las mediciones de los sensores de monitoreo continuo de glucosa. Los registros de monitorización toman muestras cada 5 minutos y son útiles para la detección de episodios de hipo/hiperglucemia en pacientes con diabetes. Fallas en la comunicación, mal uso del dispositivo y otras razones llevan a pérdidas de datos (‘data gaps’) afectando el cálculo de las métricas.es_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherUniversidad Antonio Nariñoes_ES
dc.rightsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 Estados Unidos de América*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/*
dc.sourceinstname:Universidad Antonio Nariñoes_ES
dc.sourcereponame:Repositorio Institucional UANes_ES
dc.sourceinstname:Universidad Antonio Nariñoes_ES
dc.sourcereponame:Repositorio Institucional UANes_ES
dc.subjectVariabilidad glucémicaes_ES
dc.subjectdata gapses_ES
dc.subjectmétricases_ES
dc.subjectprecisiónes_ES
dc.subjectanálisises_ES
dc.subject.ddc621.52 O839es_ES
dc.titleAnálisis del impacto en la precisión del cálculo de métricas de variabilidad glucémica en registros de glucosa que presentan pérdida de datoses_ES
dc.typeTesis - Trabajo de grado - Monografia - Pregradoes_ES
dc.publisher.programIngeniería Mecatrónicaes_ES
dc.rights.accesRightsopenAccesses_ES
dc.subject.keywordGlycemic variabilityes_ES
dc.subject.keyworddata gapses_ES
dc.subject.keywordmetricses_ES
dc.subject.keywordaccuracyes_ES
dc.subject.keywordanalysises_ES
dc.type.spaTrabajo de grado (Pregrado y/o Especialización)es_ES
dc.type.hasVersioninfo:eu-repo/semantics/acceptedVersiones_ES
dc.source.bibliographicCitationDanne, T. (2017, November 10). International Consensus on Use of Continuous Glucose Monitoring. CONTINUOUS GLUCOSE MONITORING AND RISK OF HYPOGLYCEMIA.es_ES
dc.source.bibliographicCitationFabian Mauricio León Vargas, M. G.-J. (2018). Different Indexes of Glycemic Variability as Identifiers of Patients with Risk of Hypoglycemia in Type 2 Diabetes Mellitus. Journal of Diabetes Science and Technology, 1007-1015.es_ES
dc.source.bibliographicCitationMaira A. García-Jaramillo, F. M. (2019). Impact of sensor-augmented pump therapy with predictive low-glucose management on hypoglycemia and glycemic control in patients with type 1 diabetes mellitus: 1-year follow-up. Diabetes & Metabolic Syndrome: Clinical Research & Reviews, 2635-2631.es_ES
dc.source.bibliographicCitationMartina. Drecogna, e. a. (2021). Data Gap Modeling in Continuous Glucose Monitoring Sensor Data. 43rd Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine & Biology Society. Virtual Conference .es_ES
dc.source.bibliographicCitationMathWorks. (2023). MathWorks. Retrieved from One-sample Kolmogorov-Smirnov test: https://www.mathworks.com/help/stats/kstest.htmles_ES
dc.source.bibliographicCitationMathWorks. (2023). MathWorks. Retrieved from Two-sample F-test for equal variances: https://www.mathworks.com/help/stats/vartest2.htmles_ES
dc.source.bibliographicCitationMonnier, L. (2016). Toward Defining the Threshold Between Low and High Glucose Variability in Diabetes. CLINICAL CARE/EDUCATION/NUTRITION/PSYCHOSOCIAL RESEARCH, 832–838.es_ES
dc.source.bibliographicCitationNathan. R. Hil, e. a. (2011). Normal Reference Range for Mean Tissue Glucose and Glycemic Variability Derived from Continuous Glucose Monitoring for Subjects Without Diabetes in Different Ethnic Groups. DIABETES TECHNOLOGY & THERAPEUTICS, nº 201 921-928.es_ES
dc.source.bibliographicCitationPeter. A. Baghurst, e. a. (2010). The Minimum Frequency of Glucose Measurements from Which Glycemic Variation Can Be Consistently Assessed. Journal of Diabetes Science and Technology, vol. IV, nº 6, 1382 - 1385.es_ES
dc.source.bibliographicCitationRodbard, D. (2011). Glycemic Variability: Measurement and Utility in Clinical Medicine and Research—One Viewpoint. DIABETES TECHNOLOGY & THERAPEUTICS,1077-1080.es_ES
dc.source.bibliographicCitationStephanie. J. Fonda, e. a. (2013). Minding the Gaps in Continuous Glucose Monitoring: A Method to Repair Gaps to Achieve More Accurate Glucometrics. Journal of Diabetes Science and Technology, vol. XII, 88-92.es_ES
dc.description.degreenameIngeniero(a) Mecatrónico(a)es_ES
dc.description.degreelevelPregradoes_ES
dc.publisher.facultyFacultad de Ingeniería Mecánica, Electrónica y Biomédicaes_ES
dc.audienceGenerales_ES
dc.description.notesPresenciales_ES
dc.creator.cedula11481915869es_ES
dc.publisher.campusBogotá - Sures_ES
dc.description.degreetypeInvestigaciónes_ES
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