Измерения глюкозы по месту лечения: пострегистрационное испытание госпитального глюкометра Акку-Чек Информ II

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Обоснование. Измерения глюкозы по месту лечения (ИМЛ) – важный компонент ведения пациентов с гипергликемией и гипогликемией в стационарных лечебно-профилактических учреждениях (ЛПУ). В российских ЛПУ для ИМЛ традиционно применяются обычные глюкометры, предназначенные для самоконтроля глюкозы больными сахарным диабетом. Эти приборы имеют два серьезных недостатка. Во-первых, они измеряют концентрацию глюкозы (CGL) с большой погрешностью. Во-вторых, они не сопрягаются с медицинскими информационными системами, и данные измерений приходится переносить в карты пациентов вручную. И то и другое приводит к врачебным ошибкам. Поэтому в ЛПУ целесообразнее использовать госпитальные глюкометры, которые точнее обычных и имеют интерфейс для передачи данных в медицинские информационные системы. Исходя из этого, врачи Российской детской клинической больницы – филиала ФГАОУ ВО «РНИМУ им. Н.И. Пирогова» – решили заменить обычные глюкометры на госпитальный глюкометр Акку-Чек Информ II, но с условием предварительного испытания этого прибора.

Цель. Протестировать операционные параметры глюкометра Акку-Чек Информ II: точность, линейность, воспроизводимость и среднюю погрешность измерений.

Материалы и методы. Операционные параметры тестировали путем сравнения результатов параллельных измерений CGL в пробах капиллярной крови с помощью Акку-Чек Информ II и референтного лабораторного анализатора. Всего выполнили 99 параллельных измерений CGL в 45 пробах. Точность оценивали по критериям стандарта ISO 15197-2013 и руководства POCT12-A3.

Результаты. Точность Акку-Чек Информ II соответствовала требованиям ISO 15197-2013 и POCT12-A3. Глюкометр продемонстрировал высокую линейность (коэффициент корреляции r=1,0), хорошую воспроизводимость (средний коэффициент вариации CV=1,38%) и приемлемую среднюю погрешность измерений (4,9%).

Обсуждение. Госпитальный глюкометр Акку-Чек Информ II может эффективно и безопасно использоваться для ИМЛ в ЛПУ, в том числе в детских больницах.

Об авторах

Елена Ефимовна Петряйкина

Российская детская клиническая больница – филиал ФГАОУ ВО «Российский национальный исследовательский медицинский университет им. Н.И. Пирогова» Минздрава России

Email: alvaltim@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-8520-2378

дир.

Россия, Москва

Николай Андреевич Маянский

Российская детская клиническая больница – филиал ФГАОУ ВО «Российский национальный исследовательский медицинский университет им. Н.И. Пирогова» Минздрава России

Email: alvaltim@gmail.com
ORCID iD: 0000-0001-8077-5313

рук. Центра лабораторной диагностики

Россия, Москва

Елена Степановна Дёмина

Российская детская клиническая больница – филиал ФГАОУ ВО «Российский национальный исследовательский медицинский университет им. Н.И. Пирогова» Минздрава России

Email: alvaltim@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-4396-1245

зав. эндокринологическим отд-нием

Россия, Москва

Ирина Викторовна Карамышева

Российская детская клиническая больница – филиал ФГАОУ ВО «Российский национальный исследовательский медицинский университет им. Н.И. Пирогова» Минздрава России

Email: alvaltim@gmail.com

врач клинической лабораторной диагностики Центра лабораторной диагностики

Россия, Москва

Ксения Андреевна Горст

Российская детская клиническая больница – филиал ФГАОУ ВО «Российский национальный исследовательский медицинский университет им. Н.И. Пирогова» Минздрава России

Email: alvaltim@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-5986-4976

врач клинической лабораторной диагностики Центра лабораторной диагностики

Россия, Москва

Алексей Валентинович Тимофеев

Российская детская клиническая больница – филиал ФГАОУ ВО «Российский национальный исследовательский медицинский университет им. Н.И. Пирогова» Минздрава России

Автор, ответственный за переписку.
Email: alvaltim@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-6861-9630

врач клинической лабораторной диагностики Центра лабораторной диагностики

Россия, Москва

Список литературы

  1. Бессонов И.С., Кузнецов В.А., Потолинская Ю.В., и др. Влияние гипергликемии на результаты чрескожных коронарных вмешательств у больных острым инфарктом миокарда с подъемом сегмента ST. Терапевтический архив. 2017;89(9):25-9 [Bessonov IS, Kuznetsov VA, Potolinskaya YuV, et al. Impact of hyperglycemia on the results of percutaneous coronary interventions in patients with acute ST-segment elevation myocardial infarction. Terapevticheskii Arkhiv (Ter. Arkh.). 2017;89(9):25-9 (in Russian)]. doi: 10.17116/terarkh201789925-29
  2. Rosinha PMO, Inácio IMR, de Moura Teixeira SM, et al. Hyperglycemia in hospitalized patients of a tertiary care hospital: prevalence and treatment in two cross-sectional evaluations (2011–2020). Arch Endocrinol Metab. 2022;66(2):214-21. doi: 10.20945/2359-3997000000452
  3. Cruz P, Blackburn MC, Tobin GS. A Systematic Approach for the Prevention and Reduction of Hypoglycemia in Hospitalized Patients. Curr Diab Rep. 2017;17(11):117. doi: 10.1007/s11892-017-0934-8
  4. International Organization for Standardization. ISO 15197:2013 In vitro diagnostic test systems requirements for blood-GLucose monitoring systems for self-testing in managing diabetes mellitus. Available at: https://www.iso.org/standard/54976.html#:~:text=ISO%2015197 %3A2013%20 specifies %20requirements,performance%20by%20the%20intended%20users/ Accessed: 29.11.2023.
  5. ГОСТ Р ИСО 15197-2015. Национальный стандарт Российской Федерации «Тест-системы для диагностики in vitro. Требования к системам мониторинга глюкозы в крови для самоконтроля при лечении сахарного диабета». Федеральное агентство по техническому регулированию и метрологии. М.: Стандартинформ, 2015. Режим доступа: https://docs.cntd.ru/document/1200120137. Ссылка активна на 29.11.2023 [GOST R ISO 15197-2015. Natsional'nyi standart Rossiiskoi Federatsii “Test-sistemy dlia diagnostiki in vitro. Trebovaniia k sistemam monitoringa gliukozy v krovi dlia samokontrolia pri lechenii sakharnogo diabeta”. Federal'noe agentstvo po tekhnicheskomu regulirovaniiu i metrologii. Moscow: Standartinform, 2015. Available at: https://docs.cntd.ru/document/1200120137. Accessed: 29.11.2023 (in Russian)].
  6. Bland JM, Altman DG. Statistical methods for assessing agreement between two methods of clinical measurement. Lancet. 1986;1(8476):307-10.
  7. Clarke WL, Cox D, Gonder-Frederick LA, et al. Evaluating clinical accuracy of systems for self-monitoring of blood GLucose. Diabetes Care. 1987;10(5):622-8. doi: 10.2337/diacare.10.5.622
  8. Parkes JL, Slatin SL, Pardo S, Ginsberg BH. A new consensus error grid to evaluate the clinical significance of inaccuracies in the measurement of blood glucose. Diabetes Care. 2000;23(8):1143-8. doi: 10.2337/diacare.23.8.1143
  9. Kovatchev BP, Wakeman CA, Breton MD, et al. Computing the surveillance error grid analysis: procedure and examples. J Diabetes Sci Technol. 2014;8(4):673-84. doi: 10.1177/1932296814539590
  10. Blood glucose Monitoring System Surveillance Program. Available at: https://www.diabetestechnology.org/seg.shtml. Accessed: 29.11.2023.
  11. CLSI. Point-of-Care Blood Glucose Testing in Acute and Chronic Care Facilities; Approved Guideline – Third Edition. CLSI document POCT12-A3. Wayne, PA, Clinical and Laboratory Standards Institute. 2013. Available at: https://clsi.org/standards/products/point-of-care-testing/documents/poct12. Accessed: 29.11.2023.
  12. Freckmann G, Mende J, Pleus S, et al. Mean Absolute Relative Difference of Blood GLucose Monitoring Systems and Relationship to ISO 15197. J Diabetes Sci Technol. 2022;16(5):1089-95. doi: 10.1177/19322968211001402
  13. Тимофеев А.В., Хайбулина Э.Т., Мамонов Р.А., Горст К.А. Проверка аналитических характеристик трех моделей глюкометров. Клиническая лабораторная диагностика. 2016;21(1):39-45 [Timofeev AV, Khaibulina ET, Mamonov RA, Gorst KA. Proverka analiticheskikh kharakteristik trekh modelei gliukometrov. Klinicheskaia laboratornaia diagnostika. 2016;21(1):39-45 (in Russian)].
  14. Mitsios JV, Ashby LA, Haverstick DM, et al. Analytic evaluation of a new glucose meter system in 15 different critical care settings. J Diabetes Sci Technol. 2013;7(5):1282-7. doi: 10.1177/193229681300700518
  15. Nichols JH, Brandler ES, Fantz CR, et al. A Multicenter Evaluation of a Point-of-Care Blood Glucose Meter System in Critically Ill Patients. J Appl Lab Med. 2021;6(4):820-33. doi: 10.1093/jalm/jfab005
  16. WMA Declaration of Helsinki – Ethical Principles for Medical Research Involving Human Subjects. Adopted by the 18th WMA General Assembly, Helsinki, Finland, June 1964 and amended by the 64th WMA General Assembly, Fortaleza, Brazil, October 2013. Available at: https://www.wma.net/policies-post/wma-declaration-of-helsinki-ethical-principles-for-medical-research-involving-human-subjects. Accessed: 29.11.2023.
  17. Федеральный закон Российской Федерации №323-ФЗ от 21 ноября 2011 г. «Об основах охраны здоровья граждан в Российской Федерации». Режим доступа: http://publication.pravo.gov.ru/Document/View/0001201111220007. Ссылка активна на 29.11.2023 [Federal law of the Russian Federation 323-FZ of 21 November 2011. “Basic principles of health care in the Russian Federation”. Available at: http://publication.pravo.gov.ru/Document/View/0001201111220007. Accessed: 29.11.2023 (in Russian)].
  18. MedCalc® Statistical Software version 22.016. MedCalc Software Ltd, Ostend, Belgium. Available at: https://www.medcalc.org. Accessed: 29.11.2023.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
2. Рис. 1. Диаграмма Блэнда–Алтмана для глюкометра Х. В 440 пробах крови одновременно измерили CGL с помощью глюкометра и референтного анализатора. Для каждой пары измерений вычислили отклонение результата глюкометра от результата анализатора (треугольники). Сплошные линии: границы допустимых отклонений согласно ГОСТ 15197. Пунктир: гипотетическая линия нулевых отклонений (идеального совпадения всех результатов глюкометра со всеми соответствующими результатами анализатора).

Скачать (135KB)
3. Рис. 2. Номограмма CEG для глюкометра Х. На номограм-му CEG нанесены результаты 400 измерений CGL c помощью глюкометра. Каждый результат глюкометра сопоставлен с результатом референтного анализатора. На номограмме обозначены 5 зон с разной степенью риска.

Скачать (148KB)
4. Рис. 3. Демонстрационная номограмма SEG на сайте SEG Software [10]. На номограмму SEG нанесены результаты 600 измерений CGL с помощью глюкометра. Каждый результат глюкометра сопоставлен с результатом анализатора. На номограмме обозначены 5 зон с разной степенью риска. Зеленый цвет – нулевой риск, желтый – незначительный риск, оранжевый – умеренный риск, красный – высокий риск, коричневый – очень высокий риск.

Скачать (137KB)
5. Рис. 4. Оценка соответствия аналитической точности глюкометра Акку-Чек Информ II требованиям ISO 15197. Пунктир: линия идеальных совпадений результатов Акку-Чек Информ II и анализатора. Тонкие сплошные линии: границы диапазона допустимых отклонений по ISO 15197. Стрелка: результат, выходящий за допустимый диапазон. Абсцисса: CGL, измеренные анализатором, ммоль/л. Ордината: разность между CGL, измеренными Акку-Чек Информ II и анализатором, ммоль/л.

Скачать (125KB)
6. Рис. 5. Оценка соответствия клинической точности глюкометра Акку-Чек Информ II требованиям ISO 15197. Пунктир: линия идеальных совпадений результатов Акку-Чек Информ II и анализатора. Сплошные линии: границы зон риска. Абсцисса: CGL, измеренные анализатором, ммоль/л. Ордината: CGL, измеренные Акку-Чек Информ II, ммоль/л.

Скачать (108KB)
7. Рис. 6. Оценка клинической точности глюкометра Акку-Чек Информ II по номограмме SEG.

Скачать (107KB)
8. Рис. 7. Оценка соответствия аналитической точности глюкометра Акку-Чек Информ II требованиям POCT12-A3. Пунктир: линия идеальных совпадений результатов Акку-Чек Информ II и анализатора. Черные линии: границы диапазона допустимых отклонений согласно первому требованию РОСТ12-А3. Серые линии: границы диапазона допустимых отклонений согласно второму требованию РОСТ12-А3. Стрелки: результаты, выходящие за пределы допустимых диапазонов. Абсцисса: CGL, измеренные анализатором, ммоль/л; ордината: разность между CGL, измеренными Акку-Чек Информ II и анализатором, ммоль/л.

Скачать (138KB)
9. Рис. 8. Оценка линейности глюкометра Акку-Чек Информ II. Сплошная линия: кривая регрессии. Пунктир: линия идеальных совпадений результатов Акку-Чек Информ II и анализатора. В верхней части рисунка записано уравнение регрессии, где r – коэффициент корреляции, КС – коэффициент сдвига, КН – коэффициент наклона. Абсцисса: CGL, измеренные анализатором, ммоль/л; ордината: CGL, измеренные Акку-Чек Информ II, ммоль/л.

Скачать (87KB)
10. Приложение_1

Скачать (396KB)
11. Приложение_2

Скачать (673KB)
12. Приложение_3

Скачать (879KB)
13. Приложение_4

Скачать (455KB)
14. Приложение_5

Скачать (461KB)

© ООО "Консилиум Медикум", 2023

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.
 
 


Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».