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Tagesprofil-Statistik

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Gyuri:
… hört sich seltsam an, ist es aber im Grunde nicht. Was machen wir alle, wenn wir unseren Blutzucker messen? Wir versuchen, uns aufgrund von mehr oder weniger zufälligen Messungen einen Überblick zu verschaffen.  Meist messen wir zu bestimmten Ereignissen, wie vor dem Essen oder soundsoviel Stunden nach dem Essen. Sinnvoll wäre es auch, die Extremwerte zu erwischen, was uns aber nur bedingt gelingen kann. Damit es dann doch klappt, sammeln wir Erfahrungen, die uns helfen auch effizient zu messen.

Hier beginnt mein Denkansatz zu greifen. Messe ich z.B. jeden Tag nach dem Aufstehen und sammle die Ergebnisse, so kann ich versuchen herauszubekommen, ob da eine Systematik dahinter steckt, wie die aussieht und vor allem, ob ich mich auf meine Schlussfolgerungen verlassen kann. Und was habe ich als Qualitätsmann beruflich den ganzen Tag so gemacht? Ich überprüfte die Maßhaltigkeit von Teilen und die Zuverlässigkeit meiner Messergebnisse. Dabei setzte ich mathematische Mittel aus der Statistik ein. Warum also nicht auch versuchen, Blutzuckermessungen zu errechnen?

btw:
Was ich bis hier in ein paar Sätze gepackt habe, war in Wirklichkeit ein Denkprozess über Jahre, der ständig verfeinert wurde und der sich in meinem Diabetes-Management widerspiegelt.

Bei meiner Messstrategie habe ich mich sehr bald darauf besonnen, dass es wenig zielführend ist, im Stundentakt den Blutzucker zu messen (typischer Anfängerfehler). In der Technik zählt: Zeit ist Geld und Messzeit ist auf das absolut geringste Level zu setzen, weil es NUR Geld kostet. Einige Ausnahmen gibt es bei wichtigen Teilen, wo eine "Null-Fehler-Strategie" eingesetzt wird, die eine ständige Überprüfung erfordert. Wir mit unserem Blutzucker können/müssen uns kleine "Ausreißer" durchaus erlauben.

Ich begann also, Tagesprofile zu sammeln. Anfangs war ich da mit 3 oder 4 Messungen am Tag zufrieden (ich hielt meinen Zuckerpegel noch mit Diät im Griff), bis mir ein Arzt dann sagte, es käme auch auf die PP-Werte an um über den Tagesverlauf eine Aussage zu treffen.

Ahaaa! So kam ich dann zu Messungen vor und nach den Hauptmahlzeiten, eine vor dem Schlafengehen, u.U. eine Nachts zw. 2 und 3 Uhr und eine Kontrollmessung in der Früh des Folgetages - 9 Messergebnisse für ein ausführliches Tagesprofil. Weil mir das Prinzip der (zufälligen) Stichprobe geläufig war, legte ich erst meine Messtage auf einen Takt von … ich glaube 3 Tage. So kamen immer verschiedene Wochentage zusammen. Ich stellte später fest, dass die Ergebnisse nicht Wochentag abhängig waren (bei mir jedenfalls) und änderte den Takt entsprechend meines Teststreifenkontingetes. Inzwischen war ich Insulinpflichtig und bekam auch zu hören, dass ich nicht mehr wie bisher Teststreifen bis zum Abwinken erhalten könne. So gestand man mir 200 Streifen im Quartal zu. Na ja: Ein Quartal hat um die 92 Tage oder gut 13 Wochen. Wenn ich jede Woche ein Tagesprofil erstelle, benötige ich dafür 117 Streifen. Ergo genügen mir sogar nur 150 Streifen und ich habe sogar noch welche für Zwischenmessungen übrig. Mal schauen, ob ein Tagesprofil pro Woche reicht. Ich greife etwas vor und sage, es reicht nicht immer.

Nehmen wir mal 13 beliebige Tagesprofile und schauen uns die Werte an. Das gibt dann einen Zahlenfriedhof von bis zu 13x9 Werten. Ein paar Lücken entstehen dann, wenn Messungen aus welchen Gründen auch immer ausfallen. Viel besser wäre dann also ein Diagramm. Grundsätzlich kann man (zweidimensional) zwei verschiedene Kurven zeichnen. [*] Eine Trendkurve (Verlauf) über ein Quartal


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Das sind dann alle Messwerte über den Zeitraum von einem Quartal. Der Einfachheit halber werden hier Messungen eines Tages übereinander dargestellt. Das hat Vorteile aber auch Nachteile. Es ist so kein Tagesprofil erkennbar was aber bei dem langen Zeitraum im Trend sowieso nicht richtig zu sehen wäre. Dafür wurden aber noch die Tagesmittelwerte errechnet und mit in das Diagramm eingefügt. (schwarz gestrichelt)

[*] Tagesprofile über ein Quartal


(größer durch KLICK)

Wie Sie sehen, sehen Sie nichts - oder nicht viel. Ein ungeübter Betrachter vermag da nichts zu erkennen. Ich wundere mich auch immer, wenn mein Arzt mit Diabass so ähnlich meine Tagesprofile beurteilt, aber darauf immer genau das sieht, was ich in einem weiteren Diagramm aus den Daten "herauskitzle".


(größer durch KLICK)

Beide Tagesprofil-Diagramme beziehen sich auf die jeweiligen Ereignisse und nicht auf starre Uhrzeiten! Die ungefähren Zeit gab ich nur an, weil das so übersichtlicher ist als ein Roman zu jedem Ereignis.

Man sieht hier nur eine Kurve und zwar von den gemittelten Messwerten zu jeweils den gleichen Ereignissen. Da aber ein Mittelwert für sich noch nicht sehr viel aussagt, muss noch zu jedem Mittelwert ein Maß dafür her, wie groß die Streuung zu dem Ereignis war. [/list]
[Für Statistiker: ] Man könnte die kleinsten und größten Ergebnisse wählen (Differenz = Range) was aber bei einzelnen Ausreißern zu einer ungewünschten Verzerrung der Wahrscheinlichkeiten führt. Ich arbeite hier mit der Standardabweichung oder einem definierten vielfachen davon.
Was also bei dieser Kurve noch zu erkennen ist: die statistisch möglichen Abweichungen ALLER denkbaren Einzel-Tagesprofile. Sollte Normalverteilung vorliegen, was ich später noch erkläre, könnte man z.B. sagen, bei ±2s hat man eine Wahrscheinlichkeit von 95% alle möglichen Kurven errechnet zu haben. [Ende für Statistiker]
Ganz einfach ausgedrückt:
Je kleiner die Standardabweichung desto sicherer kann man einen Wert zu einem Ereignis vorhersagen.
Übersteigt die Standardabweichung einen bestimmten Wert (ich akzeptiere für mich maximal 30 mg/dl) muss da unbedingt etwas unternommen werden, damit die Schwankungen geringer ausfallen.
Was genau, hängt meist vom Ereignis ab. Ich habe mir da eine ICT-taugliche These entwickelt, auf die ich später noch genauer eingehe.

Und weil wir gerade bei ICT sind: Mein Arzt hat mal aufgrund meiner Tagesprofile erkannt, dass bei mir Lantus nicht den zu erwartenden linearen Verlauf der Wirkkurve hat und mir empfohlen (das wäre eine längere Geschichte), Lantus am frühen Nachmittag zu spritzen, was dann auch die Tagesprofile günstig beeinflusste. Die Konzentration auf Tagesprofile ist also nicht nur eine Spinnerei von mir, sondern auch ein Kernpunkt der Diabetes-Beratung durch meinen Facharzt.

Ich will das jetzt erst mal beenden und den Zweiflern Gelegenheit geben, mir zu widersprechen. ;) Aber vor allem muss ich das, was ich da so einfach behaupte, auch noch beweisen. Und dann möchte ich euch meine Excel-Tabelle zur Verfügung stellen, sobald ich weiß, wie ich das machen kann. Das statistisch ermittelte Tagesprofil ist bei weitem nicht alles, was ich da mit Excel mache, aber ich meine es ist wirklich sehr wichtig und wenn man so seine Werte in Griff bekommt, braucht man wirklich nicht mehr als 200 Streifen pro Quartal und weiß vor allem mehr, als wenn man 200 Streifen für knapp 2,2 Messungen täglich verwendet. Freut euch, wenn euch mehr Streifen (300 oder mehr) zugestanden werden. Ich verzichte oft  bewusst darauf und bekomme dann aber auch keine Probleme, wenn ich mal (wegen Umstellungen) mehr brauche.

Akina:

--- Zitat von: Gyuri am August 27, 2013, 15:12 ---. Und was habe ich als Qualitätsmann beruflich den ganzen Tag so gemacht? Ich überprüfte die Maßhaltigkeit von Teilen und die Zuverlässigkeit meiner Messergebnisse. Dabei setzte ich mathematische Mittel aus der Statistik ein. Warum also nicht auch versuchen, Blutzuckermessungen zu errechnen?

--- Ende Zitat ---

Alles prima,

aber falscher Ansatz.

Die Masshaltigkeit von maschinenproduzierten Teilen lässt sich sicher statistisch erfassen, da die Werte reproduzierbar sein sollten.

Aber (leider) ist mein Körper keine Maschine, die unter gleichen Bedingungen identische BZ-Werte produziert, die Anzahl der Parameter ist einfach zu gross.

Aber als Glasperlenspielerei sind deine Übungen schon hübsch...und wenns denn hilft, noch besser.

Gyuri:
So denken und argumentieren die meisten, die mir da widersprechen. In der Tat gehe ich von einer Normalverteilung aus, die man unüberprüft verwerfen müsste. Darum verwende ich einen relativ großen Teil auf die Überprüfung auf Normalverteilung. Hierbei stellte sich heraus, dass die zwar nicht immer gegeben ist, jedoch durchaus, wenn ich Messungen nur zu gleichen Ereignissen vergleiche und zwar nicht länger als vielleicht maximal ein Quartal (bei guter Führung) bzw. ca. 4 Wochen in Umstellungsphasen.

Es stellte sich sogar heraus, dass man z.B. Keine Normalverteilung erhällt, wenn man alle drei "Nüchtern" bzw. PP-Messungen der Messtage bündelt. Hier erkennt man in einem Histogramm ganz klar, dass mehrere Verteilungen überlagert sind, was dann auch in einem Fall die scheinbare Standardabweichung größer werden lässt, im andern kleiner. (Äpfel und Birnen zusammen gezählt) Was rede ich da lange? Hier zeige ich gleich mal die Histogramme  von 2013.

. .
(größer durch anklicken) Nur zum Vergleich habe ich immer eine Normalverteilung dazu gezeichnet.

Fasst man ALLE Messungen in einem Histogramm zusammen in dem die Klassenbreite dann auch nicht mehr pauschal in runden Schritten gewählt wurde, sondern in Schritten der Standardabweichung so erhällt man eine recht aufschlussreiche Verteilung. Es ist wohl davon auszugehen (genau habe ich es noch nicht überprüft) dass hier eine logarithmische Normal-Verteilung vorliegt, wie man sie in der Technik oft bei Größen wie Rauheit oder Rundlauf vorfindet. Über den Daumen geschätzt gilt da die Regel: Bei allem, wo es keine negativen Werte geben kann, liegt eine logarithmische Verteilung vor.


(größer durch anklicken)

Hier, bei meinem "Jahres-Blutzucker" kann man sogar davon ausgehen, dass die drei Messwerte um die 270 mg/dl KEINE Ausreißer sind, sondern sich in die Kurve eingliedern und somit berechenbar wären. Da ich aber nicht her gehe und alle Messungen für Berechnungen zu verwenden, sondern nur jeweils zu gleichen Bedingungen und so mit wenigen Zahlen auskommen muss (n <20) spielt die Verteilung keine große Rolle. Es wird alles einfach ungenau (technisch betrachtet). Es wird aber nicht ungenauer, als gar nichts zu machen und sich dann nur wundern, warum man zum Beispiel so unverständliche Schwankungen festgestellt hat.

Als ich mit meinem Diabetologen einmal über das Thema sprach, erzählte er mir, dass im Münchner Raum ein Statistikkurs für Ärzte angeboten wurde. Seine Kollegen waren leider alle nicht interessiert. So ist er wohl weit und breit der einzige, der mit Statistik arbeitet. Über eines muss man sich im Klaren sein: Die Statistik liefert keine Lösungen! Sie informiert nur und dient als "Entscheidungshilfe". Analysieren muss man mit Sachverstand immer selbst.

Allen Skeptikern zum Trotz: der alte Gauß hatte schon recht, als er sagte: "Alles ist normal verteilt!" Na ja, ob er das wirklich gesagt hat? Jedenfalls hat er bewiesen, dass dem so ist. ;)

Akina:

--- Zitat von: Gyuri am August 29, 2013, 08:25 ---So denken und argumentieren die meisten, die mir da widersprechen. In der Tat gehe ich von einer Normalverteilung aus, die man unüberprüft verwerfen müsste. Darum verwende ich einen relativ großen Teil auf die Überprüfung auf Normalverteilung. Hierbei stellte sich heraus, dass die zwar nicht immer gegeben ist, jedoch durchaus, wenn ich Messungen nur zu gleichen Ereignissen vergleiche und zwar nicht länger als vielleicht maximal ein Quartal (bei guter Führung) bzw. ca. 4 Wochen in Umstellungsphasen.

--- Ende Zitat ---

So was nennt man finites Rechnen ("ändere so lange, bis es in dein Komzept passt").

Aber das ist halt das alte Problem der Techniker wenn sie sich an Geisteswissenschaft versuchen. :prost:

ralfulrich:

--- Zitat von: Akina am August 29, 2013, 23:11 ---
Aber das ist halt das alte Problem der Techniker wenn sie sich an Geisteswissenschaft versuchen. :prost:

--- Ende Zitat ---

Jeep, nach meiner Zeit an der FH und dem Studium der Automatisierungstechnik dachte ich auch lange Zeit, dass alles berechenbar ist, wenn man nur alle wirksamen Parameter kennt...

Heute weiß ich, die Maschine Mensch ist unberechenbar, allenfalls kalkulierbar. Die Parameter sind hier leider keine festen Größen und auch noch längst nicht alle erforscht... :-\

Grüße
Ralf

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