Was am Ende rauskommt ist das was wichtig ist. Ich konnte meinen 1c mit dem FSL erheblich und erheblich einfacher verbessern als mit blutigen Messungen.
Ich auch, und wenn das FSL1 von Anfang an so grottenschlechte Statistiken produziert hätte, wäre ich längst auf etwas anderes umgestiegen.
Wären meine Messergebnisse so ungenau wie hier reklamiert würde ich mir aussichtslose Debatten darüber sparen und wieder blutig messen oder als T1ser ein CGM anstreben wenn diese genauer messen? Das Dexcom 6 wird ja nun auch nicht mehr kalibriert.
Ich möchte hier auch keine aussichtslosen Debatten führen.
Im Endeffekt mache ich diese Experimente ja, um mir Klarheit darüber zu verschaffen, ob der Umstieg auf Dexcom oder evtl. auch Eversense sinnvoll ist. Wenn ich die Statistiken nun schon mal gemacht habe, finde ich es auch sinnvoll, sie hier anderen zur Verfügung zu stellen.
Dexcom G6 verfügt wie das Vorgängermodell über die Möglichkeit einer ‚Kalibrierung‘. Es ist aber dem Nutzer selbst überlassen, ob er davon Gebrauch macht oder nicht.
Nein, ging es um "Kalibrieren", wie ich es als ehemaliger Leiter eines Kalibrierlabors sehe, würde ich nie und nimmer einen Prüfling mit einer fremden Maßverkörperung vergleichen.
Das Libre kann keinen Blutzucker messen. Vergleiche in einem ErrorGird sind zwar möglich, es bleibt aber immer die Frage, ob die verglichenen Ergebnisse immer in einem bestimmten Zusammenhang stehen. Mit "Kalibrieren hat das aber nichts zu tun.
(…)
Es mag vielleicht anders aussehen, wir sind aber einer Meinung. Deine Analyse ist auf jeden Fall sehr aufschlussreich, auch wenn "Langzeitstudien" 
noch fehlen.
Ich will nur jetzt (für MICH) noch nicht sagen, Libre (1 und 2) seinen unnzuverlässig.
Ich denke auch, dass wir weitgehend einer Meinung sind, auch wenn das nach außen vielleicht anders aussieht.
Es liegt in der Natur von Langzeitstudien, dass sie eben nicht nach 4 Tagen fertig sein können.
Ich bin auch nicht für voreilige Schlussfolgerungen und werde das System mindestens noch bis Mitte des Jahres nutzen, bevor ich -zusammen mit meinem Arzt- eine Umstellung in Erwägung ziehe, auch wenn die erste Zwischenbilanz im Moment ziemlich enttäuschend ausfällt.
Brauche ich wirklich blutige Messdaten für mein Diabetes-Management? Dann sollte ich die Finger von allen Systemen lassen, die etwas anderes Messen.
… und fertig …
(…)
Habe ich mich aber entschieden, z.B. mit Libre-Messergebnissen zu hantieren, sollte ich mir auch "angepasste" Strategien einfallen lassen und nicht alle Regeln aus der Blutzuckermessung bei Diabetes 1:1 auf die ZZW-Messung übernehmen.
In dem Punkt würde ich vorsichtig widersprechen.
Dann und nur dann, wenn die Messmethode in der Errorgrid-Analyse auf passable Ergebnisse kommt (am besten natürlich im Vergleich zu einem Laborblutzuckerwert als Referenz) und einen MARD_Wert in der Nähe von 10% liefert, können die Messwerte bei Dosisentscheidungen wie normale Blutzuckerwerte behandelt werden und es sind keine neuen Strategien erforderlich.
Einen BZ-Wert als Referenzwert für die Error-Grid-Analyse und den MARD-Wert zu benutzen macht deshalb Sinn, weil die Patienten eben auf die Interpretation von BZ-Werten geschult sind und gelernt haben, wie sie auf BZ-Werte angemessen reagieren.
Dahinter steckt trotzdem nicht die Vorstellung, dass BZ-Werte und ZZW-Werte immer und unter allen Umständen gleich sein müssten. Man analysiert nur, wie groß die Unterschiede statistisch gesehen sind.
Hinzu kommt noch, dass es ja gar keine Referenzmethode für in-vivo-Messungen des Zuckergehaltes im ZZW gibt, mit der man die Geräte tatsächlich eine Kalibrierung vornehmen könnte, die den Ansprüchen eines ehemaligen Leiter eines Kalibrierlabors genügen würde.
Ich sage bereits jetzt voraus, 
dass es keinen Algorithmus geben wird, der vom ZZW auf den Blutzucker so umwerten kann dass gleiche Werte raus kommen. Benutze ich den Blutzucker als Referenz, wird die ZZW-Messung IMMER verlieren oder zumindest als zu "ungenau" bewertet werden … zu Unrecht wie ich meine.
Für diese Vorhersage brauchst du nun wirklich kein großer Prophet zu sein.
Wenn es jemals eine hinreichend genaue Labormethode zur in-vivo-Bestimmung des Zuckergehaltes im ZZW geben sollte, würden die Ergebnisse trotzdem nicht mit einem BZ-Laborwert übereinstimmen.
Trotzdem wäre es sinnvoll, hier eine Error-Grid-Analyse und einen MARD-Wert mit dem Labor-BZ als Referenzwert zu ermitteln, um sich Klarheit darüber zu verschaffen, wie groß und wie therapeutisch relevant die Unterschiede sind.
Ich gehe davon aus, dass auch bei sehr exakten Messmethoden MARD-Werte über 5%, möglicherweise sogar über 10% herauskommen würden.
Benutze ich den Blutzucker als Referenz, wird die ZZW-Messung IMMER verlieren oder zumindest als zu "ungenau" bewertet werden … zu Unrecht wie ich meine.
Es geht nicht ums Gewinnen und Verlieren. Ich würde gerne ein hypothetisches, absolut exaktes Messgerät für den Glukosewert im ZZW benutzen, selbst wenn es im Vergleich zu einem ebenso hypothetischen, absolut exakten BZ-Laborgerät einen MARD-Wert von deutlich mehr als 10% hätte.
Aber die bisher gebräuchlichen Geräte sind offenbar alles andere als absolut exakt. Sie sind eigentlich genau genommen noch nicht mal Messgeräte für den Glukosewert im ZZW, denn sowohl die Werkskalibrierung als auch ggf. die ‚Kalibrierung‘ durch BZ-Werte und auch der streng geheime Algorithmus von Abbott zielen darauf ab, aus den tatsächlichen Messwerten im ZZW den BZ-Wert optimal zu schätzen. Sie sind somit keine echten Messwerte im ZZW mehr, sondern irgendwie ein Zwischending aus BZ- und ZZW-Werten.
Ein echter Messwert im ZZW müsste aus physiologischen Gründen im Durchschnitt niederiger sein, als der zugehörige BZ-Wert. Grob geschätzt vielleicht 5% bis 10% niedriger. Andernfalls würde mehr Glukose vom ZZW zum Blut fließen als umgekehrt, was absolut nicht plausibel wäre.
Insofern überrascht es mich, dass FSL2 im Durchschnitt deutlich zu hohe werte im Vergleich zu den zeitgleichen BZ-Werten anzeigt. Hier drängt sich die Idee geradezu auf, die Werte zu korrigieren mit einem rechnerischen Algorithmus, der alle bisherigen Wertepaare mit dem gleichen Sensor einbezieht.
Der Algorithmus von Glimp zieht zum Beispiel von den Messwerten einfach die bisherige durchschnittliche Abweichung von den BZ-Werten ab. Den gleichen Algorithmus verwendet angeblich auch Dexcom bei der Kalibrierung. Bei den inzwischen 40 gesammelten Wertepaaren aus BZ und FSL2 würde das den MARD-Wert von mäßigen (um nicht zu sagen: saumäßigen) 19,5% auf einigermaßen passable 12,0% verbessern. Man müsste dann im Moment einfach von allen angezeigten Messwerten 26 abziehen, was man wohl noch ganz gut im Kopf erledigen kann. Alternativ könnte man auch einfach den Zielbereich entsprechend anpassen und nicht auf 80 bis 160, sondern auf 106 bis 186 einstellen.
Noch besser wäre es, eine Schätzung mittels linearer Regression aus allen bisherigen Wertepaaren vorzunehmen. Aktuell ergibt das, dass man den FSL2-Wert mit 0,91 malnehmen und dann noch 8mg/dL abziehen muss. Mit diesem Algorithmus käme man auf einen einigermaßen guten MARD-Wert von 10,4%. Außerdem wären damit bei der Error-Grid-Analyse 90% in Bereich A und 10% in Bereich B. Ein erstaunlich gutes Ergebnis angesichts der großen Abweichungen zwischen FSL2 und BZ bei den Originaldaten.
Wenn die Geräte nun mal sowieso schon etwas anzeigen, was eher ein BZ-Schätzwert ist als ein echter Messwert im ZZW, gibt es auch keinen vernünftigen Grund, die Schätzung nicht unter rechnerischer Einbeziehung von BZ-Werten zu verbessern.
