Entendendo MAGE: Métrica Chave para Controle do Diabetes

O MAGE (Amplitude Média de Excursões Glicêmicas) é medida comum da volatilidade dos níveis de glicose no sangue, indicação do nível de controle do diabetes. MAGE é tipicamente usado com sistemas de monitoramento contínuo de glicose no sangue, que fornecem leituras de nível de glicose no sangue a cada 10 segundos. No entanto, existem estudos médicos publicados nos quais o algoritmo MAGE é usado com conjunto de dados muito menor, tipicamente sete a 10 leituras por dia ao longo de dois dias.

O que Você Vai Precisar

• Lápis
• Papel
• Monitor contínuo de glicose no sangue ou medidor padrão de glicose no sangue e tiras de teste
• Calculadora com funções estatísticas ou computador com software de planilha

Instruções

1. Determine MAGE +/-

   Use monitor contínuo de glicose no sangue, e registre todas leituras ao longo de período de 24 horas. Alternativamente, use medidor normal de glicose no sangue e registre pelo menos 10 leituras por dia, espaçadas uniformemente, por dois dias.

2. Calcule desvio padrão de todas medições de glicose no sangue tomadas. Isso é melhor realizado com computador e programa de planilha, mas pode ser realizado com calculadora. Veja Recursos para mais informação sobre cálculo de desvio padrão.

3. Para cada leitura de glicose, calcule diferença da leitura anterior, e registre este resultado. Se leitura é maior que anterior, esta será mudança positiva (+), e se leitura é menor que anterior, esta será mudança negativa (-). Quando completado, você terá resultado de diferença para cada leitura exceto a primeira.

4. Compare cada resultado calculado na Etapa 3 contra desvio padrão calculado na Etapa 2. Para esta etapa, ignore sinais +/- e apenas considere magnitude do número. Descarte de consideração adicional todos dados onde magnitude da diferença (Etapa 3) é menor que desvio padrão.

5. Calcule média aritmética das diferenças (etapa 3) que não foram eliminadas da consideração na etapa 2. A média é calculada somando todas as diferenças e dividindo pelo número de pontos de dados considerados.