Uso de herramientas de análisis de punto de cambio para evaluar el desempeño de sistemas de páncreas artificial - Serafini, María Cecilia (2019)
La Diabetes Mellitus Tipo 1 (DMT1) es una enfermedad auto-inmune caracterizada por la imposibilidad de producir insulina. Los pacientes con DMT1 presentan altos niveles de glucemia, lo cual tiene graves consecuencias para la salud si se mantiene por tiempos prolongados (por ejemplo, ceguera, amputación, etc). La terapia tradicional para la DMT1 consiste en múltiples inyecciones subcutáneas de insulina a lo largo del día y monitoreo de los niveles de glucemia utilizando tiras reactivas con glucómetro. Sin embargo, en los últimos años se han desarrollado bombas que entregan insulina a nivel subcutáneo de forma continua (CSII), las cuales permiten que la dosificación sea más precisa y apropiada. Por otro lado, también han salido al mercado los llamados monitores continuos de glucosa (CGM), los cuales permiten obtener mediciones de la glucemia cada 5 minutos tomando muestras a nivel subcutáneo. Hoy en día, existen CGM disponibles que reemplazan por completo las mediciones con glucómetro. Con el surgimiento de la terapia CSII y los CGM, aparece la posibilidad de construir un Páncreas Artificial (AP) no invasivo. Este sistema consiste en conectar la bomba de insulina con el CGM a través de un algoritmo de control que regule la glucemia de los pacientes de forma automática. Sin embargo, la complejidad y variabilidad del sistema a controlar (el cuerpo humano) hacen que éste sea aún un problema abierto. En el área de investigación sobre AP existe un consenso entre los mayores grupos de investigación de la temática para la presentación de resultados. Sin embargo, en ese mismo reporte de consenso se incentiva a la presentación de medidas y parámetros adicionales que puedan asistir en la interpretación y el análisis del funcionamiento de los sistemas evaluados. Con esa motivación, en este trabajo se investiga el uso de la herramienta Análisis de Punto de Cambio (CPA) para la evaluación de desempeño de sistemas de AP. CPA es una herramienta estadística utilizada para detectar cambios en los parámetros de la distribución de un conjunto de datos. Inicialmente, los modelos de punto de cambio se utilizaban para analizar distribuciones Gaussianas, pero alrededor de los años ’80 comenzaron a desarrollarse modelos basados en test de hipótesis no-paramétricos. Dependiendo de los test estadísticos que se utilicen, se obtienen Modelos de Punto de Cambio (CPM) que pueden detectar cambios en parámetros de localización (como media, mediana, moda), de escala (como el rango, la desviación estándar, la dispersión), combinaciones de ambas o cambios más generales. Para este caso particular de AP, se cuenta con datos de los primeros ensayos clínicos realizados en Latinoamérica. Durante la segunda fase de estos ensayos se monitorearon pacientes con un sistema a lazo abierto y luego se ensayó un sistema de control a lazo cerrado basado en el algoritmo de control Automatic Regulation of Glucose (ARG). El objetivo del presente análisis es determinar si las herramientas de CPA pueden detectar en qué momento se cierra el lazo de control del sistema, y de esa manera, evaluar la significancia del cambio en el control de glucosa luego de ese cierre. En particular, se evalúan CPM basados en los tests de Mood, y Mann-Whitney (MW).