Hình ảnh hóa dữ liệu có thể giúp bạn hiểu rõ hơn về lượng đường trong máu

Chỉ riêng những con số thô cũng có thể làm bạn choáng ngợp, nhưng một khúc gỗ 150 đường giao thông mỗi tuần nhanh chóng trở nên ồn ào, qua đó dữ liệu được cắt giảm tiếng ồn đó bằng cách tập trung vào điều quan trọng nhất: mối quan hệ giữa hành động và phản ứng của cơ thể.

Sự hình dung hóa dữ liệu biến đổi thế nào sự hiểu biết về đường máu

Hình dung ra dữ liệu đường trong máu không chỉ thay đổi cách bạn nghĩ về sức khỏe của bạn.

Sự rõ ràng qua những sự mâu thuẫn, không tách biệt các điểm

Một số lượng cao sau bữa trưa có thể là một sự ngẫu nhiên. Một đồ thị dòng hiển thị số lượng cao mỗi buổi chiều trong hai tuần là một tín hiệu rõ ràng để kiểm tra lựa chọn ăn trưa của bạn hoặc trước khi dùng insulin. xu hướng hiển thị các mẫu hiển thị mà không cần thiết bạn phải số trung bình về mặt tâm thần. Công cụ như ứng dụng Dexcom Clarity hay LibreView hiển thị 7 ngày thứ 3, 14 ngày, và 90 ngày quan sát trực tiếp để biết được chiến lược quản lý của bạn có hoạt động hay không.

So sánh chống lại mục tiêu

Hầu hết các hướng dẫn quản lý tiểu đường xác định phạm vi (v. d., 70–180 mg/dL cho nhiều người lớn). Các biểu đồ và vùng mục tiêu bóng râm giúp bạn thấy bạn dành bao nhiêu thời gian trong phạm vi đó. “Thời gian trong phạm vi đo lường, được Hội Dibetes Mỹ xác nhận, cho một số đơn giản tóm tắt toàn bộ sự kiểm soát của bạn.

Động lực và sự khởi đầu

Khi người dùng có thể nhấn vào một cái cọc trong biểu đồ và thấy lượng khí cacbon được dự đoán trong khoảng thời gian đó, họ bắt đầu kết nối nguyên nhân và hiệu quả. Cuộc khám phá này tăng cường khả năng học và theo dõi. Một nghiên cứu được xuất bản năm 2020 trong tạp chí Khoa học Dibetes và công nghệ phát hiện rằng những người sử dụng sổ ghi chép trực quan đã cải thiện công nghệ mlogbin 1 một một một một một đáng kể hơn những người dùng các bản ghi chép văn bản chỉ dùng.

Sự hiểu biết tiên đoán

Hình ảnh đại diện như che giấu dữ liệu tập thể dục hoặc giai đoạn ngủ bằng cách đọc đường huyết, có thể cho thấy những mẫu có thể dự đoán được các giai đoạn trong tương lai.

Hình ảnh hoá dữ liệu cho mức đường trong máu

Các kiểu biểu đồ khác nhau phục vụ các mục đích khác nhau. Chọn đúng một cái tối đa hóa sự hiểu biết bạn có được từ dữ liệu của bạn.

Đồ thị dòng — Tiêu chuẩn cho miếng vá

Biểu đồ đường thẳng vẽ đường máu theo thời gian, đó là hình ảnh phổ biến nhất và trực quan cho dữ liệu liên tục hoặc thường xuyên. Nhiều ứng dụng CGM tự động tạo ra 24 biểu đồ dòng giờ cho phép bạn xem các mẫu hàng ngày. Bạn có thể chứa nhiều ngày để so sánh phản ứng cuối tuần với các phản ứng tuần hoặc trước khi dùng các thay đổi sau khi chết.

Biểu đồ thanh — So sánh phân loại

Biểu đồ thanh rất tốt để so sánh mức độ đường đường cao của đường đường huyết trung bình với các điều kiện khác nhau. chẳng hạn, bạn có thể tạo một thanh cho mỗi bữa ăn trong ngày cho thấy việc đọc trung bình hai giờ sau khi ăn hoặc so sánh trung bình của bạn trong bốn tuần qua, chiều cao của mỗi thanh làm cho sự khác biệt ngay lập tức rõ ràng.

Biểu đồ bánh — Hãy thể hiện phần phụ

Biểu đồ bánh có hiệu quả cho thấy bạn dành bao nhiêu thời gian trong nhiều khoảng khác nhau trong các loại đường phân phối đường phố, một loại bánh có ba loại bánh có hình dạng giống nhau: thấp (mục tiêu thấp), trong phạm vi rộng (mục tiêu cao) và cao (số lượng hạt).

Bản đồ nhiệt — Mẫu đánh dấu mỗi ngày

Một bản đồ nhiệt độ sử dụng cường độ màu sắc để hiển thị giá trị lượng đường cong trong suốt thời gian và ngày của tuần. Ví dụ, một mạng lưới có ngày trên trục y và giờ trên trục trục x, sử dụng màu đỏ cho giá trị cao, xanh lá cây cho sự tầm nhìn, và xanh cho thấp. Điều này cho thấy các buổi sáng của bạn thường ổn định hay hỗn loạn. Bản đồ nhiệt đặc biệt tốt trong việc xác định thời gian gặp vấn đề, như hiệu ứng sau khi ăn tối hoặc sau bữa tiệc.

Sơ đồ phân tán — Các mối quan hệ chưa được khám phá

Các mảnh vẽ đồ thị cho một biến số khác, chẳng hạn như gram cacbon tiêu thụ chất béo và chất béo cao nhất. Mỗi điểm là một sự kiện trong bữa ăn. Nếu bạn thấy một chùm các điểm tăng lên, bạn có thể ước lượng bao nhiêu gram bột mì thường đẩy bạn ra khỏi phạm vi. Loại hình ảnh này rất mạnh cho việc hoạch định chế độ ăn uống cá nhân.

Hình dung được dữ liệu trong bộ phận giám sát dược phẩm bằng đường máu

Bắt đầu với hình ảnh hóa dữ liệu không cần thiết thiết bị đắt tiền, nhưng nhiều công cụ rẻ tiền đã được kết hợp với hệ thống CGM phổ biến.

Chọn các công cụ đúng

• Dixcom Clarity ) – cung cấp các báo cáo chi tiết, bao gồm AGP (Lịch sử đa hợp Glucose), thời gian trong phạm vi và mẫu hàng ngày. Tương ứng với Dexcom G6 và G7.
• LibreView – Làm việc với bộ cảm biến FreeStle Libre của Abbott.
• Glolo ) – Thu thập dữ liệu từ nhiều thiết bị (bao gồm mét và máy bơm insulin) vào bảng điều khiển thị giác. Tốt cho những người sử dụng nhiều công cụ khác nhau.
• My Sugr – Một ứng dụng di động biến nhật ký đường máu thành biểu đồ nhiều màu sắc và ước tính A1c mà bạn ước tính.

Thu thập dữ liệu một cách nhất quán

Hình ảnh hóa chỉ tốt như dữ liệu cho chúng ăn. Nhắm vào việc ghi lại không chỉ các chi tiết về đường truyền, mà còn ghi lại các chi tiết ngữ cảnh: thời gian, thành phần bữa ăn, tập thể dục, mức độ căng thẳng và liều thuốc. Nhiều hệ thống CGM tự động thu tín hiệu, nhưng bạn có thể cần phải tự động ghi lại các thông tin và hoạt động. Tính năng bảo đảm biểu đồ phản ánh các mẫu thật, chứ không phải khoảng trống.

Thường xuyên phân tích các mẫu

Dành 10 phút để xem lại hình ảnh của bạn. Tìm kiếm sự tái phát hay thấp, và lưu ý bất kỳ kích hoạt rõ ràng nào. Ví dụ, bạn có thể thấy rằng mỗi thứ bảy sau bữa ăn lớn, gai tăng vọt. Điều đó có thể dẫn bạn điều chỉnh tỷ lệ insulintoccarb hoặc chọn một mục ăn khác nhau. theo thời gian, thói quen xem xét này chuyển dữ liệu thành quyết định.

Tuỳ biến quan điểm của bạn

Phần lớn các công cụ hình ảnh giúp bạn lọc dữ liệu theo thời gian, kiểu thức ăn hoặc hoạt động.

Nghiên cứu: Cách hình dung dữ liệu thay đổi cách quản lý của một người

Câu chuyện của Sarah ) – Một cô gái 42 tuổi bị tiểu đường loại 2, Sarah đã theo dõi các bản sao của cô ấy trong hai năm nhưng cảm thấy bị kẹt.

• Sau hai tuần, đồ thị của cô ấy cho thấy một sự tăng đột ngột vào mỗi 10 giờ sáng. cô ấy nhận ra nó tương ứng với cà phê giữa sáng với hai viên đường. bằng cách chuyển sang chất ngọt nhân tạo, trung bình mỗi sáng giảm 30 mg/dL.
• Các biểu đồ của cô so sánh các tuần tuần trung bình với các tuần trung bình cao hơn 15%, cô nhận thấy cô ngủ muộn hơn vào cuối tuần và bỏ bữa sáng, dẫn đến sự phục hồi sau khi ăn sáng.
• Phân tích quá lâu cho thấy lượng đường huyết trong vòng 30 phút sau khi đi bộ 20 phút, cô ấy đã dùng cái nhìn đó để lên lịch đi bộ sau bữa ăn lớn hơn, giảm thiểu sự tăng vọt sau khi uống thuốc lá trong vòng 25%.

Trong vòng ba tháng, thời gian ở trong phạm vi đã được cải thiện từ 60% đến 82%.

Những thử thách thông thường về hình ảnh hóa dữ liệu và cách để khắc phục chúng

Dù có sức mạnh, nhưng hình dung dữ liệu không phải là những cạm bẫy, nhưng nhận biết những thách thức này giúp bạn sử dụng hữu hiệu.

Tải quá dữ liệu

Nếu bạn mở bảng điều khiển và thấy mười biểu đồ khác nhau, có lẽ bạn không biết bắt đầu từ đâu.

Giải thích sai mà không có ngữ cảnh

Một điểm cao trên một đường thẳng có thể là một điểm nổi bật nguy hiểm khi có thể là lỗi cảm biến hoặc kết quả của một bữa ăn gian lận đã biết.

Khả năng truy cập vào công cụ