Correlação da dosagem de glicose por glicosímetro, dosagem laboratorial e de equipamento de inteligência artificial
Gabriel Garcia Oliveira; Romulo Pillon Barcelos; Luciano de Oliveira Siqueira
University of Passo Fundo, Institute of Biological Sciences, Passo Fundo, RS, Brazil..
DOI:10.1900/JBPML.2022.58.414
ABSTRACT
Introduction: With the increasing number of cases related to Diabetes Mellitus (DM), glycemic control through laboratory methods or rapid tests is essential.
Objective: To analyze the correlation of three glucose determination methodologies (Glucometer, laboratory analysis and with point of care artificial intelligence equipment).
Method: Blood samples from the digital pulp and venous blood from the antecubital fossa were collected from 20 volunteers of different ages and sex. Blood glucose measurements were determined by the 3 methodologies mentioned above.
Result: Spearmans correlation analysis carried out between all types of tests shows that there is a strong and statistically significant positive correlation, indicating the compatibility of results regardless of the method applied.
Conclusion: The methodologies are correlated, however, the average values?? obtained by artificial intelligence were 40% higher, which can impact the clinical interpretation of results.
Key words: diabetes mellitus; artificial intelligence; blood glucose self-monitoring; blood glucose..
RESUMO
Introdução: Com o número crescente de casos relacionados a Diabetes Mellitus (DM), é indispensável o controle glicêmico através de métodos laboratoriais ou testes rápidos.
Objetivo: Analisar a correlação de três metodologias de determinação de glicose (Glicosímetro, análise laboratorial e com o equipamento com inteligência artificial de point of care).
Método: Foram coletadas amostras de sangue da polpa digital e sangue venoso da fossa antecubital de 20 voluntários de diferentes idades e sexo. Dosagens de glicose sanguínea foram determinadas pelas 3 metodologias acima citadas.
Resultado: A análise de correlação de Spearman realizada entre todos os tipos de testes mostra que há uma correlação positiva forte e estatisticamente significante, indicando a compatibilidade de resultados independentemente do método aplicado.
Conclusão: As metodologias apresentam correlação, no entanto, os valores médios obtidos pela inteligência artificial mostraram-se 40% mais elevada que pode impactar na interpretação clínica dos resultados.
Palavras-chave: diabetes mellitus; inteligência artificial; glicemia; Automonitorização da Glicemia.
