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Systèmes intégrés pour une insulinothérapie automatisée et glucorégulée du diabète : évaluation en temps réel de l'effet de l'activité physique et ajustement de l'administration d'insuline / Integrated system for an automated insulin therapy for type 1 diabetes : real time evaluation of the effect of physical exercise and adjustment of the insulin dosage.

Le diabète de type 1 est une maladie immune caractérisée par la destruction des cellules béta du pancréas responsable de la production de l’insuline, l’hormone qui joue un rôle primordial dans la régulation du glucose sanguin. Les patients diabétiques de type 1 font face tous les jours à un problème d’optimisation puisqu’ils doivent s’injecter des doses optimales d’insuline durant toute la journée. Une des perturbations majeure du contrôle de glucose est l’activité physique. Malgré les bénéfices, l’exercice est généralement associé à un risque accru de faibles niveaux de glucose. La crainte de l’hypoglycémie résulte soit en l’évitement total de l’exercice physique ou en une surdose lors de compensation au niveau du traitement à l’insuline ce qui mène à un pire contrôle métabolique.Cette dissertation a pour objectif de permettre aux patients diabétiques de type 1 de s’engager dans une activité physique en informant en temps réel sur le risque associé à l’exercice et en recommandant des ajustements des doses d’insulines et de glucides.Des modèles statistiques linéaires ont été la base dans la conception et implémentation d’un système d’aide à la décision permettant aux diabétiques de type 1 de minimiser les risques associés à l’activité physique. Ce système contient des stratégies optimales pour réduire les épisodes hypoglycémiques suivant l’exercice. Le système a été évalué et validé à l’aide du simulateur de diabète de type 1 créé par Université de Virginie/Université de Padoue et sera déployé dans des essais cliniques dans le futur proche. / Type1 diabetes (T1D) is an immune disease characterized by the destruction of the beta cells of the pancreas responsible for the production of insulin, a hormone that plays a primary role in blood glucose regulation. People with T1D are faced with daily challenges of optimization since they require multiple daily infusions of optimal insulin doses. One of the major disturbances of glycemic control is physical activity. Despite its benefits, exercise is usually associated with higher risks of low glucose levels. The fear of hypoglycemia results in either avoidance of engaging in a physical activity or over- compensatory treatment behaviors that lead to a worse metabolic control.This dissertation project focuses on enabling physical activity for T1DM patients by generating real time feedback of the current risks associated with exercise and advising on insulin dose adjustments and carbohydrate intakes.Using linear statistics techniques, we identified the major factors predictive of the post exercise glycemic response in a relatively large dataset of T1D patients. Based on this analysis, we developed a classification method able to warn T1D patients in advance of a high risk for hypoglycemia associated with physical activity, potentially allowing patients to delay exercise or take preventive actions.The linear statistical models were the foundation in the design and implementation of a decision support system (DSS) for people with T1D to safely engage in a physicalactivity. The DSS has built-in optimized strategies to mitigate the risk of exercise- induced low glucose levels. The system has been validated in the University of Virginia/University of Padova FDA approved T1D simulator and will be deployed in clinical trials in the near future.

Identiferoai:union.ndltd.org:theses.fr/2016MONTT033
Date21 October 2016
CreatorsBen Brahim, Najib
ContributorsMontpellier, Renard, Eric, Breton, Marc
Source SetsDépôt national des thèses électroniques françaises
LanguageEnglish
Detected LanguageFrench
TypeElectronic Thesis or Dissertation, Text

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