Objetivos: Evaluar si el nuevo módulo eDetecta, que incluye algoritmos y alertas, facilita la detección rápida y automática de patrones glucémicos.

Material y métodos: Estudio transversal, internacional, multicéntrico de casos aleatorizados a través de plataforma web. Participaron endocrinos de España y Portugal, usuarios habituales de la plataforma emminens eConecta^® que, después de evaluar 4 informes de descargas de datos asignados aleatoriamente (2 ISCI, 2 MDI) cumplimentaron 4 cuestionarios indicando si los informes presentaban o no hasta 19 patrones de variabilidad glucémica, hipoglucemia, hiperglucemia, utilización del sistema y adherencia al tratamiento. La definición de los patrones a detectar estaba claramente especificada en los cuestionarios y fue la utilizada por eDetecta. Se registró el tiempo utilizado y las respuestas obtenidas se compararon con los patrones detectados por eDetecta automáticamente con las mismas descargas.

Resultados: Participaron 37 endocrinos (España: 35, Portugal: 2), obteniéndose una muestra de 145 casos evaluados (71 ISCI/74 MDI). El tiempo medio dedicado a revisar el informe de descarga y responder los cuestionarios fue de 15,0 minutos (ISCI: 17,8 minutos MDI: 12,4 minutos). eDetecta realizó la detección de los patrones existentes de cada caso en un tiempo medio inferior al minuto. La comparación de patrones mostró una concordancia variable dependiendo del caso y los patrones a detectar existentes en cada caso. Una de las concordancias más altas se dio en el patrón hiperglucemia en bloque de tiempo del caso ISCI-1 donde el 97,1% de los profesionales coincidió con eDetecta en la detección del patrón existente. Por otro lado, una de las concordancias más bajas se observó en el patrón registro de insulina y carbohidratos del caso ISCI-1 en que solo el 22,9% de los profesionales coincidió con eDetecta. En concreto, en el patrón hipoglucemia por sobrecorrección la concordancia en los cuatro casos evaluados fue: en el caso ISCI-1 el 91,4% de los profesionales coincidió con eDetecta en no detectarlo, en los casos ISCI-2, MDI-2, un 33,3% y un 64,9% de profesionales respectivamente detectaron este patrón coincidiendo con eDetecta, mientras que en el caso MDI-1, un 35,1% lo observó cuando no estaba presente según eDetecta.

Conclusiones: En la evaluación, el análisis de los datos glucémicos supuso un tiempo importante para los profesionales, existiendo patrones glucémicos más difíciles de detectar en algunos informes. El nuevo módulo eDetecta puede ayudar al análisis de descargas de datos, facilitando la detección de patrones difíciles en menos tiempo, de forma segura y automática.