毎日、朝起きて朝食を食べ、動き回り、昼がきて食事をする。午後も動き回り、夜になり夕食を食べ、しばらくすると寝る時間になる。
このように同じパターンで生活しても、食べる物、体調などの血糖値に影響するファクターが同じではないので、血糖値が大きく変化する。そのため、日々、定期的に血糖値のチェックに気を配る・・・これが、自分の宿命と感じています。
私にとって、これは嫌々ではなく、諦めでもなく、自分の体の機能を失ったことに対処する、生きるためのルーチンです。
ひと月ほど前から、毎日の血糖値変動の良し悪しを数値で評価しています。この方法は、何が悪影響しているか、何が良かったのか、１日の血糖値変動を俯瞰して見ることに役立っています。
下図は、異なる変動パターンです。赤は、低血糖６０から１７５まで上昇した後、７０に下がるという、乱高下している状態です、このケースの平均血糖値は１２５。
もう一つの青は、正常値１００から徐々に１６０まで上がり、ゆっくり時間をかけて１００まで戻るという、比較的、安定しているケースです。このケースの平均血糖値は、赤と同じ１２５。
血糖値の変動幅が大きく違うのに、平均値は同じ１２５、平均値は、その間の数値を同型して個数で割り算された値なので、性質の違いが表せないというマイナス面があります。
ひと月ほど前までは、血糖値変動の最高値と最低値の２つを気に掛けていました。でも、これでは、血糖値が高原状態で高い数値が続いていたのか、あるいは、一時的なピークだったのかなどを把握できません。
データの集団のバラツキを表す指標に標準偏差があります。これで血糖値の変動を評価すると便利です。標準偏差を使うことで、平均値、あるいは最高値と最低値のペアだけでは分からない、血糖値変動の性質を把握できます。上図の赤の標準偏差は３７で、青は２０です。この数値の差が、血糖値が、どれくらいバラついていたかを示してくれます。赤は乱高下している、バラツキが大きいから、標準偏差が大きくなり、青は、比較的安定している（なだらかな変動）、バラツキが少ないので、標準偏差が小さくなります。
血糖値の標準偏差は、ポンプのユーザーであれば、ポンプの履歴データとして、１日毎、７日平均、３０日平均の値が見ることができます。そのため、計算方法を知る必要はありません（リブレを使っている場合は、少し工夫が必要です。これについては別途書きます）が、標準偏差の意味を理解する助けになると思い、簡単に計算方法を書きます。
１．データ集団の平均値を計算する（上図の赤、青ともに１２５です）
２．各データと平均値の差を取って、二乗する（赤のケースで計算）
(60-125)を二乗する＝4,219
(75-125)を二乗する＝2,495
(90-125)を二乗する＝1,222
・・・・・
３．２で計算した数値の合計を計算する＝28,093
４．３で計算した数値をデータの総数（20個）で割る＝1,405
５．４で計算した数値の平方根（√￣）を計算する＝37
５の計算結果３７が、赤のケースの標準偏差です。この場合、２０個ある血糖値が、平均値１２５から離れている度合い、つまり、平均的に見ると、血糖値が１２５±３７になっているということです（これは標準偏差の正しい説明ではありませんが、ざっくりとした意味の説明です）。
青のケースでは、赤にくらべてバラツキが少ないので、標準偏差が２０、２０個のデータ全体を平均的に見ると１２５±２０です。
血糖値の変動を数値として評価する場合、平均値と標準偏差の２つをペアで評価します。
平均血糖値が高く、標準偏差が小さい（例えば、平均値が１７０で、標準偏差が２５）場合は、血糖値が高止まりしていることが多い、と言えます。
平均血糖値が高く、標準偏差が大きい（例えば、平均値が１７０で、標準偏差が６５）場合は、血糖値が高い範囲で乱高下していることになります。
平均値が低く、標準偏差が大きい（例えば、平均値が１２０で、標準偏差が６０）場合は、血糖値が乱高下し、低血糖も起きているはずです。
平均値が低く、標準偏差も小さいのが望ましいですが、これは高望みになるので、今は、平均が１２０～１３０、標準偏差が３０～３５くらいを目指しています。
ポンプを使用して、どのように平均値と標準偏差を収集し、管理に役立てているかについて、次の記事で書こうと思います。
