Was bedeutet die Option 'Dubletten vermeiden' beim Importieren/Auslesen von Daten?

Manchmal kommt es vor, daß ein gemessener Wert nicht plausibel erscheint und man dann neu misst, um das zu überprüfen. Damit diese doppelten Werte nicht die Statistik verfälschen, kann SiDiary versuchen, solche Werte als 'Dubletten' zu erkennen.

Wir zeigen dabei das Vorgehen des Programm anhand einiger Testdaten: Als Beispiel wurde am 19.09. um 15:00 Uhr ein BZ von 500 mg/dl gemessen. Eine Kontrollmessung eine Minute später ergab einen Wert von 100. (Zu solchen Diskrepanzen kann es kommen, wenn noch Zuckerreste am Finger sind und man sich nicht vor dem Messen die Hände gewaschen hat). Einen Tag später wurden von 08:01 bis 08:04 im Minutentakt 4 Messungen durchgeführt mit den Ergebnissen 101, 102, 103 und 104 mg/dl. Diese Messungen erscheinen also sehr plausibel. Zu Demonstrationszwecken wurden zusätzlich unterschiedliche Werte für BE, Bolus und Basal eingetragen.
Dann wurden diese Daten nach SiDiary importiert. Zunächst mit aktiver Dublettenerkennung:

Hier die Ergebnisse:

Wie man sehen kann wurden am 19.09. sowohl die 500 als auch die 100 mg/dl eingetragen. Innerhalb des Dublettenzeitraums (mögliche Dubletten werden nur genauer untersucht, wenn sie zeitlich nicht mehr als 15 Minuten auseinander sind) wird ein Wert nur dann als Dublette erkannt, wenn die Differenz zwischen den Werten weniger als 10 mg/dl (0,6 mmol/l) beträgt. Das war hier nicht der Fall, also wurden beide Werte eingetragen = keine Dublette!

Anders beim 20.09.: hier war die Differenz kleiner als 10 mg/dl, also wurden die folgenden Werte als Dublette erkannt und nicht ins Tagebuch eingetragen. Hier zeigt sich auch die Ausnahme bei Werten für BE, Bolus und Basis: Ein Wert wird hier nur als Dublette erkannt, wenn er exakt gleich ist. Das war hier nicht der Fall, also waren es keine Dubletten und sie wurden eingetragen.

Das Ganze nochmal, wenn die Dublettenerkennung ausgeschaltet ist:

Und hier das Ergebnis:

Alle Blutzuckermesswerte wurden eingetragen, obwohl sie zeitlich sehr nahe beieinander liegen, weil sie nicht auf Dubletten untersucht wurden.

Hier als Referenz unsere Testdaten für das obige Szenario: