Methods, devices, and systems are provided for identifying dropouts in analyte monitoring system sensor data including segmenting sensor data into a plurality of time series wherein each time series is associated with a different instance of a repeating event, selecting a first time series to analyze for dropouts from the plurality of time series； comparing the selected first time series to a second time series among the plurality of time series, determining whether the selected first time series includes a portion that is more than a predefined threshold lower than a corresponding portion of the second time series, and displaying, on a computer system display, an indication that the selected first time series includes a dropout if the selected first time series includes a portion that is more than the predefined threshold lower than the corresponding portion of the second time series.La présente invention concerne des procédés, dispositifs et systèmes qui permettent d'identifier des pertes d'information dans des données de capteurs d'un système de surveillance d'analyte et qui comprennent les étapes suivantes : segmentation des données de capteurs en une pluralité de séries temporelles, chaque série temporelle étant associée à une instance différente d'un événement répété, sélection d'une première série temporelle pour analyser les pertes d'information à partir de la pluralité de séries temporelles ； comparaison de la première série temporelle sélectionnée à une seconde série temporelle parmi la pluralité de séries temporelles, détermination de l'inclusion ou non, dans la première série temporelle sélectionnée, d'une partie qui dépasse un seuil prédéfini inférieur à une partie correspondante de la seconde série temporelle, et affichage, sur l'écran d'un système informatique, d'une indication que la première série temporelle sélectionnée inclut une perte d'information si la première série temporelle sélectionnée inclut une partie qui dépasse le seuil prédéfini infér
