Анализ времени нахождения в целевом диапазоне в зависимости от метода оценки уровня глюкозы

Введение. В последние годы отмечается увеличение распространенности и заболеваемости сахарным диабетом (СД) 1-го типа. Качественный гликемический контроль является определяющим в снижении риска развития и прогрессирования сосудистых осложнений СД. Самоконтроль уровня глюкозы крови (СГК) и профессиональное непрерывное мониторирование уровня глюкозы (ПНМГ) предоставляют массив данных, который должен быть интерпретирован при использовании многочисленных показателей гликемического контроля. Ряд исследователей продемонстрировали взаимосвязь времени нахождения в целевом диапазоне (time in range - TIR) и риска развития хронических осложнений СД. Учитывая недостаточное количество данных о различиях TIR в зависимости от метода оценки уровня глюкозы и значительный потенциал использования данного показателя для стратификации риска осложнений СД, изучение различий TIR на основании данных ПНМГ и СГК является актуальным в настоящее время.

Цель. Оценить время нахождения в целевом диапазоне по данным профессионального непрерывного мониторирования уровня глюкозы и самоконтроля уровня глюкозы крови у пациентов с сахарным диабетом 1-го типа для улучшения контроля течения заболевания.

Материалы и методы. Интервенционное открытое многоцентровое исследование у пациентов с сахарным диабетом 1-го типа. В исследование включены пациенты с СД 1-го типа в возрасте 18 лет и старше, длительностью заболевания более 1 года, получающие терапию аналоговыми инсулинами. Выполнялся расчет показателей времени нахождения в диапазонах гликемии на основании данных ПНМГ и СГК.

Результаты и обсуждение. Обследовано 218 пациентов, соответствующих критериям включения и не имеющих критериев исключения. Проанализированные данные демонстрируют статистически незначимые различия в оценке времени нахождения в диапазонах гликемии между данными СГК и ПНМГ.

Выводы. При оценке показателей времени нахождения в диапазонах гликемии, полученных на основании данных ПНМГ и СГК, продемонстрированы четкие корреляционные взаимосвязи и линейная зависимость, что свидетельствует о сопоставимости этих параметров вне зависимости от метода измерения.

1. Foster N.C., Beck R.W., Miller K.M., Clements M.A., Rickels M.R., Dimeglio L.A. et al. State of Type 1 Diabetes Management and Outcomes from the T1D Exchange in 2016-2018. Diabetes Technol Ther. 2019;21(2):66-72. doi: 10.1089/dia.2018.0384.

2. Miller K.M., Foster N.C., Beck R.W., Bergensta R.M., DuBose S.N., DiMeglio L.A. et al. Current state of type 1 diabetes treatment in the U.S.: Updated data from the t1d exchange clinic registry. Diabetes Care. 2015;38(6):971-978. doi: 10.2337/dc15-0078.

3. Pettus J.H., Zhou F.L., Shepherd L., Preblick R., Hunt P.R., Paranjape S. et al. Incidences of severe hypoglycemia and diabetic ketoacidosis and prevalence of microvascular complications stratified by age and glycemic control in U.S. Adul tpatients with type 1 diabetes: A real-world study. Diabetes Care. 2019;42(12):2220-2227. doi: 10.2337/dc19-0830.

4. Beck R.W., Connor C.G., Mullen D.M., Wesley D.M., Bergenstal R.M. The fallacy of average: How using hba1c alone to assess glycemic control can be misleading. Diabetes Care. 2017;40(8):994-999. doi: 10.2337/dc17-0636.

5. Hempe J.M., Liu S., Myers L., McCarter R.J., Buse J.B., Fonseca V. The hemoglobin glycation index identifies subpopulations with harms or benefits in the ACCORD trial. Diabetes Care. 2015;38(10):1067-1074. doi: 10.2337/dci15-0001.

6. Malka R., Nathan D.M., Higgins J.M. Mechanistic modeling of hemoglobin glycation and red blood cell kinetics enables personalized diabetes monitoring. Sci Transl Med. 2016;8(359):359ra130. doi: 10.1126/scitranslmed.aaf9304.

7. American Diabetes Association. 6. Glycemic Targets. Diabetes Care. 2017;40(1 Suppl.):48-56. doi: 10.2337/dc17-S009.

8. Ajjan R.A., Cummings M.H., Jennings P., Leelarathna L., Rayman G., Wilmot E.G. Accuracy of flash glucose monitoring and continuous glucose monitoring technologies: Implications for clinical practice. Diabetes Vasc Dis Res. 2018;15(3):175-184. doi: 10.1177/1479164118756240.

9. Poolsup N., Suksomboon N., Kyaw A.M. Systematic review and meta-analy-sis of the effectiveness of continuous glucose monitoring (CGM) on glucose control in diabetes. Diabetol Metab Syndr. 2013;5:39. doi: 10.1186/1758-5996-5-39.

10. Oliver N. Continuous glucose monitoring adoption in the United Kingdom - An economic and policy perspective. Eur Endocrinol. 2017;13(2):73-75. doi: 10.17925/EE.2017.13.02.73.

11. Tanenbaum M.L., Hanes S.J., Miller K.M., Naranjo D., Bensen R., Hood K.K. Diabetes device use in adults with type 1 diabetes: Barriers to uptake and potential intervention targets. Diabetes Care. 2017;40(2):181-187. doi: 10.2337/dc16-1536.

12. Дедов И.И., Шестакова М.В., Майоров А.Ю. (ред.). Алгоритмы специализированной медицинской помощи больным сахарным диабетом. 9-й выпуск. Сахарный диабет. 2019;22(1S1):1-144. doi: 10.14341/DM221S1.

13. Дедов И.И., Шестакова М.В., Майоров А.Ю., Шамхалова М.Ш., Никонова Т.В., Сухарева О.Ю. и др. Сахарный диабет 1-го типа у взрослых: клинические рекомендации. М.; 2019. 167 с. Режим доступа: https://rae-org.ru/system/files/documents/pdf/saharnyy_diabet_1_tipa_u_vzroslyh.pdf.

14. Шестакова М.В., Майоров А.Ю., Филиппов Ю.И., Ибрагимова Л.И., Пекарева Е.В., Лаптев Д.Н. и др. Федеральные клинические рекомендации по помповой инсулинотерапии и непрерывному мониторированию гликемии у больных сахарным диабетом. ПРОЕКТ. Проблемы эндокринологии. 2015;61(6):55-78. doi: 10.14341/probl201561655-78.

15. Danne T., Nimri R., Battelino T., Bergenstal R.M., Close K.L., DeVries J.H. et al. International consensus on use of continuous glucose monitoring. Diabetes Care. 2017;40(12):1631-1640. doi: 10.2337/dc17-1600.

16. Nathan D.M. The diabetes control and complications trial/epidemiology of diabetes interventions and complications study at 30 years: Overview. Diabetes Care. 2014;37(1):9-16. doi: 10.2337/dc13-2112.

17. Mayeda L., Katz R., Ahmad I., Bansal N., Batacchi Z., Hirsch I.B. et al. Glucose time in range and peripheral neuropathy in type 2 diabetes mellitus and chronic kidney disease. BMJ Open Diabetes Res Care. 2020;8(1):e000991. doi: 10.1136/bmjdrc-2019-000991.

18. Beck R.W., Bergenstal R.M., Riddlesworth T.D., Kollman C., Li Z., Brown A.S., Close K.L. Validation of time in range as an outcome measure for diabetes clinical trials. Diabetes Care. 2019;42(3):400-405. doi: 10.2337/dc18-1444.

19. Avari P., Uduku C., George D., Herrero P., Reddy M., Oliver N. Differences for Percentage Times in Glycemic Range between Continuous Glucose Monitoring and Capillary Blood Glucose Monitoring in Adults with Type 1 Diabetes: Analysis of the REPLACE-BG Dataset. Diabetes Technol Ther. 2020;22(3):222-227. doi: 10.1089/dia.2019.0276.

20. Fiallo-Scharer R. Eight-point glucose testing Versus the continuous glucose monitoring system in evaluation of glycemic control in type 1 diabetes. J Clin Endocrinol Metab. 2005;90(6):3387-3391. doi: 10.1210/jc.2004-2510.

21. Beck R.W., Calhoun P., Kollman C. Use of continuous glucose monitoring as an outcome measure in clinical trials. Diabetes Technol Ther. 2012;14(10):877-882. doi: 10.1089/dia.2012.0079.

22. Battelino T., Danne T., Bergenstal R.M., Amiel S.A., Beck R., Biester T. et al. Clinical targets for continuous glucose monitoring data interpretation: Recommendations from the international consensus on time in range. Diabetes Care. 2019;42(8):1593-1603. doi: 10.2337/dci19-0028.

23. Michalak A., Pagacz K., Mtynarski W., Szadkowska A., Fendler W. Discrepancies between methods of continuous glucose monitoring in key metrics of glucose control in children with type 1 diabetes. Pediatr Diabetes. 2019;20(5):604-612. doi: 10.1111/pedi.12854.