Прогностическая модель ночных гипогликемий на основании данных мобильного приложения для мониторинга глюкозы

Автор: Русанов А.Н., Родионова Т.И.

Журнал: Саратовский научно-медицинский журнал @ssmj

Статья в выпуске: 2 т.20, 2024 года.

Бесплатный доступ

Цель: разработать прогностический алгоритм ночных гипогликемий (НГ) на основании данныхмобильного приложения для мониторинга глюкозы. Материал и методы. Произведен ретроспективный анализ 524 профилей непрерывного мониторинга глюкозы (НМГ) пациентов с сахарным диабетом 1-го типа. НМГвыполнен с помощью системы Medtronic iPro2 в течение 6-7 суток, проведен анализ ночных периодов НМГдля выявления систематических НГ. В исследование включены 239 пациентов, из которых у 65 (27,1 %) выявлены систематические НГ. Построены модели 7-точечных гликемических профилей, данные которых загружалисьв мобильное приложение DiaLog GM для расчета стандартизованных показателей мониторинга глюкозы. Прогностическая модель НГ разработана на основании метода логистической регрессии.

Еще

Сахарный диабет, ночная гипогликемия, мониторинг глюкозы, мобильное здравоохранение

Короткий адрес: https://sciup.org/149146929

IDR: 149146929 | DOI: 10.15275/ssmj2002171

Список литературы Прогностическая модель ночных гипогликемий на основании данных мобильного приложения для мониторинга глюкозы

Yeh JS, Sung SH, Huang HM, et al. Hypoglycemia and risk of vascular events and mortality: a systematic review and meta-analysis. Acta Diabetol. 2016; 53 (3): 377–92. DOI: 10.1007 / s00592‑015‑0803‑3
Klimontov VV. Impaired hypoglycemia awareness in diabetes: epidemiology, mechanisms and therapeutic approaches. Diabetes Mellitus. 2018; 21 (6): 513–23. (In Russ.). Климонтов В. В. Нарушение распознавания гипогликемии при сахарном диабете: эпидемиология, механизмы развития, терапевтические подходы. Сахарный диабет. 2018. 21 (6): 513–23. DOI: 10.14341 / DM9597
Ólafsdóttir AF, Polonsky W, Bolinder J, et al. A randomized clinical trial of the effect of continuous glucose monitoring on nocturnal hypoglycemia, daytime hypoglycemia, glycemic variability, and hypoglycemia confidence in persons with type 1 diabetes treated with multiple daily insulin injections (GOLD-3). Diabetes Technol Ther. 2018; 20 (4): 274–84. DOI: 10.1089/dia.2017.0363
Divan V, Greenfield M, Morley CP, Weinstock RS. Perceived burdens and benefits associated with continuous glucose monitor use in type 1 diabetes across the lifespan. J Diabetes Sci Technol. 2022; 16 (1): 88–96. DOI: 10.1177 / 1932296820978769
Kompala T, Wong J, Neinstein A. Diabetes specialists value continuous glucose monitoring despite challenges in prescribing and data review process. J Diabetes Sci Technol. 2023; 17 (5): 1265–73. DOI: 10.1177 / 19322968221088267
Schrangl P, Reiterer F, Heinemann L, et al. Limits to the evaluation of the accuracy of continuous glucose monitoring systems by clinical trials. Biosensors (Basel). 2018; 8 (2): 50. DOI: 10.3390 / bios8020050
Klimontov VV, Myakina NE. Glucose variability indices predict the episodes of nocturnal hypoglycemia in elderly type 2 diabetic patients treated with insulin. Diabetes Metab Syndr. 2017; 11 (2): 119–24. DOI: 10.1016/j.dsx.2016.08.023
Sakurai K, Kawai Y, Yamazaki M, Komatsu M. Prediction of lowest nocturnal blood glucose level based on self-monitoring of blood glucose in Japanese patients with type 2 diabetes. J Diabetes Complications. 2018; 32 (12): 1118–23. DOI: 10.1016/j.jdiacomp.2018.09.007
Wang S, Tan Z, Wu T, et al. Largest amplitude of glycemic excursion calculating from self-monitoring blood glucose predicted the episodes of nocturnal asymptomatic hypoglycemia detecting by continuous glucose monitoring in outpatients with type 2 diabetes. Front Endocrinol (Lausanne). 2022; 13: 858912. DOI: 10.3389 / fendo.2022.858912
Fleming GA, Petrie JR, Bergenstal RM, et al. Diabetes digital app technology: Benefits, challenges, and recommendations. A consensus report by the European Association for the Study of Diabetes (EASD) and the American Diabetes Association (ADA) Diabetes Technology Working Group. Diabetologia. 2020; 63 (2): 229–41. DOI: 10.1007 / s00125‑019‑05034‑1
Doupis J, Festas G, Tsilivigos C, et al. Smartphonebased technology in diabetes management. Diabetes Ther. 2020; 11 (3): 607–19. DOI: 10.1007 / s13300‑020‑00768‑3
Dedov II, Shestakova MV, Mayorov AYu, et al. Standards of Specialized Diabetes Care. Ed. by I. I. Dedov, Shestakova M. V., Mayorov A. Yu. 11th Edition. Diabetes mellitus. 2023; 26 (2S): 1–157. (In Russ.). Дедов И. И., Шестакова М. В., Майоров А. Ю. и др. Алгоритмы специализированной медицинской помощи больным сахарным диабетом. Под ред. И. И. Дедова, М. В. Шестаковой, А. Ю. Майорова. 11‑й вып. Сахарный диабет. 2023; 26 (2S): 1–157. DOI: 10.14341 / DM13042
American Diabetes Association Professional Practice Committee. 6. Glycemic Goals and Hypoglycemia: Standards of Care in Diabetes-2024. Diabetes Care. 2024; 47 (Suppl. 1): 111–25. DOI: 10.2337 / dc24‑S006
Rusanov AN, Rodionova TI. A new computer algorithm for calculating the mean amplitude of glycemic excursions using self-monitoring blood glucose data. Modern Problems of Science and Education. 2020; (3): 132. (In Russ.) Русанов А. Н., Родионова Т. И. Новый компьютерный алгоритм расчета средней амплитуды гликемических экскурсий с использованием данных самостоятельного мониторинга глюкозы крови. Современные проблемы науки и образования. 2020; (3): 132. DOI: 10.17513 / spno.29909
Vu L, Kefayati S, Idé T, et al. Predicting nocturnal hypoglycemia from continuous glucose monitoring data with extended prediction horizon. AMIA Annu Symp Proc. 2020; (2019): 874–82. PMID: 32308884
Mosquera-Lopez C, Dodier R, Tyler NS, et al. Predicting and preventing nocturnal hypoglycemia in type 1 diabetes using big data analytics and decision theoretic analysis. Diabetes Technol Ther. 2020; 22 (11): 801–11. DOI: 10.1089 / dia.2019.0458
Zhang L, Yang L, Zhou Z. Data-based modeling for hypoglycemia prediction: Importance, trends, and implications for clinical practice. Front Public Health. 2023; (11): 1044059. DOI: 10.3389/fpubh.2023.1044059
Rodbard D. Glucose variability: A review of clinical applications and research developments. Diabetes Technol Ther. 2018; 20 (S2): S25–215. DOI:10.1089 / dia.2018.0092

Еще

Статья научная