Correlación entre parámetros glucométricos de la monitorización continua flash y la hemoglobina glucosilada: experiencia en vida real en Asturias

• Pedro Pujante Alarcón ^[1] ; Carlos Alonso Felgueroso ^[1] ; Jessica Ares Blanco ^[1] ; Paula Morales Sánchez ^[2] ; Carmen Lambert Goitia ^[2] ; Raúl Rodríguez Escobedo ^[1] ; Sandra Rodríguez Rodero ^[2] ; Elías Delgado Alvarez ^[1] ; Edelmiro Luis Menéndez Torre ^[1]
  1. [1] Hospital Universitario Central de Asturias

     Hospital Universitario Central de Asturias

     Oviedo, España

     
  2. [2] Instituto de Investigación Sanitaria del Principado de Asturias

     Instituto de Investigación Sanitaria del Principado de Asturias

     Oviedo, España

     
• Localización: Endocrinología, Diabetes y Nutrición, ISSN-e 2530-0164, Vol. 69, Nº. 7, 2022, págs. 493-499
• Idioma: español
• DOI: 10.1016/j.endinu.2021.10.008
• Títulos paralelos:
  • Correlation between glucose measurement parameters of continuous flash monitoring and HbA1c: real life experience in Asturias
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• Resumen
  • español

    Introducción La monitorización continua de glucosa (MCG) ha demostrado su utilidad en pacientes con diabetes mellitus tipo1 (DM1). Sin embargo, la hemoglobina glucosilada sigue siendo el gold standard para evaluar el manejo de la enfermedad.

    Material y métodos Estudio descriptivo y retrospectivo que incluyó a 252 pacientes, el 40,5% varones, con una media de edad de 44,91±14,57años y tiempo de evolución de la enfermedad 22,21±13,12años. El 88,1% se encontraban en régimen de insulina bolo-basal, y el 11,9% eran usuarios de infusión subcutánea continua de insulina (ISCI). Se obtuvieron datos glucométricos, analíticos y antropométricos para su relación.

    Resultados El tiempo en rango (TIR) medio fue del 60,18±15,60% y se relacionó con la A1c tras ajustar por la edad, el sexo, la duración de la enfermedad, el IMC, el tratamiento insulínico, el %CV y el tiempo por debajo de rango (TBR) (β: −0,548; p<0,01). El índice de gestión de glucosa (GMI) fue de 7,19±0,69% e igualmente se asoció a la A1c (β: 0,957; p<0,01), independientemente de la edad, el sexo, la duración de la enfermedad, el IMC, el tratamiento insulínico, el %CV y el TIR. La diferencia media entre la A1c y el GMI es de 0,17±0,65% (−2,70-3,40%), siendo mayor a medida que aumentaba la A1c de manera lineal y significativa sin verse influenciada por el tiempo de evolución de la enfermedad o del CV.

    Conclusiones Aunque observamos una buena correlación entre los parámetros glucométricos derivados de la MCG y la A1c, no existe evidencia suficiente para poder sustituir un parámetro por otro.

  • English

    Introduction Despite continuous glucose monitoring having been proven useful in patients with type1 diabetes mellitus, A1c remains the gold standard for assessing disease management.

    Material and methods Descriptive, retrospective study which included 252 patients, 40.5% male, mean age 44.91±14.57 years, mean duration of diabetes 22.21±13.12 years, 88.1% on basal-bolus insulin therapy and 11.9% users of continuous subcutaneous insulin infusion. Glucose measurement, analytical and anthropometric data were obtained.

    Results The mean time in range was 60.18±15.60% and was associated with A1c after adjusting for age, gender, duration of diabetes, BMI, insulin regimen, %CV and time below range (β: −0.548; P<.01). The glucose management indicator (GMI) was 7.19±0.69% and was also associated with A1c (β: 0.957; P<.01) regardless of age, gender, duration of diabetes, BMI, insulin treatment, %CV and time in range. The average difference between A1c and GMI was 0.17±0.65% (−2.70-3.40%), being higher as A1c increased, in a linear and significant manner, without being influenced by the duration of diabetes or CV.

    Conclusions Although we found a positive correlation between continuous glucose monitoring glucose measurement parameters and A1c, there is still not enough evidence to replace one parameter with another.