Modern possibilities for assessing glycemia in diabetic patients

Capa

Citar

Texto integral

Acesso aberto Acesso aberto
Acesso é fechado Acesso está concedido
Acesso é fechado Somente assinantes

Resumo

Diabetes mellitus (DM) is one of the most common chronic diseases that require constant monitoring of glycemic levels. In recent years; modern methods for assessing glycemia which significantly improve the quality of life of patients and facilitate the management of their disease have been developed and implemented. Glycemic self-monitoring (GSM) is an integral part of diabetes management and is essential for achieving optimal blood glucose control. Modern self-monitoring techniques; such as the use of advanced glucose meters; allow patients to quickly and accurately measure their blood glucose levels; which helps them make informed decisions about next steps in managing their disease. GSM also allows patients to track the effectiveness of their treatment and identify factors that may affect blood glucose levels; such as diet; physical activity and stress. GSM allows patients to prevent possible complications associated with low or high blood glucose. The use of 24-hour glucose data is an important tool for effective diabetes management. This data can help patients identify glucose peaks and valleys; as well as identify patterns that may be related to certain factors such as diet; physical activity and stress. Using this data; patients can make more informed decisions about their treatment. Overall; the use of 24-hour glucose data allows patients to more accurately monitor their disease; make individualized treatment decisions; and effectively manage diabetes.

Sobre autores

Natalya Chernikova

Russian Medical Academy of Continuous Professional Education

Autor responsável pela correspondência
Email: nachendoc@yandex.ru

Cand. Sci. (Med.), Associate Professor

Rússia, Moscow

E. Degtyareva

Central Clinical Hospital of Civil Aviation

Email: nachendoc@yandex.ru
Rússia, Moscow

Bibliografia

  1. Атлас IDF по диабету; 10-е издание; 2021 г. [IDF Diabetes Atlas 10th edition 2021. (In Russ.)]. URL: https://diabetesatlas.org/
  2. Introduction and Methodology: Standards of Care in Diabetes-2023. Diab Care. 2022;46(suppl 1):S1–S4. doi: 10.2337/dc23-Sint.
  3. Machry R.V.; Rados D.V.; Gregorio G.R.; Rodrigues T.C. Self-monitoring blood glucose improves glycemic control in type 2 diabetes without intensive treatment: A systematic review and meta-analysis. Diab Res Clin Pract. 2018;142:173–87. doi: 10.1016/j.diabres.2018.05.037.
  4. Self-monitoring of Blood Glucose (SMBG): From Theory to Clinical Practice – Thomas Danne; MD Faculty and Disclosures. URL: https://www.medscape.org/viewarticle/709187.
  5. Zou; Yue Zhao; Sixuan& Li; et al. The Efficacy and Frequency of Self-monitoring of Blood Glucose in Non-insulin-Treated T2D Patients: a Systematic Review and Meta-analysis. J General Inter. Med. 2022;38. doi: 10.1007/s11606-022-07864-z.
  6. Xu Y.; Tan D.H.Y.; Lee J.Y. Evaluating the impact of self-monitoring of blood glucose frequencies on glucose control in patients with type 2 Diabetes who do not use insulin: a systematic review and meta-analysis. Int J Clin Pract. 2019;73(7):e13357. doi: 10.1111/ijcp.13357.
  7. Mohan V.; Ravikumar R.; Poongothai S.; et al. A single-center; open; comparative study of the effect of using self-monitoring of blood glucose to guide therapy on preclinical atherosclerotic markers in Type 2 Diabetic subjects. J Diab Sci Technol. 2010;4(4):942–48. doi: 10.1177/193229681000400425.
  8. Sieber J.; Flacke F.; Link M.; et al. Improved Glycemic Control in a Patient Group Performing 7-Point Profile Self-Monitoring of Blood Glucose and Intensive Data Documentation: An Open-Label; Multicenter; Observational Study. Diab Ther. 2017;8(5):1079–85. doi: 10.1007/s13300-017-0306-z.
  9. Bergenstal R.M.; Mullen D.M.; Strock E.; et al. Randomized comparison of self-monitored blood glucose (СГ) versus continuous glucose monitoring (НМГ) data to optimize glucose control in type 2 diabetes. J Diab Complicat. 2022;36(3):108106. doi: 10.1016/j.jdiacomp.2021.108106.
  10. Parkin C.G.; Davidson J.A. Value of self-monitoring blood glucose pattern analysis in improving diabetes outcomes. J Diab Sci Technol. 2009;3(3):500–8. doi: 10.1177/193229680900300314.
  11. Vigersky R.A.; McMahon C. The Relationship of Hemoglobin A1C to Time-in-Range in Patients with Diabetes. Diab Technol Ther. 2019;21(2):81-85. doi: 10.1089/dia.2018.0310.
  12. Yapanis M.; James S.; Craig M.E.; et al. Complications of Diabetes and Metrics of Glycemic Management Derived From Continuous Glucose Monitoring. J Clin Endocrinol Metab. 2022;107(6):e2221–36. doi: 10.1210/clinem/dgac034.
  13. Farmer AJ; Perera R; Ward A; et al. Meta-analysis of individual patient data in randomised trials of self monitoring of blood glucose in people with non-insulin treated Type 2 Diabetes. BMJ. 2012;344:e486. https://doi.org/10.1136/ bmj.e486
  14. UK Prospective Diabetes Study Group. UK prospective diabetes study (UKPDS). Diabetologia. 1991;34:877–89. doi: 10.1007/BF00400195
  15. Holman R.R.; Paul S.K.; Bethel M.A.; Matthews D.R.; Neil H.A. 10-Year follow-up of intensive glucose control in Type 2 Diabetes. N Engl J Med. 2008;359(15):1577–89 doi: 10.1056/NEJMoa0806470.
  16. American Diabetes Association https://professional.diabetes.org/
  17. Bergenstal R.M.; Beck R.W.; Close K.L.; et al. Glucose Management Indicator (GMI): A New Term for Estimating A1C From Continuous Glucose Monitoring. Diabetes Care. 2018;41(11):2275-80. doi: 10.2337/dc18-1581.

Arquivos suplementares

Arquivos suplementares
Ação
1. JATS XML
2. Fig. 1. HbA1c level at baseline and after 12 weeks and change in HbA1c level after 12 weeks

Baixar (166KB)
3. Fig. 2. Correlation between changes in HbAlc levels and the number of hypoglycemia episodes (blood glucose level <3 mmol/l). Self-monitoring of blood glucose levels using the SG scale [8]

Baixar (74KB)
4. Fig. 3. Glycemic indicators by the 14th day of observation in patients with type 1 diabetes using Contour Plus One g vaoRz*nnwnnwouuoij Q4

Baixar (38KB)
5. Fig. 4. Glycemic indicators by the 14th day of observation in patients with type 1 diabetes using traditional glucometers, %

Baixar (39KB)
6. Fig. 5. Glycemic indicators by the 14th day of observation in patients with type 2 diabetes using Contour Plus One with a mobile application, %

Baixar (39KB)
7. Fig. 6. Glycemic indicators by the 14th day of observation in patients with type 2 diabetes using traditional glucometers, %

Baixar (39KB)

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».