실제 상황에서 지속적인 혈당 모니터링 결과의 재현성

Scientific Reports 13권, 기사 번호: 13987(2023) 이 기사 인용

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측정항목 세부정보

연속 혈당 모니터링 시스템(CGM)은 다양한 상황과 집단에서 포도당의 행동을 이해하는 데 매우 유용한 도구입니다. 임상 실습과 연구 모두에서 CGM 시스템이 널리 사용됨에도 불구하고 CGM 데이터의 재현성에 대한 우리의 이해는 여전히 제한적입니다. 본 연구에서는 기능적 데이터 분석 접근법을 통해 자유 생활 성인 인구의 무작위 표본을 대상으로 CGM 시스템이 제공한 결과의 재현성을 조사합니다. 581명의 개인을 대상으로 CGM 결과의 재현성을 평가하기 위해 기능적 클래스 내 상관 계수(ICC)와 95% 신뢰 구간(CI)을 계산했습니다. 62%는 여성이었으며 참가자 581명(여성 62%) 평균 연령 48세(18~87세 범위)가 포함되었으며 12%는 이전에 당뇨병 진단을 받은 적이 있었습니다. CGM 결과의 일일 재현성은 정상 혈당 환자(ICC 0.30 [CI 0.27–0.33])보다 당뇨병 환자(ICC 0.46 [CI 0.39–0.55])에서 더 컸습니다. 당뇨병 전증 환자의 값은 중간 수준이었습니다(ICC 0.37 [CI 0.31–0.42]). 정상 혈당 환자의 경우, 노인 환자(ICC 0.39 [CI 0.32–0.45])보다 젊은 환자(ICC 0.26 [CI 0.21–0.30])에서 일일 재현성이 더 나빴습니다. 일일 재현성은 정상 혈당 대상자, 특히 젊은 정상 혈당 대상자 사이에서 가장 낮았으며, 이는 일부 환자 그룹을 다른 환자 그룹보다 더 자주 모니터링할 필요성을 시사합니다.

최근 몇 년간 연속 혈당 모니터링(CGM) 시스템은 당뇨병 환자의 대사 조절을 개선하는 데 매우 유용한 도구로 자리매김했습니다. 이러한 장치를 사용하면 기존 측정 방법(모세혈관 혈당)보다 혈당 행동에 대한 더 완전한 정보를 얻을 수 있어 환자와 의료 전문가가 대사 조절 개선에 영향을 미치는 더 복잡한 치료 결정을 내릴 수 있습니다1. 현재 당사는 (1) 실시간 CGM 시스템(rtCGM) (2) 간헐적으로 스캔되는 CGM 시스템(isCGM) 및 (3) 전문 CGM 시스템으로 분류할 수 있는 CGM 사용을 위한 제품 옵션의 수가 점점 늘어나고 있습니다. 이러한 모든 장치는 간질성 포도당 수준을 측정하고 포도당 프로필에 대한 수치 및 그래픽 정보를 제공하지만 취급 및 임상 사용과 관련하여 차이점이 있습니다. rtCGM 시스템은 센서에서 사용자의 수신기, 스마트폰 또는 인슐린 펌프로 포도당 정보를 지속적으로 보냅니다. isCGM 시스템은 사용자가 수신기나 스마트폰을 센서에 접근하면 정보를 제공하고 저장합니다. 전문 CGM이란 병원 소유의 장비를 사용하여 혈당 데이터를 후향적으로 분석하는 것을 의미합니다. 이러한 장치는 "맹검" 모드에서 사용되어 환자의 행동에 영향을 주지 않고 환자가 무엇을 하고 있는지에 대한 정보를 캡처할 수 있습니다2.

도입 이후 이러한 장치는 혈당 행동에 대한 우리의 이해를 혁신적으로 변화시켜 이전보다 더 정확한 모니터링을 가능하게 했습니다. 인상적인 기술적 능력을 갖춘 CGM 시스템은 임상 및 연구 응용 분야 모두에서 엄청난 잠재력을 갖고 있습니다. CGM 시스템의 가장 중요한 장점 중 하나는 혈당 조절을 강화하는 능력입니다. 실시간 혈당 데이터를 제공함으로써 이러한 장치는 더 많은 환자가 저혈당증의 위험을 최소화하면서 혈당 목표 당화혈색소 및 범위 내 시간 값을 달성하고 유지하는 데 도움이 될 수 있습니다5. 또한 CGM 시스템의 신뢰성과 정확성은 피하 인슐린 주입 시스템과의 원활한 통합을 위한 길을 열었습니다. 이러한 통합을 통해 인슐린 전달은 CGM 정보를 기반으로 동적으로 조정되어 혈당 수준을 관리하는 자동화되고 효율적인 접근 방식을 제공합니다6,7,8.

CGM은 당뇨병 환자의 혈당 수치를 모니터링할 뿐만 아니라 건강한 지원자와 일반 인구를 대상으로 한 역학 연구에서도 가능성을 보여주었습니다9,10,11. 이러한 연구는 실제 상황에서 건강한 개인의 혈당 행동에 대한 귀중한 통찰력을 제공했습니다. 당뇨병이 없는 집단의 혈당 프로필을 이해하는 것은 초기 이상혈당증을 발견하는 것부터 당뇨병 발병을 예방하거나 지연시키는 것까지 중요한 임상적 의미를 갖습니다. 또한, 영양소 조합에 대한 식후 반응을 조사하는 것은 일반 인구의 전반적인 건강을 개선하는 데 큰 관심을 갖고 있습니다12.

6.4%, and/or a fasting plasma glucose (FPG) concentration of > 125 mg/dL (n = 70, 12%). Subjects with prediabetes were defined as those with an A1C range of 5.7–6.4% or a FPG range of 100–125 mg/dL (n = 121, 21%). Normoglycaemic subjects were defined as those with an A1C of < 5.7% and an FPG of < 100 mg/dL (n = 390, 67%). Baseline glycemic status (normoglycemia, prediabetes, and diabetes) were defined according to the American Diabetes Association criteria24./p> 180 mg/dL) and lowest during hypoglycemia. The mean ARD was 7.8% when blood glucose was between 70 and 180 mg/dL; 9.5% when blood glucose was greater than 180 mg/dl; and 29.2% when blood glucose was less than 70 mg/dL. Eighty-seven percent of the device results were within 15 mg/dL of the capillary BG results (for results of less than 100 mg/dL), and 87% were within 15% of the capillary BG results (for results higher than 100 mg/dL). The performance of the system on the first day was different to that on the following days. MARDs for all capillary-sensor glucose paired points stratified by day (1–6) were 12.1%, 7.6%, 7.0%, 7.1%, 7.3% and 6.6%, respectively./p> 0.74 excellent agreement25. The functional iCC was computed using the instrumental methodology of a two-way ANOVA multilevel functional model, as introduced in reference26. To achieve this, we use a novel bootstrap methodology, which is elaborated on in a subsequent paper27. For those interested in ICC calculation for other study designs from a functional perspective, additional information can be found in reference19./p>