Мобильное приложение для оптимизации гликемического контроля: сравнение расчетных параметров с данными непрерывного мониторинга глюкозы

Abstract

Технологии мобильного здравоохранения могут значительно оптимизировать существующие методы мониторинга гликемии: самостоятельный мониторинг глюкозы крови (СМГК) и непрерывный мониторинг глюкозы (НМГ). Цель настоящего исследования: изучить согласованность между параметрами НМГ и показателями мониторинга гликемии, рассчитанными с помощью специализированного мобильного приложения (МП) на базе метода СМГК. В исследование включено 200 пациентов с сахарным диабетом (СД) 1 типа. Проведен сравнительный анализ данных НМГ и 7-точечного СМГК, усовершенствованного с помощью разработанного МП DiaLog GM. При сравнении одноименных показателей коэффициент корреляции Спирмена составил: глюкоза крови средняя – 0,951, индикатор гликемического контроля – 0,949; время в целевом диапазоне – 0,863; время выше целевого диапазона – 0,921; время ниже целевого диапазона – 0,814; стандартное отклонение – 0,905; коэффициент вариации – 0,872; средняя амплитуда колебаний гликемии – 0,691. При проведении анализа по методу Блэнда-Альтмана установлен высокий уровень согласованности между разработанным и эталонным методом исследования без систематической погрешности для большинства исследованных параметров. Дальнейшее развитие мобильных технологий мониторинга глюкозы может улучшить выявление дисгликемии, что в перспективе уменьшит риск острых и хронических осложнений, повысит качество жизни при СД.

Mobile health technologies can significantly optimize the existing methods of glucose monitoring: self-monitoring of blood glucose (SMBG) and continuous glucose monitoring (CGM). The aim of the present study: to evaluate the agreement between CGM parameters and glucose monitoring measures calculated using the specialized mobile application (MA) based on the SMBG method. The study included 200 patients with type 1 diabetes mellitus (DM). A comparative analysis of CGM data and 7-point SMBG improved with developed MA DiaLog GM was performed. The Spearman's correlation coefficient was: mean blood glucose – 0,951, glucose management indicator – 0,949; time in range – 0,863; time above range – 0,921; time below range – 0,814; standard deviation – 0,905; coefficient of variation – 0,872; mean amplitude of glycemic excursions – 0,691. The Bland-Altman analysis showed a high agreement between the developed and reference diagnostic methods without systematic bias for most of the studied parameters. Further development of mobile glucose monitoring technologies can improve the detection of dysglycemia, that in the long term will reduce the risk of acute and chronic complications, enhance the quality of life in DM.