导读
持续葡萄糖监测(continuous glucose monitoring, CGM)技术的逐步应用,提供了评估血糖控制水平的新指标,葡萄糖管理指标(glucose management indicators, GMI)是CGM重要指标之一。GMI可进一步弥补传统糖化血红蛋白(HbA1c)在血糖管理中的局限性,同时更好地指导临床血糖管理。2022年第82届美国糖尿病协会(ADA)科学会议于美国新奥尔良召开,来自世界各地的与会专家分享了CGM的相关热点话题,本文整理了大会发布的GMI在临床中的新探索新循证和广大读者进行分享。
葡萄糖管理指标(glucose management indicator, GMI),过去被称为“预估糖化血红蛋白(estimated HbA1c, eHbA1c)”,是直接根据CGM设备监测的平均值葡萄糖值计算的。既往研究显示,GMI经典的计算公式为GMI=3.31+ 0.02392×[mean glucose(mg/dL)] [1]。因eHbA1c近似于实验室的HbA1c,为避免两者混淆,有学者进而提出将eHbA1c 更名为GMI[2]。
HbA1c反映了糖尿病患者既往2-3个月血糖控制水平,是评估患者血糖控制水平的金标准,然而HbA1c难以“捕捉”患者的高低血糖变化以及血糖波动情况,也给临床血糖评估带来了一定困扰[3]。CGM是一种强大的血糖监测及教育工具,可提供连续、全面、可靠的全天血糖信息,帮助临床更全面了解患者的血糖波动趋势和特点,为患者的血糖管理提供诸多便利。而GMI作为CGM的10项核心指标之一(图1),也越来越受到临床的关注和重视。
图源:Richard M. Bergenstal,Evolving Accuracy of Sensor-Based CGM,2022 ADA
临床上也会出现GMI与实验室HbA1c值不一致的情况。可能的原因包括实验室HbA1c会受一些干扰因素影响,例如红细胞寿命、药物的使用等[4]。
本次ADA大会上,美国Park Nicollet国际糖尿病中心Richard M. Bergenstal 教授分享的研究阐述了GMI和HbA1c的关系[5]:
红细胞寿命在正常范围(100-120天)时,HbA1c与GMI有较好的一致性;红细胞寿命较正常范围短的情况下,如妊娠中晚期、慢性肾病贫血、肾衰、溶血性贫血等,HbA1c低于GMI;红细胞寿命较正常范围长的情况下,如严重高甘油三酯血症、严重高胆红素血症、长期饮酒、长期服用水杨酸类药物,HbA1c高于GMI(图2)。
另外,也有研究显示在患者出现血糖波动幅度较大的情况下,因为HbA1c对血糖波动情况并不敏感,可造成GMI与实验室HbAlc的数值差异[4]。图2 不同红细胞寿命下,实验室HbA1c和GMI的关系图源:Richard M. Bergenstal,Evolving Accuracy of Sensor-Based CGM,2022 ADA对于GMI与HbA1c之间存在的差异,同时综合考虑干扰HbA1c的因素,将进一步帮助临床医生制定更为合理的血糖控制目标[3]。
作为CGM的核心指标之一,GMI对于临床血糖的管理具有重要意义[3]。当患者在治疗期间突然改变饮食、运动规律、改变药物方案时,GMI指标有助于评估患者短期血糖控制水平,可及时帮助患者指导生活方式调整。既往研究显示,14天的CGM数据模型就可预测患者未来3个月的葡萄糖变化趋势[6] ,这意味着GMI指标也给中长期的血糖管理带来更多价值。
在2022年6月的ADA大会上,韩国岭南大学 Eun Yeong Ha教授展示了CGM指标与重症监护室(ICU)患者临床结局之间关系的前瞻性研究结果(图3)[7] 。该研究纳入36例内科ICU患者,平均应用CGM 5.5±0.8天,平均ICU住院时间为10.8±7.6天,28天内28例患者存活;进一步分析发现,死亡患者的平均血糖水平、GMI和GMI-HbA1c(GMI和HbA1c的差值)显著高于存活患者(P<0.05);在对年龄、性别、糖尿病、APACHE评分和类固醇给药剂量进行调整后,GMI-HbA1c与ICU住院时间延长的风险(coefficient=2.34, 95% CI 0.54-4.14, p=0.017)和28天内更高的死亡率(HR=2.42, 95% CI 1.01-5.76, p=0.046)呈正相关。该研究提示,对于危重症患者来说,GMI-HbA1c是ICU住院时间延长和28天死亡率的独立危险因素。该研究显示在ICU,无论是否是糖尿病患者,对危重病人进行CGM监测是有益的。图源:Richard M. Bergenstal,Evolving Accuracy of Sensor-Based CGM,2022 ADA
GMI与TIR密切相关,二者关系受血糖波动影响
《中华医学杂志》 4月发表的一项多中心随机对照研究中证实:1型糖尿病患者葡萄糖目标范围内时间(time in range, TIR)和GMI呈高度逆线性相关(R2 =0.676,P<0.001),且变异系数(coefficient of variation, CV)影响两者的关系,提示了这些CGM参数可以更加个性化的评估患者的血糖波动情况[8]。
CGM提供的GMI、TIR等新的血糖监测指标,弥补了传统糖化血红蛋白(HbA1c)在血糖管理中的局限性,为新时代的血糖管理提供了更多的新工具。疫情常态化防控下,糖尿病的远程管理将发挥越来越重要的作用,相比实验室HbA1c, GMI的数值由CGM生成,并不需要去医院进行采血,从数据的产生和收集上更为灵活,医务人员也可以通过糖尿病管理软件进行远程教育管理。相信随着科技的发展,随着血糖监测新技术的助力,未来临床糖尿病血糖的管理也将不断赋能优化。[1] Bergenstal RM, Beck RW, Close KL, et al. Glucose Management Indicator (GMI): A New Term for Estimating A1C From Continuous Glucose Monitoring. Diabetes Care. 2018;41(11):2275-2280.[2] Dickinson JK, Guzman SJ, Maryniuk MD, et al. The Use of Language in Diabetes Care and Education. Diabetes Care. 2017;40(12):1790-1799.[3] 胡坤, 叶茂. 通过连续血糖监测估算HbA1c的新术语:葡萄糖管理指标(GMI)[J]. 临床医学进展, 2021, 11(11): 4866-4870.[4] Cohen RM, Franco RS, Smith EP, Higgins JM. When HbA1c and Blood Glucose Do Not Match: How Much Is Determined by Race, by Genetics, by Differences in Mean Red Blood Cell Age?. J Clin Endocrinol Metab. 2019;104(3):707-710.[5] Xu Y, Bergenstal RM, Dunn TC, Ajjan RA. Addressing shortfalls of laboratory HbA1c using a model that incorporates red cell lifespan. Elife. 2021;10:e69456. Published 2021 Sep 13.[6] Riddlesworth TD, Beck RW, Gal RL, et al. Optimal Sampling Duration for Continuous Glucose Monitoring to Determine Long-Term Glycemic Control. Diabetes Technol Ther. 2018 Apr;20(4):314-316. [7] Ha EY, Chung SM, Park IR, Lee YY, Choi EY, Moon JS. Novel Glycemic Index Based on Continuous Glucose Monitoring to Predict Poor Clinical Outcomes in Critically Ill Patients: A Pilot Study. Front Endocrinol (Lausanne). 2022;13:869451. Published 2022 May 4.[8] 彭慧敏,邓洪容,周泳雯,等.血糖变异性对1型糖尿病患者葡萄糖目标范围内时间与血糖管理指标关系的影响[J].中华医学杂志,2022,102(16):1190-1195.
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