CGM技术监测2型糖尿病患者血糖波动幅度与SMBG血糖波动指标的相关性研究

摘要/Abstract

摘要：

目的：研究2型糖尿病患者持续葡萄糖监测（CGM）技术监测血糖波动幅度与自我血糖监测（SMBG）血糖波动指标的相关性。方法：选取我院2022年6月至2023年6月收治的82例2型糖尿病患者进行研究。所有患者均接受7个时间点（三餐前、餐后2 h以及睡前）的SMBG和48~72 h的CGM，同时根据7个时间点SMBG数据计算血糖变异系数（CV）、最大血糖波动幅度（LAGE）、平均血糖波动幅度（MAGE₁，SMBG计算得出）、血糖水平的标准差（SDBG）、餐后血糖波动幅度（PPGE）等血糖波动指标，采用简单线性回归分析法、Spearman秩相关分析法、多元逐步回归分析法，分析通过CGM获得的MAGE与通过SMBG计算得出的CV、LAGE、MAGE₁、SDBG、PPGE之间的相关性。结果：以通过CGM获得的MAGE为因变量，以通过SMBG计算得出的CV、LAGE、MAGE₁、SDBG、PPGE为自变量进行多元逐步回归分析，结果显示，通过CGM获得的MAGE与通过SMBG计算得出的CV、LAGE、MAGE₁、SDBG、PPGE有关（P<0.05）。Spearman秩相关分析结果显示，通过CGM获得的MAGE与通过SMBG计算得出的CV、LAGE、MAGE₁、SDBG、PPGE之间呈正相关（P<0.05）。结论：2型糖尿病患者CGM技术监测得出的MAGE与SMBG计算得出的CV、LAGE、MAGE₁_、SDBG、PPGE等血糖波动指标具有一定相关性，因此可通过SMBG计算得出的血糖波动指标反映2型糖尿病患者日内血糖波动情况。

关键词: 2型糖尿病, 持续葡萄糖监测, 自我血糖监测, 血糖波动, 相关性

Abstract:

Objective： To study the correlation between the amplitude of blood glucose fluctuations measured by continuous glucose monitoring （CGM） and the self-monitoring of blood glucose （SMBG） blood glucose fluctuation indexes in patients with type 2 diabetes.Methods： 82 cases type 2 diabetes patients in our hospital from June 2022 to June 2023 were selected in the study. All the patients received SMBG at 7 time points （before meals， 2 h after meals，and before sleep） and CGM for 48-72 h. Blood glucose fluctuation indicators such as coefficient of variation （CV）， largest amplitude of glycemic excursions （LAGE）， mean amplitude of glucose excursion₁ （MAGE₁， calculated by SMBG）， standard deviation of blood glucose （SDBG）， and postprandial glucose excursion （PPGE） were calculated based on 7 time point SMBG data. Simple linear regression analysis， Spearman rank correlation analysis， and multiple stepwise regression analysis were used to analyze the correlation between MAGE obtained through CGM and CV， LAGE， MAGE₁， SDBG， and PPGE calculated through SMBG.Results： Multiple stepwise regression analysis was conducted using MAGE obtained through CGM as the dependent variable and CV， LAGE， MAGE₁， SDBG， and PPGE calculated through SMBG as the independent variables. The results showed that MAGE obtained through CGM was related to CV， LAGE， MAGE₁， SDBG， and PPGE calculated through SMBG （P<0.05）. The Spearman rank correlation analysis results showed that the MAGE obtained through CGM was positively correlated with CV， LAGE， MAGE₁， SDBG， and PPGE calculated through SMBG （P<0.05）.Conclusion： The MAGE obtained through CGM monitoring is correlated with the blood glucose fluctuation indicators such as CV， LAGE， MAGE₁， SDBG， PPGEcalculated through SMBG in type 2 diabetes patients. The blood glucose fluctuation indicators calculated through SMBG can be used to reflect the daily blood glucose fluctuation of type 2 diabetes patients.

Key words: Type 2 diabetes； , Continuous glucose monitoring； , Self-monitoring blood glucose； , Blood glucose fluctuations； , Correlation

中图分类号:

R587.1

罗琳, 张迎, 郭庆妍.

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