Tom 10 (2024): Continuous Publishing
Artykuł przeglądowy
Opublikowany online: 2024-12-01
Wyświetlenia strony 97
Wyświetlenia/pobrania artykułu 4

Eksport do Mediów Społecznościowych

Eksport do Mediów Społecznościowych

Czas w zakresie docelowym glikemii: wykazanie korelacji z retinopatią cukrzycową w cukrzycy typu 2. Przegląd systematyczny z metaanalizą

Kevin Gracia Pratama1, Maria Angelia2, Yufilia Suci Amelia3, Norman Sukmadi3
Diabetologia Praktyczna 2024;10:86-93.

Streszczenie

Cel: W badaniach wykazano związek między kontrolą glikemii a progresją retinopatii cukrzycowej (DR, diabetic retinopathy), jednak zależność między stosowaniem ciągłego monitorowania glikemii (CGM, continuous glucose monitoring) a progresją DR pozostaje mniej zbadana. Niniejsze badanie przeprowadzono w celu oceny związku między czasem w zakresie wartości prawidłowych (TIR, time in range) a DR i jej implikacjami klinicznymi. Materiał i metody: Dokonano przeglądu systematycznego zgodnie z wytycznymi Preferred Reporting Items for Systematic Review and Meta-Analysis (PRISMA) 2020, przeszukując bazy danych, takie jak PubMed, EBSCO i ProQuest. Dodatkowo przeprowadzono wyszukiwanie ręczne. Do analizy włączono badania, w których opisywano TIR lub inne parametry pochodzące z CGM w powiązaniu z DR. Jakość każdego badania oceniano przy użyciu skali Newcastle–Ottawa (NOS, Newcastle–Ottawa Scale). Do przeprowadzenia metaanalizy z modelem efektów losowych użyto oprogramowania Review Manager 5.4. Wyniki: Wyniki metaanalizy 5 badań wskazały na istotne powiązania między wskaźnikami pochodzącymi z CGM a retinopatią cukrzycową. Obliczono średnie różnice wartości ocenianych parametrów i uzyskano następujące wyniki: TIR –6,44 (95% CI: –8,10; –4,78; p < 0,001), odchylenie standardowe (SD, standard deviation) 0,20 [95-procentowy przedział ufności (CI, confidence interval): 0,16, 0,24; p < 0,001), średnia amplituda wahań glikemii (MAGE, mean amplitude of glycemic excursion) 0,45 (95% CI: 0,31, 0,58; p < 0,001), współczynnik zmienności (CV, coefficient of variation) –0,99 (95% CI: 0,43, 1,55, p = 0,0006). Stratyfikacja według odsetka TIR (< 70% w porównaniu z ≥ 70%) wykazała iloraz szans wynoszący 2,06 (95% CI: 0,85, 4,97, p = 0,11) dla ryzyka retinopatii cukrzycowej, jednak był on statystycznie nieistotny.
Wnioski: Niższe wartości wskaźnika TIR są istotnie związane z DR u pacjentów z T2D. Z obecnością DRP powiązane były również wyższe wartości SD, MAGE i CV.

Artykuł dostępny w formacie PDF

Zakup prenumeraty

Posiadasz dostęp do tego artykułu?

Referencje

  1. ElSayed NA, Aleppo G, Aroda VR, et al. 6. Glycemic Targets: Standards of Care in Diabetes-2023. Diabetes Care. 2023; 46(Suppl 1): S97–S9S110.
  2. Beck RW, Connor CG, Mullen DM, et al. The Fallacy of Average: How Using HbA Alone to Assess Glycemic Control Can Be Misleading. Diabetes Care. 2017; 40(8): 994–999.
  3. Raj R, Mishra R, Jha N, et al. Time in range, as measured by continuous glucose monitor, as a predictor of microvascular complications in type 2 diabetes: a systematic review. BMJ Open Diabetes Res Care. 2022; 10(1).
  4. Kropp M, Golubnitschaja O, Mazurakova A, et al. Diabetic retinopathy as the leading cause of blindness and early predictor of cascading complications-risks and mitigation. EPMA J. 2023; 14(1): 21–42.
  5. Lee R, Wong TY, Sabanayagam C. Epidemiology of diabetic retinopathy, diabetic macular edema and related vision loss. Eye Vis (Lond). 2015; 2: 17.
  6. GBD 2019 Blindness and Vision Impairment Collaborators, Vision Loss Expert Group of the Global Burden of Disease Study. Causes of blindness and vision impairment in 2020 and trends over 30 years, and prevalence of avoidable blindness in relation to VISION 2020: the Right to Sight: an analysis for the Global Burden of Disease Study. Lancet Glob Health. 2021; 9(2): e144–e160.
  7. Teo ZL, Tham YC, Yu M, et al. Global Prevalence of Diabetic Retinopathy and Projection of Burden through 2045: Systematic Review and Meta-analysis. Ophthalmology. 2021; 128(11): 1580–1591.
  8. Battelino T, Danne T, Bergenstal RM, et al. Clinical Targets for Continuous Glucose Monitoring Data Interpretation: Recommendations From the International Consensus on Time in Range. Diabetes Care. 2019; 42(8): 1593–1603.
  9. Chehregosha H, Khamseh ME, Malek M, et al. A View Beyond HbA1c: Role of Continuous Glucose Monitoring. Diabetes Ther. 2019; 10(3): 853–863.
  10. Freckmann G. Basics and use of continuous glucose monitoring (CGM) in diabetes therapy. Journal of Laboratory Medicine. 2020; 44(2): 71–79.
  11. Zhou Z, Sun B, Huang S, et al. Glycemic variability: adverse clinical outcomes and how to improve it? Cardiovasc Diabetol. 2020; 19(1): 102.
  12. Hirsch IB, Welsh JB, Calhoun P, et al. Associations between HbA and continuous glucose monitoring-derived glycaemic variables. Diabet Med. 2019; 36(12): 1637–1642.
  13. Beck RW, Bergenstal RM, Riddlesworth TD, et al. Validation of Time in Range as an Outcome Measure for Diabetes Clinical Trials. Diabetes Care. 2019; 42(3): 400–405.
  14. Page MJ, McKenzie JE, Bossuyt PM, et al. The PRISMA 2020 statement: an updated guideline for reporting systematic reviews. BMJ. 2021; 372(71): 1–9.
  15. Wells G, Shea B, O’Conell D, et al. The Newcastle-Ottawa Scale (NOS) for assessing the quality of nonrandomised studies in meta-analyses, 2013. https://www.ohri.ca/programs/clinical_epidemiology/oxford.asp (17.08.2023).
  16. Hayashi A, Shimizu N, Suzuki A, et al. Novel clinical associations between time in range and microangiopathies in people with type 2 diabetes mellitus on hemodialysis. J Diabetes Complications. 2023; 37(5): 108470.
  17. Wang Y, Lu J, Shen Y, et al. Comparison of glucose time in range and area under curve in range in relation to risk of diabetic retinopathy in type 2 diabetes patients. J Diabetes Investig. 2022; 13(9): 1543–1550.
  18. Wakasugi S, Mita T, Katakami N, et al. Associations between continuous glucose monitoring-derived metrics and diabetic retinopathy and albuminuria in patients with type 2 diabetes. BMJ Open Diabetes Res Care. 2021; 9(1): e001923.
  19. Lu J, Ma X, Zhou J, et al. Association of Time in Range, as Assessed by Continuous Glucose Monitoring, With Diabetic Retinopathy in Type 2 Diabetes. Diabetes Care. 2018; 41(11): 2370–2376.
  20. Lu J, Ma X, Zhang L, et al. Glycemic variability assessed by continuous glucose monitoring and the risk of diabetic retinopathy in latent autoimmune diabetes of the adult and type 2 diabetes. J Diabetes Investig. 2019; 10(3): 753–759.
  21. American Diabetes Association Professional Practice Committee. 6. Glycemic Targets: Standards of Medical Care in Diabetes-2022. Diabetes Care. 2022; 45(Suppl 1): S83–S96.
  22. Danne T, Nimri R, Battelino T, et al. International Consensus on Use of Continuous Glucose Monitoring. Diabetes Care. 2017; 40(12): 1631–1640.
  23. Mayeda L, Katz R, Ahmad I, et al. Glucose time in range and peripheral neuropathy in type 2 diabetes mellitus and chronic kidney disease. BMJ Open Diabetes Res Care. 2020; 8(1).
  24. Monnier L, Mas E, Ginet C, et al. Activation of oxidative stress by acute glucose fluctuations compared with sustained chronic hyperglycemia in patients with type 2 diabetes. JAMA. 2006; 295(14): 1681–1687.
  25. Maiorino MI, Signoriello S, Maio A, et al. Effects of Continuous Glucose Monitoring on Metrics of Glycemic Control in Diabetes: A Systematic Review With Meta-analysis of Randomized Controlled Trials. Diabetes Care. 2020; 43(5): 1146–1156.
  26. Yapanis M, James S, Craig ME, et al. Complications of Diabetes and Metrics of Glycemic Management Derived From Continuous Glucose Monitoring. J Clin Endocrinol Metab. 2022; 107(6): e2221–e2236.
  27. Hsu CR, Chen YT, Sheu WHH. Glycemic variability and diabetes retinopathy: a missing link. J Diabetes Complications. 2015; 29(2): 302–306.
  28. Perais J, Agarwal R, Evans JR, et al. Prognostic factors for the development and progression of proliferative diabetic retinopathy in people with diabetic retinopathy. Cochrane Database Syst Rev. 2023; 2(2): CD013775.
  29. Tarasewicz D, Conell C, Gilliam LK, et al. Quantification of risk factors for diabetic retinopathy progression. Acta Diabetol. 2023; 60(3): 363–369.
  30. Chen DJ, Kuo JC, Wright AJ, et al. Determining Risk Factors That Affect Progression in Patients with Nonproliferative Diabetic Retinopathy. J Ophthalmol. 2021; 2021: 6064525.
  31. Tsujimoto T, Kajio H. Four-Year Screening Interval and Vision-Threatening Retinopathy in Type 2 Diabetes Patients With Good Glycemic Control. Mayo Clin Proc. 2021; 96(2): 322–331.
  32. Yoo JH, Choi MS, Ahn J, et al. Association Between Continuous Glucose Monitoring-Derived Time in Range, Other Core Metrics, and Albuminuria in Type 2 Diabetes. Diabetes Technol Ther. 2020; 22(10): 768–776.
  33. Kim MY, Kim G, Park JiY, et al. The Association Between Continuous Glucose Monitoring-Derived Metrics and Cardiovascular Autonomic Neuropathy in Outpatients with Type 2 Diabetes. Diabetes Technol Ther. 2021; 23(6): 434–442.