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DOI: 10.1055/s-0037-1601766
Die „Hypo-Trias“: Ein neues Modell für die umfassende Beurteilung der Hypoglykämie, angewendet auf Daten der Aspire-Studie
Publikationsverlauf
Publikationsdatum:
05. Mai 2017 (online)
Hintergrund/Ziele:
Die Hypoglykämieproblematik wird häufig anhand der Ereignisse beschrieben. Durch CGM gibt es aber wesentlich mehr Parameter, die wirklich Auswirkung von Hypoglykämien zu charakterisieren (Fläche-unter-der-Kurve (AUC)), verbrachte Zeit, wahre Anzahl täglicher Episoden). Ziel war es diese Parameter in einem Model zu erfassen und anhand von Daten einer großen Studie mit CGM zu evaluieren.
Methoden:
Als erstes definierten wir die Intensität einer Hypoglykämie (IntHypo) als Kombination von AUC und der Zeit pro Tag mit Glukosewerten < 70 mg/dl (3,9 mmol/l). Diese ergibt sich als Betrag des Vektors, welcher die Fläche beider Parameter in einem kartesischen Koordinatensystem aufspannt. Dieser Vektor beschreibt die Auswirkung der Hypoglykämie auf den Stoffwechsel und das Risiko für den Patienten. Die „Hypo-Trias“ ergibt sich durch Hinzunahme der Rate an Hypoglykämien pro Tag, womit ein Hypoglykämierisikoraum („HypoRiskSpace“-HRS) entsteht, der den Gesamtstatus des Patienten in Bezug auf das Hypoglykämierisiko darstellt. Als Datenbasis zur Berechnung von IntHypo und HRS diente die randomisierte, kontrollierte ASPIRE-In Home-Studie, in welcher die Sensorunterstützte Pumpentherapie (SuP) mit (LGS+) und ohne (LGS-) Hypoglykämieabschaltung bei 247 Patienten angewendet wurde.
Ergebnisse:
In der ASPIRE reduzierte die Hypoglykämieabschaltung (LGS+) die IntHypo signifikant um 44,8% von 1620 ± 1397 mg/dlxmin2 auf 895 ± 676 mg/dlxmin2 (p < 0,001) und den HypoRiskSpace um 14,3% von 1935 ± 2989 mg/dlxmin2 auf 690 ± 9752989 mg/dlxmin2 (p < 0,001). In der Interventionsgruppe (LGS-) blieben beide Parameter etwa gleich. Bei einzelnen Patienten ergab sich trotz einer hohen Hypoglykämierate wegen der geringen AUC eine niedrigere IntHypo und damit ein kleiner HRS.
Schlussfolgerung:
Die Hypo-Trias bewertet Hypoglykämien umfassend in numerischer und grafischer Form, anders als einzelne Parameter davon. Ergebnisse großer Studien werden grundsätzlich bestätigt.