Diabetes
Basado en: Hompesch, M., Kalcher, K., Debong, F., & Morrow, L. (2017). Significant improvement of blood glucose control in a high risk population of type 1 diabetes using a mobile health app–a retrospective observational study. Diabetes Technol Ther, 64(Suppl 1), 2337.
La diabetes mellitus (DM) se caracteriza por elevados niveles de glucosa en sangre, siendo el control de la misma fundamental para el manejo de esta patología. En pacientes con DM 1, el tratamiento intensivo con el objetivo de lograr un nivel de hemoglobina glicosilada (HbA1c) de aproximadamente 7% está asociada con una reducción del 50-76% en las tasas de complicaciones microvasculares, en comparación con el tratamiento estándar (HbA1c de aproximadamente 9%).1,2
Lograr un control estricto de la glucemia representa un desafío teniendo en cuenta que, demasiada insulina puede provocar un cuadro de hipoglucemia, mientras que una dosis menor a la requerida llevará a niveles crónicamente elevados de glucosa en sangre (BG).3 El índice de nivel bajo de glucosa en sangre (LBGI) y el índice de nivel alto de glucosa en sangre (HBGI) son parámetros que indican el riesgo de hipoglucemia e hiperglucemia, respectivamente.
Un estudio de diseño observacional y retrospectivo4 investigó el posible impacto del uso de la aplicación mySugr en el manejo de la diabetes, en una población de alto riesgo con una HbA1c estimada (eHbA1c) de al menos 8%. Esta aplicación de salud (registrada como un dispositivo médico clase 1) es una herramienta creada con el fin de lograr que el registro de datos para el control metabólico resulte más atractivo y útil en el día a día.
Para ella, se seleccionó en forma aleatoria un grupo de 440 usuarios según los siguientes criterios de inclusión:
- Elevada frecuencia de uso (≥5 días/semana durante ≥6 meses).
- BG media al inicio ≥183 mg/dL (representa eA1c ≥8%)
- DM 1
Se analizaron los cambios de BG (media y desvío estándar (DE)), HBGI, LBGI al inicio (t0), a las semanas 2-4 (t1) y meses 3-6 (t2):
Gráfico 1. Media BG t0 y t2
- Reducción media de BG entre t0 y t2 de 17,88% (p<0,0001) y un DE 8,79% (p<0,005).
- La reducción media de BG se corresponde con una reducción de eA1c de aproximadamente 1,3% (9,0% a 7,7%)
- Reducción en HBGI de 5,39 en t0 a 3,36 en t2 (riesgo medio a riesgo bajo, p<0,0001).
- Aumento en LBGI de 0,22 en t0 a 0,44 en t2 (p<0,0001).
La reducción de los parámetros indicativos de variabilidad en BG demuestran que la utilización de mySugr podría haber mejorado la calidad del control glucémico.
Referencias
- Care, D. (2019). 6. Glycemic targets: standards of medical care in diabetes—2019. Diabetes Care, 42(Supplement 1), S61-70.
- Diabetes Control and Complications Trial Research Group. (1993). The effect of intensive treatment of diabetes on the development and progression of long-term complications in insulin-dependent diabetes mellitus. New England journal of medicine, 329(14), 977-986.
- Kovatchev, B. P., Straume, M., Cox, D. J., & Farhy, L. S. (2000). Risk analysis of blood glucose data: Az quantitative approach to optimizing the control of insulin dependent diabetes. Computational and Mathematical Methods in Medicine, 3(1), 1-10.
- Hompesch, M., Kalcher, K., Debong, F., & Morrow, L. (2017). Significant improvement of blood glucose control in a high risk population of type 1 diabetes using a mobile health app–a retrospective observational study. Diabetes Technol Ther, 64(Suppl 1), 2337.
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