ADA2019

#ADA2019 Today Hypoglycemia and Technology

I ricercatori presentano i risultati di una varietà di studi che esaminano i modi per prevedere, gestire e prevenire potenzialmente eventi ipoglicemici durante la sessione orale odierna titolata Hypoglycemia and Technology , che inizierà alle 14:15 (ore 23.15 italiane) nell’S-10 (South, Exhibition Level). AHo chiesto chiesto ad alcuni degli autori presenti di visualizzare in anteprima le loro presentazioni che trattano degli studi.

Come utilizzare i dati rtCGM per predire la futura grave ipoglicemia?

Norbert Hermanns, PhD, Istituto di ricerca Diabetes Academy Mergentheim a Bad Mergentheim, Germania.

È ripetutamente dimostrato nei pazienti con diabete con problemi di ipoglicemia che il monitoraggio continuo del glucosio (CGM) può ridurre l’ipoglicemia lieve e grave senza compromettere il controllo glicemico. Considerando che da studi metodologicamente fondati abbiamo dimostrato come il CGM è un trattamento efficace per le persone con diabete, il valore diagnostico della CGM nell’identificare le persone a rischio di grave ipoglicemia non è attualmente sufficientemente esplorato.

Nel nostro studio, abbiamo combinato i dati di due importanti ricerche sui CGM per predire una futura grave ipoglicemia durante lo studio dai dati di base della CGM. Abbiamo analizzato i dati di 127 partecipanti nello studio con diabete di tipo 1 randomizzati al gruppo di controllo utilizzando l’auto-monitoraggio della glicemia durante le analisi. Volevamo sapere quali valori limite di esposizione a bassi livelli di glucosio potrebbero predire la futura grave ipoglicemia durante gli studi con una sensibilità e una specificità ottimali.

Machine Learning per predire eventi ipoglicemici da dati di monitoraggio continuo del glucosio

Yuan-Chi Chang, PhD, IBM Research a Yorktown Heights, NY

La nostra ricerca si concentra sull’applicazione di algoritmi di apprendimento automatico per imparare a prevedere un rischio elevato di ipoglicemia dai dati CGM dei pazienti raccolti nel mondo reale al di fuori dell’ambiente clinico. Riteniamo che fornendo agli utenti CGM queste informazioni con largo anticipo, gli utenti potrebbero essere meglio avvisati e monitorare il livello di glucosio in modo più attento. Il lavoro è reso possibile da un’ampia raccolta di dati CGM che superano i 120 milioni di letture glicemiche da più di 10.000 utenti non identificati, in combinazione con l’apprendimento automatico e l’elaborazione analitica in tempo reale. Questo lavoro è stato sviluppato in collaborazione con IBM Research, IBM Watson Health e Medtronic Diabetes.

Direttività e sostenibilità degli effetti di rtCGM sull’ipoglicemia: un’analisi secondaria dello studio Hypode

Dominic Ehrmann, PhD, Istituto di ricerca Diabetes Academy Mergentheim a Bad Mergentheim, Germania

Per molte persone con diabete di tipo 1, l’ipoglicemia è ancora un fattore oneroso e limitante della terapia del diabete. Il monitoraggio continuo della glicemia si è dimostrato uno strumento efficace per ridurre l’esposizione ai valori ipoglicemici e l’ipoglicemia grave. Anche nelle persone con diabete di tipo 1 e problemi acuti con l’ipoglicemia (ad es. riduzione della consapevolezza dell’ipoglicemia), la CGM è efficace per evitarla. Tuttavia, ciò che manca ancora è una migliore comprensione di come e quanto velocemente la CGM può ridurre l’esposizione ai valori ipoglicemici e quanto è stabile tale effetto iniziale. Con gli studi sull’outcome di solito confrontando una fase iniziale della linea di base con CGM in cieco alla fase di esito, sei mesi dopo, volevamo esaminare l’immediatezza e la sostenibilità degli effetti della CGM nel tempo tra queste due fasi.

Impatto di un sistema di somministrazione di insulina a ciclo chiuso ibrido sulla consapevolezza dell’ipoglicemia negli individui con diabete di tipo 1

Marie-Anne Burckhardt, MD, Perth Children’s Hospital e Telethon Kids Institute a Perth, in Australia

Le persone con diabete di tipo 1 che non  sentono quando il loro livello di zucchero nel sangue è basso sono a rischio di sviluppare una grave ipoglicemia. Questa è chiamata iposensibilità dell’ipoglicemia e si sviluppa come conseguenza dell’ipoglicemia ricorrente. Sappiamo che la consapevolezza dell’ipoglicemia può essere ripristinata quando si evita attentamente l’ipoglicemia. I sistemi ibridi a ciclo chiuso con rilevamento automatico della glicemia e somministrazione di insulina riducono l’intervento del paziente – attualmente un tema caldo all’interno di un campo in rapido sviluppo della tecnologia del diabete – che offre un mezzo per raggiungere questo obiettivo senza la necessità di mantenere più elevati obiettivi di glicemia con un minore impatto sul controllo glicemico.