Reproductibilité des résultats de surveillance continue de la glycémie en conditions réelles

Rapports scientifiques volume 13, Numéro d'article : 13987 (2023) Citer cet article

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Les systèmes de surveillance continue du glucose (CGM) sont un outil très utile pour comprendre le comportement du glucose dans différentes situations et populations. Malgré l'utilisation généralisée des systèmes CGM dans la pratique clinique et la recherche, notre compréhension de la reproductibilité des données CGM reste limitée. Le présent travail examine la reproductibilité des résultats fournis par un système CGM dans un échantillon aléatoire d'une population adulte libre, à partir d'une approche d'analyse de données fonctionnelles. Les coefficients de corrélation fonctionnelle intraclasse (ICC) et leurs intervalles de confiance (IC) à 95 % ont été calculés pour évaluer la reproductibilité des résultats CGM chez 581 individus. 62 % étaient des femmes. 581 participants (62 % de femmes), âgés en moyenne de 48 ans (extrêmes 18 à 87 ans), ont été inclus, 12 % avaient déjà reçu un diagnostic de diabète. La reproductibilité interjournalière des résultats CGM était plus grande pour les sujets diabétiques (ICC 0,46 [IC 0,39-0,55]) que pour les sujets normoglycémiques (ICC 0,30 [IC 0,27-0,33]) ; la valeur pour les sujets prédiabétiques était intermédiaire (ICC 0,37 [IC 0,31–0,42]). Pour les sujets normoglycémiques, la reproductibilité interjournalière était plus faible chez les sujets plus jeunes (ICC 0,26 [IC 0,21–0,30]) que chez les sujets plus âgés (ICC 0,39 [IC 0,32–0,45]). La reproductibilité interjournalière était la plus mauvaise chez les sujets normoglycémiques, en particulier chez les sujets normoglycémiques plus jeunes, ce qui suggère la nécessité de surveiller certains groupes de patients plus souvent que d'autres.

Ces dernières années, les systèmes de surveillance continue de la glycémie (CGM) se sont positionnés comme un outil très utile pour améliorer le contrôle métabolique chez les patients diabétiques. Ces appareils permettent d'obtenir des informations plus complètes sur le comportement glycémique que par les méthodes de mesure traditionnelles (glycémie capillaire), permettant au patient et au professionnel de santé de prendre des décisions thérapeutiques plus complexes ayant un impact sur l'amélioration du contrôle métabolique1. Nous disposons actuellement d'un nombre croissant d'options de produits pour l'utilisation de la CGM, que nous pouvons classer en (1) systèmes CGM en temps réel (rtCGM), (2) systèmes CGM à balayage intermittent (isCGM) et (3) systèmes CGM professionnels. Tous ces appareils mesurent les niveaux de glucose interstitiel et fournissent des informations numériques et graphiques sur les profils de glucose, mais il existe des différences en termes de manipulation et d'utilisation clinique. Le système rtCGM envoie des informations de glucose en continu du capteur au récepteur, au smartphone ou à la pompe à insuline de l'utilisateur. Les systèmes isCGM fournissent et stockent les informations lorsque l'utilisateur approche le récepteur ou le smartphone du capteur. La CGM professionnelle fait référence à l'utilisation d'appareils appartenant à la clinique et utilisés pour analyser rétrospectivement les données de glycémie. Ces appareils peuvent être utilisés en mode « aveugle » pour capturer des informations sur ce que font les patients sans influencer leur comportement2.

Depuis leur introduction, ces appareils ont révolutionné3 notre compréhension du comportement glycémique, permettant un suivi plus précis que jamais. Grâce à leurs capacités techniques impressionnantes, les systèmes CGM recèlent un énorme potentiel pour les applications cliniques et de recherche. L’un des avantages les plus importants des systèmes CGM est leur capacité à améliorer le contrôle glycémique. En fournissant des données de glycémie en temps réel, ces appareils peuvent aider un plus grand nombre de patients à atteindre et à maintenir l'objectif glycémique d'hémoglobine glyquée et le temps dans la plage de valeurs4 tout en minimisant le risque d'hypoglycémie5. De plus, la fiabilité et la précision des systèmes CGM ont ouvert la voie à une intégration transparente avec les systèmes de perfusion d'insuline sous-cutanée. Cette intégration permet d'ajuster dynamiquement l'administration d'insuline en fonction des informations CGM, offrant ainsi une approche automatisée et efficace pour gérer la glycémie6,7,8.

Les CGM se sont révélés prometteurs non seulement dans la surveillance des taux de glucose chez les patients diabétiques, mais également dans des études épidémiologiques portant sur des volontaires sains et sur la population générale9,10,11. Ces études ont fourni des informations précieuses sur le comportement glycémique des individus en bonne santé dans des conditions réelles. Comprendre les profils de glucose dans les populations non diabétiques a des implications cliniques significatives, allant de la détection précoce d'une dysglycémie à la prévention ou au retard de l'apparition du diabète. De plus, l’étude des réponses postprandiales aux combinaisons de nutriments présente un grand intérêt pour améliorer la santé globale de la population en général12.

6.4%, and/or a fasting plasma glucose (FPG) concentration of > 125 mg/dL (n = 70, 12%). Subjects with prediabetes were defined as those with an A1C range of 5.7–6.4% or a FPG range of 100–125 mg/dL (n = 121, 21%). Normoglycaemic subjects were defined as those with an A1C of < 5.7% and an FPG of < 100 mg/dL (n = 390, 67%). Baseline glycemic status (normoglycemia, prediabetes, and diabetes) were defined according to the American Diabetes Association criteria24./p> 180 mg/dL) and lowest during hypoglycemia. The mean ARD was 7.8% when blood glucose was between 70 and 180 mg/dL; 9.5% when blood glucose was greater than 180 mg/dl; and 29.2% when blood glucose was less than 70 mg/dL. Eighty-seven percent of the device results were within 15 mg/dL of the capillary BG results (for results of less than 100 mg/dL), and 87% were within 15% of the capillary BG results (for results higher than 100 mg/dL). The performance of the system on the first day was different to that on the following days. MARDs for all capillary-sensor glucose paired points stratified by day (1–6) were 12.1%, 7.6%, 7.0%, 7.1%, 7.3% and 6.6%, respectively./p> 0.74 excellent agreement25. The functional iCC was computed using the instrumental methodology of a two-way ANOVA multilevel functional model, as introduced in reference26. To achieve this, we use a novel bootstrap methodology, which is elaborated on in a subsequent paper27. For those interested in ICC calculation for other study designs from a functional perspective, additional information can be found in reference19./p>