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Diabetes

Kontinuierliche Glukosemessung: neue Maße, neue Ziele

Glukosemessung

Die kontinuierliche Glukosemessung (CGM) in ihren unterschiedlichen Varianten erlaubt im Vergleich zur herkömmlichen Glukoseselbstmessung einen deutlich verbesserten Einblick in die Blutzuckerprofile von Diabetes-Patienten. Real-World-Daten zeigen nun, dass die laut Konsensus definierten Ziele flächendeckend verfehlt werden. (CliniCum|innere 02/20)

Mit CGM wurde es möglich, neue Therapieziele zu definieren. Diese wurden in einem 2019 publizierten internationalen Konsensusdokument festgelegt. Generell sollen sich Patienten mit Typ-1- oder Typ-2-Diabetes 70 Prozent des Tages in einem Zielbereich zwischen 70 und 180 mg/dL Glukose bewegen. In besonderen Situationen, wie beispielsweise in der Schwangerschaft, gelten angepasste Zielwerte.1 Prof. Dr. Irl Hirsch von der University of Washington weist darüber hinaus auf die Bedeutung neuer Indizes und Parameter hin, deren Bestimmung überhaupt erst durch die Einführung von CGM möglich wurde. So kann zur Beschreibung der glykämischen Variabilität der Variationskoeffizient (VK) herangezogen werden, der definiert ist als der Quotient aus Standardabweichung zu Mittelwert, angegeben in Prozent.2 Der Zielwert ist in Diskussion. Hirsch: „Vorgeschlagen wurden 33, 34 oder 36 Prozent. Je niedriger der VK ist, desto weniger Hypoglykämie macht der Patient durch.“

Therapieziele und Realität

Nun sei, so Hirsch, die Frage zu stellen, ob und wie weit Patienten im klinischen Alltag diese neuen Therapieziele erreichen. Leider gelingt das selbst in klinischen Studien nur eingeschränkt. So lag in der WISDM-Studie die durchschnittliche Time in Range in der CGM-Gruppe bei lediglich 63 Prozent. Mit konventioneller Blutzuckermessung wurden nur 54 Prozent erreicht. Hirsch weist allerdings darauf hin, dass der Einsatz von CGM zu einer Reduktion des Variationskoeffizienten von 41 auf 37 Prozent führte.3 Ähnliche Ergebnisse wurden auch in anderen klinischen Studien zum Einsatz von CGM beobachtet. Real World Daten ergeben mittlerweile ein recht gutes Bild, basierend auf großen Patientenzahlen.

So wurde bereits vor zwei Jahren eine Analyse von mehr als 86 Millionen CGM-Stunden bei über 50.000 Patienten publiziert. Diese zeigte eine durchschnittliche Time in Range um die 60 Prozent, wobei Patienten, die häufig den Sensor ablasen, auch bessere Werte hatten. Mehr als fünf Prozent der Zeit befanden sich die Glukose-Werte unterhalb von 70 mg/dL. Diese Daten seien jedoch, so Hirsch, schwierig zu interpretieren, da die Studie keine Informationen zu individuellen Patienten liefert, und sowohl Typ-1- als auch Typ-2-Patienten mit bzw. ohne Insulintherapie eingeschlossen waren.4 Weitere Kohorten weisen ähnliche Ergebnisse und ähnliche Probleme vor. Dass diese auch in intensiv und kompetent betreuten Populationen nicht besser werden, zeigen Daten aus Hirschs Institut an der University of Washington. Diese Patienten nützen CGM durchaus intensiv. Unter den Typ-1-Patienten tragen bis zu 90 Prozent einen Sensor und rund die Hälfte eine Insulinpumpe. Von den Typ-2-Patienten mit Insulintherapie sind 20 bis 30 Prozent mit CGM ausgestattet. Auch in dieser Kohorte liegt die durchschnittliche TIR bei nur 60 Prozent, wobei die Patienten jedoch relativ wenige Hypoglykämien erleiden. Die mittlere Time Below Range liegt bei 3,5 Prozent und der VK bei 34,8 Prozent.

CGM und HbA1c korrelieren nicht verlässlich

Die guten verfügbaren Patientendaten aus dieser (noch unpublizierten) Kohorte sowie deren Analyse weisen allerdings auf ein neues und noch ungelöstes Problem hin: die Korrelation der mittels CGM gemessenen Glukosewerte mit dem HbA1c. Theoretisch lässt sich zwar aus der durchschnittlichen Plasma-Glukose das HbA1cerrechnen, doch zeigen Funnel Plots der individualisierten Patientendaten, dass diese Umrechnung beim konkreten Patienten keineswegs verlässlich sein muss. Für die Kohorte aus Seattle bedeutet das, dass bei rund 50 Prozent der Patienten das errechnete HbA1cum zumindest ein halbes Prozent vom gemessenen abweicht. Bei 22 Prozent der Kohorte liegt die Differenz bei mindestens einem ganzen Prozent. Hirsch: „Das ist klinisch signifikant.“ Ungeklärt ist die Frage, ob in Fällen von Diskordanz dem gemessenen HbA1coder den CGM-Daten mehr Bedeutung beigemessen werden solle. Hirsch bevorzugt CGM und weist darauf hin, dass er anhand des gemessenen HbA1cbei einigen seiner Patienten die glykämische Kontrolle anhand des gemessenen HbA1cjahrelang überschätzt habe.

Quelle:
Parallel Session 12: „Real World Data“ im Rahmen des 13th International Conference on Advanced Technologies & Treatments for Diabetes (ATTD), Madrid, 19.–22. 2.20

Referenzen:
1 Battelino T 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
2 Danne T et al.: International consensus on use of continuous glucose monitoring. Diabetes Care 2017; 40:1631–1640
3 Daten präsentiert im Rahmen der 79th Scientific Sessions der American Diabetes Association (ADA), San Francisco, 9. Juni 2019
4 Dunn TC et al.: Real-world flash glucose monitoring patterns and associations between self-monitoring frequency and glycaemic measures: A European analysis of over 60 million glucose tests. Diabetes Res Clin Pract 2018; 137:37–46

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