动态监测新诊断2型糖尿病患者的血糖水平

目的　动态监测新诊断2型糖尿病(T2DM)患者血糖漂移的细节及波动趋势。　方法　采用动态血糖监测系统(CGMS)对40 例新诊断、未经干预治疗的T2DM患者进行连续71(43~90)小时的血糖监测。　结果　CGMS所测的血糖值与血浆血糖值及指端血糖值均呈显著正相关(r=0.92, r=0.93, P均<0.001)。患者一天中血糖较高的时间段为早餐后2 h及中、晚餐后3 h。6 am~< 11 am是血糖高峰最集中(52.5%)的时间段,而62.5%的血糖低谷值出现在1 am~ <6 am。血糖>7 8 及11.1 mmol/L所占的时间百分比分别为96(37~100)%和62(8~100)%。血糖>7.8 及11.1 mmol/L的时间百分比与HbA1c(9.8%±1.9%)均呈显著正相关(r=0.74, r=0.76,P均<0 001)。　结论　动态血糖监测能较详细地显示T2DM患者血糖水平波动的特征,对拟定更为合理的治疗方案提供临床依据。     

新诊断2型糖尿病患者24小时血糖的波动特点

目的　探讨新诊断2型糖尿病(T2DM)患者24 h血糖的波动特点。　方法　以动态血糖监测系统 (CGMS)监测新诊断T2DM患者48 h血糖变化,10 名健康者作对照。　结果　新诊断T2DM患者凌晨3时血糖(6.4±2.8)mmol/L, 24 h血糖最低值(5.1±1.8)mmol/L,分布在凌晨0~3时段,与对照组相比差异无统计学意义(P>0.05);空腹血糖(7.1±2.5)mmol/L,晚上 10 时血糖(7 8±4 0)mmol/L,24 h血糖最高值(13.9±4.3)mmol/L(分布在早餐后 1~2 h),明显高于对照组(P<0.05~0.01);三餐后血糖较对照组明显增高, 血糖峰值延迟(P<0.05~0.01)。　结论　新诊断T2DM患者凌晨血糖基本正常;空腹血糖(FBG)明显增高,考虑与胰岛素抵抗有关;进餐后血糖峰值延迟,表明患者负荷后胰岛素分泌模式已失常。     

应用动态血糖监测系统评估2型糖尿病患者日内及日间血糖波动幅度

分析比较38例正常糖调节及39例新诊断2型糖尿病个体动态血糖监测系统（CGMS）显示的平均血糖水平、日内平均血糖波动幅度（MAGE）及日间血糖平均绝对差（MODD）。结果提示，血糖波动幅度应成为评价2型糖尿病患者血糖控制是否达标的重要参数。     

动态血糖监测探讨2型糖尿病患者睡前血糖和夜间低血糖的关系

85例2型糖尿病患者使用动态血糖监测系统(CGMS)监测血糖,每例记录48-72 h,共计完整记录220 d。以睡前血糖≤4．4 mmol／L,≤5．0 mmoL／L,≤5．6 mmol／L,≤6．1 mmol／L,≤6．7 mmol／L,≤7．2 mmol／L,评估这些患者的夜间低血糖(《2．8 mmol／L)的发生情况。26例患者39夜发生夜间低血糖,他们的睡前血糖为(4．4±2．6)mmol／L(2．2-12．6 mmoL／L)。在睡前血糖≤6．7 mmol／L时ROC曲线下面积达最大值(0．359±0．046),其阳性预测值25．0％,阴性预测值91．7％。CGMS是诊断夜间无症状性低血糖的有效方法。     

2型糖尿病患者动态血糖变化与糖化血红蛋白水平的相关性分析

目的探讨2型糖尿病患者动态血糖变化与糖化血红蛋白(HbAlc)水平的相关性,为预防2型糖尿病并发症的发生提供参考。方法选取2009-05～2011-05收治的18例2型糖尿病患者,采用动态血糖监测系统(CGMS)观察2型糖尿病患者血糖变化与HbAl c的相关性。结果经Pearson分析显示,HbAlc与日内血糖水平呈正相关(P0.05),与餐后血糖波动幅度(PPGE)无明显相关性(P0.05)。结论 CGMS能详细显示日内血糖波动情况,HbAlc能反映日内整体血糖水平。     

不同HbA1c水平的2型糖尿病患者动态血糖分析

目的利用动态血糖监测系统（CGMS）探讨不同HbA1c水平T2DM患者的血糖特点。方法将178例T2DM患者按HbA1c水平分为3个组,通过CGMS进行血糖监测。结果各组HbA1C与全天平均血糖值（24hMBG）均有相关性（P〈0．05）,与平均血糖漂移幅度（MAGE）无相关性。HbAlc≤7．5％时,餐后血糖与之相关性较好（P〈0．05）。HbA1c〉7．5％时,与三餐前血糖相关性较好（P〈0．05）。结论HbA1c代表血糖的整体水平,但不能反映血糖的稳定性,而CGMS可反映血糖的波动规律。HbA1c和CGMS联合应用更加有利于血糖的综合管理。     

动态血糖监测在老年2型糖尿病患者治疗中的应用观察

<正>我国目前糖尿病(DM)患者约有4 000万,其中绝大部分为2型DM(T2DM)〔1〕。英国前瞻性研究(UKPDS)结果表明:严格控制血糖可明显减少或延缓DM慢性并发症的发生和发展〔2〕。动态血糖监测系统(CGMS)是一种新型的血糖监测方法,通过探头检测细胞间液中葡萄糖浓度,进而持续监测患者的血糖水平。其监测范围2.2²2 mmol/L能全面反映患者血糖水平的整体情况。与临床常用的指尖血糖相比,不仅能够全     

糖适平治疗2型糖尿病的CGMS动态变化临床观察

目的探讨糖适平治疗2型糖尿病的CGMS与多项目指标临床相关性。方法近年诊断2型糖尿病患者22例，应用美国产动态血糖监测系统（CGMS Mini Med Inc），测量药物治疗后不间断连续血糖监测曲线，与本药药代动力学水平做一动态分析。结果口服糖适平2．5h时血糖水平曲线最低平，与其他时段血糖水平曲线差异有极显著性（P〈0．001）。其中每日6am口服本药，2．5h时血糖水平曲线为24h时最低平，与其他时段血糖水平曲线差异有极显著性（P〈0．001）。口服糖适平7．5h后血糖水平曲线渐次升高，直至再次口服本药后血糖水平曲线渐次降低直至口服糖适平2．5h时血糖水平曲线最低平。每日服药1次，24h血糖水平曲线较不服药者血糖水平曲线明显低平（P〈0．001）。结论每日6am口服本药为最佳服药时间，口服本药2．5h时降糖作用最强；本药可在体内持续作用7．5～24h。     

2型糖尿病患者不同水平糖化血红蛋白与动态血糖的关系

目的探讨2型糖尿病患者不同水平糖化血红蛋白（HbA1c）与动态血糖的相关性。方法 159例2型糖尿病患者行动态血糖监测,并测定HbA1c,按HbA1c水平高低依次分为A、B、C组,分析动态血糖及动态平均血糖标准差（SDBG）与HbA1c的相关性。结果平均血糖、空腹、早餐后、午餐后、晚餐后血糖平均值、SDBG与HbA1c均呈正相关（r=0.746、0.731、0.550、0.543、0.475、0.658,P均〈0.01）。结论 2型糖尿病患者HbA1c与动态血糖水平显著相关。     

应用动态血糖监测评估2型糖尿病患者的夜间低血糖

动态血糖监测系统(CGMS)监测1 147例2型糖尿病患者血糖变化.结果 显示,夜间低血糖多发生在22:00～2:00,与平均血糖及晚餐后3 h血糖负相关,晚餐后3 h血糖4.7 mmoL/L时发生夜间低血糖几率达50%.     

应用动态血糖监测系统评价格列喹酮对新发2型糖尿病血糖波动的控制及其促泌作用

目的应用动态血糖监测技术评价不同磺脲类药物控制新发2型糖尿病餐后血糖波动的作用特征,对比其胰岛素促泌作用模式的差异,并分析二者的相关性。方法选取2008年3月至12月于解放军总医院门诊就诊病程小于1年的2型糖尿病患者40例,采用随机数字表法将所有研究对象分为3组,分别给予不同磺脲类药物干预1个月：格列喹酮组16例（60mg／早,30mg／晚）,格列齐特组13例（80mg／早,80mg／晚）,格列苯脲组11例（2．5mg／早,2．5mg／晚）。各组研究对象在干预前后均行动态血糖监测（CGMS）和葡萄糖耐量一胰岛素释放试验（OGTF-IRT,分别在服糖前30、0min、糖负荷后15、30、45、60、120和180rain留取静脉血标本）,同时采集空腹血送检各项代谢指标;对比干预前后血糖波动和胰岛素分泌特征的变化,组内治疗前后比较用配对t检验,组间比较采用方差分析。结果格列喹酮和格列奇特组干预后果糖胺较干预前分别下降了17．5％和14．8％[分别为（257±49）、（212±40）μmol／L;（2374-52）、（202±31）Ixmol／L;t=2．098、2．052,均P〈0．05];干预后3组糖化血红蛋白水平均有下降,但差异均无统计学意义（均P〉0．05）;干预后3组的平均血糖波动幅度（MAGE）、平均血糖（MBG）、平均血糖标准差（SDBG）、最大血糖波动幅度（LAGE）、空腹血糖变异系数（CV—FPG）均较干预前有不同程度的改善（均P〈0．05）,其中格列喹酮组和格列奇特组干预后MAGE降幅（分别为42．2％、36．6％）明显优于格列苯脲组的27．0％（分别为6．6±2．3,3．8±2．0;7．0±2．3,4．4±1．6;6．44-1．2,4．74-1．8;t=3．977、2．349、2．977,均P〈0．05）;干预后格列喹酮组和格列奇特组的血糖谱曲线相对平稳,血糖波动特征类似;格列苯脲组清晨空腹血糖偏低,而早餐后、晚餐后血糖升高明显强于其他2组,血糖曲线显著分离;格列喹酮干预后胰岛素分泌速率分别在30和60min达峰,120min降至基线水平;格列奇特与之非常类似;格列苯脲组胰岛素分泌速率达峰时间延迟,峰值更高,高胰岛素血症持续时间相对较长;MAGE与糖负荷后45、60min胰岛素分泌速率显著相关（r=-0．342、-0．386,均P〈0．05）。结论格列喹酮和格列奇特显著降低餐后血糖波动,改善平均血糖控制水平,与其刺激胰岛β细胞快速双峰分泌胰岛素的拟生理促泌模式有关;格列苯脲低血糖发生风险相对较大,与其强而持久的促泌作用有关。     

老年2型糖尿病患者1,5-脱水葡萄糖醇与平均血糖及漂移幅度的相关性

目的研究老年2型糖尿病患者1,5-脱水葡萄糖醇（1,5-AG）与平均血糖（MBG）及漂移幅度的关系,探讨1,5-AG是否可作为糖尿病临床观察及治疗监控的指标之一。方法选取95例老年2型糖尿病住院患者,男性65例,女性30例,年龄70～88（80.1±4.3）岁,连续进行3d的动态血糖监测,统一进餐时间,期间记录每日参比血糖、饮食、服药及锻炼等活动事件。在第3天禁食8h以上,抽取空腹静脉血分别测定1,5-AG、糖化血红蛋白（HbA1c）、糖化血清蛋白（GSP）等数值。结果1,5-AG与空腹血糖、餐后2h血糖、HbAlc、GSP、3d MBG及平均血糖漂移幅度呈负相关（均P＜0.05）,将1,5-AG与日内不同时段的MBG进行Pearson相关分析,显示其与早餐前1h、早餐后2h、早餐后3h、晚餐后2h、晚餐后3h及2∶00～4∶00的MBG呈负相关（均P＜0.05）,与其他时段MBG相关性不明显。结论1,5-AG能较好地反映短时间内的MBG水平和血糖漂移,可作为糖尿病筛查和治疗监控的指标之一。     

2型糖尿病全天血糖水平与糖化血红蛋白血糖漂移幅度的相关性分析

目的探讨2型糖尿病(T2DM)患者日内不同时间的血糖水平与糖化血红蛋白(HbA1c)及血糖漂移幅度的关系。方法选取2002年12月至2005年10月上海交通大学附属第六人民医院内分泌代谢科新诊断T2DM患者60例,采用动态血糖监测系统(CGMS)进行持续3d的血糖监测并分析日内不同时点、时段的血糖水平、HbA1c、餐后血糖漂移幅度(PPGE)及平均血糖漂移幅度(MAGE)之间的关系。结果(1)T2DM患者HbA1c与全天8次血糖水平均呈显著正相关(r=0.62~0.70,P均<0.01),与PPGE不相关(P>0.05),逐步回归分析显示空腹及中、晚餐后2h血糖进入最后的方程(校正R2=0.566,P<0.01)。(2)HbA1c与全天不同时段的平均血糖水平均呈显著正相关(r=0.57~0.74,P均<0.01),晚餐前1h、晚餐后2~3h及晨300~600时间段的平均血糖水平是其独立影响因素。(3)CGMS所示的日内平均血糖水平与HbA1c相关性最强(r=0.81,P<0.01)。(4)MAGE与HbA1c不相关(P>0.05),三餐PPGE及晨300的血糖水平为影响MAGE的独立参与因素(校正R2=0.427,P<0.01)。结论T2DM患者HbA1c与全天平均血糖水平的关系最密切,而日内血糖的漂移变化主要归因于餐后及夜间血糖的漂移。因此,T2DM的血糖监测及干预治疗应针对全天血糖谱。     

Improved glycemic control with once-weekly dulaglutide in addition to insulin therapy in type 2 diabetes mellitus patients on hemodialysis evaluated by continuous glucose monitoring

Aims

To evaluate the efficacy and safety of adding once-weekly dulaglutide to insulin therapy in type 2 diabetes mellitus (T2DM) patients on hemodialysis.

2型糖尿病全天血糖水平与糖化血红蛋白血糖漂移幅度的相关性分析

目的探讨2型糖尿病（T2DM）患者日内不同时间的血糖水平与糖化血红蛋白（HbA1c）及血糖漂移幅度的关系。方法选取2002年12月至2005年10月上海交通大学附属第六人民医院内分泌代谢科新诊断T2DM患者60例，采用动态血糖监测系统（CGMS）进行持续3d的血糖监测并分析日内不同时点、时段的血糖水平、HbA1c、餐后血糖漂移幅度（PPGE）及平均血糖漂移幅度（MAGE）之间的关系。结果（1）他DM患者HbA1c与全天8次血糖水平均呈显著正相关（r=0．62～0．70，P均〈0．01），与PPGE不相关（P〉0．05），逐步回归分析显示空腹及中、晚餐后2h血糖进入最后的方程（校正R^2=0.566，P〈0．01）。（2）HbA1c与全天不同时段的平均血糖水平均呈显著正相关（r=0．57～0．74，P均〈0．01），晚餐前1h、晚餐后2～3h及晨3：00～6：00时间段的平均血糖水平是其独立影响因素。（3）CGMS所示的日内平均血糖水平与HbA1c相关性最强（r=0．81，P〈0．01）。（4）MAGE与HbA1c不相关（P〉0．05），三餐PPGE及晨3：00的血糖水平为影响MAGE的独立参与因素（校正R^2=0．427，P〈0．01）。结论T2DM患者HbA1c与全天平均血糖水平的关系最密切，而日内血糖的漂移变化主要归因于餐后及夜间血糖的漂移。因此，他DM的血糖监测及干预治疗应针对全天血糖谱。     

初诊2型糖尿病治疗后血清ghrelin水平与胰岛β细胞功能的关系

目的研究初诊2型糖尿病患者治疗后血清ghrelin与PG、Ins水平的关系。方法同步测定34例初诊2型糖尿病患者治疗前（DM0）、治疗达标后2周（DM1）及6个月（DM2）静脉糖耐量试验（IVGTT）时血清ghrelin、Ins、PG水平。结果（1）DM1、DM2比DM0胰岛素第一时相分泌、胰岛素曲线下面积均明显增加（P〈0.05）;（2）DM0多点血清ghrelin及ghrelin曲线下面积明显低于DM2（P〈0.05）;（3）DM2空腹血清ghrelin水平与HOMA-β（r=0.446,P〈0.05）呈正相关;与FPG（r=-0.274,P〈0.05）、FIns（r=-0.35,P〈0.05）、BMI（r=-0.276,P〈0.05）呈负相关。结论Ghrelin可能参与了2型糖尿病的发生和发展。     

The effect of real-time continuous glucose monitoring on glycemic control in patients with type 2 diabetes mellitus

Background:

Real-time continuous glucose monitoring (RT-CGM) improves hemoglobin A1c (A1C) and hypoglycemia in people with type 1 diabetes mellitus and those with type 2 diabetes mellitus (T2DM) on prandial insulin; however, it has not been tested in people with T2DM not taking prandial insulin. We evaluated the utility of RT-CGM in people with T2DM on a variety of treatment modalities except prandial insulin.

Methods:

We conducted a prospective, 52-week, two-arm, randomized trial comparing RT-CGM (n = 50) versus self-monitoring of blood glucose (SMBG) (n = 50) in people with T2DM not taking prandial insulin. Real-time continuous glucose monitoring was used for four 2-week cycles (2 weeks on/1 week off). All patients were managed by their usual provider. This article reports on changes in A1C 0–12 weeks.

Results:

Mean (±standard deviation) decline in A1C at 12 weeks was 1.0% (±1.1%) in the RT-CGM group and 0.5% (±0.8%) in the SMBG group (p = .006). There were no group differences in the net change in number or dosage of hypoglycemic medications. Those who used the RT-CGM for ≥48 days (per protocol) reduced their A1C by 1.2% (±1.1%) versus 0.6% (±1.1%) in those who used it <48 days (p = .003). Multiple regression analyses statistically adjusting for baseline A1C, an indicator for usage, and known confounders confirmed the observed differences between treatment groups were robust (p = .009). There was no improvement in weight or blood pressure.

Conclusions:

Real-time continuous glucose monitoring significantly improves A1C compared with SMBG in patients with T2DM not taking prandial insulin. This technology might benefit a wider population of people with diabetes than previously thought.