连续血糖监测

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文章数：6篇

连续血糖监测

案例：幼儿连续血糖监测

① 针对2-8岁糖尿病患者，在研究血糖类型和治疗结果中，所需要的参考血糖数据缺乏。② 利用持续血糖监测仪对15名2-8岁的健康儿童进行为期7天的血糖监测，共1976个样本点。③ 监测结果显示：平均血糖浓度为5.3 ± 1.0 mmol/L，其中89%的值在4-7.8 mmol/L范围内，9%小于<4.0 mmol/L，剩下2%监测值>7.8 mmol/L。④ 该研究利用持续血糖监测，测定出了2-8岁健康儿童的血糖测定数据。

连续血糖监测儿童 continuous glucose monitoring Healthy children Preschool children.

临床IV期：基于血糖监测调节胰岛素使用时机有效吗？

① 研究首先经过8周的基础胰岛素优化后，HbA1c ≥ 7.5%和FPG < 130 mg/dL的病人被加入实验组，每组121人，其中A组进行早餐前胰岛素处理，B组在最高血糖梯度前给予胰岛素，干预共进行16周。② 24周后，两组的HbA1c没有区别。③ A、B组的膳食胰岛素赖谷胰岛素含量分别为9.3 和10.1单位。④ 两组的低血糖事件的发生频率也没有不同。⑤ 因此，基于血糖监测了解血糖变化、调整胰岛素治疗时机，在病人血糖控制和安全性方面并无优势。

胰岛素血糖餐后血糖连续血糖监测

Dexcom二代技术：减少指血校正次数

① 连续血糖监测（CGM）需要用指尖血测定法，对数据进行校正；二代德康CGM基于传感器的变异性和贝叶斯算法，将校正频率降低到4天一次。② 研究共涉及55名糖尿病患者，利用二代德康CGM传感器技术进行血糖监测，为期10天。③ 二代CGM测定结果显示：每天测定与两天测定一次指尖血的相对差分别为8.5%和8.4%；如果四天测定一次，相对差为9.2%；无校准测定结果为9.3%。④ 本研究支持下一代CGM监测技术的应用，在减少校正次数的情况下准确性甚至更高。

糖尿病德康连续血糖监测 Bayesian estimation Calibration

【技术动态】血糖监测模式影响临床产出

① 1型糖尿病患者的标准管理依赖于从自我血糖监测（BGM）到连续血糖监测（CGM）的一系列血糖监测技术。② 本文应用计算法，研究BGM对CGM使用者临床产出的影响。③ 对所有每日两次校准CGM的使用者而言，BGM的准确度对临床表现（HbA1c和严重低血糖）有显著影响；CGM传感器的准确度可放大或减轻该影响，但不能消除。④ 临床结果（HbA1c、严重低血糖、时间范围）与BGM的误差和偏差呈接近线性关系；该线性关系的系数由使用者和CGM精度决定。

准确度临床结果连续血糖监测自我血糖监测 accuracy

【营养证据】如何通过膳食稳定1型糖尿病人血糖？

① 营养治疗是糖尿病治疗不可或缺的部分，而合理控制碳水化合物的摄入是1型糖尿病治疗的关键。② 本研究纵向分析了参与膳食干预的1型糖尿病青少年患者膳食中各种营养素摄入量与血糖控制的关系。③ 糖化血红蛋白水平：与碳水化合物和天然糖的摄入呈负相关；与蛋白质和不饱和脂肪呈正相关；1,5-脱水山梨醇和膳食纤维与天然糖摄入呈正相关。④ 血糖变异性：高膳食纤维、低GI值、低碳水化合物尤其是全植物饮食更有助于控制血糖稳定。

饮食质量血糖控制 Ⅰ 型糖尿病青少年连续血糖监测

连续血糖监测

【健康漫谈】血糖控制，单点值不够用了

① 血糖变异性（GV）：以平均血糖为基准的血糖波动，包括从波峰到波谷的振幅、频率、持续时间等；② 越来越多的证据支持GV成为糖尿病并发症（含心血管疾病）的独立风险因素；③ 监测GV需要获取较长时间内的多点血糖值，非侵入式传感器可以弥补传统侵入式检测的不足；④ 建议血糖控制目标同时包括糖化血红蛋白、空腹血糖、GV和餐后血糖；⑤ 膳食干预有助于达成这一目标；建议考虑碳水化合物的数量、质量和三餐分布，蛋白质，膳食纤维等因素。

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