Recibido: 6 de diciembre de 2022; Aceptado: 10 de abril de 2023
Variabilidad glucémica por medio de automonitoreo glicémico escalonado en sujetos con diabetes tipo 2
Glycaemic variability by stepwise glycaemic self-monitoring in subjects with type 2 diabetes
Resumen:
Contexto:
en diabetes tipo 2, más allá del estado de hiperglucemia crónica, se han encontrado otros índices de disglicemia como variabilidad glicémica y episodios recurrentes de hipoglicemia como contribuyentes a desenlaces adversos.
Objetivo:
comparar las glucometrías bajo modalidad de automonitoreo glicémico escalonado en pacientes con diabetes tipo 2, con el fin de identificar un factor pronóstico que permita optimizar el control glicémico a partir del análisis de variabilidad glucémica.
Metodología:
serie de casos con muestra de estudio y datos de glucometrías de automonitoreo glucémico escalonado en tres sujetos durante cinco años, con 3400 datos observados en promedio. Se empleó un modelo lineal multivariable y pruebas de comparaciones múltiples post hoc y también se evaluó la variabilidad glucémica mediante media de glucemia, desviación estándar y coeficiente de variación por cada tiempo de comidas.
Resultados:
el total de muestras analizadas tuvo el coeficiente de variación menor a 36 %, además, los tres individuos presentaron tendencias diferentes a lo largo del periodo de estudio y los datos recopilados se inclinaron hacia la hipoglucemia. No hubo diferencias significativas en los seis tiempos de comida.
Conclusiones:
en la práctica actual, el objetivo es disminuir la variabilidad glucémica con bajo riesgo de hipoglucemia, donde el automonitoreo glicémico es de utilidad para disminuir el riesgo de hipoglicemia y mejorar el control glicémico.
Palabras clave:
control glucémico, diabetes mellitus tipo 2, automonitorización de la glucosa sanguínea, monitoreo ambulatorio, hipoglicemia, empoderamiento, educación en salud..Abstract:
Background:
In type 2 diabetes beyond the state of chronic hyperglycemia, other indices of dysglycemia such as glycemic variability and recurrent episodes of hypoglycemia have been found to contribute to adverse outcomes.
Purpose:
to compare glycometry under a stepped glycemic self-monitoring modality in patients with type 2 diabetes, in order to identify a prognostic factor to optimize glycemic control, based on the analysis of glycemic variability.
Methodology:
case series, with a study sample of glycometric data of stepped self- monitoring in three subjects, during 5 years, with an average of 3,400 observed data. A multivariate linear model and post-hoc multiple comparisons tests were used. Glycemic variability was evaluated using mean blood glucose, standard deviation and coefficient of variation for each meal time.
Results:
The total number of samples analyzed had a coefficient of variation lower than 36%. The three individuals presented different trends throughout the study period. The data collected leaned towards hypoglycemia. There were no significant differences in the 6 meal times.
Conclusions:
In current practice the goal is to decrease glycemic variability, with low risk of hypoglycemia. Self-monitoring of blood glucose is useful to reduce the risk of hypoglycemia and improve glycemic control.
Keywords:
Glycemic Control, Diabetes Mellitus, Type 2, Blood Glucose Self-Monitoring, Monitoring, Ambulatory, Hypoglycemia, Empowerment, Health Education..Introducción
La diabetes tipo 2 representa un desafío en su manejo y sus riesgos de complicaciones agudas y crónicas (1). Con el aumento de incidencia y prevalencia en las últimas décadas, los sistemas y los prestadores de salud se han visto enfrentados a un mayor número de pacientes con distintas severidades y complejidad en su manejo. Por esta razón, se han desarrollado nuevas tecnologías para la optimización terapéutica, como el monitoreo continuo de glucosa (MCG) y el automonitoreo glicémico (AG), lo que permite un mejor control y expectativa de vida en pacientes diabéticos con alto grado de complejidad (2).
Los objetivos claves de control, prevención de complicaciones y tratamientos intensivos en diabetes consisten en lograr normoglucemia y evitar hipoglucemias (3). En la evaluación del control glicémico en diabetes se han encontrado índices como la variabilidad glicémica (VG) y los episodios recurrentes de hipoglicemia como contribuyentes a complicaciones de la diabetes micro y macrovasculares, y otros resultados clínicos adversos (4) (la VG es la medición de fluctuaciones glucémicas u otros parámetros relacionados con la homeostasis de glucosa sobre un intervalo de tiempo).
La VG, a corto y largo plazo, puede ser estimada tanto por AG así como por MCG, siendo por este último considerado como el estándar de oro para la evaluación de VG (5). A partir del análisis de Monnier et al., se ha propuesto el coeficiente de variación (definido como porcentaje de CV = desviación estándar, dividido por el promedio de glucosa y multiplicado por 100) como el índice más apropiado para evaluar la media diaria de VG, independientemente de la concentración media glucémica, con un valor umbral de corte del 36 % para distinguir el control glicémico estable del inestable en diabetes, y donde se considera que al encontrarse sobre este límite aumenta la frecuencia de hipoglicemia (6). De modo más reciente, fue recomendada por Lavalle et al. para integrarse a resultados directos de cualquier sistema de MCG (7) y en los últimos años se ha descrito más su sobre correlación con mortalidad, complicaciones crónicas y riesgo cardiovascular, sin embargo, hay observaciones divergentes (8-10).
En Latinoamérica, la atención primaria se encuentra en sobrecarga y con pocos recursos, desconocimiento del impacto y carga de la enfermedad, así como un impacto negativo por control glucémico inadecuado, por lo que el AG es una herramienta asequible en este contexto, lo que permite identificar, tratar hipoglucemia y ajustar el plan nutricional y de actividad física (11). El objetivo de este estudio es comparar las glucometrías bajo modalidad de AG en escalera registradas por pacientes con diabetes tipo 2 durante un periodo de cinco años consecutivos, con el fin de identificar un factor pronóstico que permita optimizar el control glicémico a partir del análisis de VG.
Materiales y métodos
Diseño del estudio y extracción de los datos
Se realizó un estudio observacional de tipo serie de casos mediante un muestreo por conveniencia en pacientes de la consulta de Diabetología, departamento de Ciencias Fisiológicas, de la Facultad de Medicina, Universidad Nacional de Colombia en Bogotá D. C., Colombia. Se tomaron como muestra de estudio los datos de glucometrías de AG escalonado en tres sujetos durante cinco años.
Los criterios de inclusión fueron: pacientes con diabetes tipo 2 expuestos a un programa estructurado de educación en diabetes, con disponibilidad de glucómetro, tiras reactivas e insumos para glucometrías, y que hubiesen registrado los datos de AG en ese periodo de tiempo. Se excluyó a pacientes que abandonaron el registro de glucometrías durante el periodo de seguimiento.
Recolección de datos
Las muestras de este estudio consistieron en recolectar un promedio de 3840 datos de glucometrías provenientes del AG en modalidad diario escalonado, mediante glucometría convencional, registrado por tres pacientes con diabetes tipo 2, entre los años 2007 y 2011. Se recolectaron variables sociodemográficas y AG, discriminando el momento del día (antes o después del desayuno, almuerzo o cena) en que fueron tomadas.
Análisis estadístico
En el presente estudio se pretende comprobar si existe una diferencia significativa entre la glicemia presente en un organismo, dependiendo el momento del día (antes o después del desayuno, almuerzo u otra comida) en el que esta es tomada. En caso de que exista diferencia, se quiere saber en qué hora del día difiere del resto. Así, se almacenaron los datos en un formato específico: los valores de la variable continua se almacenaron en una matriz, donde cada columna representa un nivel distinto (grupo) de la variable cualitativa.
Se creó un modelo lineal multivariable mediante análisis de varianza (también denominado Anova), consistente en calcular la media de cada uno de los grupos, para después comparar la varianza de estas medias frente a la varianza promedio dentro de los grupos y como condición para este método estadístico, debía cumplirse la esfericidad, esta implica que la varianza de las diferencias entre todos los pares de variables a comparar sea igual y, luego, se procedió a comparación dos a dos por t-student con corrección de significancia Holm.
Posteriormente, se procedió a un diseño de medidas repetidas, evaluándose el efecto de un factor sobre una variable independiente, medida en dos o más ocasiones para un mismo individuo o para varios individuos pertenecientes a un mismo grupo; se realizaron pruebas de comparaciones múltiples post hoc que permitieran evaluar entre qué grupos sí existen diferencias significativas; se completaron los datos faltantes con nuevas revisiones de las fuentes de información y se realizaron, al final, solo análisis de datos completos. Todos los análisis estadísticos se realizaron con el programa estadístico R (R Development Core Team versión 3.4.0) y todas las p se calcularon a dos colas y se consideraron estadísticamente significativas si eran menores a 0,05.
Resultados
Características basales
Se incluyó a tres sujetos con diabetes tipo 2, no-usuarios de insulina, en manejo con medidas no farmacológicas y expuestos a un programa estructurado de educación en diabetes y sin otras comorbilidades. Los tres sujetos tenían un promedio de edad de 61,3 (rango 52-67 y desviación estándar de 8,14) años y fueron identificados como sujeto 1 (52 años), sujeto 2 (67 años) y sujeto 3 (65 años). Los tres sujetos tenían un promedio de diagnóstico de la enfermedad de 2,06 años (rango 1,8-2,3 y una desviación estándar de 0,25) años, siendo en el sujeto 1 de 1,8 años, en el sujeto 2 de 2,1 años y en el sujeto 3 de 2,3 años. En cuanto al control metabólico, el sujeto 1 tenía HbA1c de 6,6 %, el sujeto 2 de 6,8 % y el sujeto 3 de 6,77 %.
Comportamiento glucométrico
Los datos obtenidos fueron graficados. En los individuos 2 y 3 se encontró que había menos datos disponibles (menos del 10 %) debido al manejo y el control de los pacientes en su momento, así como por adherencia por parte del paciente, por lo que se realizó una predicción rigurosa de los datos faltantes por medio de imputación por la media, con sustitución de los datos faltantes por el promedio de los datos previos, imputando valores faltantes descompuestos estacionalmente y valores nulos seguidos, y permitiendo mantener la estacionalidad al eliminar el componente estacional de la serie temporal, realizando imputación sobre la serie desestacionalizada y luego volviendo a añadir el componente estacional (figura 1A, 1B). Al observar el comportamiento glicémico en los tres sujetos, se encontró una tendencia al alza al final de cada año.
Figura 1. : Comportamiento de glucometrías en registros obtenidos en los tres individuos y (1B) ajustes realizados por predicción
Dispersión respecto a la media de acuerdo con el momento del día
En el individuo 1 no se presentó variabilidad considerable (figura 2), la media de glucemia antes del desayuno (AD) es donde se presentó una mayor variabilidad con desviación estándar (DE) de 27,8 (tabla 1), además, presentó el caso de mayor hiperglucemia durante el seguimiento. El momento después de cenar (DC) fue el menos variable, registrando una desviación estándar de 20,9, donde representó la media más elevada (129,3mg/dl) de los distintos momentos del día y menores casos de hiperglucemia. En relación con el porcentaje de CV, la mayoría de los momentos evaluados se presentaron por debajo del punto de corte (36 %) planteado por Monnier et al. (6) y con estos hallazgos se presentó una relación de control adecuado con pocos episodios de hipoglucemia (tabla 1).
Figura 2: Dispersión respecto a la media de acuerdo con el momento del día
Notas aclaratorias: DE: desviación estándar, CV: coeficiente variación, AA: antes del almuerzo, AC: antes de la cena, AD: antes del desayuno, DA: después del almuerzo, DC: después de la cena y DD: después del desayuno. Fuente: elaboración propia.
Tabla 1: Media de glucemia, desviación estándar y coeficiente de variación por cada tiempo de comidas
El individuo 2 presentó una mayor variabilidad (40-52 DE) en los momentos anteriores a la ingesta de alimentos y una variabilidad más reducida (21-32 DE) en los momentos después de la ingesta de alimentos (tabla 1), algo que no presentó el individuo 1; además, las medias de los momentos antes de la ingesta de alimentos fueron menores, comparándolas con las medias de los momentos después de la ingesta de alimento (figura 2 y tabla 2). Otro aspecto relevante es que los estados de hiperglucemia presentados en DC y DA e hipoglucemia presentados en AD y AC, solo se vieron en los momentos después de la ingesta de alimento (figura 2 y tabla 2). De modo integral, hubo una mayor desviación estándar y, por ende, más VG en el tiempo AC, con valores cercanos al punto de corte del porcentaje de CV (tabla 1).
Notas aclaratorias: AA: antes del almuerzo, AC: antes de la cena, AD: antes del desayuno, DA: después del almuerzo, DC: después de la cena y DD: después del desayuno. Fuente: elaboración propia
Tabla 2: Estimación de las glucometrías por cada tiempo de comida
En el individuo 3, la media de glucemia en la mayoría de momentos del día fue similar (94- 106 mg/dL), pero el momento después de la cena (DC) presentó una media mayor a 130 mg/ dL (figura 2). Este paciente presentó momentos de hiperglucemia en la mayoría de los estados alimentarios con excepción de después de la cena (DC) y los casos de hipoglucemia solo se presentaron antes del desayuno (AD). Un dato relevante es que en el momento antes del desayuno (AD) fue el único donde presentó hiperglucemia e hipoglucemia, con menor variabilidad (19 DE). También se encontró un porcentaje de CV mayor al punto corte en el momento DD, en posible relación con el mayor valor de desviación estándar (tabla 1).
Mediante Anova y el concepto de esfericidad ligado a la misma, los datos intragrupos, según el momento del día, mostraron que no hay diferencias significativas en los seis tiempos de comida (F (2, 10) = 22,86, p = 0,0002), es decir que las glucometrías no difirieron entre los tiempos de medición, corroborado mediante las pruebas de comparación múltiple post hoc (tabla 3), dado que los valores fueron mayores a 0,05, donde no hubo diferencias entre los seis grupos.
Notas aclaratorias: AA: antes del almuerzo, AC: antes de la cena, AD: antes del desayuno, DA: después del almuerzo, DC: después de la cena y DD: después del desayuno. Fuente: elaboración propia.
Tabla 3: Análisis post hoc de los tiempos de comida
Media glucométrica y dispersión
Los tres individuos presentaron tendencias diferentes a lo largo del periodo de estudio. El individuo 1 presentó una media glucométrica entre 100-125 mg/dL, indicando un buen control durante el periodo de estudio, en la gráfica de boxplot no presentó estados de hipoglucemia, pero sí varios casos de hiperglucemia (entre 200-300 mg/dL), aunque estos resultados son mínimos al compararlos en el histograma donde se denota que fueron las series de datos con menor frecuencia en el paciente (figura 3). En el individuo 2, la media glucométrica fue de 150- 200mg/dL, indicando un control subóptimo y, en este caso, la gráfica de boxplot mostró que durante el periodo de seguimiento el individuo 2 presentó varios episodios de hiperglucemia (250-350mg/ dL) y también de hipoglucemia, menores de 50 mg/dL, similar al individuo 1, donde el histograma demostró que las series de datos nombradas fueron una cantidad mínima respecto a otros valores (figura 3). Por último, en el individuo 3 la media glucométrica fue de 100mg/dL, con un buen control glucométrico en los años de seguimiento; en este caso, al igual que con el individuo 2, se presentaron casos de hiperglucemia que oscilaron de 200 a 300 mg/dL e hipoglucemias menores a 50 mg/dL, donde se destaca que hubo un mayor número de estados de hiperglucemia (figura 3).
Discusión
Con el uso cada vez mayor de dispositivos de AG, ha incrementado la comprensión de cómo cambian los niveles de glucosa a lo largo del día y se sabe que su fluctuación puede llegar a ser común (12). Algunas medidas de variabilidad glucémica, como desviación estándar alrededor de la media y porcentaje de CV, son estimadas por dispositivos de AG de forma rutinaria (13). Como antecedente directo, Monnier et al., a partir de un reporte de 376 pacientes con diabetes, demostraron la utilidad y la simplicidad del porcentaje de CV para discernir entre diabetes estable de lábil, a partir del punto de corte de 36 % (6). En la diabetes tipo 2, aún no es claro que se pueda utilizar el 36 % como punto de corte e igualmente, recordar que este es el límite superior y los objetivos deben ser individualizados. En el presente estudio, a pesar de que se trató un número reducido de sujetos y que solamente se limitó a individuos con diabetes tipo 2 no usuarios de insulina y que no es comparable con el estudio de Monnier et al. (6), se demostró la practicidad y la reproducibilidad del porcentaje de CV, lo cual es concordante con las recomendaciones por Lavalle et al. (7) de utilizar este instrumento para estimar la VG y la integración para monitoreo glicémico.
Figura 3: Media glucométrica y dispersión de valores glucométricos por gráfica boxplot e histograma comparativo de glucometrías por frecuencia en los tres individuos
En este estudio también se encontró que los pacientes con porcentaje de CV alto tuvieron un promedio de glucosa más bajo, un mayor porcentaje de tiempo en hipoglucemia y un tiempo en rango normal superior. Se han propuesto y estudiado muchas otras medidas de la variabilidad de la glucosa, pero estas no se informan ni se utilizan de forma rutinaria (14). El porcentaje de CV y la DE son las medidas más populares para VG para clínicos, investigadores y pacientes, debido a su simplicidad, familiaridad y falta de ambigüedad. La relación del porcentaje de CV con hipoglicemia no es de proporcionalidad directa: si el porcentaje de CV es menor al 25 %, el riesgo de hipoglicemia es bajo; sin embargo, si el porcentaje de CV es mayor al 25 %, hay relación linear tanto teórica como empírica con hipoglicemia (15). La correlación del porcentaje de CV con la media de glicemia es débil (16), la media de glucosa está relacionada inversamente al riesgo de hipoglicemia (17) y la DE está moderadamente correlacionada con la media de glicemia, pero con correlación débil al riesgo de hipoglicemia (17). Estas relaciones descritas en la literatura pueden observarse en los resultados encontrados en los sujetos del estudio, también el porcentaje de CV es un indicador adecuado para evaluar la VG media diaria en diabetes tipo 2, al hacerlo de modo independiente a la concentración media de glucosa.
Cada vez se ha ido obteniendo mayor evidencia científica respecto al rol de la VG en las complicaciones crónicas y la mortalidad (5, 18, 19), este es un concepto novedoso, pero con ciertas limitaciones en situaciones técnicas y disponibilidad (14), sin embargo, hay información suficiente para vincular la VG con la predicción de hipoglucemia (5), incluso, algunos autores la han propuesto como explicación de complicaciones presentes en pacientes que alcanzan metas de HbA1c (20) y, paulatinamente, se ha ido presentando un consenso, donde actualmente es recomendada la evaluación combinada de los resultados en AG o MCG en conjunto con HbA1c para metas de control glicémico en diabetes tipo 2 (21). Como se observa, la VG es una herramienta fundamental para el manejo y el entendimiento de la diabetes. La incorporación de parámetros para evaluar la VG sigue evolucionando (22, 23) y en el presente estudio se observó la relación de la glicemia media y el porcentaje de CV con hipoglicemia, por lo que son elementos que deben integrarse de manera directa al monitoreo de glucosa.
Entre las limitaciones de este estudio se incluye que fue realizado en un solo centro, lo que podría limitar su generalización y se incluyeron sujetos con diabetes tipo 2, con características clínicas heterogéneas, lo que limita la validez externa y su aplicabilidad en otros tipos de diabetes, no obstante, la población incluida en el estudio se considera representativa; al ser un estudio retrospectivo, la calidad de la información puede verse afectada por el diligenciamiento del control glucométrico, también, debe mencionarse que en dos de tres sujetos hubo pérdida de datos (menor al 10 %), requiriéndose ajustes mediante un modelo matemático, donde la verificación fue realizada por, al menos, dos investigadores del estudio que verificaron la obtención de los datos de los registros glucométricos, lo cual pudo disminuir el sesgo de transcripción.
También se debe considerar que no se incluyeron otras medidas de VG, como el promedio de amplitud de excursiones glucémicas (MAGE), el promedio de diferencias diarias (MODD), el rango de riesgo diario promedio (ADRR), la distancia recorrida (DT), el rango intercuartílico (IQR), la desviación absoluta media (MAD) y el cambio de glucosa absoluta media por unidad de tiempo (MAG), además, no se realizaron comparaciones de HbA1c a lo largo del periodo de estudio. Tampoco se consideraron factores como el contenido de la dieta, el ejercicio, el uso de insulina y de antidiabéticos orales, que permitieran ajustar las recomendaciones de manera individualizada, por lo que se requieren estudios prospectivos para corroborar el desempeño de las todas medidas de VG en diabetes tipo 2 y que se consideren los factores influyentes.
Conclusión
La determinación de hipoglicemia es importante como factor pronóstico en el control glucémico de diabetes tipo 2, además, la relación entre VG y riesgo de hipoglicemia es directamente proporcional. En la práctica actual, el objetivo a buscar es disminuir la VG, con un bajo riesgo de hipoglucemia y, finalmente, este estudio corrobora la utilidad de la tecnología en diabetes para disminuir el riesgo de hipoglicemia y mejorar el control glicémico.
Contribución de autores
CEPG y NBB participaron en el desarrollo del anteproyecto, la revisión de la literatura, la recolección de los datos, el análisis de los datos y su composición; AFPP, NJMC y JCCC contribuyeron en la recopilación de los datos, el análisis de los datos y su composición; JSFO y CEPG contribuyeron en la revisión de la literatura, el análisis de los datos y su composición y CEPG contribuyó en la composición, la supervisión y la orientación de la investigación.
El presente trabajo corresponde a un esfuerzo por hacer investigación de bajo costo y aporta resultados de interés para el contexto local.
Consideraciones éticas
Este estudio fue revisado y aprobado por el Comité de Ética e Investigación de la Facultad de Medicina Universidad Nacional de Colombia en Bogotá D. C., Colombia. En su diseño fueron tenidos en cuenta los requerimientos establecidos en la Declaración de Helsinki, en Fortaleza, Brasil, y de acuerdo con la Resolución 8430 de 1993 del Ministerio Nacional de Salud de Colombia, de manera que se consideró una investigación sin riesgo y se garantizó confidencialidad y reserva de la información recolectada. Todos los pacientes fueron informados y firmaron el consentimiento informado. Ningún registro contenía información sensible sobre identidad de pacientes.
Financiación
Los autores no recibieron financiación para la escritura o publicación de este artículo.
Conflictos de interés
Los autores no tienen conflictos de intereses por declarar en la escritura o publicación de este artículo.