Introducción

La diabetes mellitus (DM) es una de las principales causas de enfermedad renal crónica (ERC) terminal. Entre las modalidades de terapia de reemplazo renal se encuentra la opción de diálisis peritoneal (DP); en este tipo de tratamiento, se utilizan soluciones de diálisis que contienen concentraciones variables de glucosa, lo cual puede dificultar el control glucémico en esta población (1-3). El control glucémico en la población con ERC en diálisis representa un desafío, ya que pueden surgir variaciones metabólicas como hipoglucemia, principalmente en aquellos sometidos a hemodiálisis (HD); por otra parte, los pacientes con diabetes en DP pueden experimentar hiperglucemia debido a las diferentes concentraciones de glucosa en las soluciones de diálisis, lo que puede afectar su perfil glucémico diario (4-5).

En la DP, el uso de estas soluciones de diálisis (que incluyen glucosa) puede generar absorción de esta a través de la cavidad peritoneal, que puede variar entre 100 y 300 g por día y, como resultado, estas personas presentan un mayor riesgo de resistencia a la insulina, hiperglucemia, diabetes de novo y síndrome metabólico. Por tanto, es fundamental evaluar y monitorear de cerca el control glucémico en este grupo de pacientes (6). En la última década, el campo de la tecnología en diabetes, incluidos los sistemas de monitoreo continuo de glucosa (MCG), ha experimentado mejoras significativas y una expansión en su uso, dado que estos sistemas ofrecen ventajas respecto a la medición de glucosa venosa capilar, mejorando la calidad de vida, la adherencia al tratamiento y proveen alertas en estado de hipo o hiperglucemia, permitiendo al paciente tomar medidas correctivas e incluso notar si hay una reducción en la HbA1c. (7).

Los MCG se han convertido en una herramienta útil para el control y el seguimiento de la diabetes. Estos sistemas emplean un sensor subcutáneo para medir los niveles de glucosa en el líquido intersticial y, como resultado, ofrecen un perfil de medición que puede ser en tiempo real o a través de mediciones continuas mediante el escaneo del sensor (8). Su precisión va a depender del tipo de tecnología y sensor utilizado, lo que difiere entre los diferentes fabricantes; además, la exactitud es medida por medio de la diferencia media relativa absoluta (MARD, por sus siglas en inglés), que compara la medición de glucosa intersticial a través del sensor contra el estándar de medición de glucosa en sangre venosa por el método YSI. Los dispositivos de MCG actualmente disponibles tienen valores de MARD de 8-14 %, siendo ideal una MARD inferior al 10 %, la cual puede variar de acuerdo con la población y en los diferentes estados de glicemia (7).

También existen diferentes sensores disponibles en el mercado, siendo todos ellos seguros, pero con perfiles de precisión y adherencia diferentes (9). En la práctica clínica, el MCG ha demostrado mejorar los niveles de HbA1c y reducir la variabilidad de glucosa en pacientes con DM tipo 1. Además, se ha encontrado que es más adecuado para el seguimiento del tratamiento, en comparación con los métodos de autocontrol en personas con DM tipo 2 (10). La adherencia de los pacientes al automonitoreo de glucosa en sangre, mediante la medición de glucosa capilar, suele ser baja, debido a la incomodidad de múltiples punciones diarias requeridas. Estudios han demostrado que solo alrededor del 40 % de los pacientes son adherentes a esta práctica (11).

Existen pocos estudios en poblaciones latinoamericanas realizados en pacientes con DM tipos 1 y 2, sometidos a DP y en tratamiento con insulina. Además, estos estudios generalmente incluyen un número limitado de pacientes. Gómez et al. realizaron un estudio, cuyo objetivo principal fue determinar el impacto de un programa de educación en pacientes con DP en terapia con insulina, control de glicemia y riesgo de hipoglucemias (12), sin embargo, no se encontraron estudios en la población colombiana con los objetivos de este estudio.

Materiales y métodos

Estudio descriptivo de cohorte prospectiva, en el cual se incluyó a pacientes mayores de 18 años con diagnóstico de DM, tipos 1 y 2, con más de seis meses de evolución en manejo con insulina, con ERC terminal en tratamiento con DP y durante al menos tres meses o más. Se excluyeron pacientes con enfermedades crónicas descompensadas, pacientes con complicaciones crónicas o agudas que hubiesen llevado a hospitalización en los últimos dos meses, antecedente de enfermedades cutáneas en el sitio de colocación del dispositivo, alteración cognitiva que potencialmente limitan la adecuada adherencia y entendimiento para el uso del MCG, así como las historias clínicas con datos incompletos. Se recolectaron los pacientes entre mayo de 2023 y enero de 2024, que estuvieran en seguimiento, en el Hospital de San José de Bogotá, Colombia.

Se extrajo información de las variables clínicas, el tipo de terapia dialítica peritoneal, la concentración de glucosa de las soluciones de diálisis y el número de recambios diarios realizados. Las variables analíticas y antropométricas fueron tomadas en estado de ayuno y dentro del control mensual que se realiza con todos los pacientes con insuficiencia renal en diálisis peritoneal al inicio de la observación; además, se analizaron las variables del MCG, entre estas, el control de glucosa (GMI, según sus siglas en inglés), definido como una medida de los niveles de glucosa a corto plazo que se puede utilizar para predecir la exposición a la glucosa a largo plazo y que es reportada en las mismas unidades que la A1c (13); el tiempo en rango (TIR, según sus siglas en inglés), definido como el porcentaje de tiempo en el cual los registros de glucosa, medidos por el sensor, se encuentran entre 70 y 180 mg/dl, donde el objetivo del TIR se estableció en >70 %. El tiempo sobre rango (TSR) fue definido como el porcentaje de tiempo en rangos superiores a 180 mg/dl (objetivo establecido: <25 %). Se definió, además, el tiempo por debajo del rango (TBR, según sus siglas en inglés) como el porcentaje de tiempo en rangos inferiores a 70 mg/dl de glucosa (objetivo establecido: <4 %). El coeficiente de variación (CV) se definió como el porcentaje de variabilidad de los registros a lo largo del día y como valor objetivo un CV menor a 36 % y también se obtuvo la mediana de lecturas diarias y el porcentaje de tiempo de actividad del sensor.

Adicionalmente, se tomaron otras variables nutricionales como el índice de tejido magro, medido en kg/m2 (LTI, según sus siglas en inglés), índice de tejido graso medido en kg/m2 (FTI, según sus siglas en inglés), la configuración del ángulo de fase y el estado de hidratación (OH), los cuales fueron determinados mediante el uso del monitor “Body Composition Monitor” (BCM) de Fresenius Medical Care, mediante tecnología espectroscópica (BIS).

Después de obtener la autorización y la firma del consentimiento, se llevó a cabo el entrenamiento e implante del sensor de MCG de 14 días FreeStyle Libre Flash 1®, del fabricante Abbott. Este dispositivo introdujo un filamento subcutáneo para medir la glucosa intersticial, la cual se absorbe por capilaridad y se mide mediante métodos electroquímicos. Las lecturas se llevaron a cabo de forma intermitente, mediante escaneo del transmisor y tiene un MARD del 11,4 % (14- 15). Finalmente, se realizó remisión al servicio de Endocrinología a los pacientes con alta variabilidad y mal control glicémico.

Este estudio fue aprobado por el comité de investigación de la Fundación Universitaria de Ciencias de la Salud (FUCS) y el comité de ética en investigación con seres humanos (CEISH) de la Sociedad de Cirugía de Bogotá - Hospital de San José, considerándose un estudio con riesgo mínimo (acta n.° 088-2024).

Se realizó un análisis descriptivo para las variables cuantitativas, se calcularon las respectivas medianas y rangos intercuartílicos, y las cualitativas se analizaron a partir de frecuencias absolutas y relativas. Posteriormente, se realizaron pruebas no paramétricas para determinar la diferencia de medianas en dos grupos independientes con la prueba U de Mann Whitney; se calcularon los coeficientes de correlación de Pearson, previa verificación de cumplimiento del supuesto de distribución de normalidad con el test de Shapiro Wilk entre diferentes variables cuantitativas antropométricas (16). Todas las pruebas se realizaron con un alfa de 0,05 y una precisión del 95 %. La información fue procesada y analizada en el software estadístico Jamovi®, versión 2.2.5.

Resultados

Monitoreo continuo de glucosa

Con respecto a las variables del MCG, se encontró una mediana de porcentaje del sensor activo del 87,5 % (RIQ = 78-95,5), una mediana del GMI del 7,2 % (RIQ = 6,7-7,6), la mediana del TIR fue del 60,5 % (RIQ = 49,5-79), del TSR del 34,0 % (RIQ = 20-45,7), del TBR del 0,5 % (RIQ = 0-2) y la mediana del coeficiente de variación (CV) fue del 29,0 % (RIQ = 26-35,7).

Asimismo, se halló que, de los 46 pacientes, 40 (86,9 %) tenían un uso del sensor >70 %; 16 (34,7 %) cumplían con TSR >70 % y TBR <4,0 %, y de estos, 15 (32,6 %) pacientes tenían un CV <36 %, cumpliendo con los objetivos; 22 (47,8 %) pacientes tenían perfil hiperglucémico con TIR <70 % y TBR <4,0 %, y de estos, 18 (39,1 %) contaban con bajo CV <36 % y 4 (8,6 %) con alta variabilidad, además, se encontró que 8 (17,3 %) pacientes tenían un perfil hipoglucémico, de los cuales 7 (15,2 %) tenían una alta variabilidad y 1 paciente tenía un CV <36 % (tabla 3 y figura 1).

Tabla 2: Hallazgos de laboratorio y antropometría

Hallazgos de laboratorio y antropometría
Variable	mediana (RIQ)
Laboratorios	.
HbA1c (mg/dl)	7,5 (7-8,3)
Hemoglobina (g/l)	12,1 (11,1-13,2)
Albúmina (g/dl)	3,7 (3,5-3,9)
Colesterol total (mg/dl)	190,5 (142,2-229)
Colesterol LDL(mg/dl)	109 (78,5-146)
Colesterol HDL (mg/dl)	34,5 (29-42,4)
Triglicéridos (mg/dl)	190,5 (134,7-239,7)
Creatinina sérica (mg/dl)	7,7 (5,6-10,5)
Nitrógeno ureico (mg/dl)	56,5 (53,2-63)
Antropometría	.
IMC (kg/m2)	26,5 (23,6-28,8)
LTI (kg/m2)	12,7 (10,6-14,4)
FTI (kg/m2)	12,7 (10,6-14,4)
Ángulo de fase	4,4 (3,7-4,9)
OH	n (%)
<1	3 (6,5)
Entre 1 y 3	27 (58,7)
>3	16 (34,8)

Nota: FTI: índice de tejido graso; HbA1c: hemoglobina glicada; HDL: lipoproteínas de alta densidad; IMC: índice de masa corporal; LDL: lipoproteínas de baja densidad; LTI: índice de tejido magro;RIQ: rango intercuartílico.

Fuente: elaboración propia.

Tabla 3: Variables del monitoreo continuo de registro de glucosa

Variable	.
Registro de glucosa - mediana (RIQ)	161,5 (140,2-179)
Número lecturas diarias - mediana	8 (6-12)
Tiempo de actividad del sensor - mediana	87,5 (78-95,5)
Coeficiente de variación - mediana (RIQ)	29 (26-35,7)
% GMI - mediana (RIQ)	7,2 (6,7-7,6)
GMI <7,0 % - n (%)	15 (33,3)
GMI ≥7,0 % - n (%)	30 (66,7)
Pacientes con registro de TIR (70-180 mg/dl)	n (%)
≥70,0 % del tiempo	17 (36,9)
<70,0 % del tiempo	29 (63,1)
Pacientes con registro TSR (> 180 mg/dl)	n (%)
≥25,0 % del tiempo	31 (67,4)
<25,0 % del tiempo	15 (32,6)
Pacientes con TSR-1 (181-250 mg/dl)	n (%)
≥20,0 % del tiempo	31 (67,4)
<20,0 % del tiempo	15 (32,6)
Pacientes con TSR-2 (>250 mg/dl)	n (%)
≥5,0 % del tiempo	23 (50)
<5,0 % del tiempo	23 (50)
Pacientes con registro TBR (< 70 mg/dl)	n (%)
≥5,0 % del tiempo	7 (15,2)
<5,0 % del tiempo	39 (84,8)
Pacientes con TBR-1 (70 - 54 mg/dl)	n (%)
≥4,0 % del tiempo	8 (17,4)
<4,0 % del tiempo	38 (82,6)
Pacientes con TBR-2 - (< 54 mg/dl)	n (%)
≥1,0 % del tiempo	7 (15,2)
<1,0 % del tiempo	39 (84,8)
Registro de CV - n (%)	n (%)
≥36,0 %	12 (26,1)
<36,0 %	34 (73,9)

Nota: CV: coeficiente de variabilidad; DE: desviación estándar; GMI: indicador de gestión de glucosa; RIQ: rango intercuartílico; TBR: tiempo por debajo del rango; TBR-1: TBR grado 1; TBR-2: TBR grado 2; TIR: tiempo en rango; TSR: tiempo sobre rango; TSR-1: TSR grado 1; TSR-2: TSR grado 2.

Fuente: elaboración propia.

Figura 1. : Algoritmo de análisis de los resultados del MCG de la población Nota: TBR: tiempo por debajo del rango; TIR: tiempo en rango; TSR: tiempo sobre rango.

Fuente: elaboración propia.

Discusión

Actualmente, se cuenta con MCG con escaneo en tiempo real que ofrecen lecturas continuas y alertas de hipo o hiperglicemia, y también con MCG de escaneo intermitente que muestran lecturas cuando el paciente escanea el transmisor (14- 15, 17). Ambos tipos están siendo más populares para la autoevaluación en la diabetes, teniendo en cuenta los ensayos clínicos realizados en población con DM tipo 1 (18), DM tipo 2 (19-20) e incluso en DM gestacional (21), además, podrían lograr reducciones significativas de HbA1c en población con DM tipo 2 (22). También hay evaluaciones de rentabilidad que han demostrado la reducción de costos derivados de complicaciones metabólicas con un impacto clínico y económico (23-25).

El objetivo del MCG es mantener un control glucémico adecuado, con un TIR superior al 70 %, junto con un TSR menor al 25 % y un TBR inferior al 4 %. En la población con ERC, varios factores fisiológicos y patológicos contribuyen a mantener un estado hiperglucémico persistente, lo que podría explicar las dificultades en el control metabólico (26-27). Además, los objetivos de control glucémico pueden ser más flexibles para poblaciones como adultos mayores y pacientes con ERC en diálisis, quienes tienen un mayor riesgo de hipoglucemia. Algunos estudios han descrito que, en dicha población, el objetivo de TIR se reduce al 50 %, con un TSR-2 inferior al 10 % y el TBR se establece en menos del 1 %, siendo este último objetivo más estricto (28-29).

En el presente estudio, se encontró que la mayoría de los pacientes estaban dentro del perfil hiperglucémico, pero con variabilidad dentro del objetivo, sin embargo, se evidenció un bajo porcentaje de pacientes con perfil hipoglucémico y, de estos, la mayoría con alta variabilidad, siendo el grupo de mayor riesgo.

Se han realizado estudios para comparar las características metabólicas entre la HD y la DP en pacientes diabéticos y se ha descrito que la variabilidad glucémica es más pronunciada en pacientes en HD que aquellos en DP, explicado en parte por un número mayor de eventos de excursiones de glucosa y, ante esto, un mayor riesgo de episodios de hipoglucemia comparados con aquellos en DP. Así, Chen et al. demostraron que la curva de glicemia de pacientes en HD presentó un pico máximo que incrementó significativamente después de cada ingesta de comida y que cayó rápidamente durante la HD, mientras que los pacientes en DP exhibieron una curva de ascenso gradual, con elevación constante y sostenida de la curva de glucemia, derivada de la absorción continua de glucosa desde la cavidad peritoneal (6).

Otros investigadores han descrito cohortes de pacientes con características y contextos similares a los del presente estudio. Por ejemplo, Ng et al. (3) analizaron una muestra de 30 pacientes con DM tipo 2 sometidos a MCG en tiempo real y encontraron unas medianas de TIR y TBR superiores a las reportadas en el presente estudio, mientras que la mediana de TSR fue inferior, esto sugiere que en la población evaluada existe una tendencia hacia la hiperglucemia, correlacionándose además con los valores de HbA1c que fueron mayores.

Registros adicionales han evidenciado que, en aquellos pacientes con mayores niveles de HbA1c, el TSR incrementa y el TBR disminuye (30). En el estudio de Schwing et al. (26), se encontró una mediana de TSR del 40,5 % (RIQ = 30.5-51.2) en siete pacientes con DM sometidos a DP, población que adicionalmente presentó mayores niveles de HbA1c (7,8 %; DE = 0,7) en comparación con la cohorte del presente estudio. Es importante destacar que las discrepancias en los resultados pueden deberse a diversas razones, como el tamaño muestral, las comorbilidades y el uso de las soluciones de diálisis en cada cohorte, así como a las diferencias en la tecnología utilizada para el MCG.

Además, se ha descrito el impacto de la DP sobre el control metabólico de pacientes con DM sometidos a MCG (3, 26). Lee et al. realizaron un estudio que incluyó a 25 pacientes con DM sometidos a DP, en quienes se comparó el impacto metabólico de soluciones de diálisis con diferentes concentraciones. Los reportes de glucosa central promedio en ayunas (187 mg/dl, DE = 82) y HbA1c (8,1 %, DE = 1.4) fueron llamativamente mayores en comparación a los registros del actual estudio. Los autores observaron diferencias estadísticamente significativas en la variación del promedio de glucosa sérica durante la primera hora, según la concentración de glucosa de las soluciones de diálisis administradas (31). Otros estudios han descrito una mayor frecuencia de episodios de hiperglucemia en soluciones de mayor concentración de dextrosa (30). En la presente investigación, se observó una tendencia a la hiperglucemia en pacientes sometidos a DP, principalmente aquellos pacientes con uso de soluciones de diálisis de mayor concentración de dextrosa.

Por su parte, Marshall et al. (32) publicaron un estudio con una cohorte de ocho pacientes diabéticos con terapia CAPD, dividiendo la misma en diferentes fases, según la concentración de dextrosa usada en las soluciones de diálisis, y encontraron que, al suministrar soluciones de baja concentración de glucosa (1,36 %), se presentó un CV del MCG significativamente menor (21,0 %, DE = 0,03), en comparación con soluciones con concentraciones mayores (22, 33).

Uno de los factores cruciales que influyeron en el perfil glucémico de los pacientes con DP fue la velocidad de absorción de glucosa a través de la membrana peritoneal, la cual, a su vez, se vio influenciada por la concentración de glucosa en el líquido de diálisis, el tiempo de permanencia y el estado del transporte de la membrana (4).

Diferentes estudios han encontrado una correlación significativa entre la concentración media de glucosa y la HbA1c (30-31). Un estimador equivalente a la HbA1c que predice sus valores en 14 días es el GMI y algunas investigaciones han descrito también la correlación equivalente entre los niveles promedio de glucosa y el GMI (3, 31); sin embargo, en la cohorte estudiada no se presentó una correlación significativa entre la glucosa promedio y la HbA1c (p = 0,53).

Además, hay que tener en cuenta que, en estos pacientes, la eficacia de la HbA1c como marcador del control metabólico puede estar limitada en su interpretación, esto se debe a varios factores, como la presencia de anemia que podrían alterar los niveles reales de glucosa (2, 8, 30).

Adicionalmente, en la cohorte estudiada se encontró una correlación moderada entre la HbA1c y el GMI, recalcando así la utilidad de este último como indicador de control glucémico en pacientes sometidos a MCG.

Algunos estudios sugieren que el tipo de modalidad de DP utilizada puede tener un impacto en la estabilidad glucémica de los pacientes diabéticos y la APD parece reducir las fluctuaciones de glucosa, en comparación con la CAPD. Además, se observa que la concentración de glucosa en el dializado y el tipo de transporte peritoneal pueden influir en la persistencia de estados de hiperglucemia, señalando que la CAPD podría aumentar el riesgo de trastornos glucémicos (27, 34). En la presente investigación, la mayoría de los pacientes se encontraban bajo terapia CAPD (76,1 %), lo que podría explicar, en parte, que se presentaran mayores valores de CV en comparación con otros registros.

Conclusión

Se observó una tendencia a la hiperglucemia en pacientes sometidos a DP, principalmente en aquellos con uso de soluciones de diálisis de mayor concentración de dextrosa.

El monitoreo continuo de glucosa facilitó las intervenciones de tratamiento, reduciendo las complicaciones asociadas con la hiperglucemia sostenida y la variabilidad glucémica en esta población.

Limitaciones

Seis pacientes no cumplieron con el porcentaje de uso del sensor recomendado por el fabricante (70 %). El uso de este tipo de sensor de MCG requiere de escaneos realizados por el paciente, en este estudio no se realizó MCG en tiempo real, lo cual pudo afectar la precisión de los resultados.

Implicaciones éticas

El estudio fue aprobado por el comité de investigación de la Fundación Universitaria de Ciencias de la Salud (FUCS) y el comité de ética en investigación con seres humanos (CEISH) de la Sociedad de Cirugía de Bogotá - Hospital de San José, considerándose un estudio con riesgo mínimo (acta n.° 088-2024). Además, dado que se trata de un estudio de cohorte prospectiva, los pacientes firmaron consentimiento informado para participar en el estudio.

Contribución de los autores

Mario Unigarro: conceptualización, análisis formal e investigación, metodología y escritura del borrador original; Maricely Reina: conceptualización, análisis formal e investigación, metodología y escritura del borrador original; Adriana Medina: conceptualización, análisis formal e investigación; Carlos Centeno: conceptualización, análisis formal e investigación; David Andrade: metodología y escritura del borrador original; William Rojas: conceptualización, análisis formal e investigación; Henry Tovar: conceptualización, análisis formal e investigación; Orlando Olivares: conceptualización; Jorge Fernández: conceptualización; Carlos Rosselli: conceptualización, análisis formal e investigación.

Declaración de fuentes de financiación

Este estudio obtuvo financiamiento por parte de la Asociación Colombiana de Endocrinología de Colombia, quienes patrocinaron recursos para la adquisición de los sensores.

Conflictos de interés

Los autores declaran no tener conflictos de intereses con la publicación de este artículo.

Agradecimientos

A todos los autores por su dedicación.