Relazione tra il periodo di osservazione del monitoraggio in continuo del glucosio ed errore di stima nella valutazione dell’andamento glicemico a lungo termine
Punti chiave
Domanda: Il tempo di utilizzo del CGM e la finestra di analisi scelta possono influenzare l’affidabilità della stima delle metriche surrogate elaborate dallo stesso CGM?
Risultati: Un nuovo studio ha calcolato gli errori assoluti medi, per diverse finestre temporali, con l’obiettivo di dimostrare come il periodo di osservazione del CGM influenzi l’accuratezza della stima del controllo glicemico a 90 giorni. Dai dati del CGM sono stati calcolati gli aggregati finali per quattro metriche derivate dal CGM: tempo nell’intervallo, tempo al di sotto dell’intervallo, indicatore di gestione del glucosio e variabilità glicemica. Gli errori assoluti medi arbitrari per ciascun paziente sono stati confrontati tra gli aggregati finali di finestre temporali da 1 a 89 giorni e un aggregato finale di riferimento di 90 giorni, che si presume rifletta la regolazione glicemica a lungo termine. Utilizzando 14 giorni di dati CGM, il 65% dei soggetti aveva una stima del tempo nell’intervallo inferiore a una soglia di errori assoluti medi del 5%. Per avere il 90% dei soggetti al di sotto di una soglia di tempo nell’intervallo di errori assoluti medi del 5%, il periodo di osservazione deve essere di almeno 29 giorni.
Significato: L’integrazione del CGM nella pratica clinica si è diffusa rapidamente nell’ultimo decennio. Quando si utilizzano metriche derivate dal CGM per valutare la misurazione del glucosio a lungo termine è essenziale determinare il periodo di osservazione minimo necessario per una stima affidabile. Calcolare gli errori assoluti medi per diverse finestre temporali, con l’obiettivo di dimostrare come il periodo di osservazione del CGM influenzi l’accuratezza della stima del controllo glicemico a 90 giorni, permette di interpretare tali dati in modo più consapevole. Sebbene non vi sia attualmente un consenso su quale sia la soglia di errore assoluto medio accettabile, questo studio fornisce informazioni su come gli errori assoluti medi delle metriche derivate da CGM cambino in base al periodo di osservazione utilizzato, all’interno di una stessa popolazione, e può quindi essere utile per il processo decisionale clinico.
11 marzo 2025 (Gruppo ComunicAzione) – A cura di Giuseppe Frazzetto
Che cosa si sa già? Le attuali raccomandazioni desunte dalla Consensus del panel 2019 Advanced Technologies & Treatments for Diabetes (ATTD) afferma che la durata della misurazione del monitoraggio in continuo del glucosio (CGM, continuous glucose monitoring) dovrebbe essere di almeno 14 giorni, con dati CGM disponibili per almeno il 70% del tempo. Studi precedenti hanno dimostrato un’elevata correlazione fra le metriche derivate dal CGM, calcolate in tale periodo, e quelle calcolate in un periodo di 3 mesi. Tuttavia, i metodi basati sulla correlazione sono in qualche modo difficili da tradurre in applicabilità clinica. Studi successivi hanno dimostrato che sono necessari 15 giorni di dati per una DS assoluta del 5% riferita al tempo nell’intervallo (TIR, time in range) o che devono essere utilizzati 18 giorni di dati per garantire un IC del 5% per il TIR. L’errore percentuale assoluto medio (MAPE, mean absolute percentage error) fornisce l’errore percentuale, l’errore assoluto medio (MAE, mean absolute error) riflette invece la magnitudine assoluta media degli errori associati alle stime a lungo termine. Pertanto, il MAE può offrire un modo più semplice per interpretare l’affidabilità delle modifiche nelle metriche derivate dal CGM. Non esiste tuttavia un accordo sulla soglia di MAE ritenuta accettabile clinicamente per ogni metrica e situazione clinica. Attualmente è accettato che le variazioni di TIR di almeno il 5% siano considerate clinicamente significative. Allo stesso modo, una variazione dello 0,5% (5 mmol/mol) dell’indicatore di gestione del glucosio (GMI, glucose management indicator) può essere considerata clinicamente rilevante. Quindi, procedendo con l’idea che il MAE della stima non dovrebbe superare la variazione clinicamente rilevante del 5% in TIR, si potrebbe proporre che il MAE TIR debba rimanere al di sotto di tale soglia del 5%.
A oggi, un altro limite riscontrato della maggior parte degli studi risiede nella determinazione di una singola durata media ottimale del CGM per l’intera popolazione, mentre sarebbe opportuno indagare diversi periodi temporali di osservazione e fornire quindi prove scientifiche diverse in base ai casi clinici.
Quali sono le nuove evidenze? L’approccio dello studio condotto da un gruppo di ricercatori olandesi, e pubblicato di recente su BMJ Open Diabetes, è stato quello di calcolare il MAE per diverse finestre temporali per ogni singolo paziente, con l’obiettivo di dimostrare come il periodo di osservazione del CGM influenzi l’accuratezza della stima del controllo glicemico a 90 giorni. Poiché attualmente non esiste un accordo sulla soglia di MAE che sarebbe auspicabile, sono stati eseguiti calcoli per diverse soglie di errore. Inoltre, sono stati eseguiti calcoli simili con MAPE per consentire il confronto dei risultati con la letteratura esistente.
Lo studio ha incluso 200 soggetti della coorte DIABASE (età 49,9 [15,6] anni (media [SD]), 55,5% maschi). La maggioranza aveva una diagnosi confermata di diabete tipo 1 e il 13,0% aveva una diagnosi confermata di diabete tipo 2. Il 73,0% indossava un sensore CGM a scansione intermittente, mentre il 27,0% indossava un sensore CGM in tempo reale. Tutti i pazienti erano in terapia insulinica, con l’8,5% che utilizzava più iniezioni giornaliere, il 73,0% che utilizzava una pompa per insulina (non collegata a un sensore) e il 18,5% che utilizzava una pompa per insulina in un sistema ibrido ad ansa chiusa. L’estensione dei dati consecutivi era di 499 (350-825) giorni (mediana [IQR]), con un minimo di 185 giorni e un massimo di 2300 giorni.
Un MAE TIR del 5% per il 90% dei pazienti è stato raggiunto dopo 27 giorni per le persone con diabete tipo 1 e dopo 40 giorni per quelle con diabete tipo 2. La stessa soglia MAE TIR del 5% per il 90% dei pazienti è stata raggiunta per coloro che erano in trattamento con iniezioni giornaliere multiple a 40 giorni, per gli utilizzatori di pompe per insulina a 31 giorni e con 9 giorni per gli utilizzatori di sistemi ibridi ad ansa chiusa. Un MAE per il tempo al di sotto dell’intervallo (TBR, time below range) dell’1% per il 90% dei pazienti è stato raggiunto dopo 48 giorni per ler persone con diabete tipo 1 e dopo 45 giorni per quelle con diabete tipo 2. La stessa soglia MAE TBR dell’1% per il 90% dei pazienti è stata raggiunta per coloro che erano in trattamento con iniezioni giornaliere multiple a 56 giorni, per gli utilizzatori di pompe per insulina a 53 giorni e con 17 giorni per gli utilizzatori di sistemi ibridi ad ansa chiusa.
Questo studio dimostra quindi che un periodo di osservazione CGM di 14 giorni fornisce una stima del TIR al di sotto di una soglia MAE del 5% per il 65% dei pazienti, mentre sono necessari 29 giorni affinché il 90% dei pazienti raggiunga una soglia MAE del 5%. Analizzando i sottogruppi, si può concludere che una durata del CGM di oltre 14 giorni è necessaria per tutti i gruppi, tranne uno, affinché il 90% dei soggetti sia al di sotto di un MAE TIR del 5%. L’eccezione è il gruppo di utenti del sistema ibrido ad ansa chiusa, che necessita di 9 giorni per essere al di sotto della soglia MAE. Nella popolazione attualmente esaminata, lo studio evidenzia che una durata del CGM superiore ai 14 giorni (attualmente raccomandati) sia necessaria per garantire un’accuratezza sufficiente a rilevare cambiamenti clinicamente rilevanti nel controllo del glucosio a lungo termine.
Conclusioni e spunti per la pratica clinica. Questo lavoro dimostra che il raggiungimento delle soglie MAE per ogni tipologia di paziente richiede significativamente più tempo rispetto al target considerato abitualmente di 14 giorni, almeno per la metà dei soggetti esaminati. L’uso di dati di real world garantisce che l’uso del sensore, la terapia e quindi i modelli di glucosio nei pazienti siano generalizzabili rispetto a quelli negli scenari del mondo reale.
La generalizzabilità dei risultati deve essere affrontata in ricerche future, sebbene nello studio attuale siano stati rappresentati sia persone con diabete sia di tipo 1 sia di tipo 2 e la popolazione fosse eterogenea rispetto ad età, tipi di sensori, modalità di trattamento e valori di HbA1c. Tuttavia, la durata di misurazione ottimale può differire a seconda delle caratteristiche della popolazione in studio. Inoltre, dovrebbero essere studiate le caratteristiche dei sottogruppi per quanto riguarda la relazione tra la durata del CGM e il MAE delle metriche derivate dal CGM stesso. È plausibile che MAE comparabili possano essere ottenuti con diverse durate del CGM a seconda delle caratteristiche del sottogruppo selezionato, ad esempio, il TIR medio, il sesso o diverse categorie di BMI. I professionisti sanitari e i ricercatori che utilizzano i dati CGM possono prendere in considerazione i risultati di questo studio nell’interpretare le metriche derivate da CGM, sebbene non vi sia attualmente un accordo su quale sia un MAE accettabile e la soglia di accettabilità possa variare a seconda della metrica derivata da CGM.
LEGGI E SCARICA L’ARTICOLO ORIGINALE: BMJ Open Diabetes Res Care 2025 Feb 26;13(1):e004768
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