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Tra sensori glicemici ed emoglobina glicata: ci sono problemi di… stima!

Punti chiave

Domanda: Perché i valori dell’emoglobina glicata stimata dai sensori glicemici e quelli dell’emoglobina glicata dosata in laboratorio non coincidono? Qual è il metodo di stima utilizzato e come può essere ulteriormente migliorato?

Risultati: Lo studio valuta la possibilità di migliorare la stima dell’emoglobina glicata intervenendo a diversi livelli nel processo di calcolo tramite l’interpolazione (completamento) dei dati mancanti, l’utilizzo di una funzione di pesatura dei dati in funzione del tempo trascorso nel calcolo della media glicemica e l’uso dell’equazione di regressione proposta da Nathan et al. (1984).

Significato: I sensori glicemici offrono rilevazioni dirette e parametri calcolati prontamente disponibili, ma non sempre attendibili in condizioni di real life e talvolta dispersivi. L’emoglobina glicata resta pertanto il parametro più sicuro e sintetico per la valutazione del compenso glicemico. Una stima accurata di questo parametro e la conoscenza dei meccanismi sottesi al calcolo possono contribuire a migliorare la qualità della cura in ambito diabetologico.


A cura di Marina Valenzano

4 aprile 2022 (Gruppo ComunicAzione) – I sensori per il monitoraggio continuo della glicemia sono considerati estremamente informativi, poiché rilevano in tempo reale il valore di glucosio interstiziale. Inoltre, l’elaborazione dei dati rilevati consente immediato accesso a parametri statistici, denominati “metriche”, attraverso la consultazione di software dedicati. Gli esperti dell’Advanced Technologies & Treatments for Diabetes hanno indicato le metriche fondamentali per la pratica clinica in un documento di consenso del 2017, rivisto e aggiornato nel 2019 (Battelino et al., DTT, 2019). Al quarto posto, dopo il numero di giorni di utilizzo del sensore, la percentuale di attività del dispositivo e la media glicemica, compare il glucose management indicator (GMI), in precedenza noto come “emoglobina glicata stimata” (cioè calcolata e non dosata su saggio di laboratorio). La sostituzione della terminologia di riferimento è conseguenza delle discrepanze riscontrate tra il valore elaborato dal sensore e quello biologico, al punto da generare confusione tra gli utenti della tecnologia. Ma quali sono le cause dell’incongruenza tra i valori di emoglobina glicata (HbA1c) e il calcolo del GMI?

Sono molti i fattori che contribuiscono a giustificare la differenza tra i valori. Per i sensori, vi sono criticità legate ai materiali (accuratezza della rilevazione), alla sede di applicazione (glucosio interstiziale e non ematico), alla tecnica di utilizzo e ai mezzi informatici associati (perdita o alterazione dei dati per distacco, disconnessione, sostanze interferenti, calibrazioni errate ecc.). Tuttavia, anche il dosaggio dell’HbA1c, sebbene standardizzato e solidamente correlato all’insorgenza di complicanze croniche del diabete, presenta limiti noti (anemia, trasfusioni, terapie nutrizionale e dialitica interferiscono con la valutazione dell’effettivo controllo glicemico). Per questi motivi, sarebbe importante disporre di un singolo parametro sintetico, sempre e facilmente accessibile, ma soprattutto affidabile… In breve, un buon metodo di stima dell’HbA1c o GMI.

Gli approcci matematici già adottati da molti software per dispositivi medici derivano da esperienze di ricerca su larga scala (studi ADAG, DCCT, UKPDS ed equazioni sperimentate da Nathan et al. nel 1984-2007). Essi si fondano sulla conversione della media glicemica in GMI, ma non considerano il diverso contributo dei dati rilevati dal sensore in funzione dell’istante di osservazione (l’HbA1c è frutto del processo di glicazione cui sono esposti gli eritrociti nel ciclo vitale di 120 giorni) e delle lacune di rilevazione (molto comuni nella vita reale).

Lo studio presentato confronta le performance di diverse equazioni, applicate alle rilevazioni dei sensori glicemici di tipo Dexcom G6 (DexCom, San Diego, CA; USA) di 27 adulti, affetti da diabete tipo 1, seguiti per 120 giorni secondo normale pratica clinica. Il calcolo del GMI è implementato attraverso tre step principali. Il primo consiste nella “ricostruzione” dei dati mancanti tramite tecniche di interpolazione e sostituzione con tracciati analoghi selezionati dal periodo di osservazione globale. Il secondo prevede l’utilizzo di una opportuna funzione di pesatura che attribuisce progressivamente maggior importanza ai dati più recenti. Il terzo step del procedimento si avvale invece dell’equazione di regressione di Nathan et al. (N Engl J Med, 1984) per determinare il valore stimato di HbA1c.

Con questi semplici accorgimenti è possibile ridurre la varianza (misura della discrepanza) delle differenze tra GMI e HbA1c dosata da 0,2 a 0,12 (cioè ottenere una stima migliore) rispetto a quanto derivabile con la sola equazione dell’ADAG study. Il risultato è statisticamente significativo, sebbene ottenuto su un piccolo campione di soggetti, ma aperto e riproducibile se applicato ai medesimi dispositivi.

Lo studio, pertanto, permette di apportare miglioramenti tangibili ai metodi di calcolo del GMI tramite tecniche che possono essere introdotte a costo nullo nei dispositivi e nei software attualmente in uso e si propone come un ulteriore passo verso lo sviluppo di metodi di stima dell’HbA1c più affidabili e di ampia disponibilità.


J Diabetes Sci Technol 2022 Mar 14. Online ahead of print

PubMed


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