¿Qué es el MCG personal?

Proporciona a los pacientes información más completa que las punciones capilares

  • Un sensor de glucosa se inserta bajo la piel y mide los niveles de glucosa cada 5 minutos, 24 horas al dia.
  • Los datos de glucosa aparecen una pantalla en tiempo real junto con sus tendencias . El sistema tiene la capacidad de alertar al paciente de posibles altibajos.
  • Las pruebas capilares se necesitan para calibrar el sensor de glucosa y también para verificar niveles de GS antes de tomar decisiones de tratamiento.

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  • Las pruebas capilares, junto con el MCG de 24 horas, proporcionan mucha más información que las pruebas de GS solas. El 60% de las bajadas de glucosa en sangre no pueden detectarse realizando sólo punciones capilares.(1)

1. Bode BW, Gross TM, Thornton KR, et al. Continuous glucose monitoring used to adjust diabetes therapy improves glycosylated hemoglobin: a pilot study. Diabetes Res Clin Pract. 1999;46:183-190.

¿Cómo el MCG personal mejora los resultados?

MCG da una visión más allá de las lecturas de glucosa en sangre (GS) y la A1C

Chart2a

Cuando se toman mediciones con poca frecuencia, uno puede pasar por alto puntos de datos vitales.

El MCG toma lecturas cada 5 minutos las 24 horas del día, proporcionando una comprensión más exacta que las lecturas de GS poco frecuentes.

¿Cómo el MCG personal mejora los resultados?

Con una gran variablidad glucémica no monitoreada, una reducción en la meta de A1C puede aumentar los eventos hipoglucémicos

Chart 2B

¿Cómo el MCG personal mejora los resultados?

En primer lugar, reduzca la variabilidad glucémica y luego baje el objetivo para mejorar la A1C, sin aumentar los eventos hipoglucémicos

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¿Cómo el MCG personal mejora los resultados?

En conclusión

  • El MCG Personal proporciona información "en vivo"*:
    • Lecturas de glucosa frecuentes y la tendencia de la glucosa facilitan la toma de decisiones inmediatas
    • Alertas de los altibajos de glucosa para ayudar a reducir las excursiones glucémicas
  • El MCG Personal abre la puerta a tecnologías avanzadas
    • Camino hacia el páncreas artificial
    • Cuidado Conectado (Connected Care) para compartir información útil con los proveedores del cuidado de la salud

¿Cuál es la evidencia científica?

2006 Estudio de MCG Guard Control

Diseño del estudio

  • Estudio de 3 meses
  • 81 niños y 81 adultos
  • Con la terapia intensiva de insulina
  • Tipo 1 (A1C> 8.1%)
  • 8 centros europeos
  • 7 países

Resultado

Chart 1a

El MCG Personal mejoró los resultados de pacientes que utilizan la terapia intensiva de insulina

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  • 50% de los sujetos alcanzaron una reducción de A1C ≥ 1.0%
  • 26% de los sujetos alcanzaron una reducción ≥ 2.0%
  • Ningún aumento en la hipoglucemia

 Deiss, D, et. al. Improved glycemic control in poorly controlled patients with Type 1 diabetes using real-time continuous glucose monitoring. Diabetes Care. 2006;23(12):2730-2732.

Mayor utilización del MCG Personal está asociado con mejores resultados

Diseño del estudio

Estudio de 6 meses:

  • 322 Tipo 1
  • 114 niños (8-14 años)
  • 110 adolescentes (15-24 años)
  • 98 adultos ( 25 años)
  • Con la terapia intensiva de insulina
  • Tipo 1 (A1C 7,0% -10,0%)

Objetivo primario

  • Cambio en los niveles de A1C en 26 semanas

 

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MCG Personal

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Glucómetro

Chart 1B1

Chart 1B2

Chart 1B3

 

 The Juvenile Diabetes Research Foundation published in The New England Journal of Medicine in 2008:359:1464-1476.

Promedio de reducción de A1C para los pacientes que usan el MCG por 6 días/semana: 0.5%

Porcentaje de pacientes que utilizaron los
sensores por un promedio de 6 días
a la semana durante 26 semanas

Reducción absoluta de A1C (%) comparada con la base de referencia de todos los pacientes en cada
cohorte de edad

Chart 1C1

Chart 1C2 

Mayor utilización del MCG Personal está asociado con mejores resultados 

Los resultados reportados fueron para toda la población de cada cohorte de edad. Cuanto más alto era el porcentaje de pacientes en cada grupo de edad que utilizaron sensores por lo menos 6 días a la semana durante las 26 semanas, mayor era la reducción absoluta en A1C para todos los pacientes en cada grupo de edad.

 

The Juvenile Diabetes Research Foundation published in The New England Journal of Medicine in 2008:359:1464-1476

¿Puede el MCG Personal reducir la A1C para los pacientes que utilizan la terapia intensiva de insulina?

Sí, el uso frecuente del MCG Personal puede reducir el nivel de A1C en un 0.5% -0.6%, sin aumentar la hipoglucemia, cuando se utiliza con terapia intensiva de insulina.1

 

 

 

 

 

 

1. The Juvenile Diabetes Research Foundation Continuous Glucose Monitoring Study Group. The New Engl J Med. 2008;359:1464-1476

http://www.medtronicdiabeteslatino.com/sites/default/files/imagenesTab/percgm-slidevis1c.jpg

¿Cómo empezar con MCG Personal en su oficina?

Cuatro Pasos:

  1. Identificar candidatos
  2. Establecer expectativas
  3. Iniciar paciente con MCG
  4. Seguimiento
http://www.medtronicdiabeteslatino.com/sites/default/files/imagenesTab/mcg-personal-como-empezar-01_03.jpg

Selección de pacientes para el MCG Personal

MCG Personal puede beneficiar a una amplia gama de pacientes con diabetes. Un equipo de trabajo de la American Association of Clinical Endocrinologists (AACE) publicó una declaración de consenso de MCG que identificó los siguientes candidatos para MCG Personal:

Pacientes con diabetes tipo 1:
  • con hipoglucemia asintomática o hipoglucemia frecuente
  • cuya A1C está por encima del objetivo o con un exceso de variabilidad de glucosa
  • que requieren reducir su nivel de A1C y sin aumentar la hipoglucemia
  • que están embarazadas o durante la preconcepción

El esfuerzo y el MCG Personal

Ideas erróneas comunes de pacientes sobre el MCG Personal

• No se requiere entrenamiento
Simbolo acuerdo El MCG Personal requiere entrenamiento y práctica (igual que aprender un deporte o como conducir)
• No hay que tomar las lecturas de GS capilares
Simbolo acuerdo El MCG Personal no reemplaza a los glucómetros
• Las lecturas de GS y de MCG deben coincidir exactamente
Simbolo acuerdo El MCG Personal no siempre coincidirá con las lecturas de GS capilares

 

Establecer expectativas

Una vez que un paciente adopta el MCG Personal, ¿cuál es la razón más común por la cual él NO lo abandonaría?

  • "Biofeedback" diario resulta en la acumulación de lecciones que resultan en un mejor control de la glucosa y la mejor calidad de vida
  • Los pacientes trabajarán con lecciones técnicas y de terapia, siempre y cuando ellos las esperen

 

En conclusion:

  • El MCG Personal y las bombas de insulina pueden bajar el nivel de A1C sin aumentar los eventos hipoglucémicos 1,2
    • Desde MDI a Bomba: 0.5% reducción en el nivel de A1C
    • Desde sólo glucómetro a MCG personal: 0.6% Reducción en el nivel de A1C
    • Desde (MDI + Glucómetro) a (Bomba + MCG Personal): 1.2% de reducción en el nivel de A1C
  • El MCG Personal proporciona retroalimentación 3 en tiempo real para facilitar la toma de decisiones 
    • Lectura de glucosa del sensor (cada 5 min.) 
    • Tendencias de la glucosa
    • Alertas de alta y baja
  • El MCG Personal abre la puerta a tecnologías avanzadas
    • CareLink para la gestión de la terapia
    • Cuidado Conectado (Connected Care) para los proveedores de salud
    • El Páncreas Artificial
  • Para implementar el MCG Personal en su oficina con éxito
    • Establecer un protocolo para la selección de pacientes para el MCG Personal
    • Establecer expectativas antes de prescribir
    • Los pacientes experimentarán frustraciones con la terapia y sus técnicas
    • El MCG Personal requiere el aprendizaje de nuevas habilidades

1. The Juvenile Diabetes Research Foundation Continuous Glucose Monitoring Study Group. The New Engl J Med. 2008;359:1464-1476.
2. Raccah D, et al. Incremental value of continuous glucose monitoring when starting pump therapy in patients with poorly controlled Type 1 diabetes. Diabetes Care. 2009;32(12)245-2250.
3. A confirmatory fingerstick is required prior to making adjustments to diabetes therapy.
4. Keenan DB, et al. Accuracy of a new Real-Time Continuous Glucose Monitoring algorithm. J Diab Sci Tech. 2010;111-118.