在此背景下,2026年欧洲糖尿病研究协会年会(EASD2026)“住院期间糖尿病技术”专场备受关注。会上,丹麦哥本哈根Steno糖尿病中心Mikkel Thor Olsen教授介绍了新近发表的全球首个关于在非重症监护病房(ICU)住院患者中应用CGM、胰岛素泵与AID系统管理的立场声明[1];墨尔本圣文森特医院David O'Neal教授则系统梳理了该领域现有的证据缺口与新兴技术发展方向。
一、首个针对非ICU住院患者糖尿病技术应用的国际立场声明
Mikkel Thor Olsen
共识制定背景与方法
该声明旨在促进糖尿病设备在非危重住院患者中的有效、安全使用,覆盖CGM、非AID胰岛素泵和AID三类设备。此前,业内已发布数份针对住院场景应用CGM的共识,侧重点各异:或关注院内CGM准确性[2],或聚焦远程血糖管理[3],或面向住院临床试验明确CGM应用指标[4],或提供一般性实践要点[5]。然而,目前仍缺乏胰岛素泵与AID系统的住院应用规范,也缺少可直接落地的实操建议。
该声明由来自8个国家的26位专家组成共识小组,经分组评估最新证据并经多轮线上会议讨论后形成推荐意见。声明采用ADA证据分级体系(A~C级,E代表专家共识),并专门设立由6例糖尿病患者组成的顾问小组,直接参与意见反馈;同时获得EASD、ADA、英国住院糖尿病学会(JBDS-IP)与澳大利亚糖尿病学会的官方背书。声明内容覆盖住院血糖管理的九大主题,具体为:患者选择标准、CGM指标与控制目标、胰岛素滴定与实施策略、围手术期照护、CGM报警设置、临床人员培训与职责、与电子病历(EMR)系统整合、影像学相关检查及出院计划制定(图1)。
图1. 立场声明的核心内容
02
共识核心内容
患者选择标准:自带设备且无禁忌(如危重症、病房管理能力不足)者应继续使用,而非沿用部分病房常规停用的做法;对未使用过设备的患者,则应根据低血糖与高血糖风险因素,积极考虑启动适宜的技术。
CGM指标与控制目标:葡萄糖目标范围内时间(TIR,3.9~10.0 mmol/L)>60%,葡萄糖高于目标范围时间(TAR,>13.9 mmol/L)<5%,且10.1~13.9 mmol/L时间<25%;并提出新指标“低正常时间”(Time Near Low,3.9~5.6 mmol/L)<15%。
胰岛素滴定与实施策略:AID系统可自动帮助实现血糖达标;未使用AID系统者则须配套结构化胰岛素滴定方案:<5.6 mmol/L时主动减量以预防低血糖;>7.8 mmol/L时主动加量以预防高血糖,5.6~7.8 mmol/L时不予调整(表1)。
表1. 基于CGM的住院胰岛素滴定建议
CGM报警设置:低血糖报警设于4.4 mmol/L,略高于低血糖界值,以便在低血糖发生前即予干预;高血糖报警设在13.9 mmol/L,并可依据患者平时血糖控制水平个体化调整。
临床人员培训与职责:专职的住院糖尿病团队仍是确保成功实施、保障安全与持续优化的根本,未来若要在未使用过设备的患者中启用结构复杂的AID系统,这一点尤为关键。
在本次报告中,Mikkel Thor Olsen教授重点强调了上述内容,其余内容详见原文[1]。
二、住院糖尿病技术的证据缺口与未来方向
David O'Neal
住院CGM应用的挑战
异质性是当前住院CGM准确性研究中最突出的问题,亟需更系统的研究与标准化测试。具体而言,应制定最低准确性标准;统一测试条件,包括佩戴部位、预设最小数据集及包含第1天在内的采集时长;在存在干扰因素的情况下开展测试;并覆盖高龄、手术、低血压/低灌注、高热、透析等特殊人群[6]。校准的影响同样不容忽视。墨尔本团队的研究提供了直观例证:该研究纳入326例非ICU住院成人、采集6648个匹配数据点,采用盲法Dexcom G6 Pro,未校准时平均绝对相对差(MARD)高达19.4%,而每日晨间校准1次后可降至11.4%(图2)[7]。
图2. 住院期间CGM准确性
动态葡萄糖图谱(AGP)本质上为门诊场景设计,住院场景下的报告需根据住院诊疗目标重新调整格式,并纳入“低正常时间”等相关指标。此外,访问CGM数据需借助中间软件或第三方平台,流程繁琐,且常需借用患者自备设备,相关数据既未与床旁其他临床信息整合,目前也未接入通用健康记录系统。
医院用CGM与AID
开发可直接传输至病房仪表板的“医院用CGM” 十分必要:设备由医院拥有并负责管理;其使用取决于临床需要,而非患者家中是否已有设备;信息格式与报警阈值应与住院目标一致;实现一台设备、一条路径,接入统一监测仪表板与电子健康记录。目前,“医院用CGM”的成本效益证据仍少,其潜在获益(缩短住院时间、减少低/高血糖相关并发症、改善患者体验、提高床旁工作效率、提升职业健康与安全)仍有待研究证实。
目前,住院患者应用AID的循证证据仍较有限。一项系统评价[8]仅纳入5项非ICU随机对照试验,研究对象涵盖接受肠外营养治疗、合并肾衰竭及围术期的住院患者,其中80%以上为T2DM患者,合计约300例。结果显示,应用AID可使TIR改善24.6%,且不增加低血糖风险;但实际达到的TIR水平随患者临床复杂程度升高而下降。此外,AID接入电子病历的难度高于CGM:除CGM数据外,还涉及剂量高度可变的药物输注、可能为间歇性的使用方式,以及因厂商而异的可调设置;数据如何提取与显示、应记录哪些标准化数据点,目前均尚无答案。
胰岛素泵的院内使用标准亟待建立,且应覆盖以下方面:其一,硬件相关指标,包括输注套装失效风险、电机与活塞性能、设备功耗等硬件可靠性指标,以及外壳裂纹、接口渗漏等物理部件完整性要求;其二,软件相关功能,包括报警机制、AID退出逻辑、传感器连接中断处理等软件行为规范;其三,传感器性能要求;其四,环境与临床干扰因素,包括辐射、射频、药物等干扰的应对要求。此外,患者选择标准(1型或2型糖尿病、自我管理能力评估需求、混合闭环或全自动闭环模式适配、疾病严重程度分层)、停用与过渡规则、床旁验证方案(确认性指尖血糖检测、传感器校准流程)及应急预案(低血糖处置、泵故障处理)等内容,也应纳入院内使用标准。
胰岛素泵类型的选择应由医院实际需求决定:管式泵支持断开后重新连接,设备可直接显示输注信息,储药容量最高可达300 ml;贴片泵的使用成本随住院时长按比例累积,但脱位风险更低。
持续酮体监测与多分析物传感
持续酮体监测(CKM)近期已获批用于院外场景,但住院应用证据极少。一项多中心可行性研究[9]纳入34例成人糖尿病酮症酸中毒(DKA)患者,治疗期间每2小时将CKM读数与同步静脉血酮体对比,二者强相关(r=0.96,P<0.001),且无设备相关不良事件,佩戴无痛、耐受良好,提示CKM用于住院DKA患者的酮症追踪可能安全。鉴于糖尿病患者和医护人员对DKA的认知及其影响均被低估,广泛实施CKM技术有望改变大量有DKA风险人群的糖尿病管理,因其能为用户提供酮体浓度升高的即时反馈,并在可能需要立即采取行动时发出警报。图3中的真实案例研究即说明了这一未被满足的需求[10]。
图3. CKM病例研究
一例14岁1型糖尿病女孩被纳入一项使用盲法葡萄糖/酮体传感器的研究。研究期间,嘱其遵循标准糖尿病管理方案。传感器贴于上臂后侧。确认传感器运行正常后,让其离开诊所。盲法葡萄糖和酮体传感器数据分别以蓝色和绿色表示;红色星号代表毛细血管血糖测量值。在因出现DKA全部临床症状而住院前20小时,即检测到紧急高酮体水平(≥3.0 mmol/L)。入院后开始胰岛素输注,可见DKA缓解;治疗接近结束时,葡萄糖和酮体轻度升高,可能反映出院前停用胰岛素输注的过渡过程。该病例提示,CKM能够追踪酮血症,提醒糖尿病患者注意即将发生的DKA发作,并能反映酮症的缓解。
多分析物传感仍处于早期阶段。O'Neal团队的KeLOG_ICU概念验证研究以单一传感器同步监测酮体、乳酸、氧与葡萄糖,在1例肝切除术后转入ICU的T2DM患者中,同步记录到血糖随胰岛素输注下降、乳酸回落与pH回升的变化,提示此类设备的价值可能不止于血糖与酮体监测。复杂数据流则对人工智能(AI)提出更高要求:既要实时解读海量连续数据、整合多路同步数据流并避免信息过载,也须满足隐私保护要求。
三、结语
国际立场声明已围绕适用人群、血糖控制目标、胰岛素滴定策略及管理职责等核心问题,为住院CGM与胰岛素泵的实施奠定了良好基础;然而,CGM准确性及标准化、电子病历整合、实施与人员培训等环节仍待有待完善,以进一步规范其在住院人群中的应用。CKM、多分析物传感等新技术的临床获益尚待证实,其应用亦伴随数据复杂性增加与信息过载等挑战,AI在这一进程中的作用值得期待。
参考文献
1. Olsen MT, et al. Diabetes Care. 2026 Sep 22:dci260091.
2. Wallia A, et al. J Diabetes Sci Technol. 2017;11(5):1036-1044.
3. Galindo RJ, et al. J Diabetes Sci Technol. 2020;14(4):822-832.
4. Spanakis EK, et al. J Diabetes Sci Technol. 2023;17(6):1527-1552.
5. Shaw JLV, et al. Diabetes Care. 2024;47(12):2062-2075.
6. Mathieu C, et al. Diabetes Obes Metab. 2025;27(3):1025-1031.
7. Espinoza J, et al. J Diabetes Sci Technol. 2023;17(2):495-502.
8. Olsen MT, et al. Diabetes Technol Ther. 2026:15209156261457746.
9. Haas NL, et al. Diabetes Technol Ther. 2026;28(9):992-998.
10. Dhatariya K, et al. Lancet Diabetes Endocrinol. 2026;14(1):82-92.
本文仅供医疗卫生专业人士了解最新医药资讯参考使用,不代表本平台观点。该等信息不能以任何方式取代专业的医疗指导,也不应被视为诊疗建议,如果该信息被用于资讯以外的目的,本站及作者不承担相关责任。


我要留言