Associazione tra eGDR-BMI e variazione del Glycemia Risk Index dopo avvio di terapia insulinica con sistema Automated Insulin Delivery in pazienti affetti da diabete mellito di tipo 1: studio osservazionale retrospettivo.

Abstract

Introduzione: i sistemi di infusione automatizzata dell'insulina (Automated Insulin Delivery, AID) hanno ampliato le possibilità di ottimizzare il controllo glicemico nel diabete mellito di tipo 1 (DMT1); tuttavia, l'entità del miglioramento osservato dopo il loro avvio può variare tra i pazienti. Il Glycemia Risk Index (GRI) consente di valutare con un'unica misura il rischio associato sia all'ipoglicemia sia all'iperglicemia, mentre l'estimated glucose disposal rate calcolato con il body mass index (eGDR-BMI) stima indirettamente la sensibilità insulinica. Esplorare questa relazione potrebbe chiarire se il profilo metabolico precedente all'avvio dell'AID si associ alla successiva variazione del rischio glicemico. Obiettivo: valutare se la sensibilità insulinica stimata al basale mediante eGDR-BMI si associ alla variazione del rischio glicemico globale (ΔGRI) in pazienti con DMT1 in transizione dalla terapia multiniettiva (Multiple Daily Injections, MDI) a un sistema AID. Materiali e metodi: è stato condotto uno studio retrospettivo con valutazione intra individuale prima (T0) e dopo (T1) il passaggio da MDI a sistema AID, su pazienti dell'Ospedale Policlinico San Martino di Genova. L'endpoint primario è l'associazione tra eGDR-BMI al T0 e ΔGRI (GRI T0-GRI T1). Risultati: sono stati inclusi 38 pazienti (71,1% maschi; età mediana 37 anni). Dopo il passaggio a sistema AID, il GRI mediano si è ridotto da 53,6 a 27,6 a conferma di un miglioramento glicemico generalizzato. È emersa inoltre una correlazione di Spearman inversa tra eGDR-BMI basale e ΔGRI (ρ=-0,369; p=0,023): valori inferiori di eGDR-BMI si sono associati a una maggiore riduzione osservata del GRI. Conclusioni: nel campione analizzato, una minore sensibilità insulinica stimata al basale si è associata a una più ampia riduzione del GRI dopo la transizione a un sistema AID. Il risultato è esplorativo; servono ulteriori studi per stabilire il valore predittivo dell'eGDR-BMI.

Introduction: Automated insulin delivery (AID) systems have expanded the possibilities for optimizing glycemic control in type 1 diabetes mellitus (T1DM); however, the degree of improvement observed after their initiation may vary between patients. The Glycemia Risk Index (GRI) allows the risk associated with both hypoglycemia and hyperglycemia to be assessed with a single measure, whereas the estimated glucose disposal rate calculated with body mass index (eGDR-BMI) provides an indirect estimate of insulin sensitivity. Exploring the relationship between these two parameters may help clarify whether the metabolic profile preceding AID initiation is associated with the subsequent change in glycemic risk. Aim: To assess whether baseline insulin sensitivity, estimated by eGDR-BMI, is associated with the change in overall glycemic risk (ΔGRI) in patients with T1DM transitioning from multiple daily injections (MDI) to an AID system. Materials and methods: A retrospective study with an intra-individual assessment before (T0) and after (T1) the switch from MDI to an AID system was conducted in patients at the Policlinico San Martino Hospital, Genoa, Italy. The primary endpoint was the association between eGDR-BMI at T0 and ΔGRI (GRI T0 − GRI T1). Results: Thirty-eight patients were included (71.1% male; median age 37 years). After the switch to an AID system, the median GRI decreased from 53.6 to 27.6, confirming a generalized improvement in glycemic control. In addition, an inverse Spearman correlation emerged between baseline eGDR-BMI and ΔGRI (ρ = −0.369; p = 0.023): lower eGDR-BMI values were associated with a greater observed reduction in GRI. Conclusions: In the analyzed sample, lower estimated baseline insulin sensitivity was associated with a larger reduction in GRI after the transition to an AID system. This finding is exploratory; further studies are needed to establish the predictive value of eGDR-BMI.