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Diabetes aktuell 2021; 19(05): 198-202
DOI: 10.1055/a-1555-2606
Schwerpunkt

„Nichtärztliche“ Insulindosisanpassung

Selbstmanagement in der Insulindosisanpassung bei Nutzung von vordefinierten Algorithmen, Apps oder CGM-AID-Systemen
Tobias Wiesner
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ZUSAMMENFASSUNG

Häufig werden die glykämischen Therapieziele unter einer Insulintherapie nicht erreicht. Die Ursachen sind vielfältig. Lange Zeit war die Anpassung von Medikamenten – somit auch Insulin – die alleinige ärztliche Aufgabe. Inzwischen verfolgt das Konzept des Empowerments der Patienten das Ziel, Patienten zu befähigen, eigene adäquate Therapieentscheidungen zu treffen, um die Lebensqualität zu verbessern, glykämische Ziele zu erreichen und somit Folgekomplikationen zu reduzieren. Diese Befähigung des Patienten kann über verschiedene, teilweise auch therapieabhängige Systeme und Algorithmen wie Applikationen (Apps) im Sinne einer DiGA, kontinuierliche Glukose-Messsysteme (CGM) oder AID (automated insulin delivery)- Systeme erreicht werden.



Publication History

Article published online:
03 September 2021

© 2021. Thieme. All rights reserved.

Georg Thieme Verlag KG
Rüdigerstraße 14, 70469 Stuttgart, Germany

 

  • Literatur

  • 1 Bundesaerztekammer K.B.K. Arbeitsgemeinschaft der Wissenschaftlichen Medizinischen Fachgesellschaften (AWMF). www.leitlinien.de/diabetes (BAEK) Nationale VersorgungsLeitlinie Typ-2-Diabetes, 2. Auflage Version 1. 2021
    Google Scholar
  • 2 Mauricio D, Meneghini L, Seufert J. et al Glycaemic control and hypoglycaemia burden in patients with type 2 diabetes initiating basal insulin in Europe and the USA. Diabetes Obes Metab 2017; 19: 1155-1164
    CrossrefPubMedGoogle Scholar
  • 3 Polinski JM, Smith BF, Curtis BH. et al Barriers to insulin progression among patients with type 2 diabetes: a systematic review. Diabetes Educ 2013; 39: 53-65
    CrossrefPubMedGoogle Scholar
  • 4 Riddle MC, Rosenstock J, Gerich J. The treat-to-target trial: randomized addition of glargine or human NPH insulin to oral therapy of type 2 diabetic patients. Diabetes Care 2003; 26: 3080-3086
    CrossrefPubMedGoogle Scholar
  • 5 Russell-Jones D, Dauchy A, Delgado E. et al Take Control: A randomized trial evaluating the efficacy and safety of self- versus physician-managed titration of insulin glargine 300 U/mL in patients with uncontrolled type 2 diabetes. Diabetes Obes Metab 2019; 21: 1615-1624
    CrossrefPubMedGoogle Scholar
  • 6 Davies M, Bain S, Charpentier G. et al A Randomized Controlled, Treat-to-Target Study Evaluating the Efficacy and Safety of Insulin Glargine 300 U/mL (Gla-300) Administered Using Either Device-Supported or Routine Titration in People With Type 2 Diabetes. J Diabetes Sci Technol 2019; 13: 881-889
    CrossrefPubMedGoogle Scholar
  • 7 Gross TM, Mastrototaro JJ. Efficacy and reliability of the continuous glucose monitoring system. Diabetes Technol Ther 2000; 2 (Suppl. 01) S19-S26
    CrossrefPubMedGoogle Scholar
  • 8 Thomas A. Diabetestechnologie – Update 2021. Kompen­dium Diabetes 2021; 2021: 46-51
    Google Scholar
  • 9 Henrichs HRL, Reichel A, Quester A. et al Experimentelle Unter­suchungen und klinische Evidenz der Insulinpumpentherapie (CSII) Diabetologie und Stoffwechsel. 2009 4. 390-397
    PubMedGoogle Scholar
  • 10 Siegmund T, Heinemann L, Kolassa R, Thomas A. Discrepancies Between Blood Glucose and Interstitial Glucose-Technological Artifacts or Physiology: Implications for Selection of the Appropriate Therapeutic Target. J Diabetes Sci Technol 2017; 11: 766-772
    CrossrefPubMedGoogle Scholar
  • 11 Thomas A. Algorithmen für die automatisierte Regulierung der Insulinabgabe (AID-Algorithmen). Diabetes, Stoffwechsel und Herz 2021; 30: 118-127
    Google Scholar
  • 12 Kovatchev BP, Shields D, Breton M. Graphical and numerical evaluation of continuous glucose sensing time lag. Diabetes Technol Ther 2009; 11: 139-143
    CrossrefPubMedGoogle Scholar
  • 13 ADA, 5 Facilitating Behavior Change and Well-being to Improve Health Outcomes: Standards of Medical Care in Diabetes-2020. Diabetes Care 2020; 43 (Suppl. 01) S48-S65
    CrossrefPubMedGoogle Scholar
  • 14 Kulzer BH, Ross L. Informationstechnologie in der Diabetesbehandlung – Erleben der Patienten. Der Diabetologe 2021; 3: 265-274
    CrossrefGoogle Scholar
  • 15 2019 https://www.dexcom.com/de-DE/downloadsandguides/search?f%5B0%5D=im_field_product_type%3A2696 Dexcom, Dexcom G6 Verwendung Ihres G6 – Gebrauchsanweisungen letzter Zugriff: 20.07.2021 10
    PubMed
  • 16 Abbott ADC. 37729 Wichtige Sicherheitsinformationen 2021
    PubMed
  • 17 https://www.medtronic.com/de-de/diabetes/home/service/downloads-neu.html Medtronic, Guardian Connect – kontinuierliche Glukosemessung (CGM) letzter Zugriff: 20.07.2021
  • 18 Thabit H, Tauschmann M, Allen JM. et al Home Use of an Artificial Beta Cell in Type 1 Diabetes. N Engl J Med 2015; 373: 2129-2140
    CrossrefPubMedGoogle Scholar
  • 19 Benhamou PY, Franc S, Reznik Y. et al Closed-loop insulin delivery in adults with type 1 diabetes in real-life conditions: a 12-week multicentre, open-label randomised controlled crossover trial. Lancet Digit Health 2019; 1: e17-e25
    CrossrefPubMedGoogle Scholar
  • 20 Collyns OJ, Meier RA, Betts ZL. et al Improved Glycemic Outcomes With Medtronic MiniMed Advanced Hybrid Closed-Loop Delivery: Results From a Randomized Crossover Trial Comparing Automated Insulin Delivery With Predictive Low Glucose Suspend in People With Type 1 Diabetes. Diabetes Care 2021; 44: 969-975
    CrossrefPubMedGoogle Scholar
  • 21 Brown SA, Kovatchev BP, Raghinaru D. et al Six-Month Randomized, Multicenter Trial of Closed-Loop Control in Type 1 Diabetes. N Engl J Med 2019; 381: 1707-1717
    CrossrefPubMedGoogle Scholar