MONITORIZACIÓN CONTINUA DE LA GLUCOSA (MCG): EVOLUCIÓN DE LOS SENSORES Y USO DE MÉTRICAS MÁS ALLÁ DE LA HEMOGLOBINA GLICOSILADA, COMO EL "TIEMPO EN EL RANGO OBJETIVO"
DOI:
https://doi.org/10.56238/arev8n4-056Palabras clave:
Monitorización Continua de Glucosa, Tiempo Hasta el Objetivo, Variabilidad Glucémica, Hemoglobina Glicosilada, Diabetes Mellitus Tipo 1Resumen
Introducción: El manejo intensivo de la diabetes mellitus tipo 1 (DM1) se ha basado históricamente en la hemoglobina glicosilada (HbA1c) y la automonitorización de la glucosa en sangre capilar (AMSC), métodos que tienen limitaciones al no reflejar adecuadamente la variabilidad glucémica, las tendencias y el riesgo de hipoglucemia. Recientemente, los avances tecnológicos en la monitorización continua de glucosa (MCG) han permitido el uso de métricas más dinámicas y precisas, en particular el tiempo hasta el objetivo (TTO). Objetivo: Sintetizar la evolución tecnológica y clínica de los sistemas de MCG, evaluando cómo la adopción de métricas más allá de la HbA1c, con énfasis en el TTO, redefine los objetivos terapéuticos e impacta la seguridad y la calidad de vida de los pacientes con DM1. Metodología: Se realizó una revisión narrativa de la literatura de naturaleza cualitativa y descriptiva. La búsqueda se realizó en las bases de datos electrónicas PubMed, Web of Science, Scopus y Cochrane Central, priorizando las publicaciones entre 2006 y 2026 que evaluaron los resultados glucémicos primarios con el uso de tecnologías para la diabetes. Resultados: La evidencia muestra que el uso de MCG se asocia con una reducción de la HbA1c, menor exposición a la hipoglucemia y un aumento de la IRR en comparación con la SMBG. En la comparación entre dispositivos, la MCG en tiempo real (rtCGM) demostró superioridad sobre los sistemas de escaneo intermitente (isCGM) en relación con la IRR y la seguridad frente a la hipoglucemia, debido a su capacidad para generar alertas predictivas y operar en un circuito cerrado. La literatura confirma que la correlación entre la HbA1c y la IRR es solo parcial; valores de HbA1c aparentemente adecuados pueden coexistir con inestabilidad glucémica grave. Además, la IRR demostró ser la métrica más consistentemente asociada con una reducción de las complicaciones crónicas (como retinopatía y albuminuria) y la mortalidad. Desde el punto de vista de la ingeniería, los biosensores de líquido intersticial siguen siendo el estándar de oro clínicamente validado, ya que las tecnologías no invasivas aún presentan desafíos en cuanto a precisión y consolidación. Conclusión: La monitorización de la diabetes ha experimentado un cambio de paradigma, corrigiendo la falacia del promedio impuesta por la HbA1c. Si bien la HbA1c mantiene su relevancia histórica, el control actual requiere una evaluación complementaria del tiempo hasta el objetivo (TTR), el tiempo por debajo del rango (TBR) y la variabilidad glucémica para garantizar la eficacia terapéutica, individualizar el riesgo clínico y mejorar de forma segura los resultados a largo plazo en la diabetes.
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Referencias
1. ALFADLI, Salya F. et al. Effectiveness of continuous glucose monitoring systems on glycemic control in adults with type 1 diabetes: a systematic review and meta-analysis. Metabolism Open, v. 27, art. 100382, 2025. DOI: https://doi.org/10.1016/j.metop.2025.100382.
2. BATTELINO, Tadej et al. Clinical targets for continuous glucose monitoring data interpretation: recommendations from the international consensus on time in range. Diabetes Care, v. 42, n. 8, p. 1593–1603, 2019. DOI: https://doi.org/10.2337/dci19-0028.
3. BECK, Roy W. et al. The relationships between time in range, hyperglycemia metrics, and HbA1c. Journal of Diabetes Science and Technology, v. 13, n. 4, p. 614–626, 2019. DOI: https://doi.org/10.1177/1932296818822496.
4. CHEN, Danrui et al. Effect of real-time continuous glucose monitoring versus flash glucose monitoring on glycemic control in adults with type 1 diabetes mellitus: a systematic review and meta-analysis. Metabolic Syndrome and Related Disorders, v. 22, n. 10, p. 709–716, 2024. DOI: https://doi.org/10.1089/met.2024.0025.
5. DANNE, Thomas et al. Continuous glucose monitoring metrics and continuous glucose monitoring–based hypoglycemia, including duration, in individuals with type 1 diabetes switching to once-weekly insulin icodec: a post hoc evaluation of ONWARDS 6. Diabetes Technology & Therapeutics, v. 27, n. 12, p. 963–972, 2025. DOI: https://doi.org/10.1177/15209156251359319.
6. DOVC, Klemen; BATTELINO, Tadej. Time in range centered diabetes care. Clinical Pediatric Endocrinology, v. 30, n. 1, p. 1–10, 2021. DOI: https://doi.org/10.1297/cpe.30.1.
7. ELBALSHY, Mona et al. Effect of divergent continuous glucose monitoring technologies on glycaemic control in type 1 diabetes mellitus: a systematic review and meta-analysis of randomised controlled trials. Diabetic Medicine, v. 39, e14854, 2022. DOI: https://doi.org/10.1111/dme.14854.
8. ELIASSON, Björn et al. Associations between HbA1c and glucose time in range using continuous glucose monitoring in type 1 diabetes: cross-sectional population-based study. Diabetes Therapy, v. 15, p. 1301–1312, 2024. DOI: https://doi.org/10.1007/s13300-024-01572-z.
9. FANG, Yayu et al. Metabolic syndrome in type 1 diabetes: higher time above range and glycemic variability revealed by continuous glucose monitoring (CGM). Diabetology & Metabolic Syndrome, v. 17, art. 49, 2025. DOI: https://doi.org/10.1186/s13098-025-01602-1.
10. FRIEDMAN, Jared G. et al. Use of continuous glucose monitors to manage type 1 diabetes mellitus: progress, challenges, and recommendations. Pharmacogenomics and Personalized Medicine, v. 16, p. 263–276, 2023. DOI: https://doi.org/10.2147/PGPM.S374663.
11. GHOSH, Manthan; BORA, Vibha Rajesh. Evolution in blood glucose monitoring: a comprehensive review of invasive to non-invasive devices and sensors. Discover Medicine, v. 2, art. 74, 2025. DOI: https://doi.org/10.1007/s44337-025-00273-1.
12. GOSHRANI, Ashni et al. Time in range—A new gold standard in type 2 diabetes research? Diabetes, Obesity and Metabolism, v. 27, p. 2342–2362, 2025. DOI: https://doi.org/10.1111/dom.16279.
13. JOHNSTON, Lucy et al. Advances in biosensors for continuous glucose monitoring towards wearables. Frontiers in Bioengineering and Biotechnology, v. 9, art. 733810, 2021. DOI: https://doi.org/10.3389/fbioe.2021.733810.
14. KARAKASIS, Paschalis et al. Effects of glucagon-like peptide-1 receptor agonists on glycated haemoglobin and continuous glucose monitoring metrics as adjunctive therapy to insulin in adults with type 1 diabetes: a meta-analysis of randomized controlled trials. Diabetes, Obesity and Metabolism, v. 26, p. 6043–6054, 2024. DOI: https://doi.org/10.1111/dom.15979.
15. LIN, Rose et al. Continuous glucose monitoring: a review of the evidence in type 1 and 2 diabetes mellitus. Diabetic Medicine, v. 38, e14528, 2021. DOI: https://doi.org/10.1111/dme.14528.
16. PIONA, Claudia et al. Relationships between HbA1c and continuous glucose monitoring metrics of glycaemic control and glucose variability in a large cohort of children and adolescents with type 1 diabetes. Diabetes Research and Clinical Practice, v. 177, art. 108933, 2021. DOI: https://doi.org/10.1016/j.diabres.2021.108933.
17. SHERWOOD, Jordan S.; RUSSELL, Steven J.; PUTMAN, Melissa S. New and Emerging Technologies in Type 1 Diabetes. Endocrinology and Metabolism Clinics of North America, 2020. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ecl.2020.07.006.
18. WU, Xinying et al. A systematic review of continuous glucose monitoring sensors: principles, core technologies and performance evaluation. Sensors and Actuators Reports, v. 10, art. 100361, 2025. DOI: https://doi.org/10.1016/j.snr.2025.100361.
19. YAPANIS, Michael et al. Complications of diabetes and metrics of glycemic management derived from continuous glucose monitoring. The Journal of Clinical Endocrinology & Metabolism, v. 107, p. e2221–e2236, 2022. DOI: https://doi.org/10.1210/clinem/dgac034.
20. YOO, Jee Hee; KIM, Jae Hyeon. Time in Range from Continuous Glucose Monitoring: A Novel Metric for Glycemic Control. Diabetes & Metabolism Journal, v. 44, p. 828–839, 2020. DOI: https://doi.org/10.4093/dmj.2020.0257.
21. ZOU, Yuanyuan et al. Minimally invasive electrochemical continuous glucose monitoring sensors: recent progress and perspective. Biosensors and Bioelectronics, v. 225, art. 115103, 2023. DOI: https://doi.org/10.1016/j.bios.2023.115103.
