Непрерывный мониторинг глюкозы как метод прогнозирования акушерских и перинатальных осложнений у беременных с прегестационными типами сахарного диабета: систематический обзор

Обложка


Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Ряд современных исследований свидетельствует об эффективности использования систем непрерывного мониторинга глюкозы для улучшения акушерских и перинатальных исходов у женщин с сахарным диабетом. Кроме того, данные системы открыли возможности для стратификации пациенток на основании особенностей гликемического профиля — выделения так называемых глюкотипов, что, в свою очередь, позволяет более персонифицированно подходить к прогнозированию осложнений и выбору тактики лечения.

В статье проанализированы показатели гликемического профиля, полученные при использовании систем непрерывного мониторинга глюкозы у беременных с прегестационными типами сахарного диабета для изучения предикторов акушерских и перинатальных осложнений, по данным научных публикаций.

Проведен систематический обзор публикаций из баз данных MEDLINE, PubMed, EMBASE и CSCD за период с 2005 по 2024 г. В анализ вошли 14 исследований, соответствующих критериям включения. Основными конечными точками были данные непрерывного мониторинга глюкозы, содержание гликированного гемоглобина, частота преэклампсии, преждевременных родов, макросомии и неонатальной гипогликемии.

Выявлено, что использование непрерывного мониторинга глюкозы ассоциировано со снижением содержания гликированного гемоглобина, увеличением времени нахождения в целевом диапазоне содержания глюкозы, а также снижением частоты макросомии, неонатальной гипогликемии и госпитализаций в отделение реанимации и интенсивной терапии новорожденных. Применение методов оценки гликемического профиля, таких как выделение глюкотипов на основании данных непрерывного мониторинга глюкозы, открывает новые возможности персонализации ведения беременности.

Непрерывный мониторинг глюкозы позволяет значительно улучшить гликемический контроль у беременных женщин с прегестационными типами сахарного диабета, оптимизировать инсулинотерапию и способствует снижению частоты неблагоприятных акушерских и перинатальных исходов. Стратификация по глюкотипам может стать перспективным направлением в персонализации терапии.

Об авторах

Алена Викторовна Тиселько

Научно-исследовательский институт акушерства, гинекологии и репродуктологии имени Д.О. Отта

Автор, ответственный за переписку.
Email: alenadoc@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-2512-833X
SPIN-код: 5644-9891

доктор медицинских наук

Россия, Санкт-Петербурга

Анастасия Викторовна Рыбачек

Центр медицины плода Медика

Email: ferid.scribe@yandex.ru
ORCID iD: 0009-0005-1806-8593
SPIN-код: 5079-8800

MD

Россия, Санкт-Петербург

Екатерина Вадимовна Коптеева

Научно-исследовательский институт акушерства, гинекологии и репродуктологии имени Д.О. Отта

Email: ekaterina_kopteeva@bk.ru
ORCID iD: 0000-0002-9328-8909
SPIN-код: 9421-6407
Россия, Санкт-Петербурга

Елена Николаевна Алексеенкова

Научно-исследовательский институт акушерства, гинекологии и репродуктологии имени Д.О. Отта

Email: ealekseva@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-0642-7924
SPIN-код: 3976-2540

MD

Россия, Санкт-Петербурга

Олеся Николаевна Беспалова

Научно-исследовательский институт акушерства, гинекологии и репродуктологии имени Д.О. Отта

Email: shiggera@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-6542-5953
SPIN-код: 4732-8089

доктор медицинских наук

Россия, Санкт-Петербурга

Роман Викторович Капустин

Научно-исследовательский институт акушерства, гинекологии и репродуктологии имени Д.О. Отта

Email: kapustin.roman@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-2783-3032
SPIN-код: 7300-6260

доктор медицинских наук

Россия, Санкт-Петербурга

Список литературы

  1. International Diabetes Federation. IDF Diabetes Atlas, 11th edn. Brussels, Belgium: 2025. [cited 2025 Sept 25] Available from: https://diabetesatlas.org/resources/idf-diabetes-atlas-2025/
  2. Tiselko AV. Type 1 diabetes mellitus and pregnancy: assessment of glycemic profile variability as a basis for insulin therapy strategy [dissertation abstract]. Saint Petersburg; 2019. (In Russ.)
  3. Murphy HR, Rayman G, Lewis K, et al. Effectiveness of continuous glucose monitoring in pregnant women with diabetes: randomised clinical trial. BMJ. 2008;337:a1680. doi: 10.1136/bmj.a1680
  4. Tiselko AV, Yarmolinskaya MI, Misharina EV, et al. Evaluation of glycaemic profile variability as a basis for insulin therapy strategy in pregnant women with type 1 diabetes. Diabetes mellitus. 2019;22(6):526–535. doi: 10.14341/DM10214 EDN: ATYQMJ
  5. Feig DS, Donovan LE, Corcoy R, et al. Continuous glucose monitoring in pregnant women with type 1 diabetes (CONCEPTT): a multicentre international randomised controlled trial. Lancet. 2017;390(10110):2347–2359. doi: 10.1016/S0140-6736(17)32400-5
  6. Padgett CE, Ye Y, Champion ML, et al. Continuous glucose monitoring for management of type 2 diabetes and perinatal outcomes. Obstet Gynecol. 2024. doi: 10.1097/AOG.0000000000005609 EDN: MVDOAX
  7. Hall H, Perelman D, Breschi A, et al. Glucotypes reveal new patterns of glucose dysregulation. PLoS Biol. 2018;16:e2005143
  8. Mao Y, Kyle X, Augustin S, et al. Stratification of patients with diabetes using continuous glucose monitoring profiles and machine learning. Health Data Sci. 2022;2022:9892340. doi: 10.34133/2022/9892340 EDN: XRJEZY
  9. Battarbee AN, Sauer SM, Sanusi A, et al. Discrete glucose profiles identified using continuous glucose monitoring data and their association with adverse pregnancy outcomes. Am J Obstet Gynecol. 2024;231(1):122.e1–122.e9. doi: 10.1016/j.ajog.2024.03.026 EDN: FPCGZW
  10. Kerssen A, de Valk HW, Visser GH. Day-to-day glucose variability during pregnancy in women with type 1 diabetes mellitus: glucose profiles measured with the continuous glucose monitoring system. BJOG. 2004;111(9):919–924. doi: 10.1111/j.1471-0528.2004.00203.x
  11. Kerssen A, de Valk HW, Visser GH. Forty-eight-hour first-trimester glucose profiles in women with type 1 diabetes mellitus: a report of three cases of congenital malformation. Prenat Diagn. 2006; 26(2):123–127. doi: 10.1002/pd.1340
  12. McLachlan K, Jenkins A, O’Neal D. The role of continuous glucose monitoring in clinical decision-making in diabetes in pregnancy. Aust N Z J Obstet Gynaecol. 2007;47(3):186–190. doi: 10.1111/j.1479-828X.2007.00716.x
  13. Sanusi AA, Xue Y, McIlwraith C, et al. Association of continuous glucose monitoring metrics with pregnancy outcomes in patients with preexisting diabetes. Diabetes Care. 2024;47(1):89–96. doi: 10.2337/dc23-0636 EDN: LZMHJM
  14. Secher AL, Ringholm L, Andersen HU, et al. The effect of real-time continuous glucose monitoring in pregnant women with diabetes: a randomized controlled trial. Diabetes Care. 2013;36(7):1877–1883. doi: 10.2337/dc12-2360
  15. Voormolen DN, DeVries JH, Sanson RME, et al. Continuous glucose monitoring during diabetic pregnancy (GlucoMOMS): a multicentre randomized controlled trial. Diabetes Obes Metab. 2018;20(8):1894–1902. doi: 10.1111/dom.13310
  16. Khan AA, Ata F, Alsharkawy NAAS, et al. A retrospective study comparing the results of continuous glucose monitoring to self-blood glucose monitoring for pregnant women with type 1 diabetes mellitus. Expert Rev Endocrinol Metab. 2024. doi: 10.1080/17446651.2024.2354471
  17. Tiselko AV, Yarmolinskaya MI, Misharina EV, et al. Evaluation of folliculogenesis and oxidative stress parameters in women with type 1 diabetes mellitus with different glycemic profiles. Endocrinology. 2024;85(3):1131–1140. doi: 10.1007/s12020-024-03805-4 EDN: DYZCDU
  18. Misharina EV, Yarmolinskaya MI, Tiselko AV. The role of pre-pregnancy care for women with pregestational diabetes mellitus for improving maternal and perinatal outcomes. Journal of Obstetrics and Women’s Diseases. 2022;71(3):87–100. doi: 10.17816/JOWD101090 EDN: XCLBAU

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Эко-Вектор, 2025

Ссылка на описание лицензии: https://eco-vector.com/for_authors.php#07

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».