Diabetologie und Stoffwechsel 2016; 11 - P121
DOI: 10.1055/s-0036-1580868

Vorhersage des Insulinpumpen-Basalratenprofils einschließlich individueller zirkadianer Rhythmen anhand klinischer Charakteristika bei Patienten mit Typ 1-Diabetes

M Kahle 1, 2, H Schulze 1, JJ Meier 2, MA Nauck 1, 2
  • 1Diabeteszentrum Bad Lauterberg, Bad Lauterberg im Harz, Germany
  • 2St. Josef-Hospital (Ruhr-Universität Bochum), Diabetologie, Medizinische Klinik I, Bochum, Germany

Fragestellung: Basalraten-Profile bei Patienten mit Typ 1-Diabetes mit Insulinpumpenbehandlung sind individuell sehr unterschiedlich. Es war unser Ziel, mittels multipler Regressions-Analyse klinische Charakteristika zu nutzen, um die individuelle Basalrate vorherzusagen, und die vorhergesagte und die tatsächliche, anhand von Fastentagen verifizierte Basalrate miteinander zu vergleichen.

Methodik: Daten von 339 Patienten mit Typ-1 Diabetes mit Insulinpumpen-Therapie (183 Frauen, 156 Männer; Alter 41 ± 14 Jahre, HbA1c 8,3 ± 1,6%; BMI 26,1 ± 4,9 kg/m2; Diabetesdauer 20 ± 12 Jahre; Insulindosierung 0,55 ± 0,20 I.E..d-1.kg-1) ihre Blutzucker-Profile nach Therapieoptimierung durch einen 24h Fastentag, sowie ihre Basalraten-Profile wurden retrospektiv ausgewertet. Die Patienten wurden durch Zufallsgenerator in zwei Kohorten eingeteilt. Klinische Charakteristika wurden in der prospektiven Kohorte mittels multipler Regressionsanalyse mit der stündlichen Basalrate korreliert. In der Bestätigungskohorte wurde die Vorhersage durch das multiple Regressionsmodell überprüft. Vorhergesagte und tatsächliche (optimierte) Basalraten wurden mittels ANOVA verglichen.

Ergebnisse: Die Basalraten (0,27 ± 0,01 I.E..d-1.kg-1) wiesen tageszeitliche Schwankungen mit „Dawn-“ und „Dusk-“Phänomen auf. Alter, Dauer der Pumpenbehandlung, HbA1c und Serum-Triazyglyzerol-Konzentrationen waren die Patientencharakteristika, die die individuelle Basalrate pro kg Körpergewicht und Tag insgesamt und je Stunde signifikant vorhersagen konnten (Gesamtmodell: r2= 0,330, p < 0,0001). Die Prognose-Intervalle lagen bei ± 58 ± 10% des vorhergesagten Wertes. Als Beispiel tageszeitlicher Schwankungen konnte auch das „Dawn“-Phänomen signifikant vorhergesagt werden (Korrelation aktuell/vorhergesagt: r2= 0,135; p < 0,0001).

Schlussfolgerungen: Anhand einer großen Datenbank konnten Beziehungen zwischen klinischen Charakteristika und individuellen Basalraten-Profilen beschrieben werden, die eine Vorhersage individueller Basalraten-Profile einschließlich tageszeitlicher Schwankungen mit recht akzeptablen Prognose-Intervallen ermöglichen.