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Clinical factors associated with high glycemic variability defined by coefficient of variation in patients with type 2 diabetes

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dc.contributor.authorGomez Medina, Ana Maria
dc.contributor.authorHenao Carrillo, Diana Cristina
dc.contributor.authorTaboada, L
dc.contributor.authorFuentes, O
dc.contributor.authorLucero, O
dc.contributor.authorSanko, A
dc.contributor.authorRobledo, MA
dc.contributor.authorMuñoz, O
dc.contributor.authorRondón, Martin
dc.contributor.authorGarcía Jaramillo, M
dc.contributor.authorLeón Vargas, F
dc.contributor.corporatenamePontificia Universidad Javeriana. Facultad de Medicina. Departamento de Epidemiología Clínica y Bioestadísticaspa
dc.date.accessioned2022-05-03T12:57:19Z
dc.date.available2022-05-03T12:57:19Z
dc.date.created2021-01-20
dc.description.abstractAntecedentes: La Variabilidad Glucémica Alta (VHG) ha convertirse en un predictor más fuerte de hipoglucemia. Sin embargo, aún se desconocen los factores clínicos asociados con el VHG. Objetivo:Determinar las variables clínicas que se asociaron con un coeficiente de variación (CV) superior al 36% evaluado mediante monitorización continua de glucosa (MCG) en un grupo de pacientes con diabetes mellitus. Métodos: Se evaluó una cohorte de pacientes con diabetes tipo 2 (T2D). Se evaluaron variables demográficas, HbA1c, tasa de filtración glomerular (TFG) y régimen de tratamiento. Se realizó un análisis bivariado, para evaluar la asociación entre la variable resultado (CV > 36%) y cada una de las variables independientes. Se construyó un modelo multivariado para evaluar las asociaciones después de controlar las variables de confusión. Resultados:Se analizaron los datos de MCG de 274 pacientes. CV> 36% estuvo presente en 56 pacientes (20,4%). En el análisis bivariado se incluyeron variables demográficas y clínicas, como tiempo desde el diagnóstico, antecedente de hipoglucemia, A1c, FG y tratamiento instaurado. En el análisis multivariante, FG < 45 mL/min (OR 2,81; IC 1,27,6,23; p:0,01), A1c > 9% (OR 2,81; IC 1,05,7,51; p:0,04) y antecedentes de hipoglucemia (OR 2,09; IC 1,02, 4,32; p: 0,04) se asociaron con VHG. El tratamiento con iDPP4 (OR 0,39; IC 0,19, 0,82; p: 0,01) y AGLP1 (OR 0,08; IC 0,01, 0,68; p: 0,02) se asoció inversamente con la VG. Conclusión:Variables clínicas como FG < 45 mL/min, HbA1C > 9% y antecedentes de hipoglucemia se asocian a un VG alto. Nuestros datos sugieren que el uso de tecnología y tratamientos capaces de reducir la variabilidad glucémica podría ser útil en esta población para reducir el riesgo de hipoglucemia y mejorar el control glucémico.spa
dc.description.abstractenglishBackground: High glycemic Variability (HGV) has become a stronger predictor of hypoglycemia. However, clinical factors associate with HGV still are unknown. Objective: To determine clinical variables that were associated with a coefficient of variation (CV) above 36% evaluated by continuous glucose monitoring (CGM) in a group of patients with diabetes mellitus. Methods: A cohort of patients with type 2 diabetes (T2D) was evaluated. Demographic variables, HbA1c, glomerular filtration rate (GFR) and treatment regimen were assessed. A bivariate analysis was performed, to evaluate the association between the outcome variable (CV> 36%) and each of the independent variables. A multivariate model was constructed to evaluate associations after controlling for confounding variables. Results: CGM data from 274 patients were analyzed. CV> 36% was present in 56 patients (20.4%). In the bivariate analysis, demographic and clinical variables were included, such as time since diagnosis, hypoglycemia history, A1c, GFR and treatment established. In the multivariate analysis, GFR < 45 mL/min (OR 2.81; CI 1.27,6.23; p:0.01), A1c > 9% (OR 2.81; CI 1.05,7.51; p:0.04) and hypoglycemia history (OR 2.09; CI 1.02,4.32; p:0.04) were associated with HGV. Treatment with iDPP4 (OR 0.39; CI 0.19,0.82; p:0.01) and AGLP1 (OR 0.08; CI 0.01,0.68; p:0.02) was inversely associated with GV. Conclusion: Clinical variables such as GFR < 45 mL/min, HbA1C> 9% and a history of hypoglycemia are associated with a high GV. Our data suggest that the use of technology and treatments able to reduce glycemic variability could be useful in this population to reduce the risk of hypoglycemia and to improve glycemic control.spa
dc.description.indexingRevista Internacional - Indexadaspa
dc.description.quartilescopusQ3spa
dc.formatPDFspa
dc.format.mimetypeapplication/pdfspa
dc.identifierhttps://www.dovepress.com/clinical-factors-associated-with-high-glycemic-variability-defined-by--peer-reviewed-fulltext-article-MDERspa
dc.identifier.doihttp://doi.org/10.2147/MDER.S288526spa
dc.identifier.instnameinstname:Pontificia Universidad Javerianaspa
dc.identifier.issn1179-1470 (Electrónico)spa
dc.identifier.reponamereponame:Repositorio Institucional - Pontificia Universidad Javerianaspa
dc.identifier.repourlrepourl:https://repository.javeriana.edu.cospa
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10554/59719
dc.language.isoengspa
dc.relation.citationendpage103spa
dc.relation.citationstartpage97spa
dc.relation.citationvolume14spa
dc.relation.ispartofjournalMedical Devices: Evidence and Researchspa
dc.rights.coarhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2spa
dc.rights.licenceAtribución-NoComercial 4.0 Internacional*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/*
dc.subjectvariabilidad glucémicaspa
dc.subjectcoeficiente de variaciónspa
dc.subjectmonitorización continua de glucosaspa
dc.subjectdiabetes mellitusspa
dc.subject.keywordglycemic variabilityspa
dc.subject.keywordvariation coefficientspa
dc.subject.keywordcontinuous glucose monitoringspa
dc.subject.keyworddiabetes mellitusspa
dc.titleClinical factors associated with high glycemic variability defined by coefficient of variation in patients with type 2 diabetesspa
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1spa
dc.type.hasversionhttp://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aa
dc.type.localArtículo de revistaspa

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