Literature DB >> 34276070

[Individualization of diabetes treatment by automated insulin delivery].

T Biester1, K Dovc2,3, A Chobot4, M Tauschmann5, T Kapellen6.   

Abstract

Insulin pumps and glucose sensors have been shown to be effective in improving diabetes treatment and reducing acute complications according to data from registries. Therefore, in pediatric diabetology the use of at least one technical device is standard. Both devices can also be combined to form automated insulin delivery (AID) systems.Many AID systems have been tested in clinical trials and have proven to be safe and effective. The supply situation in Germany currently only allows one system to be prescribed for people insured by the statutory health insurances. Currently, children younger than 7 years of age cannot be treated with this system. The reasons for this are legal hurdles and lack of certification by the manufacturers. The CE certification can also lead to problems with insulin prescriptions. Open-source systems are non-regulated variants to circumvent existing regulatory conditions. There are risks here for both users and prescribers.For permanent use a thorough knowledge of the features of each AID system is necessary for both the user and the practitioner. Complete automation does not yet work. For the evaluation of the AID treatment, the metric data of the glucose sensors, the time in range and the glucose management index are the recognized and suitable parameters, because they allow a consultation based on real data from the daily life of people with diabetes.As all glucose sensors are read out via cloud-based software or the data are obtained directly and automatically from a telephone-linked receiver device, this provides the ideal technical basis for telemedical care, which still needs to be configured. © Springer Medizin Verlag GmbH, ein Teil von Springer Nature 2021.

Entities:  

Keywords:  Glucose sensor; Insulin infusion systems; Insulin pump; Telemedicine; Time in range

Year:  2021        PMID: 34276070      PMCID: PMC8276231          DOI: 10.1007/s00112-021-01239-0

Source DB:  PubMed          Journal:  Monatsschr Kinderheilkd        ISSN: 0026-9298            Impact factor:   0.416


Einleitung

Die häufigste zu behandelnde Stoffwechselerkrankung im Kindes- und Jugendalter ist der Diabetes mellitus Typ 1. Aufgrund der kontinuierlich steigenden jährlichen Rate an Neuerkrankungen sind immer mehr betroffene Kinder und Jugendliche zu verzeichnen [1]. Immer niedrigere HbA1c-Werte als Ausdruck der mittleren Stoffwechsellage sind erreichbar, ohne dass die Gefahr der Unterzuckerungen steigt [2]. Die Leitlinie der International Society for Pediatric and Adolescent Diabetes (ISPAD) hat daher einen HbA1c-Therapiezielwert < 7 % festgelegt, wenn den Patienten Möglichkeiten wie eine Insulinpumpe und ein Glucosesensor zur Verfügung stehen. Ein niedrigerer HbA1c-Wert ist auf lange Sicht gleichbedeutend mit einem geringeren Risiko für diabetesbedingte Folgeerkrankungen. Unverändert in den letzten Jahren bleibt das Risiko für eine diabetische Ketoacidose bei Manifestation; im Zuge des ersten Lockdowns der durch die „coronavirus disease 2019“ (COVID-19) ausgelösten Pandemie hat sich dieses Risiko bei Kleinkindern sogar verdoppelt [3]. Hier sind präventive Ansätze gefordert, um eine solche Entwicklung zu verhindern. Positive Beispiele gibt es z. B. aus dem Raum Stuttgart; die dortige Aufklärung bei der Einschulung hat zur Reduktion der Ketoacidoserate geführt [4]. Die Arbeitsgemeinschaft für Pädiatrische Diabetologie hat diese Maßnahme nun auf ganz Deutschland ausgeweitet (diabetes-kinder.de). Pumpe und Sensor sind in der heutigen Zeit Standards in der Diabetestherapie bei Kindern und Jugendlichen Der wesentliche Fortschritt in der Behandlung von Menschen mit einem Typ-1-Diabetes besteht neben der Verabreichung neuer Insuline [5] in der stetigen Weiterentwicklung der technischen Möglichkeiten, bei der sich die Pädiatrie mit einem hohen Nutzungsgrad zeigt. Insulinpumpen und Glucosesensoren werden in allen Altersgruppen, die von Kinderärzten betreut werden, deutlich häufiger angewendet als von Erwachsenen; bei Kleinkindern beträgt die Nutzungsrate für die Insulinpumpe > 95 % [6]. Die exponentielle Zunahme der Nutzung von Glucosesensoren mit aktuell > 70 % aller pädiatrischen Patienten ist eine direkte Folge der Kostenübernahme durch die gesetzliche Krankenversicherung (bei Erfüllung der Indikationskriterien) im Jahr 2016. Mehr als 60 % aller Minderjährigen mit einem Typ-1-Diabetes nutzen eine Insulinpumpe: Pumpe und Sensor sind Therapiestandards. Die Vorteile der Insulinpumpentherapie (20-fach feinere Dosierbarkeit als bei Pens, kontinuierliche Abgabe einer bis zu halbstündlich einstellbaren Basalrate, Rechenunterstützung durch integrierten Computer) mit denen eines Glucosesensors (kein Stechen zur erforderlichen Einzelmessung, sondern „immer“ aktuelle Messwerte, Alarmfunktionen, Trendanzeige) zu kombinieren, ist also naheliegend. Außerdem entwickeln sich mit der Verwendung einer Insulinpumpe weniger akute Komplikationen [7], und es besteht ein Vorteil in ihrer frühen Anwendung [8]. Ein Gerät mit der Funktion der vorausschauenden Abschaltung der Insulinzufuhr durch eine Pumpen-Sensor-Kombination ist in Deutschland seit einigen Jahren verfügbar, seit dem vergangenen Jahr auch im zweiten, wissenschaftlich getesteten System. Ein geschlossener Regelkreislauf, in der Forschung lange als „closed loop“ bezeichnet, ist inzwischen als sog. automatische Insulinabgabe erhältlich („automated insulin delivery“, AID, [9]).

Automated insulin delivery

Da der Begriff „hybrid closed loop“, der die automatische Insulinsteuerung mit Ausnahme der Mahlzeitenbolusgaben beschreibt, inzwischen mit einem bestimmten Produkt assoziiert ist, hat sich international AID als deskriptive Bezeichnung der teilautomatisierten Systeme zur Insulinapplikation durchgesetzt. Es handelt sich um automatisierte Steuerungssysteme, wie sie auch in der Industrie Anwendung finden: Ein Messwert wird erhoben (Gewebsglucose). Ein Programm errechnet die Differenz aus aktuellem Wert und Zielwert sowie die notwendige Änderung der abzugebenden Stellgröße (Insulinabgabe). Das Insulin wird abgegeben und wirkt im Körper. Der Kreislauf beginnt von vorn. Der Rechenalgorithmus unterscheidet sich in den verschiedenen Modellen und damit der Art, wie die Insulindosis ermittelt wird. Die einzelnen mathematischen Details der Algorithmen sollen in diesem Beitrag nicht ausgeführt werden [10]. Je nach regulatorischem Stand der einzelnen Länder sind automatisierte Systeme erhältlich [11-14]. Eine Übersicht über die CE-zertifizierten Systeme in der Europäischen Union gibt Tab. 1.
t:slim X2 mit Control IQ (Tandem, San Diego, CA, USA)MiniMed 780G (Medtronic Inc, Northridge, CA, USA)MiniMed 770G (Medtronic Inc, Northridge, CA, USA)Diabeloop DBLG1/DBL4T (Diabeloop SA, Grenoble, Frankreich)CamAPS FX (CamDiab Ltd., Cambrigde, UK)
InsulinpumpeT‑Slim X:2MiniMed 780GMiniMed 770GAccu-Chek InsightDana R/S
GlucosensorDexCom G6Guardian 3Guardian 3DexCom G6DexCom G6
Sensordauer10 Tage7 Tage7 Tage10 Tage10 Tage
Anzahl der notwendigen BlutzuckermessungenKein Minimum, seltenMindestens 2‑mal/TagMindestens 4‑ bis 6‑mal/TagKein Minimum, seltenKein Minimum, selten
Art des AlgorithmusMPCPID mit Fuzzy Logic und MPC-AnteilPIDMPCMPC
Plattform des AlgorithmusIn der PumpeIn der PumpeIn der PumpeHandgerätAndroid-Smartphone
Alterbeschränkung laut Hersteller> 6 Jahre> 7 Jahre> 7 Jahre

12–18 Jahre (DBL4T)

> 18 Jahre (DBLG1)

> 1 Jahr

(auch für Schwangere)

Glucosezielwert des Systems110 mg/dl100/120 mg/dl120 mg/dl100–180 mg/dl80–200 mg/dl
InsulineHumalog und NovoRapidHumalog und NovoRapidHumalog und NovoRapidNovoRapidHumalog und NovoRapid, Fiasp
Automatische KorrekturbolusgabenJaJaNeinJaNein
Möglichkeit der DatenverfügbarkeitDownload, Diasend (Sensordaten Clarity)Automatisch, CareLinkAutomatisch, CareLinkDownload, Diasend (Sensordaten Clarity)Automatisch, Diasend
SonstigesNachtmodusPer Handy anzusehenPer Handy anzusehenVariable „Aggressivität“„Boost-Modus“
Temporäres Ziel erhöhenAktivitätsmodusTemporäres Ziel (150 mg/dl)Temporäres Ziel (150 mg/dl)

Zen-Modus

(20–40 mg/dl höher als aktuelles Ziel)

Aktivitätsziel: „ease-off modus“
Verfügbar in Deutschland (Mai 2021)NeinNeinJaAls DBLG1 (> 18 Jahre)Ggf. bei privat Krankenversicherten

MPC „model predictive control“, PID „roportional-integral-derivative controller“

12–18 Jahre (DBL4T) > 18 Jahre (DBLG1) > 1 Jahr (auch für Schwangere) Zen-Modus (20–40 mg/dl höher als aktuelles Ziel) MPC „model predictive control“, PID „roportional-integral-derivative controller“ Die AID-Systeme haben sich in klinischen Studien durch die erhöhte Zeit im Zielbereich ausgezeichnet In den klinischen Studien aller Systeme haben sich immer die gleichen Muster in den Ergebnissen gezeigt [12, 13, 15]: keine schwerwiegenden Komplikationen durch Überdosierung des Insulins, Senkung der mittleren Glucosewerte, höhere Senkung der mittleren Glucosewerte, je jünger die Kinder sind, Reduktion der Schwankungen, höherer Effekt in der Nacht, bessere Effektivität, wenn die Bolusgaben vor der Mahlzeit erfolgen, bei deutlicher manueller Insulinüberdosierung (Mahlzeiten) sind weiterhin Kohlenhydratgaben notwendig. Im Vergleich zur ausschließlichen Nutzung von „Continuous-glucose-monitoring“(CGM)-Systemen oder vorausschauender Abschaltung zeichnen sich AID-Systeme in klinischen Studien stets durch eine erhöhte Zeit im Zielbereich aus [16]. Die Ergebnisse wesentlicher klinischer Studien zeigt Abb. 1.
Unterschiede bestehen in den für die Anwender „spürbaren“ Komponenten: Je nach System kann es sein, dass trotz eines Glucosesensors neben den Kalibrierungsmessungen auch präprandiale Blutzuckermessungen nötig sind. Andere Sensoren kommen laut Herstellerangabe fast ganz ohne „blutige Werte“ aus. Manche Systeme sind per Bluetooth-Verbindung auf einem Handy aus der Ferne einzusehen und somit zu „überwachen“. Es gibt auch Systeme, bei denen der Steuerungsalgorithmus nicht in der Pumpe verbaut ist, sondern sich auf einem externen Gerät befindet (Tab. 1). Die Unterschiede der einzelnen Systeme, die Einstellungen von Anwendern oder Diabetesteams angepasst werden können (oder müssen), zeigt Tab. 2.
CamAPS FXDiabeloopMiniMed 780GMiniMed 770GT‑Slim X:2 mit Control IQ
Veränderbare Einstellungen

Kohlenhydratfaktor

„Aggressivität“

Glucosezielwert

Seit Neuestem Art der Mahlzeit (fettig)

Insulin-Tagesgesamtmenge

Gewicht

Mittlere Tagesgesamtkohlenhydratmenge

„Aggressivität“

Glucosezielwert

Menge der empfohlenen Notfallkohlenhydrate

Kohlenhydratfaktor

Insulinwirkdauer

Temporäres Ziel

Glucosezielwert

Kohlenhydratfaktor

Insulinwirkdauer

Temporäres Ziel

Basalrate

Kohlenhydratfaktor

Insulinwirkdauer

Temporäres Ziel

Tagesgesamtmenge

Schlafmodus

Sportmodus

Systemseitige Einstellungen, die nicht verändert werden können

Insulinwirkdauer

Basalrate

Basalrate

Korrekturfaktor

Kohlenhydratfaktor

Basalrate

Korrekturfaktor

Korrekturbolusgaben

Basalrate

Korrekturfaktor

Korrekturbolusgaben

Insulinwirkdauer
Kohlenhydratfaktor „Aggressivität“ Glucosezielwert Seit Neuestem Art der Mahlzeit (fettig) Insulin-Tagesgesamtmenge Gewicht Mittlere Tagesgesamtkohlenhydratmenge „Aggressivität“ Glucosezielwert Menge der empfohlenen Notfallkohlenhydrate Kohlenhydratfaktor Insulinwirkdauer Temporäres Ziel Glucosezielwert Kohlenhydratfaktor Insulinwirkdauer Temporäres Ziel Basalrate Kohlenhydratfaktor Insulinwirkdauer Temporäres Ziel Tagesgesamtmenge Schlafmodus Sportmodus Insulinwirkdauer Basalrate Basalrate Korrekturfaktor Kohlenhydratfaktor Basalrate Korrekturfaktor Korrekturbolusgaben Basalrate Korrekturfaktor Korrekturbolusgaben Aufgrund der Vielfalt der Systeme ist ihre genaue Kenntnis notwendig, um die einzelnen Funktionen sowie die Vor- und Nachteile z. B. im Rahmen einer Diabetesberatung vor der Entscheidung für ein System gut zu erläutern, damit die Patienten eine fundierte Entscheidung auf Basis der persönlichen Schwerpunktsetzung treffen können. Beispiele der in Deutschland genutzten Systeme zeigen die Abb. 2, 3 und 4. Bei allen Systemen ist augenfällig, dass das Basalinsulin wellenförmig, durch den Algorithmus berechnet, abgegeben wird, infolgedessen verläuft die Glucosekurve insbesondere in der Nacht „glatt“.
Nach einer getroffenen Verordnung und Schulung auf das System der Wahl müssen die Nutzer nicht nur die Pumpen- und die Sensortherapie beherrschen, sondern auch die Anwendung und Besonderheiten des automatisieren Systems kennen, denn keines der aktuellen Systeme ist ein „Selbstläufer“ (s. unten). Dieses kann u. U. schwierig sein. In den USA hat sich gezeigt, dass viele Erwachsene, aber auch Jugendliche die Automatisierung nach einem Jahr nicht mehr verwenden. Als ursächlich hat sich eine wahrscheinlich unzureichende Schulung gezeigt, aber auch Erwartungen an den Grad der Automatisierung, den aktuelle Systeme nicht erfüllen konnten [17]. International und auch in Deutschland [18] gibt es daher inzwischen Konzepte, wie die Umstellung und Schulung auf ein solches System erfolgen könnten, um die Adhärenz und somit auch den Effekt des Systems zu erhalten. Die erste Studie, die 2 Hybrid-AID-Systeme verglichen hat, zeigt Vorteile für den Stoffwechsel bei dem System, dass permissiver bei hohen Werten ist, also die Anwender weniger aus der Automatisierung „hinauswirft“, und das über einen stärkeren Automatismus bei der Bolusabgabe verfügt, also Bolusabgaben auf der Basis von Sensorwerten anstatt Blutzuckermessungen durchführt [19].

Vollständig geschlossener Regelkreis

Ein „voller closed loop“, also eine komplette, automatisierte Übernahme der Insulintherapie durch ein technisches System ist derzeit aus vielerlei Gründen nicht möglich. Die Anpassung der Insulintherapie basiert auf der Veränderung der Glucosesensorwerte. Bis postprandiale Konzentrationsanstiege der Gewebsglucose einen Gradienten ergeben, der auf eine Mahlzeitengabe rückschließen lässt, können 10–20 min vergehen. Anschließend wird das Insulin, das auch bei neuen, ultraschnell wirkenden Präparaten mindestens 10 min zur Resorption benötigt, s.c. verabreicht. Somit ergeben bei vollautomatischen Systemen nach dem Essen derzeit immer deutliche Peaks der Serum- und Gewebsglucosekonzentration, die es eigentlich zu vermeiden gilt [20].

Benachteiligung im Kleinkindalter

Das derzeit einzige verfügbare System mit einer Hybrid-AID-Funktion, das von den gesetzlichen Krankenversicherungen (GKV) übernommen wird, ist erst für den Gebrauch im Patientenalter ab 7 Jahren geeignet. Im Gegensatz zum europäischen CE-Label ist dieses in den USA bereits für Patienten ab 2 Jahren zugelassen. Auch kommende Systeme sind erst ab einem höheren Alter anwendbar. Das verfügbare und ab dem Alter von einem Jahr CE-zertifizierte System CamAPS Fx ist derzeit nicht verordnungsfähig, somit können Kleinkinder in Deutschland nicht mit derart effizienten AID-Systemen behandelt werden wie größere Kinder. Und auch bei der Vorstufe, der prädiktiven Insulinabschaltung, gibt es derzeit nur ein Modell, das im Vorschulalter anwendbar ist. Neben der Industrie, die dafür verantwortlich ist, ihre Produkte auch im Kleinkindalter zu prüfen und mit einem CE-Label zu versehen, sind Organisationen von Betroffenen und Behandlern aufgerufen, dieses einzufordern. Ein Grund für die derzeit noch nicht bestehende Verordnungsfähigkeit des CamAPS Fx ist die Begrenzung der gesetzlichen Verordnungsfähigkeit von Apps (digitale Gesundheitsanwendungen, DiGA) auf die Medizinproduktklassen I und IIa. Da eine AID-App Therapieänderungen automatisch vornehmen kann, gehört sie in die Gruppe der invasiveren Medizinprodukte IIb. Diese wurden bei der Gesetzgebung nicht berücksichtigt.

Implikationen für die Nutzung von Open-Source-Technologien

Schon lange gibt es die Bestrebung auch vonseiten der Anwender, automatische Systeme zu nutzen zu können. Da die technischen Voraussetzungen solcher Systeme mit der Verbreitung leistungsfähiger Smartphones allgegenwärtig sind, liegt es nahe, dass kundige Nutzer selbst Systeme entwickeln. Aus dieser „#wearenotwaiting“-Bewegung, initial in den USA entstanden, sind inzwischen Systeme hervorgekommen, die mit vielen Insulinpumpen und Glucosesensoren kompatibel sind. Allerdings handelt es sich auch um ein Verlassen des CE-Labels der einzelnen Produkte, sodass die Herstellerverantwortung erlischt. Wenn Ärzte dieses aktiv unterstützen, kann es im Fall von Haftungsfragen sogar so sein, dass der Verordner als allein verantwortlich für das Produkt gilt. Aktuell ist kein Fall bekannt, in dem nachträglich ein Arzt verklagt wurde; dieses theoretische Risiko hat aber die Deutsche Diabetes Gesellschaft zu einer schriftlichen Stellungnahme veranlasst, die im praktischen Alltag allerdings nicht weiterhilft. Letztlich liegt das Dilemma bei den Ärzten: Wenn Patienten ein Open-Source-System nutzen, muss ihnen trotzdem Insulin verschrieben werden. Dieses zu verweigern, würde nicht nur ein u. U. langjähriges Vertrauensverhältnis kompromittieren, sondern auch dem „Sankt-Florian-Prinzip“ entsprechen: Das Dilemma würde weitergeschoben, denn ein Mensch mit Typ-1-Diabetes braucht nun mal Insulin. Davon „nichts zu wissen“, kann letztlich kein Argument sein, denn der Verordner von Glucosesensoren ist auch dafür verantwortlich, die generierten Daten mit den Anwendern zu evaluieren. Aus juristischen Gründen sollten Ärzte keine Empfehlung für Open-Source-Systeme aussprechen Beruhigend ist an dieser Stelle, dass sich die Open-Source-Systeme als hocheffektiv erwiesen haben. Es existieren bisher nur kleinere, abgeschlossene Studien [21], die solche Systeme als ebenso effektiv wie die kommerziellen Systeme bestätigen (Abb. 1). Allerdings ist das Einrichten eines Open-Source-Systems auch kein Selbstläufer und primär für Menschen mit ausgeprägtem technischen Verständnis geeignet. Empfehlen sollten behandelnde Ärzte diese Systeme aus juristischer Sicht nicht.

Therapieziele werden auf Technologie ausgerichtet

Der HbA1c-Wert als einziger in Langzeitstudien validierter Wert ist seit der DCCT(Diabetes Control and Complications Trial)-Studie der Parameter, mit dem die glykämische Einstellung der letzten 8 bis 10 Wochen beurteilt wird. Ein höherer HbA1c-Wert geht mit einem höheren Risiko für den Eintritt von Folgeerkrankungen einher; ab 8 % (64 mmol/mol) steigt das Risiko exponentiell. Ein niedrigerer HbA1c-Wert ist nicht mehr gleichbedeutend mit dem Risiko für mehr schwere Unterzuckerungen, wie dies in der Vergangenheit der Fall war [2]. Daher ist der HbA1c-Wert weiterhin fester Bestandteil in der Regelversorgung und der Qualitätssicherung im Rahmen des Disease-Management-Programms. Da aber der HbA1c-Wert keine Aussage über die Durchführung, Probleme mit der Therapie, der Insulindosierung oder schwankenden Werten gibt, ist dieser Parameter zur Therapieanpassung und Beratung ungeeignet. Mithilfe des CGM entfällt bis auf wenige spezielle Situationen die Notwendigkeit, ein ausführliches Blutzuckertagebuch zu führen. Dieses ist nicht nötig, da Insulin- und Kohlenhydratmengen bei Nutzung eines Bolusrechners automatisch aufgezeichnet werden; die glykämischen Daten werden direkt über den Sensor erfasst. Somit kann die Beratung auf Basis dieser Daten, die in visualisierter oder numerischer Form das „echte Leben“ abbilden, erfolgen. Aus kumulierten Daten lasst sich ein Glucose Management Index (GMI) ableiten, der dem gemessenen HbA1c-Wert recht nahekommt [22]. Die Zeit im Zielbereich kann ebenfalls errechnet werden; sie entspricht der Dauer, in der die Glucosekonzentration zwischen 70 und 180 mg/dl (3,9–10,0 mmol/l) beträgt. Dieser Korridor ist in einem internationalen Konsens als der sinnvolle, permissive Stoffwechselbereich angesehen worden. Die Zeit im Zielbereich sollte über 70 % des Tages erreicht werden, dann lässt sich ein HbA1c-Wert < 7 % (53 mmol/mol), wie in den Leitlinien vorgesehen, erreichen. Um unangenehme Situationen zu vermeiden, sollte die Dauer im hypoglykämischen Bereich < 70 mg/dl (3,9 mmol/l) weniger als 4 % des Tages betragen, also weniger als eine Stunde täglich [23]. Zur Vermeidung schwerer Unterzuckerungsereignisse sollten Werte < 54 mg/dl (3,0 mmol/l) in weniger als 1 % der Zeit auftreten. Die Zeit im Zielbereich korreliert hinsichtlich des Folgeerkrankungsrisikos mit dem HbA1c-Wert [24].

Fazit für die Praxis

In der pädiatrischen Behandlung des Typ-1-Diabetes ist die Nutzung von Technologien wie Glucosesensor und Insulinpumpe Standard. Das Zusammenspiel von beiden kann eine Automatisierung der Insulinabgabe ermöglichen, die sich in der Insulindosierung stetig dem aktuellen Bedarf anpasst. Gesetzlich krankenversicherten Kindern und Jugendlichen steht derzeit nur ein „Automated-insulin-delivery“(AID)-System zur Verfügung. Für Kleinkinder gibt es keine regelhafte Versorgung mit interaktiven Systemen. Vollautomatische Systeme haben sich derzeit in der postprandialen Phase als nichteffektiv erwiesen und sind daher nicht marktreif. Eine strukturierte Schulung bleibt Grundlage einer anhaltenden und erfolgreichen Therapiedurchführung.
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1.  Safety of a Hybrid Closed-Loop Insulin Delivery System in Patients With Type 1 Diabetes.

Authors:  Richard M Bergenstal; Satish Garg; Stuart A Weinzimer; Bruce A Buckingham; Bruce W Bode; William V Tamborlane; Francine R Kaufman
Journal:  JAMA       Date:  2016-10-04       Impact factor: 56.272

2.  Ketoacidosis in Children and Adolescents With Newly Diagnosed Type 1 Diabetes During the COVID-19 Pandemic in Germany.

Authors:  Clemens Kamrath; Kirsten Mönkemöller; Torben Biester; Tilman R Rohrer; Katharina Warncke; Johanna Hammersen; Reinhard W Holl
Journal:  JAMA       Date:  2020-08-25       Impact factor: 56.272

Review 3.  Effect of artificial pancreas systems on glycaemic control in patients with type 1 diabetes: a systematic review and meta-analysis of outpatient randomised controlled trials.

Authors:  Alanna Weisman; Johnny-Wei Bai; Marina Cardinez; Caroline K Kramer; Bruce A Perkins
Journal:  Lancet Diabetes Endocrinol       Date:  2017-05-19       Impact factor: 32.069

4.  Reduction in Diabetic Ketoacidosis and Severe Hypoglycemia in Pediatric Type 1 Diabetes During the First Year of Continuous Glucose Monitoring: A Multicenter Analysis of 3,553 Subjects From the DPV Registry.

Authors:  Martin Tauschmann; Julia M Hermann; Clemens Freiberg; Matthias Papsch; Angelika Thon; Bettina Heidtmann; Kerstin Placzeck; Dirk Agena; Thomas M Kapellen; Bernd Schenk; Johannes Wolf; Thomas Danne; Birgit Rami-Merhar; Reinhard W Holl
Journal:  Diabetes Care       Date:  2020-01-22       Impact factor: 19.112

5.  Significant reduction of ketoacidosis at diabetes onset in children and adolescents with type 1 diabetes-The Stuttgart Diabetes Awareness Campaign, Germany.

Authors:  Martin Holder; Stefan Ehehalt
Journal:  Pediatr Diabetes       Date:  2020-07-30       Impact factor: 4.866

6.  Early versus delayed insulin pump therapy in children with newly diagnosed type 1 diabetes: results from the multicentre, prospective diabetes follow-up DPV registry.

Authors:  Clemens Kamrath; Sascha R Tittel; Thomas M Kapellen; Thekla von dem Berge; Bettina Heidtmann; Katrin Nagl; Ulrike Menzel; Simone Pötzsch; Katja Konrad; Reinhard W Holl
Journal:  Lancet Child Adolesc Health       Date:  2020-11-27

7.  Validation of Time in Range as an Outcome Measure for Diabetes Clinical Trials.

Authors:  Roy W Beck; Richard M Bergenstal; Tonya D Riddlesworth; Craig Kollman; Zhaomian Li; Adam S Brown; Kelly L Close
Journal:  Diabetes Care       Date:  2018-10-23       Impact factor: 19.112

8.  A Randomized Trial of Closed-Loop Control in Children with Type 1 Diabetes.

Authors:  Marc D Breton; Lauren G Kanapka; Roy W Beck; Laya Ekhlaspour; Gregory P Forlenza; Eda Cengiz; Melissa Schoelwer; Katrina J Ruedy; Emily Jost; Lori Carria; Emma Emory; Liana J Hsu; Mary Oliveri; Craig C Kollman; Betsy B Dokken; Stuart A Weinzimer; Mark D DeBoer; Bruce A Buckingham; Daniel Cherñavvsky; R Paul Wadwa
Journal:  N Engl J Med       Date:  2020-08-27       Impact factor: 91.245

Review 9.  Clinical Targets for Continuous Glucose Monitoring Data Interpretation: Recommendations From the International Consensus on Time in Range.

Authors:  Tadej Battelino; Thomas Danne; Richard M Bergenstal; Stephanie A Amiel; Roy Beck; Torben Biester; Emanuele Bosi; Bruce A Buckingham; William T Cefalu; Kelly L Close; Claudio Cobelli; Eyal Dassau; J Hans DeVries; Kim C Donaghue; Klemen Dovc; Francis J Doyle; Satish Garg; George Grunberger; Simon Heller; Lutz Heinemann; Irl B Hirsch; Roman Hovorka; Weiping Jia; Olga Kordonouri; Boris Kovatchev; Aaron Kowalski; Lori Laffel; Brian Levine; Alexander Mayorov; Chantal Mathieu; Helen R Murphy; Revital Nimri; Kirsten Nørgaard; Christopher G Parkin; Eric Renard; David Rodbard; Banshi Saboo; Desmond Schatz; Keaton Stoner; Tatsuiko Urakami; Stuart A Weinzimer; Moshe Phillip
Journal:  Diabetes Care       Date:  2019-06-08       Impact factor: 19.112

Review 10.  [Individualization of diabetes treatment by automated insulin delivery].

Authors:  T Biester; K Dovc; A Chobot; M Tauschmann; T Kapellen
Journal:  Monatsschr Kinderheilkd       Date:  2021-07-13       Impact factor: 0.416

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Review 1.  [Individualization of diabetes treatment by automated insulin delivery].

Authors:  T Biester; K Dovc; A Chobot; M Tauschmann; T Kapellen
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