Gefrorene Schulter und Glukose nach Kortikosteroidinjektion

Hintergrund Die Schultersteife gilt als eine der schmerzhaftesten Erkrankungen der Schulter. Sie ist mit erheblichen und anhaltenden Schmerzen verbunden, die den Schlaf beeinträchtigen und sich auf jeden Aspekt der täglichen Funktion auswirken. Gleichzeitig geht es mit einer Schultersteifheit einher, die die Schulter nur für die grundlegendsten Aufgaben fähig macht. Das Anziehen, die persönliche Hygiene, das Haarewaschen, das Autofahren und die meisten sozialen, beruflichen und sportlichen Aktivitäten können unmöglich werden. Es gibt Hinweise darauf, dass nicht jeder wieder vollständig schmerzfrei funktioniert (Wong et al., 2017). Epidemiologische Untersuchungen deuten darauf hin, dass der durchschnittliche Beginn im 6. Lebensjahrzehnt liegt und bis zu 8 % der Männer und 10 % der Frauen im erwerbsfähigen Alter betroffen sein können (Walker-Bone, Palmer, Reading, Coggon & Cooper, 2004). Bei Menschen mit Diabetes steigt diese Zahl dramatisch an, wobei die Inzidenz einer Frozen Shoulder zwischen 10 und 59 % liegt (de la Serna, Navarro-Ledesma, Alayón, López & Pruimboom, 2021; Millar et al., 2022). Ein wahrscheinlicher Grund für diese große Bandbreite liegt darin, dass es schwierig ist, eine endgültige „Diagnose“ zu stellen, die normalerweise dann gestellt wird, wenn keine bekannten Komorbiditäten oder Pathologien vorliegen.

Behandlung Injektionen bei Frozen Shoulder sind eine gut etablierte Behandlungsoption, insbesondere in der frühen Phase der Erkrankung. Die Auswirkungen auf den Glukosespiegel nach einer Kortikosteroid-Injektion bei Personen ohne Diabetes und Prädiabetes sind jedoch noch nicht geklärt. Die mit der Entwicklung von Diabetes verbundenen kardiovaskulären Risikofaktoren, die aufgrund von Alterung, Rauchen, schlechter Ernährung und mangelnder körperlicher Aktivität weltweit zunehmen, bedeuten, dass es gute Gründe gibt, die Auswirkungen der Injektion bei Frozen Shoulder auf die normoglykämische Bevölkerung besser zu verstehen. Dies wird Einzelpersonen und Ärzten Orientierung bieten, um die gemeinsame Entscheidungsfindung bei der Erwägung einer Kortikosteroidinjektion zu unterstützen und wichtige Informationen während der Beratung vor der Injektion, der gemeinsamen Entscheidungsfindung und der Nachsorgeüberwachung bereitzustellen (Sytsma et al., 2023). Darüber hinaus könnte die Nachfrage nach Kortikosteroid-Injektionen in dieser Bevölkerungsgruppe steigen, da die Zahl der Menschen mit Diabetes weltweit steigt und Diabetes ein Risikofaktor für die Entwicklung einer Frozen Shoulder ist (Dyer, Rathod-Mistry, Burton, van der Windt und Bucknall, 2023). Zunahme.

Beurteilung der Glukose Der Einsatz von CGM-Geräten erfreut sich auch in einer Vielzahl von Studien zunehmender Beliebtheit, beispielsweise in der Ernährungsforschung (Chkroun et al., 2023) und in der körperlichen Betätigung (McClure et al., 2023) und wird häufig in einer Vielzahl klinischer Forschungen eingesetzt Ort der traditionellen Blutentnahme (Holzer, Bloch & Brinkmann, 2022). Die Geräte ersetzen die tägliche Wiederholung der schmerzhaften Blutzuckermessungen aus der Fingerbeere, die zu Narbenbildung, Gefühlsverlust und Hornhautbildung führen können (Holzer et al., 2022). Dies verringert die Belastung der Studienteilnehmer hinsichtlich der Unannehmlichkeiten und der Akzeptanz des Tests und verringert die Anzahl der Besuche vor Ort. Die Sensoren liefern außerdem mehrere Datenpunkte, die weit über die üblichen Methoden der Datenerfassung hinausgehen.

Das Gerät ist minimalinvasiv und verwendet einen kleinen elektrochemischen Sensor, der unter die Haut eingeführt wird (Staal et al., 2018) und misst während der gesamten Tragedauer kontinuierlich den interstitiellen Glukosespiegel (zwischen Zellen, direkt unter der Haut). Sie liefern nützliche Informationen, die Einzelpersonen dabei helfen, die Auslöser für erhöhte Werte über einen Zeitraum von 24 Stunden bis zu 14 Tagen zu verstehen (Staal et al., 2018). Eine Prüfung von 102 NHS-Krankenhäusern untersuchte die Auswirkungen der Verwendung dieses Geräts auf Personen mit Typ-1-Diabetes und ergab eine verbesserte Blutzuckerkontrolle, eine deutliche Verringerung der diabetesbedingten Belastung und eine deutliche Reduzierung der Notrufe und Krankenhauseinweisungen (Deshmukh et al. , 2020). Eine große europäische, multizentrische, randomisierte, kontrollierte Studie mit Personen mit Typ-1-Diabetes, die das „FreeStyle Libre“-Gerät verwendeten, berichtete über eine Reduzierung der Zeit, die sie mit Hypoglykämien verbrachten, um 38 %. Die Benutzer scannten im Durchschnitt 15 Mal am Tag, was über die sechs Monate der Studie anhielt (Bolinder, Antuna, Geelhoed-Duijvestijn, Kroger & Weitgasser, 2016), was eine beträchtliche Benutzercompliance zeigt, die bei Personen mit Typ zu erwarten war 1-Diabetes in der Hoffnung, ihren glykämischen Zustand effektiv kontrollieren zu können. Aufgrund der jüngsten Entwicklungen bei einigen CGM-Technologien sind häufige Selbstscans nicht erforderlich, da die Daten in Echtzeit auf eine sichere Website übertragen werden können, was das Teilnehmererlebnis wahrscheinlich weiter verbessern wird.

Studiendesign Das N-of-1-Design schließt die Lücke zwischen evidenzbasierter Forschung und klinischer Versorgung bei Gesundheitszuständen wie Atemwegs-, Kreislauf-, Verdauungs- und Muskel-Skelett-Erkrankungen (Shamseer et al., 2016; Vohra et al., 2015) und Schlaganfall Rehabilitation (Maguire et al., 2020) und anhaltende Schmerzen im unteren Rückenbereich (Zhai, Liu, Yu & Guo, 2023). Tatsächlich wurden in einer systematischen Überprüfung von N-von-1-Studien 50 verschiedene Gesundheitszustände identifiziert (Punja et al., 2016). N-von-1-Studien sind patientenzentriert, da die Teilnehmer stärker in ihren Zustand und ihre Behandlung einbezogen werden und Ergebnisse aufgrund der genauen Überwachung der Teilnehmer festgelegt werden (Bywood. S., 2021; Kravitz, 2014; Mirza et al., 2017).

Ein N-of-1-Design hat viele Stärken. Durch die wiederholte Erfassung von Basisdaten im Laufe der Zeit wird beispielsweise vor dem Eingriff ein höherer Detaillierungsgrad der Daten erfasst. In dieser Studie wird den Teilnehmern empfohlen, vor einer Kortikosteroid-Injektion auf intensive körperliche Betätigung und kohlenhydratreiche Nahrungsmittel zu verzichten, da diese bekanntermaßen den Blutzuckerspiegel erhöhen. Die unabhängige Variable (in diesem Fall die Injektion) wird gemäß experimentellen Verfahren manipuliert. Jegliche Änderungen der Messwerte (relativ zum Ausgangswert) nach der Intervention können daher direkt dieser Intervention zugeschrieben werden (Krasny-Pacini & Evans, 2018). Die interne Validität ist bei N-of-1-Studien hoch, da sie einen kausalen Zusammenhang zwischen Intervention und Ergebnis nachweisen können. Die wiederholte Basisdatenerfassung bedeutet, dass jeder Teilnehmer als seine eigene Kontrolle fungiert (Shamseer et al., 2016; Vohra et al., 2015), wodurch die Wirkung von Störvariablen wie der Reifung der Krankheitshistorie verringert wird (Sim und Wright 2000). Wenn dieser Prozess für mehrere Teilnehmer wiederholt wird, können die Ergebnisse auch verallgemeinert werden (Lobo, Moeyaert, Baraldi Cunha & Babik, 2017; Shamseer et al., 2016; Vohra et al., 2015).

Da die N-of-1-Forschung in den letzten Jahrzehnten gewachsen ist, ging dieses Wachstum mit einer erheblichen Heterogenität des Studiendesigns einher (Punja et al., 2016), was zu der Forderung nach einem Standardsatz von Richtlinien führte, nach denen Forscher und Kliniker arbeiten können. Die CONSORT-Richtlinien für RCTs wurden erweitert und die CENT 15-Richtlinien für N-of-1-Studien entwickelt (Shamseer et al., 2016; Vohra et al., 2015). Flexibilität ist ein Schlüsselmerkmal und eine Stärke von N-of-1-Studien, da sie sich auf den Einzelnen konzentrieren und ihre Komorbiditäten zwar stabil sind, aber in die Studie einbezogen werden können (Vohra et al., 2015). Die Art der Erkrankung, die klinischen Ziele, die Art der Intervention und die einzigartigen Merkmale des Patienten beeinflussen das Design der N-of-1-Studie. Wenn sich die Erkrankung beispielsweise durch die Behandlung nicht verbessert, können Änderungen vorgenommen und Abweichungen davon vorgenommen werden Protokoll sind akzeptabel (Bywood. S., 2021; Kravitz, 2014; Mirza et al., 2017). Ein Beispiel hierfür könnte die Änderung der „Dosis“ einer Behandlung sein, wenn sie nicht gut vertragen wird, was der klinischen Praxis entspricht.

Für diese Studie wird ein A-B-A-Phasendesign verwendet. In der Anfangsphase (A) werden wiederholte Glukosemessungen automatisch über den Sensor erfasst und auf die Website hochgeladen, um zu überprüfen, ob die Glukosewerte der Teilnehmer am Tag der Injektion nicht in den hyper-/hypoglykämischen Bereich fallen. Da es sich bei den Teilnehmern um Normoglykämiker handelt, dürften etwaige Veränderungen, falls sie auftreten, minimal sein und im Idealfall von normalen Glykämieschwankungen unterscheidbar sein. Der genaue Zeitpunkt der Injektion wird aufgezeichnet, um Glukoseveränderungen leichter erkennen zu können. Diese Anfangsphase ist die Basisphase, in der die Teilnehmer als ihre eigene Kontrolle fungieren. Die nächste Phase (B) ist die Interventionsphase, in der sich die Teilnehmer einer Kortikosteroid-Injektion unterziehen. In der letzten Phase (A) kommt es zu einem „Auswaschen“, und zwar für den Rest der Lebensdauer des Sensors. Der Begriff „Auswaschphase“ bezieht sich auf „einen Zeitraum, in dem keine Intervention durchgeführt wird.“ Eine Auswaschung kann zwischen verschiedenen Behandlungsperioden verabreicht werden oder als eigenständige Periode wirken, wie in einem „Umkehr“-Design (um die Wirkungen einer Behandlung „auszuwaschen“). (Shamseer et al., 2016; Vohra et al., 2015). Der Sensor stellt der Website kontinuierlich Glukosedaten zur Verfügung, was etwa 14 Tage dauert. Es wird wichtig sein, den Glukosespiegel während der gesamten Lebensdauer des CGM zu untersuchen, um festzustellen, ob Personen nach der Injektion eine Hyperglykämie entwickelt haben.

Randomisierung und Verblindung sind zwei Methoden, um die Auswirkungen von Störvariablen auf das Ergebnis einer Studie zu reduzieren und die Wahrscheinlichkeit zu erhöhen, dass Veränderungen nach der Behandlung eher auf die Behandlung selbst als auf andere Faktoren zurückzuführen sind. In einer RCT erfolgt die Randomisierung der Teilnehmer entweder in eine Behandlung oder in eine Kontrollgruppe, beispielsweise keine Behandlung oder ein Placebo. Von einer Verblindung spricht man, wenn entweder der Teilnehmer oder ein Mitglied des Forschungsteams sich eines Aspekts der Intervention nicht bewusst ist, was häufig in Arzneimittelstudien eingesetzt wird. Diese Studie wird in einer klinischen NHS-Umgebung durchgeführt und daher erfolgt keine Verblindung oder Randomisierung der Intervention, da die Teilnehmer die übliche Pflege in einer „realen“ Umgebung erhalten (Kooistra et al., 2009). Die Meinungen darüber, ob und wie Randomisierung und Verblindung in ein N-von-1-Design einbezogen werden sollten, sind geteilt. Die CENT-15-Leitlinie für N-of-1-Studien umfasst beide Designmerkmale (Vohra et al., 2015), allerdings heißt es im Begleitpapier zu den Leitlinien, dass die Randomisierung nicht unbedingt erforderlich ist, insbesondere wenn „Entzugs- oder Umkehr“-Designs verwendet werden (Shamseer et al., 2015). al., 2016). Diese Studie umfasst eine Umkehrung, bei der das verabreichte Medikament nicht mehr aktiv ist. Eine Überprüfung von N-von-1-Studien ergab, dass nur 71 % eine Randomisierung und nur 77 % eine Verblindung beinhalteten, wobei 74 % der Teilnehmer verblindet war (Punja et al., 2016). Da der Glukosespiegel nicht unter bewusster Kontrolle steht, ist es unwahrscheinlich, dass eine Nichtverblindung des Teilnehmers die Schwankungen des Glukosespiegels beeinflusst. Eine Evidenzprüfung zur Untersuchung von N-of-1-Studienmodellen ergab, dass wesentliche Kriterien enthalten waren; die Eignung des Studiendesigns für die Umstände des Patienten, relevante und wiederholte Wirkungsmessungen in Zusammenarbeit mit dem Patienten und mehrere Überkreuzungen bei Behandlungen, bei denen Behandlungen verabreicht, abgebrochen und verschiedene Behandlungen verabreicht werden (Bywood. S., 2021). Randomisierung und Verblindung wurden als vorzuziehen, aber nicht unbedingt erforderlich erachtet (Bywood. S., 2021).

Da die N-of-1-Forschung in den letzten Jahrzehnten gewachsen ist, ging dieses Wachstum mit einer erheblichen Heterogenität des Studiendesigns einher (Punja et al., 2016), was zu der Forderung nach einem Standardsatz von Richtlinien führte, nach denen Forscher und Kliniker arbeiten können. Die CONSORT-Richtlinien für RCTs wurden erweitert und die CENT 15-Richtlinien für N-of-1-Studien entwickelt (Shamseer et al., 2016; Vohra et al., 2015). Flexibilität ist ein Schlüsselmerkmal und eine Stärke von N-of-1-Studien, da sie sich auf den Einzelnen konzentrieren und ihre Komorbiditäten zwar stabil sind, aber in die Studie einbezogen werden können (Vohra et al., 2015). Die Art der Erkrankung, die klinischen Ziele, die Art der Intervention und die einzigartigen Merkmale des Patienten beeinflussen das Design der N-of-1-Studie. Wenn sich die Erkrankung beispielsweise durch die Behandlung nicht verbessert, können Änderungen vorgenommen und Abweichungen davon vorgenommen werden Protokoll sind akzeptabel (Bywood. S., 2021; Kravitz, 2014; Mirza et al., 2017). Ein Beispiel hierfür könnte die Änderung der „Dosis“ einer Behandlung sein, wenn sie nicht gut vertragen wird, was der klinischen Praxis entspricht. Diese Studie folgt den CENT-15-Richtlinien zur Durchführung dieser Forschung.