心臓手術後の Dexcom G6 連続血糖モニタリング システムの精度

手術後の厳格な血糖コントロールを維持することは、感染症や神経機能障害を軽減するために不可欠です。 これには、集中治療室にいる間に頻繁に採血する必要があり、血液の浪費が増加し、時間とリソースを使ってサンプルを収集して結果を待つことになります。 さらに、通常の床にいるときは、治療的介入のために血糖値の頻繁なポイント オブ ケア フィンガースティックが必要です。

糖尿病患者の外来での使用に、継続的なグルコース監視システム (CGMS) が利用できるようになりました。 このようなシステムを病院で使用する可能性は、術後のクリティカルケアの設定中や通常の病床への移動時を含め、人員の負担を軽減し、迅速な結果を生み出し、血液の無駄を減らす可能性があります。 ただし、これらのシステムはまだ病院での使用が検証されていません。

これは、新しい連続血糖監視システム (CGMS) と現在の血糖監視との間の一致を研究するための前向き縦断研究です。

この研究の被験者は、CVICUの現在の方法で1〜3時間ごとに定期的に血糖値を測定し、通常のフロアでAccuchek Inform IIを使用してポイントオブケアグルコースを測定し、同時にCGMSを取得します。 被験者は、CVICU と通常のフロアでの滞在中に測定されます。 システム間の一致と相関が計算され、監視エラー グリッドを使用してエラーが分類されます。 少なくとも中程度のリスクのエラーの割合が計算されます。

人口統計、併存疾患、およびベースラインの疾患重症度を含む被験者の特徴は、連続測定の平均と標準偏差、およびカテゴリ要因の頻度とパーセンテージを使用して要約されます。 方法間の一致を評価するために、King によって説明され、Carrasco によってソフトウェアで実装された反復測定を調整する方法を使用して、一致相関係数が計算されます。 分析は全体的に実行され、測定の種類が設定によって異なる場合は、現在の測定の種類によって層別化されます。 相関関係は、Bland と Altman によって記述され、Bakdash と Marusich によって実装された方法を使用して計算されます。 違いは、Surveillance Error Grid に従ってエラーについても評価されます。 中程度以上の重大なエラーの割合が計算されます。 上記の各測定値について、被験者内のクラスタリングを考慮して、95% 信頼区間が計算されます。分析は、SAS ソフトウェア (バージョン 9.4; Cary, NC) および R ソフトウェア (バージョン 3.5; ウィーン オーストリア) を使用して実行されます。

CGMS から得られたグルコース測定値は、

1. 患者がCVICUにいる間に動脈カテーテルが使用されていない場合（CVICUの標準治療）、動脈血ガス（ABG）または末梢/中心静脈カテーテルからの血糖
2. 患者が通常の床にいるときのフィンガースティック ポイント オブ ケア (POC) グルコース