对未预先通知的混合及富含碳水化合物早餐的闭环反应 (CRUMB)

先进混合闭环（a-HCL）系统的发展代表了改善血糖控制和减少用户依赖性变异的重要一步，特别是在儿科患者中。 这些系统能够基于连续葡萄糖监测（CGM）反馈自动输送校正推注并调节胰岛素输送，从而弥补人为错误的部分后果。 现有证据表明，a-HCL系统可以耐受高达约20克未事先告知的碳水化合物负荷，而不会影响目标范围内时间（TIR）或安全性。 然而，对于更大或成分复杂的餐食，代谢反应仍然多变，高度依赖于控制胰岛素输送的具体算法。

目前市场上有多种自动胰岛素输送（AID）系统可供选择：它们均存在相似性和差异性。 美敦力MiniMed™ 780G采用比例-积分-微分（PID）算法，这是一种数学模型，基于从CGM读数中获得的三个元素实时调整胰岛素输送速率：实际值与所选血糖目标之间的差异（比例作用）、过去值（积分作用）和血糖变化率（微分作用）。相比之下，Tandem t:slim X2™ with Control-IQ采用模型预测控制（MPC）算法，该算法通过复杂的数学模型旨在预测未来半小时的血糖趋势，同时考虑当前和过去的血糖值。 尽管目标相同，但所述算法具有不同的方法，前者为“反应式”，后者为“预测式”。 因此，它们的差异可能导致在面对混合营养素餐或未事先告知的餐食（定义为在未预先进行胰岛素注射的情况下进食）时表现不同。

儿科患者无疑是一个独特的亚组，由于认知、发育和行为因素，治疗依从性是一个重要问题。 因此，了解不同AID算法在这一年龄组中对未事先告知餐食的反应对于优化糖尿病管理的安全性和个性化至关重要。

本研究旨在评估两种a-HCL系统——美敦力780G（PID算法）和Tandem t:slim X2（MPC算法）——在管理1型糖尿病儿童和青少年中不同宏量营养素组成的未事先告知餐食时的优势和局限性。 我们还旨在更好地理解未事先告知餐食的生理和技术影响，为开发能够最小化血糖波动和患者负担的新型全闭环算法提供额外见解。