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62 Congreso Nacional de la Sociedad Española de Endocrinología y Nutrición DIABETES MELLITUS
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62 Congreso Nacional de la Sociedad Española de Endocrinología y Nutrición
Sevilla, 13 - 15 octubre 2021
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12. DIABETES MELLITUS
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109 - EXPERIENCIA PRELIMINAR CON EL SISTEMA INTEGRADO BOMBA-SENSOR DBLG1 EN PACIENTES ADULTOS CON DIABETES TIPO 1

A. Arranz Martín, M. Silva Fernández, E. García Pérez de Sevilla, F. Sebastián Vallés, J. Jiménez Díaz, V. Navas Moreno, T. Armenta Joya y M. Marazuela Azpíroz

Endocrinología y Nutrición. Hospital Universitario de La Princesa. Madrid.

Introducción: El sistema DBLG1 constituye un nuevo modelo de asa cerrada hibrida de infusión continua de insulina (ISCI) integrado por la bomba Accu-Check Insight-Roche junto a monitorización el sensor de glucosa (MCG), Dexcom G6- Air Liquide, que utiliza los algoritmos de Diabeloop a través de un gestor portátil.

Objetivos: Valorar la experiencia preliminar en vida real durante las primeras semanas con DBLG1 durante el autoaprendizaje del sistema y analizar la evolución del control glucémico de los pacientes.

Métodos: Adultos con diabetes tipo 1 (DM-1) tratados con diferentes sistemas no integrados de ISCI y MCG/MFG comienzan con el sistema de asa cerrada híbrida DBLG1 tras recibir formación específica online. La configuración inicial se establece según los requerimientos diarios de insulina, peso corporal, promedio de carbohidratos diarios y patrón basal previo de ISCI. Se describe la evolución de los perfiles ambulatorios de glucosa (AGP) durante las 4 primeras semanas, sin modificación externa de la configuración inicial. Se analizan glucosa promedio, GMI, coeficiente de variación (CV), % de tiempo en rango 70-180 mg/dl, 250 mg/dl.

Resultados: 9 pacientes (6 V, 3 M). Edad 48 ± 5 años, duración DM 28 ± 11 años, tratamiento ISCI 9 ± 3 años, datos de AGP Pre/semana 4ª: GMI (media de 4 últimas) 6,9/6,9%, glucosa media (mg/dl) 141/151, CV 71,7/74,8, %TER 70-180: 71,7/74,8, %Tiempo 250: 3,1/3,2. Desde el inicio del sistema se observa una disminución del tiempo en hipoglucemia (p 0,016) sin cambios significativos en el resto de parámetros analizados.

Conclusiones: El algoritmo de autoaprendizaje inicial con DBLG1 consigue una discreta mejoría de la variabilidad glucémica y reduce claramente el tiempo en hipoglucemia, aunque evidencia subsiguientes ajustes de configuración del sistema.

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