Introducción y objetivos. DBLG1 es un modelo de asa cerrada hibrida de infusión subcutánea continua de insulina (ISCI) de reciente comercialización en nuestro país. Está compuesto por la bomba Accu-Check Insight-Roche junto al sistema de monitorización continua de glucosa (MCG), Dexcom G6- Air Liquide, que utiliza los algoritmos de la empresa Diabeloop a través de un gestor portátil que integra los datos de forma inalámbrica. El objetivo de este trabajo ha sido valorar la experiencia en vida real de nuestros pacientes con DBLG1 mediante el análisis de la evolución del control glucémico durante los primeros meses.

Material y métodos: Adultos con DM tipo 1 tratados con diferentes sistemas ISCI y MCG no integrados comienzan con DBLG1 entre los meses de abril a octubre de 2021 tras recibir formación específica online. La configuración inicial se establece en base a los requerimientos diarios de insulina, peso corporal, promedio de carbohidratos diarios y patrón basal previo de ISCI. Se analizan los perfiles ambulatorios de glucosa (AGP) durante las primeras semanas de autoaprendizaje del sistema y tras la modificación externa de parámetros iniciales a lo largo de los primeros meses. Se contrastan los datos de glucosa promedio, GMI, coeficiente de variación (CV),% de tiempo en rango 70-180 mg/dl, 250 mg/dl. Se realiza estadística descriptiva y comparativa con programa GraphPad Prism 6.

Resultados. 13 pacientes (7/6 varón/mujer). Edad 46+/-6 años. Diagnóstico de DM 29 ± 9 años. Tratamiento con ISCI 9 ± 4 años. Tiempo de uso DBLG1 5-9 meses. En las primeras 4 semanas, sin modificación de parámetros basales, solo observamos una mejoría significativa en el % < 70 (p 0,016). Durante la evolución es preciso realizar ajustes individuales en glucosa objetivo, agresividades en diferentes comidas, en hiperglucemia y normoglucemia, generalmente de ± 10-20%. EL AGP más reciente de los pacientes, con un rango de 5-9 meses, muestra respecto a los datos basales un incremento de +9,2% en TER y una disminución de -5,7% en CV y -3,8% de < 70, ambos con significación estadística.

Conclusiones. El algoritmo de autoaprendizaje inicial de DBLG1 consigue una pronta reducción del tiempo en hipoglucemia aunque se requieren ajustes individuales posteriores para optimizar otros resultados glucométricos, que de forma general mejoran los datos previos al sistema integrado.