《Diabetes Research and Clinical Practice》：Simplifying meal bolusing with Omnipod 5: real-world outcomes to support simplified user-initiated insulin dosing strategies in managing type 1 or type 2 diabetes
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摘要研究目的：自动胰岛素输注系统通常需要用户手动设定餐时胰岛素剂量。本研究利用Omnipod? 5自动胰岛素输注系统使用者的真实数据，评估简化版餐时胰岛素剂量法在控制血糖方面的效果是否不逊于传统碳水化合物计数法。研究方法：对2025年1月1日至3月31日期间美国、英国、法国和德国
摘要
研究目的：自动胰岛素输注系统通常需要用户手动设定餐时胰岛素剂量。本研究利用Omnipod? 5自动胰岛素输注系统使用者的真实数据，评估简化版餐时胰岛素剂量法在控制血糖方面的效果是否不逊于传统碳水化合物计数法。
研究方法：对2025年1月1日至3月31日期间美国、英国、法国和德国的Omnipod 5使用者进行了回顾性分析。碳水化合物计数或简化剂量法是根据每位使用者最常使用的五种碳水化合物数值的比例来确定的。研究采用分位数回归进行分析，并根据使用者的特征以及设备设置和使用情况进行调整。
研究结果：共有195,529名参与者纳入研究，其中92%为1型糖尿病患者。在1型糖尿病患者中，与碳水化合物计数法相比，简化剂量法使血糖处于70–180mg/dL理想范围的时间缩短2.5%，血糖低于70mg/dL的时间缩短0.19%，平均血糖水平则高出5mg/dL。所有指标均达到非劣效标准，且不同年龄组和国家的研究结果相似。在2型糖尿病患者中，血糖处于理想范围的时间减少1.7%，血糖低于70mg/dL的时间减少0.05%，平均血糖水平上升4mg/dL，同样满足非劣效要求。在那些使用优化设置且按照预期方式使用设备的患者中，1型糖尿病患者仍保持非劣效性，而2型糖尿病患者仅在血糖低于70mg/dL这一指标上达到非劣效性。
结论：简化剂量法在控制血糖方面的效果与碳水化合物计数法相当，因此不应因碳水化合物计数能力而限制人们使用自动胰岛素输注系统。
引言
自从自动胰岛素输注系统出现以来，餐后血糖控制一直是个难题。[1]、[2]早期的一些临床试验试图实现完全自动的闭环系统，无需手动设定餐时胰岛素剂量，但由于当时算法和传感器技术还不够成熟，未能达到预期效果。[3]、[4]、[5]、[6]、[7]、[8]含有碳水化合物的食物会导致血糖迅速上升，而目前皮下注射的胰岛素起效慢、作用时间长，难以快速应对这种血糖变化。[9]、[10]等到血糖开始上升并触发算法反应时，胰岛素可能已经来不及发挥作用，从而导致高血糖。鉴于这些局限，人们开始发展混合式闭环系统，即在自动胰岛素输注系统的基础上，允许用户手动设定餐时胰岛素剂量。
目前大多数自动胰岛素输注系统仍然需要用户手动设定餐时胰岛素剂量。即便没有手动设定，这些系统也能正常工作，但血糖控制效果往往不佳。例如，在一组使用自动胰岛素输注系统的儿童和青少年中，每天每错过或延迟一次餐时胰岛素剂量，血糖处于理想范围的时间就会减少9.7%。[11]鉴于餐时胰岛素剂量的重要性，人们开始思考：在仍需进行碳水化合物计数的情况下，自动胰岛素输注系统能在多大程度上减轻使用者的负担？此外，许多人认为碳水化合物计数能力是1型糖尿病和2型糖尿病患者使用自动胰岛素输注系统的障碍。虽然在传统的注射或手动胰岛素泵治疗中，碳水化合物计数的准确性很重要，但越来越多的证据表明，在自动胰岛素输注系统中，算法可以弥补剂量计算的误差，因此碳水化合物计数的准确性并非那么关键。[12]、[13]
对于1型糖尿病和2型糖尿病患者而言，传统的胰岛素治疗中有多种计算和给予餐时胰岛素剂量的方法。最复杂的方法是完整碳水化合物计数，即患者尽可能精确地计算出食物中的碳水化合物含量，再根据一定的胰岛素与碳水化合物比例来计算所需胰岛素剂量，目的是实现最准确的碳水化合物评估。有时还会根据校正因子、当前血糖值和目标血糖值来添加校正剂量。不过，一些人认为完整碳水化合物计数过于复杂，难以操作，也有研究表明，不同年龄段的糖尿病患者在进行碳水化合物估算时往往存在较大误差。[14]、[15]、[16]胰岛素泵则配备了剂量计算器，能够根据输入的碳水化合物含量自动进行计算，同时还会考虑胰岛素储存量，以避免过量注射。
另一种极简的方法则是无论餐食的大小或类型，每次都给予固定剂量的胰岛素，仅可根据当前血糖水平选择是否添加校正剂量。介于两者之间的是简化版碳水化合物计数法，即只需大致估算餐食中的碳水化合物含量，无需进行精确计算，通常可以通过选择小份、中份或大份餐食来估算，同样也可选择是否添加校正剂量。这种简化版碳水化合物计数法或简化版剂量设定法虽然不需要精确计算每餐的碳水化合物含量，但仍需要一定的碳水化合物认知能力。
一些研究也表明，准确的碳水化合物计数对于改善传统胰岛素治疗（非自动胰岛素输注系统）的血糖控制效果非常重要。[17]、[18]、[19]、[20]自动胰岛素输注系统的独特之处在于，它能持续监测血糖水平，预测未来血糖变化趋势，并相应地调整胰岛素剂量。而用户手动设定的餐时胰岛素剂量则会在算法检测到餐后血糖上升之前就提前注入胰岛素，从而应对碳水化合物被吸收后引起的血糖快速上升。有了这提前注入的胰岛素，算法就能在餐后时段进一步调整胰岛素剂量，通常也能弥补初始碳水化合物估算的误差。这种提前注入胰岛素的好处可能更多体现在时机上，而非剂量的精确度上。目前市面上的一些自动胰岛素输注系统已将这种功能纳入用户界面，用户可以选择餐食类型、份量或与平时摄入量的对比情况。[21]、[22]、[23]虽然提前注入少量胰岛素或简化剂量设定的理念并不新鲜，[4]、[12]、[24]、[25]但许多医疗从业者仍然认为，只有具备扎实的碳水化合物计数能力，才能有效使用自动胰岛素输注系统。本研究正是通过分析Omnipod? 5自动胰岛素输注系统在现实使用中的数据，来解答这一疑问。
Omnipod 5系统是一种混合式闭环自动胰岛素输注系统，适用于2岁及以上的1型糖尿病患者。在美国，它也被批准用于18岁及以上的2型糖尿病患者。该系统具备多项功能，可帮助用户以简化的方式在餐前设定胰岛素剂量。其剂量计算器“SmartBolus Calculator”允许用户输入碳水化合物含量，或从预先保存的各类食物及其所含碳水化合物量的列表中选择。“Use Sensor”功能则允许用户手动输入血糖值，或让系统自动读取当前连续血糖监测仪的数值和趋势（如血糖缓慢上升），并将其导入剂量计算器中。[26]
本研究分析了Omnipod 5使用者的胰岛素剂量设定习惯，旨在了解采用简化版餐时胰岛素剂量法与详细碳水化合物计数法的普及程度，并比较这两种方法的血糖控制效果。根据用户每次餐时胰岛素剂量中所使用的五种最常用碳水化合物数值的比例，将使用者分为三类：采用碳水化合物计数法、采用简化剂量法，以及介于两者之间的混合用法。研究使用了来自美国和欧洲的真实用户数据，以验证简化版餐时胰岛素剂量法在血糖控制方面不逊于传统碳水化合物计数法这一核心假设。
章节节选
研究设计与研究对象
本研究分析了2025年1月1日至3月31日期间，美国、英国、法国和德国的Omnipod 5正式用户所提供的真实数据。所有用户在研究期间均可使用SmartBolus Calculator、Custom Foods以及Use Sensor等功能。数据收集的详细流程此前已有报道。[27]简而言之，Omnipod 5控制器或兼容智能手机会自动且安全地将设备生成的记录上传至相关系统。
基线特征
共有195,529名Omnipod 5用户参与了此项研究。其中72%的用户年龄在18岁以上，52%为女性（见表1）。这些用户的地理分布为：74%来自美国，14%来自英国，8%来自德国，4%来自法国。在所有研究中，有60.7%的餐次使用了这五种最常用的碳水化合物数值（四分位数范围为46.7%–75.2%；见图S1）。基于这些数据，本研究将参与者分为三组：采用碳水化合物计数法的患者，其使用这五种数值的餐次占比低于60.7%；偶尔使用这五种数值的患者；其余为混合使用情况的患者。
讨论
混合式闭环自动胰岛素输注系统虽然允许用户手动设定餐时胰岛素剂量，但这些剂量通常是通过碳水化合物计数法来确定的。然而，对某些人来说，碳水化合物计数仍然是他们接受并持续使用胰岛素泵治疗的重大障碍。在这项针对Omnipod 5用户的大规模多国真实世界研究中，发现那些反复使用少数几种碳水化合物数值的简化版餐时胰岛素剂量法，能够在短期内带来较好的血糖控制效果。
结论
通过对Omnipod 5自动胰岛素输注系统使用者的真实世界数据进行分析，研究发现，对于大多数用户群体而言，简化版胰岛素剂量法在短期内的血糖控制效果与碳水化合物计数法相当。因此，无论患者的碳水化合物计数能力如何，都应为其提供像Omnipod 5这样的自动胰岛素输注系统。研究结果表明，应为医疗从业者和糖尿病患者提供针对性的培训，帮助他们掌握适合自身情况的胰岛素剂量设定方法。
CRediT作者贡献说明
Georgia M. Davis：文章撰写——审阅与编辑、文章撰写——初稿撰写、方法学、概念设计。Gregory P. Forlenza：文章撰写——审阅与编辑、文章撰写——初稿撰写、方法学。Bernhard Gehr：文章撰写——审阅与编辑、文章撰写——初稿撰写、方法学。John Pemberton：文章撰写——审阅与编辑、文章撰写——初稿撰写、方法学。Alfred Penfornis：文章撰写——审阅与编辑、文章撰写——初稿撰写、方法学。Duy Do：文章撰写——审阅与编辑、文章撰写——初稿撰写。
资金支持
本研究由Insulet Corporation提供资助。
利益冲突声明
作者声明存在以下可能构成利益冲突的财务利益或个人关系：GMD部分资金来自NIDDK（K23DK122199项目），同时还获得了Insulet和Sequel为埃默里大学提供的研究支持。GPF则获得了 NIH、Breakthrough T1D、Helmsley Charitable Trust、Medtronic、Dexcom、Abbott、Insulet、Tandem、Beta Bionics、Lilly和Mannkind等机构的研究资助，同时还曾担任Medtronic的演讲嘉宾、顾问及董事会成员。
致谢
我们衷心感谢为本研究提供数据的Omnipod 5用户。同时也要感谢Rocky Mountain Diabetes Center的注册营养师、CDCES认证专家Becky Sulik，她为该研究的初稿提供了宝贵的意见；感谢Insulet Corporation的José Méndez，他负责整理了本研究所需的数据集；还要感谢Insulet Corporation的注册营养师、CDCES认证专家Katie Stoterau，她在项目管理和胰岛素剂量策略方面给予了我们很多指导。作者们还感谢Lindsey Conroy博士，她拥有CMPP认证。
Georgia M. Davis|Gregory P. Forlenza|Bernhard Gehr|John Pemberton|Alfred Penfornis|Duy Do|Lauren M. Huyett|Trang T. Ly
美国乔治亚州亚特兰大市伍德拉夫圆环100号，埃默里大学医学院
