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Diabetes-Management mit der Pattern-Analyse

Pressemitteilung: Roche Diagnostics GmbH

Blutzuckerschwankungen auf der Spur

Schnell mehr erkennen: Mit der Pattern-Analyse gelingt es, Blutzuckerverläufe bei Menschen mit Diabetes auf einen Blick zu erfassen, Schwankungen und Ursachen aufzudecken und die Therapie entsprechend anzupassen. Das zeigte die Expertenrunde des Accu-Chek Symposiums, die auf der 46. Jahrestagung der Deutschen Diabetes Gesellschaft (DDG) stattfand.

Der HbA1c-Wert gilt bislang als wichtigster Indikator dafür, ob der Diabetes des Patienten gut eingestellt ist oder nicht. "Kritische Blutzuckerspitzen, die den Organismus schädigen können, erfasst der HbA1c jedoch nicht", sagt Professor Dr. Stephan Jacob, Endokrinologe und Diabetologe aus Villingen-Schwenningen. "Mit der Pattern-Analyse können wir frühzeitig prä- und postprandiale Störungen erkennen, die Therapie entsprechend verändern und dadurch langfristig Folgeerkrankungen entgegenwirken."

Messen, analysieren, handeln

Wie die Mustererkennung in der Praxis funktioniert, stellt der Kinder- und Jugenddiabetologe Dr. Ralph Ziegler aus Münster auf dem Accu-Chek Symposium vor: Basis für die Analyse ist das strukturierte Messen des Blutzuckers. Der Patient testet und erfasst seine Werte zu bestimmten Zeiten oder Ereignissen mit einem Accu-Chek Blutzuckermesssystem. Mithilfe der Software Accu-Chek 360° oder des Auslesegeräts Accu-Chek Smart Pix lassen sich die Daten einfach per Mausklick auswerten: Übersichtliche Grafiken und Statistiken zeigen den Blutzuckerverlauf an - als Tages-, Wochen- oder Monatsprofil. Sie sind die Grundlage für die Pattern Analyse in vier Schritten, wie Ziegler erläutert.

Zunächst ist es wichtig, zu erkennen, welche Blutzuckerschwankungen auftreten: Sind es eher Hypo- oder Hyperglykämien und treten letztere nüchtern oder postprandial auf? Im nächsten Schritt ist es sinnvoll zu überprüfen, ob die Schwankungen zu bestimmten Tageszeiten auftreten und anschließend, ob die Blutzuckerverläufe einem erkennbaren Muster folgen. Hat man diese drei Schritte durchlaufen, kann die Ursachenanalyse schneller und einfacher erfolgen.

"So könnten wir beispielsweise durch die Wochen- und Tagesverläufe auf einen Blick erkennen, dass ein Patient wiederkehrend zu hohe postprandiale Werte am späten Nachmittag hat", sagt Dr. Ziegler. "Als mögliche Ursachen kommen eventuell ein zu geringer Bolus zum Mittagessen oder eine zu geringe Basalrate infrage. Unübersichtliche Patiententagebücher fordern bei der gleichen Analyse der Blutzuckerwerte sehr viel mehr Zeit von Arzt oder Diabetesberaterin."

Mehr Zeit für den Patienten

Die gewonnene Zeit kommt dem Patienten zugute: Es bleibt mehr Raum für das therapeutische Gespräch. Menschen mit Diabetes lernen zudem viel über die Zusammenhänge zwischen ihrem eigenen Verhalten und ihrer Krankheit. "Sie erkennen deutlich, inwiefern Faktoren wie Ernährung oder Bewegung ihre Blutzuckerwerte beeinflussen. Mit dem Verständnis wächst auch die Compliance", sagt Dr. Andreas Reichel, Leitender Oberarzt am Universitätsklinikum der TU Dresden. Insbesondere für Menschen mit Typ-1-Diabetes, die eine Insulinpumpe nutzen, bringt es Vorteile, wenn sie in der Mustererkennung geschult sind. Eine Studie[1] des Universitätsklinikums der TU Dresden zeigt: Beherrschen die Patienten die Pattern Analyse selbst, sind ihre Blutzuckerwerte zielgenauer.

Mustererkennung lohnt sich auch für Menschen mit Typ-2-Diabetes

Aber auch nicht insulinpflichtige Patienten kommen für die Pattern Analyse infrage. "Menschen mit Typ-2-Diabetes ohne Insulintherapie profitieren ebenfalls von der Mustererkennung", so Prof. Dr. Stephan Jacob. "Die STeP-Studie (Structured Testing Protocol)[2] zeigt, dass sich die Blutzucker-Selbstkontrolle von Patienten mit schlecht eingestelltem HbA1c erheblich verbesserte, nachdem die Therapie mithilfe der Mustererkennung optimiert wurde."

Quellen

  1. Reichel A. Nutzen von Informationsmanagement in der patientenzentrierten Therapie des Diabetes mellitus mit Insulintherapie. Universitätsklinikum Carl Gustav Carus, Dresden 2010, Poster-Präsentation, ADA-Kongress 2010.
  2. Polonsky WH, Fisher L, Schikman CH, Hinnen DA, Parkin CG, Jelsovsky Z, et al. Structured Self-Monitoring of Blood Glucose Significantly Reduces A1C Levels in Poorly Controlled, Noninsulin-Treated Type 2 Diabetes: Results from the Structured Testing Program Study. Diabetes Care. 2011 Feb;34(2):262-7.

zuletzt bearbeitet: 01.06.2011 nach oben

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