Nella gestione del diabete mellito di tipo 1 (DM1), un ruolo sempre più importante è affidato al supporto che la tecnologia è in grado di offrire.
I sistemi di somministrazione automatica dell’insulina, in particolar modo i sistemi Advanced Hybrid Closed Loop (AHCL), rappresentano una delle evoluzioni più significative nel trattamento della malattia. Questi sistemi migliorano significativamente l’emoglobina glicata (HbA1c) e il Time in Range (TIR, 70-180 mg/dL), nonché la variabilità glicemica.
Un recente studio trasversale retrospettivo monocentrico ha identificato nuovi parametri derivanti dallo scarico dati dei sistemi ibridi, che potessero essere correlati alla qualità del compenso dei pazienti e l’ottimizzazione del controllo glico-metabolico.
I dati sono stati raccolti da 124 pazienti (87 adulti e 37 pediatrici) con DM1 attraverso report AHCL relativi a 30 giorni di utilizzo del sistema, includendo le dosi totali giornaliere di insulina, la componente basale, i boli manuali e gli auto-boli di correzione (in valore assoluto e in percentuale).
I risultati mostrano come l’Automated Correction Index (ACI), definito come la percentuale di boli di correzione automatica rispetto al totale dei boli giornalieri, è stato l’unico parametro AHCL associato direttamente in modo significativo con l’HbA1c, con il Time Above Range (180–250 mg/dL) e con il coefficiente di variazione (CV), e inversamente con il TIR. Non sono invece emerse correlazioni significative tra ACI e Time Below Range (69-54 mg/dL).
Utilizzando il test di Youden, è stato identificato un valore soglia di ACI pari al 30%. I pazienti con ACI < 30%, rispetto a coloro con valori più elevati dell’indicatore, mostravano miglior controllo glicemico:
• HbA1c media significativamente più bassa (6.21 ± 0.5% vs 6.95 ± 0.8%);
• TIR più elevato (80.7 ± 10.9% vs 72.7 ± 11.5%), con maggiore probabilità di averlo >70
• maggiore probabilità di mantenere CV < 36% (OR 2.86, IC 95% 1.07-8.27), come indicato dalle linee guida internazionali sul DM.
Queste differenze si sono confermate sia nei pazienti adulti che pediatrici.
L’ ACI si è quindi dimostrato un indicatore utile non solo per descrivere l’intensità dell’intervento dell’algoritmo, ma anche per stimare indirettamente la qualità della gestione della terapia da parte del paziente. Un valore ACI < 30% sembrerebbe indicare un uso più efficace e pro-attivo della tecnologia da parte del paziente, con corretto conteggio dei carboidrati, somministrazione puntuale dei boli prandiali e maggiore autonomia nella gestione quotidiana. Al contrario, un ACI più elevato potrebbe riflettere errori nel conteggio dei carboidrati, somministrazioni tardive del bolo, timore dell’ipoglicemia (con sotto-stima del bolo prandiale) e/o scelte dietetiche subottimali (elementi che aumenterebbero la necessità di interventi correttivi da parte dell’algoritmo).
Lo studio sottolinea l’utilità pratica dell’ACI come parametro semplice, facilmente interpretabile e potenzialmente integrabile nei report clinici standard di tutti i dispositivi AHCL. L’introduzione sistematica dell’ACI nella routine ambulatoriale potrebbe offrire informazioni immediate sulla qualità della gestione del DM e permettere ai clinici di individuare precocemente i pazienti che necessitano di un rinforzo educativo o di una revisione delle impostazioni del sistema.
Pur riconoscendo i limiti intrinseci dello studio (disegno retrospettivo, eterogeneità degli algoritmi utilizzati e delle impostazioni dei diversi sistemi), i risultati ottenuti indicano che l’ACI potrebbe diventare uno strumento complementare nell’analisi dell’efficacia della terapia automatizzata nel paziente con DM1. Sono auspicabili ulteriori studi su larga scala per confermare il valore predittivo dell’ACI e per approfondire il suo ruolo nella personalizzazione della terapia, nell’educazione terapeutica e nel miglioramento complessivo del controllo metabolico dei pazienti con DM1.
BIBLIOGRAFIA
1. Tumminia A, et al. The automated correction index (ACI), a novel report-derived metric correlated to glucose control and variability in patients with type 1 diabetes on advanced hybrid closed loop therapy. Diabetes Res Clin Pract 2025, 224: 112173.