Modern technologies in diabetes management

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

Objective. Evaluation of the modern means of glycemic monitoring using a mobile application that allows for more effective, including remote diabetes mellitus (DM) management.

Basic provisions. Diabetes control is impossible without self-monitoring by the patient, which remains relevant in modern conditions. Recommendations for the management of patients with diabetes are updated annually, more modern approaches to self-monitoring of glycemia are developed, and innovative glucometers represented by systems with a mobile application are introduced.

About the authors

O. M. Koteshkova

Endocrinological Dispensary of the Moscow Healthcare Department

Author for correspondence.
Email: koala58@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-8428-4116
SPIN-code: 6141-1224

Cand. Sci. (Med.), Head of the Department of Education and Treatment of Diabetes

Russian Federation, Moscow

M. B. Antsiferov

Endocrinological Dispensary of the Moscow Healthcare Department; Russian Medical Academy of Continuous Professional Education

Email: koala58@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-9944-2997
SPIN-code: 1035-4773
Russian Federation, Moscow; Moscow

D. M. Antsiferova

Endocrinological Dispensary of the Moscow Healthcare Department; Russian Medical Academy of Continuous Professional Education

Email: koala58@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-3920-5914
Russian Federation, Moscow; Moscow

N. A. Demidov

City Hospital of Moscow City of the Moscow Healthcare Department

Email: koala58@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-8289-0032
SPIN-code: 7715-4508
Russian Federation, Moscow

References

  1. www. diabetesatlas.org. Facts & figures (idf.org). URL: https://www.idf.org/aboutdiabetes/what-is-diabetes/facts-figures.html
  2. URL: https://iris.who.int/bitstream/handle/10665/374877/9789240084810-eng.pdf?sequence=1
  3. The Diabetes Control and Complications Trial Research Group. The effect of intensive treatment of diabetes on the development and progression of long-term complications in insulin-dependent diabetes mellitus. N Engl J Med. 1993;329:977–86. doi: 10.1056/NEJM199309303291401.
  4. Intensive blood-glucose control with sulphonylureas or insulin compared with conventional treatment and risk of complications in patients with type 2 diabetes (UKPDS 33). UK Prospective Diabetes Study (UKPDS) Group. Lancet. 1998;352:837–53.
  5. Алгоритмы специализированной медицинской помощи больным сахарным диабетом. Под ред. И.И. Дедова, М.В. Шестаковой, А.Ю. Майорова.11-е изд. М., 2023. [Algorithms for specialized medical care for patients with diabetes. Ed. by I.I. Dedov, M.V. Shestakova, A.Yu. Mayorov. 11th ed. Moscow, 2023. (In Russ.)]. doi: 10.14341/DM13042.
  6. Danne T., Nimri R., Battelino T., et al. International Consensus on Use of Continuous Glucose Monitoring. Diabetes Care. 2017;40:1631–40. doi: 10.2337/dc17-1600.
  7. Gagliardino J.J., Chantelot J.M., Domenger C., et al. Impact of diabetes education and self-management on the quality of care for people with type 1 diabetes mellitus in the Middle East (the International Diabetes Mellitus Practices Study, IDMPS). Diabetes Res Clin Pract. 2019;9(147):29–36. doi: 10.1016/j.diabres.2018.09.008.
  8. Grady M., Katz L.B., Cameron H., Levy B.L. Diabetes app-related text messages from health care professionals in conjunction with a new wireless glucose meter with a color range indicator improves glycemic control in patients with type 1 and type 2 diabetes: randomized controlled trial. JMIR Diabetes. 2017;2(2):e19 doi: 10.2196/diabetes.7454.
  9. Danne T., Nimri R., Battelino T., et al. International Consensus on Use of Continuous Glucose Monitoring. Diabetes Care. 2017;40:1631–40. doi: 10.2337/dc17-1600.
  10. Beck R. W., Bergenstal R.M., Cheng P., et al. The relationships between time in range, hyperglycemia metrics, and HbA1c. J Diabetes Sci Technol. 2019;13(4):614–26. doi: 10.1177/1932296818822496.
  11. Lu J., Ma X, Zhou J., et al. Association of time in range, as assessed by continuous glucose monitoring, with diabetic retinopathy in type 2 diabetes. Diabetes Care. 2018;41(11):2370–76. doi: 10.2337/dc18-1131.
  12. Lu J., Home P.D., Zhou J. Comparison of multiple cut points for time in range in relation to risk of abnormal carotid intima-media thickness and diabetic retinopathy. Diabetes Care. 2020;43:e99–e101. doi: 10.2337/dc20-0561.
  13. Yoo J.H., Kim J.H. Time in range from continuous glucose monitoring: a novel metric for glycemic control. Diabetes Metab J. 2020;44(6):828–39. doi: 10.4093/dmj.2020.0257.
  14. Ranjan A.G., Rosenlund S.V., Hansen T.W., et al. Improved time in range over 1 year is associated with reduced albuminuria in individuals with sensor-augmented insulin pump-treated type 1 diabetes. Diabetes Care. 2020;43(11):2882–2885. doi: 10.2337/dc20-0909.
  15. Yang J., Yang X., Zhao D., et al. Association of time in range, as assessed by continuous glucose monitoring, with painful diabetic polyneuropathy. J Diabetes Investig. 2021;12(5):828–36. doi: 10.1111/jdi.13394.
  16. Lu J., Wang C., Shen Y., et al. Time in Range in Relation to All-Cause and Cardiovascular Mortality in Patients With Type 2 Diabetes: A Prospective Cohort Study. Diabetes Care. 2021;44(2):549–55. doi: 10.2337/dc20-1862.
  17. Steinhubl S.R, Muse E.D., Topol E.J. Can mobile health technologies transform health care? JAMA. 2013;310(22):2395–96. doi: 10.1001/jama.2013.281078.
  18. Garabedian L.F, Ross-Degnan D., Wharam J.F. Mobile phone and smartphone technologies for diabetes care and self-management. Curr Diab Rep. 2015;15(12):109. doi: 10.1007/s11892-015-0680-8.
  19. Vaala S.E., Hood K.K., Laffel L., et al. Use of commonly available technologies for diabetes information and self-management among adolescents with type 1 diabetes and their parents: a web-based survey study. Interact J Med Res. 2015;4(4):e24. doi: 10.2196/ijmr.4504.
  20. Liang X., Wang Q., Yang X., et al. Effect of mobile phone intervention for diabetes on glycaemic control: a meta-analysis. Diabet Med. 2011;28(4):455–63. doi: 10.1111/j.1464-5491.2010.03180.x.
  21. Arambepola C., Ricci-Cabello I., Manikavasagam P., et al. The impact of automated brief messages promoting lifestyle changes delivered via mobile devices to people with type 2 diabetes: a systematic literature review and meta-analysis of controlled trials. J Med Internet Res. 2016;18(4):e86. doi: 10.2196/jmir.5425.
  22. Hsu W.C., Lau K.H.K., Huang R., et al. Utilization of a cloud-based diabetes management program for insulin initiation and titration enables collaborative decision making between healthcare providers and patients. Diabetes Technol Ther. 2016;18(2):59-67. doi: 10.1089/dia.2015.0160.
  23. Grady M., Cameron H., Holt Е. Sustained improvements in readings in-range using an advanced bluetooth® connected blood glucose meter and a mobile diabetes app: real-world evidence from more than 55,000 people with diabetes. Diabetes Ther. 2023;14(6):1023–35. doi: 10.1007/s13300-023-01415-3.
  24. Poster presented at Diabetes Technology Meeting (DTM) 2018; North Bethesda, Maryland Poster presented at Diabetes Technology Meeting (DTM) 2018; North Bethesda, Maryland.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
2. Fig. 1. Overall and cardiovascular mortality in patients with DM2 (adapted from [16])

Download (190KB)
3. Fig. 2. Visualization of food portions

Download (89KB)
4. Fig. 3. Report form of the Contour Diabitis mobile application

Download (376KB)
5. Fig. 4. Cloud technologies and remote glycemia monitoring

Download (230KB)

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».