Glycemia monitoring in the prevention of complications of pregnancy in type 1 diabetes mellitus
AbstractDiabetes mellitus (DM) in pregnant women is a global interdisciplinary problem due to serious maternal and perinatal complications. Recent publications suggest a possible reduction in adverse pregnancy outcomes when glycemia is controlled using continuous glucose monitoring (CGM) systems.
The aim is to compare the effectiveness of continuous glucose monitoring and self-monitoring of glycemia in preventing pregnancy complications in type 1 DM.
Material and methods. The retrospective cohort study included 125 pregnant women with type 1 diabetes who were observed and delivered at the Perinatal Center of the City Clinical Hospital No. 29 named after N.E. Bauman in 2024–2026: 64 patients used self-monitoring of glycemia with calibrated glucometers, and 61 patients used the FreeStyle Libre 2 Flash Continuous Glucose Monitoring System. The indicators obtained from individual medical records of pregnant women and maternity patients with type 1 diabetes, birth histories, and newborn development histories were analyzed and compared. Statistical analysis was performed using IBM SPSS Statistics 26 software packages [International Business Machines (IBM), USA, license No. Z9876543210].
Results. The use of CGM in pregnant women with type 1 diabetes made it possible to reduce the concentration of glycated hemoglobin in the first and third trimesters (p=0.001 and p=0.009, respectively), the frequency of placental insufficiency (p=0.0004), preeclampsia (p=0.090; the differences did not reach statistical significance for preeclampsia), premature birth (p=0.0001), cesarean sections (p=0.0302); improved neonatal outcomes – decreased the incidence of hypoglycemia in newborns (p=0.0362) and reduced the need for follow-up in the neonatal intensive care unit (p=0.0064).
Conclusion. CGM is an effective glycemic control technology in pregnant women with type 1 diabetes: it contributes to the management of diabetes and thereby improves maternal and perinatal outcomes.
Keywords:pregnancy; type 1 diabetes mellitus; continuous glucose monitoring; maternal and perinatal outcomes
Funding: The study had no sponsor support.
Conflict of interests: The authors declare no conflict of interest.
Contribution. Data collection and analysis – Imrayzeeq Sh.S.A., Sviridova M.I., Romm N.P., Novginov D.S., Artamonova A.A.; concept – Startseva N.M.; writing of the text – Startseva N.M., Anikeev A.S.
For citation: Startseva N.M., Sviridova M.I., Imrayzeeq Sh.S.A., Novginov D.S., Romm N.P., Anikeev A.S., Artamonova A.A. Glycemia monitoring in the prevention of complications of pregnancy in type 1 diabetes mellitus. Akusherstvo i ginekologiya: novosti, mneniya, obuchenie [Obstetrics and Gynecology: News, Opinions, Training]. 2026; 14 (3): 43–8. DOI: https://doi.org/10.33029/2303-9698-2026-14-3-43-48 (in Russian)
Введение
Всемирная организация здравоохранения обоснованно назвала стремительный рост заболеваемости сахарным диабетом (СД) "пандемией этого неинфекционного заболевания" [1]. Согласно последним опубликованным данным, число больных СД в мире в 2024 г. достигло 589 млн, а к 2040 г. превысит 642 млн, причем около половины заболевших будут составлять женщины репродуктивного возраста [1-3].
Известно, что СД - глобальная междисциплинарная проблема, приводящая к серьезным материнским [плацентарная недостаточность (ПН), недонашивание беременности, преэклампсия (ПЭ), оперативное родоразрешение, гнойно-септические заболевания] и перинатальным осложнениям (внутриутробная гибель, макросомия, травматизм, неонатальная гипогликемия, гиперинсулинемия) [4-7].
Беременность на фоне СД имеет негативные клинические и социально-экономические последствия для системы здравоохранения, что приводит к развитию метаболических, сердечно-сосудистых заболеваний у матери и потомства [4, 8].
Несмотря на многочисленные публикации о различных механизмах патогенеза осложнений беременности при СД, не вызывает сомнений, что их ведущей причиной стала гипергликемия, нарушающая регуляцию целого ряда ангиогенных, гормональных и оксидантных факторов [5, 7]. Коррекцию гликемии в ходе гестационного процесса осложняют специфические особенности метаболизма углеводов и изменяющаяся чувствительность тканей к инсулину. В клинических работах различных медицинских сообществ уже сообщалось о прямой связи между недостаточным гликемическим контролем и неблагоприятными исходами беременности. Показатели гликированного гемоглобина (HbA1c) (1 раз в триместр) и периодический контроль гликемии с помощью глюкометров не позволяют в течение суток качественно оценить гликемическую вариабельность - значимый фактор риска развития осложнений, что особенно важно при физиологических изменениях во время беременности [9, 14].
Одним из инструментов достижения оптимального контроля гликемии, в том числе через вычисление значений гликемической вариабельности, служит непрерывный мониторинг глюкозы (НМГ). Опубликованное в 2017 г. исследование CONCEPTT предоставило убедительные доказательства улучшения акушерских и перинатальных исходов СД 1-го типа при использовании НМГ [10, 11]. Применение НМГ повысило качество гликемического контроля у беременных с прегестационными типами СД, способствовало оптимизации инсулинотерапии, а также позволило скорректировать питание и физическую активность пациенток.
За последние годы применение НМГ при СД 1-го типа увеличилось во многих странах, в США - с 25 до 45% [12, 13]. В нормативных документах Российской Федерации, регламентирующих медицинскую деятельность, также рекомендовано использовать НМГ для контроля гликемии у беременных в дополнение к традиционному - при помощи глюкометра [13].
Использование НМГ оказалось не только клинически эффективным, но и экономически выгодным для медицинских учреждений за счет сокращения преждевременных родов, а также частоты и продолжительности госпитализаций в отделения интенсивной терапии новорожденных [10, 11].
Система НМГ непрерывно отслеживает уровень глюкозы в интерстициальной жидкости и автоматически регистрирует ее содержание в крови, точно отображая колебания уровней в равные промежутки времени, выявляет неблагоприятные эпизоды гипер- и гипогликемии и позволяет вычислить основной показатель - процент времени, проведенного в пределах рекомендованного целевого диапазона уровня глюкозы (Time in range - TIR) [9, 10, 14].
Таким образом, НМГ - перспективный инструмент для оптимизации гликемического контроля в динамике гестационного процесса, однако требуется дальнейший анализ его эффективности в профилактике акушерских осложнений и неонатальной заболеваемости для обобщения результатов клинически значимых исследований.
Материал и методы
В ретроспективное когортное исследование были включены 125 беременных с СД 1-го типа, которые наблюдались и были родоразрешены в Перинатальном центре ГБУЗ ГКБ № 29 им. Н.Э. Баумана ДЗМ в 2024-2026 гг.: 64 пациентки находились на самоконтроле гликемии (СКГ) при помощи откалиброванных глюкометров, 61 пациентка использовала систему Flash-непрерывного мониторинга глюкозы FreeStyle Libre 2 в режиме реального времени. Для регистрации показателей пациентки пользовались приложением для смартфона Libre 2, лечащие врачи - приложением для интерпретации результатов Libre View.
Проанализированы показатели, полученные из индивидуальных медицинских карт беременных и родильниц, историй родов, историй развития новорожденных: у матерей - возраст, масса тела, анамнез, осложнения беременности, срок и метод родоразрешения; у новорожденных - частота гипогликемий и необходимость в реанимационных мероприятиях.
Критерии включения в исследование: одноплодная, самопроизвольно наступившая беременность, СД 1-го типа.
Критерии исключения: многоплодная беременность, беременность, наступившая в результате вспомогательных репродуктивных технологий, СД 2-го типа, гестационный сахарный диабет, наличие тяжелых коморбидных заболеваний, пороки развития плода.
Статистический анализ проводился с использованием программных пакетов IBM SPSS Statistics 26 [International Business Machines (IBM), США, лицензия № Z9876543210].
Результаты и обсуждение
Возраст обследованных беременных представлен в табл. 1. Статистической разницы по этому показателю между пациентками, находящимися на НМГ и СКГ, не выявлено (p=0,748), что свидетельствует об однородности групп по возрасту.
)
Сравнение исследуемых групп по прегестационному индексу массы тела (ПИМТ) и гестационной прибавке массы тела (ГПМТ) отображено в табл. 2.
)
Пациентки группы НМГ имели в 1,07 раза статистически значимо бо́льший индекс массы тела до беременности и в 1,14 раза статистически значимо бо́льшую ГПМТ (р=0,019 и р=0,043 соответственно). Прегестационное ожирение не выявлено ни в одной группе.
У пациенток группы СКГ значительно чаще отмечалась рвота беременных (р<0,0001), чем, вероятно, объясняется и меньшая величина ГПМТ в этой группе. В то же время высокая частота рвоты беременных у пациенток с СКГ (35,9%) могла свидетельствовать о недостаточном контроле гликемии и возможной декомпенсации СД (табл. 3).
)
У пациенток с СКГ выявлен в 1,12 и 1,1 раза статистически значимо более высокий уровень гликированного гемоглобина (HbA1c) в I и III триместрах (табл. 4), что согласуется с результатами исследования CONCEPTT: использование НМГ у беременных с СД 1-го типа приводило к снижению уровней HbA1c на 0,19%, увеличению времени нахождения в TIR до 68% [11]. Проспективное исследование, проведенное А.В. Тиселько и соавт. в 2019 г., также продемонстрировало снижение показателей HbA1c, частоты гипо- и гипергликемических состояний при использовании НМГ на протяжении всего гестационного процесса [14]. Имеются и контраверсионные данные: А.А. Sanusi и соавт. в своей работе пришли к выводу, что НМГ и измерение содержания HbA1c обладают сопоставимой прогностической ценностью в отношении неонатальной заболеваемости, а ряд авторов вообще не выявили улучшения контроля уровня HbA1c в группе использования НМГ [15-17].
Немногочисленные публикации указывают на снижение частоты ПЭ у пациенток с СД 1-го типа, находящихся на НМГ, по сравнению с пациентками на СКГ [14, 16, 17]. В нашей работе частота ПЭ в группе СКГ была в 1,61 раза выше, но статистически незначима (табл. 5). Что же касается плацентарной недостаточности (ПН), то ее диагностировали у 76,6% беременных с СКГ в 1,73 раза чаще, чем при НМГ (р=0,0004).
Учитывая ПН, ПЭ, родоразрешение в группе СКГ проводилось закономерно раньше: разность медиан составила 7,9 дня (табл. 6), что соотносится с результатами работы C.E. Padgett и соавт. (2024), которые доказали, что внедрение НМГ снизило количество преждевременных родов (ПР) и улучшило перинатальные исходы [18]. В нашем исследовании частота ПР в группе СКГ была в 2,41 раза статистически значимо выше (р=0,0001).
)
Аналогичным образом абдоминальное родоразрешение у беременных с СКГ проводилось в 1,38 раза чаще, что обусловлено более отягощенным течением беременности (р=0,0302) (табл. 7).
Результаты данного исследования подтверждают, что НМГ служит эффективным инструментом контроля гликемии и управления СД 1-го типа для оптимизации неонатальных исходов: частота гипогликемий у новорожденных регистрировалась в 1,84 раза реже (р=0,0362). Самым прогностически важным показателем для будущего здоровья новорожденных стало значимое снижение количества госпитализаций в отделение реанимации и интенсивной терапии новорожденных -2,38 раза (р=0,0064) (табл. 8).
)
Полученные данные согласуются с публикациями последних лет об адекватном выборе инсулинотерапии, минимизации перинатальных осложнений при внедрении НМГ у женщин с СД 1-го типа [11, 14, 18, 19].
Заключение
НМГ - передовая технология, позволяющая применять персонализированный подход к наблюдению и лечению беременных с СД 1-го типа и тем самым профилактировать и минимизировать осложнения гестационного процесса. Требуются дальнейшие исследования эффективности НМГ у пациенток с разными типами прегестационного и гестационного СД, что будет способствовать улучшению материнских и перинатальных исходов.
References: 1. Diabetes: an information bulletin. The World Health Organization. URL: https://www.who.int/ru/news-room/fact-sheets/detail/diabetes (in Russian)
2. Sapra A., Bhandari P. Diabetes mellitus. In: StatPearls. Treasure Island, FL: StatPearls Publishing, 2022: 1–10.
3. Magliano D.J., Boyko E.J., Balkau B. IDF Diabetes Atlas. 11th ed. Brussels: International Diabetes Federation, 2025: 130 p.
4. Hod M., Kapur A., Sacks D.A., Hadar E., Agarwal M., Di Renzo G.C., et al. The International Federation of Gynecology and Obstetrics (FIGO) Initiative on gestational diabetes mellitus: a pragmatic guide for diagnosis, management, and care. Int J Gynaecol Obstet. 2015; 131 (suppl 3): S173–211. DOI: https://doi.org/10.1016/S0020-7292(15)30033-3
5. Kapustin R.V. Pregnancy and diabetes mellitus: pathogenesis, prognosis of obstetric and perinatal complications, tactics of gestational period management and delivery: autoabstract of Diss. Saint Petersburg, 2021: 3–6, 15–19. (in Russian)
6. Lowe W.L. Jr, Scholtens D.M., Kuang A., Linder B., Lawrence J.M., Lebenthal Y., et al.; HAPO Follow-up Study Cooperative Research Group. Hyperglycemia and Adverse Pregnancy Outcome Follow-Up Study (HAPO FUS): maternal gestational diabetes mellitus and childhood glucose metabolism. Diabetes Care. 2019; 42 (3): 372–80. DOI: https://doi.org/10.2337/dc18-1646
7. Murphy H.R., Howgate C., O’Keefe J., Myers J., Morgan M., Coleman M.A., et al. Characteristics and outcomes of pregnant women with type 1 or type 2 diabetes: a 5-year national population-based cohort study. Lancet Diabetes Endocrinol. 2021; 9 (3): 153–64. DOI: https://doi.org/10.1016/S2213-8587(20)30406-X
8. Xiang A.H., Lin J.C., Chow T., Martinez M.P., Negriff S., Page K.A., et al. Types of diabetes during pregnancy and risk of depression and anxiety in offspring from childhood to young adulthood. Diabetes Obes Metab. 2024; 26 (1): 224–32. DOI: https://doi.org/10.1111/dom.15308
9. McLean A., Maple-Brown L., Murphy H.R. Technology advances in diabetes pregnancy: right technology, right person, right time. Diabetologia. 2024; 67 (10): 2103–13. DOI: https://doi.org/10.1007/s00125-024-06216-2
10. Szmuilowicz E.D., Barbour L., Brown F.M., Durnwald C., Feig D.S., O’Malley G., et al. Continuous glucose monitoring metrics for pregnancies complicated by diabetes: critical appraisal of current evidence. J Diabetes Sci Technol. 2024; 18 (4): 819–34. DOI: https://doi.org/10.1177/19322968241239341
11. Feig D.S., Donovan L.E., Corcoy R., De Leiva A., Donovan L., Hod M., et al.; CONCEPTT Collaborative Group. Continuous glucose monitoring in pregnant women with type 1 diabetes (CONCEPTT): a multicentre international randomised controlled trial. Lancet. 2017; 390: 2347–59. DOI: https://doi.org/10.1016/S0140-6736(17)32400-5
12. American Diabetes Association Professional Practice Committee. 7. Diabetes technology: Standards of Care in Diabetes – 2025. Diabetes Care. 2025; 48 (suppl 1): S146–66.
13. Algorithms for specialized medical care for patients with diabetes mellitus. In: I.I. Dedov, M.V. Shestakova, О.Yu. Sukhareva (eds). 12th ed. Moscow, 2025: 161–4. DOI: https://doi.org/10.14341/algdc2025 (in Russian)
14. Tisel’ko A.V., Yarmolinskaya M.I., Misharina E.V., Milyutina Yu.P., et al. Evaluation of glycaemic profile variability as a basis for insulin therapy strategy in pregnant women with type 1 diabetes. Sakharniy diabet [Diabetes Mellitus]. 2019; 22 (6): 526–35. DOI: https://doi.org/10.14341/DM10214 (in Russian)
15. Sanusi A.A., Xue Y., McIlwraith C., Howard H., Brocato B.E., Casey B., et al. Association of continuous glucose monitoring metrics with pregnancy outcomes in patients with preexisting diabetes. Diabetes Care. 2024; 47 (1): 89–96. DOI: https://doi.org/10.2337/dc23-0636
16. Secher A.L., Ringholm L., Andersen H.U., Damm P., Mathiesen E.R. The effect of real-time continuous glucose monitoring in pregnant women with diabetes: a randomized controlled trial. Diabetes Care. 2013; 36 (7): 1877–83. DOI: https://doi.org/10.2337/dc12-2360
17. Voormolen D.N., DeVries J.H., Sanson R.M.E., Heringa M.P., de Valk H.W., Kok M., et al. Continuous glucose monitoring during diabetic pregnancy (GlucoMOMS): a multicentre randomized controlled trial. Diabetes Obes Metab. 2018; 20 (8): 1894–902. DOI: https://doi.org/10.1111/dom.13310
18. Padgett C.E., Ye Y., Champion M.L., Fleenor R.E., Orfanakos V.B., Casey B.M., et al. Continuous glucose monitoring for management of type 2 diabetes and perinatal outcomes. Obstet Gynecol. 2024; 144 (5): 677–83. DOI: https://doi.org/10.1097/AOG.0000000000005609
19. Battarbee A.N., Sauer S.M., Sanusi A., Fulcher I. Discrete glucose profiles identified using continuous glucose monitoring data and their association with adverse pregnancy outcomes. Am J Obstet Gynecol. 2024; 231 (1): 122.e1–9. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ajog.2024.03.026
All articles in our journal are distributed under the CC BY-NC-ND 4.0 (Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International)