Estudio de una cohorte pediátrica con diabetes

ESTUDIO DE UNA COHORTE PEDIÁTRICA CON DIABETES Autores: Laura Navarro Bueno y Elena Oyaga de Frutos Tutor: PILAR BAHILLO CURIESES Curso 2018-2019 1 ÍNDICE RESUMEN……………………………………………………………………...2 INTRODUCCIÓN………………………………………………………………2-5 Tratamiento y control de la enfermedad………………………………..3-5 OBJETIVOS DEL ESTUDIO…………………………………………………5 MATERIAL Y MÉTODOS…………………………………………………….5-6 RESULTADOS…………………………………………………………………7-12 DISCUSIÓN…………………………………………………………………….12-16 CONCLUSIONES………………………………………………………………16-17 BIBLIOGRAFÍA…………………………………………………………………17-20 ANEXOS…………………………………………………………………………21 2 RESUMEN Introducción: La diabetes mellitus tipo 1 (DM1) es la forma más prevalente de diabetes en el paciente pediátrico. El tratamiento ha avanzado en la última década adquiriendo importancia en su manejo las nuevas tecnologías, destacando entre ellas la monitorización flash de glucosa (MFG) por haberse financiado recientemente en Castilla y León por el Sistema Público de Salud. Material y métodos: Se realiza un estudio descriptivo retrospectivo de la población pediátrica con diabetes (86 pacientes menores de 17 años) del Área Este de Valladolid en el año 2018 con análisis de diversas variables. Se analizaron estadísticamente los datos tomando un p < 0,05 como umbral de significación estadística. Resultados: El 95,1% de los casos fueron diagnosticados de DM1 con una edad media al diagnóstico de 6,47 años (+/- 3,19 DE). Un 28% debutó con cetoacidosis (CAD). El 79,27% de la muestra presentaba un control metabólico óptimo (HbA1c< 7,5%). No se encuentran diferencias en el control metabólico entre múltiples dosis de insulina (MDI) e infusión subcutánea continua de insulina (ISCI). El uso de sistemas de monitorización se ve incrementado un 52,5% a partir del segundo semestre de 2018, con una reducción de las cifras de HbA1c (-0,35%) en aquellos que comienzan a utilizar MFG. Conclusiones: 1.-La forma de diabetes más prevalente en la muestra es la DM1, existiendo un importante porcentaje de debut con CAD. 2.-Se observa una clara preferencia hacia el uso de los sistemas de monitorización, relacionando la introducción masiva de MFG a partir de la financiación, con una mejora de la HbA1c y por tanto el control metabólico. INTRODUCCIÓN La diabetes mellitus hace referencia a un grupo de desórdenes metabólicos que se caracterizan por una hiperglucemia crónica 1. Aparece cuando el páncreas no es capaz de producir la suficiente insulina, cuando el organismo es incapaz de utilizarla de forma eficaz o bien cuando ambos sucesos ocurren simultáneamente. Podemos encontrar distintos tipos de diabetes: tipo 1, monogénicas y tipo 2.2,3 • La diabetes tipo 1 se caracteriza por una producción deficiente de insulina debido a la destrucción de las células β-pancreáticas de los islotes de Langerhans. Esta destrucción puede ser de carácter idiopático (1B) o más comúnmente, inmunomediada por autoanticuerpos (1A). Es una enfermedad multifactorial en 3 la que interactúan la genética del paciente y factores ambientales, nutricionales e infecciones. Aún así, se desconoce el mecanismo concreto que desarrolla el proceso autoinmune.2 • La diabetes monogénica tipo MODY abarca un grupo heterogéneo de subtipos con un patrón de herencia autosómica dominante, aunque también existe la posibilidad de aparecer como mutaciones de novo. Se caracterizan por la aparición de hiperglucemia generalmente antes de los 25 años en sujetos con antecedentes de diabetes en una sola rama familiar 4. La mayoría de lo subtipos de MODY están causados por una mutación heterocigótica dominante en genes implicados en la funcionalidad de las células β-pancreáticas causando una alteración a distintos niveles en función del genotipo. Así, realizar un diagnóstico molecular específico ayuda a predecir el curso clínico de la enfermedad y el manejo más adecuado para cada paciente5. • Finalmente, la diabetes tipo 2 es una enfermedad de carácter adquirido en la que el organismo desarrolla una resistencia a la insulina. A pesar de que la incidencia de este tipo de diabetes está incrementando en los últimos años debido a un incremento de la prevalencia de obesidad, sigue presentando una baja prevalencia en el paciente pediátrico en España, por lo que no se abordará en el trabajo6. Tratamiento y control de la enfermedad El manejo del paciente pediátrico abarca desde la administración de múltiples dosis de insulina (MDI) según la glucemia capilar medida por glucómetro hasta dispositivos más completos que permiten una monitorización continua de la glucosa (MCG) del paciente, ajustando en base a estos la dosis de insulina de forma más personalizada. También se han desarrollado sistemas que aportan de manera constante niveles ajustados de insulina como la Infusión subcutánea continua de insulina (ISCI)7. El objetivo del manejo de estos pacientes es conseguir un patrón lo más fisiológico posible en el perfil glucémico. Esto queda reflejado en el valor de hemoglobina glicada (Hba1C) que nos indica la glucemia media de los últimos 3 meses. La HbA1c además de presentar una fácil accesibilidad, tiene un valor muy importante para la predicción de complicaciones, por lo que se ha considerado el principal parámetro de control durante años y la principal variable de nuestro estudio. Aun así, nuevos movimientos sugieren que es importante introducir otros parámetros como tiempo en rango y variabilidad glucémica, que se van empleando cada vez más en la práctica clínica diaria en el control de estos pacientes8. 4 Existen distintas recomendaciones del valor más adecuado de HbA1c según el grupo poblacional, considerando un control óptimo en el paciente pediátrico un valor inferior a 7% ó 7,5%, según la International Society for Pediatric and Adolescent Diabetes (ISPAD)9 o la Asociación Americana de Diabetes (ADA)10. Para optimizar el tratamiento de estos pacientes, además del método de autocontrol por parte del paciente mediante el glucómetro también cabe destacar los sistemas de monitorización de glucosa. Estos sistemas, y en concreto la MFG, adquirieron especial importancia en el año 2018 en la Comunidad de Castilla y León debido a la financiación de estos por el Sistema Público de Salud. Se componen de un sensor que posee un filamento flexible que se inserta debajo de la piel y que tiene una vida de 6-14 días (según el modelo) y un transmisor que envía la señal a un dispositivo receptor (monitor) para informarnos de la lectura. Ambos miden la glucosa tisular intersticial, no la capilar11. Actualmente existen dos tipos de sistemas que ofrecen distintas ventajas. Monitorización Continua de Glucosa (MCG): Dispositivo que ofrece un perfil en tiempo real de los niveles de glucosa las 24 horas del día. Entre estos sistemas se encuentran el sensor Enlite de Medtronic® y el sensor Dexcom®. Permite establecer alarmas de hipo o hiperglucemia, controlando las bajadas de glucosa con mayor precisión que el autocontrol por glucómetro11. Requieren calibración mediante controles de glucemia capilar a excepción del Dexcom G6 recientemente comercializado y aprobado por la FDA (Food and Drug Administration)12 Monitorización “Freestyle” o “Flash” de glucosa (MFG): Este dispositivo ofrece una lectura continua en tiempo real y el trazado de las últimas 8 horas de glucosa siempre y cuando la persona acerque el receptor al sensor. Se han desarrollado aplicaciones en el mismo móvil para realizar las mediciones. Sin embargo, no cuentan con la posibilidad de alarmas (en desarrollo en el momento inicial, habiéndose iniciado en algunos países). El sistema Freestyle Libre® viene calibrado de fábrica y por tanto no requiere calibración con glucemias capilares13. La MFG ha sido diseñada e indicada inicialmente para el paciente con diabetes de entre 4 y 18 años14. En 2013, aparece en Estados Unidos una aplicación intermedia entre el sistema MCG y MFG: el sistema Nightscout (MCG “in cloud”). Es un proyecto abierto al público que permite un acceso en tiempo real a los datos recogidos por el sistema MCG. Mediante el uso de un Smarwatch o aplicaciones disponibles para Smartphones el paciente puede consultar sus datos personales a través de un usuario creado en la aplicación15. 5 Este software fue desarrollado por los padres de un paciente con diabetes tipo 1 y con el tiempo fue evolucionando y siendo perfeccionado por voluntarios. Aunque en un primer momento, nació como una herramienta válida para el sistema de monitorización MCGDexcom G4, hoy en día está disponible para otros modelos15. A pesar de no ser una herramienta oficial para el control de los pacientes con diabetes, su uso ha crecido de forma exponencial desde que llegó a España entre el año 2014 y 2015. El origen de este éxito radica en la accesibilidad que tienen los pacientes al sistema, la ventaja de poder utilizar los mismos dispositivos de monitorización que venían utilizando previamente y el auge en la sociedad actual del movimiento “Do it yourself” que permite convertir al paciente en el principal supervisor de su enfermedad15. OBJETIVOS DEL ESTUDIO • Describir la población pediátrica con diabetes atendida en el HCUV durante el último año (desde 1 de enero de 2018 hasta 31 de diciembre de 2018) y sus características. • Analizar las características del debut de la enfermedad y las complicaciones evolutivas. • Analizar el tipo de tratamiento recibido en pacientes con DM1 y su posible influencia en el control metabólico de la enfermedad. • Determinar el grado de control metabólico de la muestra y el porcentaje de pacientes que realizan un control óptimo de la enfermedad según recomendaciones internacionales. • Valorar el impacto de la monitorización de glucosa y las nuevas tecnologías en el control terapéutico de los pacientes. MATERIAL Y MÉTODOS PACIENTES Se obtuvo una muestra de 86 pacientes con diabetes menores de 17 años que llevaban un control periódico en el Hospital Clínico Universitario durante el año 2018. Se excluyeron los pacientes que realizaban un control de glucosa por otras enfermedades como Fibrosis Quística y aquellos que cambiaron de área o realizaron el cambio al servicio de Endocrinología de Adultos durante el periodo de estudio. Se eliminaron los pacientes de los que no se obtuvieron datos completos para su análisis al final del estudio. El proyecto fue aprobado por el Comité Ético de Investigación Clínica (CEIC) del Área Este de Valladolid; realizado de acuerdo a la Declaración de Helsinki. 6 DISEÑO DEL ESTUDIO Se trata de un estudio descriptivo retrospectivo. Se seleccionó a aquellos pacientes pediátricos con diabetes que acudieron a la Unidad de Endocrinología Pediátrica del Hospital Clínico Universitario de Valladolid entre los meses de enero a diciembre de 2018. Todas las variables, tanto cualitativas como cuantitativas (Ver Anexo 1) fueron obtenidas del sistema informático Gestión de Informes, consultando analíticas e informes de los pacientes. La HbA1c es una de las variables principales del estudio, realizándose un estudio comparativo entre primer y segundo semestre del año 2018 con el objetivo de comparar si existe alguna diferencia en el control metabólico de los pacientes tras la financiación del sistema de monitorización Flash de glucosa. Tomando como referencia las guías de la International Society for Pediatric and Adolescent Diabetes (ISPAD) se establecerá un control óptimo del tratamiento con una HbA1c menor de 7%. ANÁLISIS ESTADÍSTICO Los datos se ingresaron a una base en Excel (Microsoft Office para Windows 10) y posteriormente se realizó un análisis estadístico usando el programa estadístico IBM SPSS Statistics versión 24.0 para Windows. Las pruebas estadísticas comprendieron básicamente estadística descriptiva (medias (+/- DE), medianas, rangos, percentiles y proporciones). Las variables cuantitativas se presentan con la media y desviación típica y las cualitativas según su distribución de frecuencias. Se ha utilizado el test de Kolmogorv Smirmov para la comprobación de la normalidad. Se realizó un análisis comparativo de los valores cuantitativos mediante la prueba T de Student para muestras independientes y la prueba U de Mann-Whitney, además de la utilización de la correlación de Pearson para analizar la relación entre las variables cuantitativas del estudio. Aquellos valores de p< 0,05 fueron considerados estadísticamente significativos. 7 RESULTADOS CARACTERÍSTICAS DE LA MUESTRA El número total de participantes fue de 82: 41 niñas (50 %) y 41 niños (50 %). La edad media al diagnóstico fue de 6,47 años (+/- 3,19 DE) (rango de 1,08 años a 15,42 años). La media de edad actual es de 11,61 años (+/-3,56 DE). El 95,1 % de los pacientes fueron diagnosticados de Diabetes Mellitus tipo 1 (85,37 % diabetes tipo 1A, 9,8 % diabetes tipo 1B). El 4,9% restante de la muestra fueron diagnosticados de diabetes monogénica tipo MODY (50% diabetes MODY tipo 2 y 50% diabetes MODY tipo 3). No se diagnosticó ningún caso de diabetes tipo 2. Un 28% de los pacientes presentaron cetoacidosis diabética (CAD) al diagnóstico con una edad media de 5,96 años (+/- 3,8 DE): el 52,18 % de sexo masculino y 47,82 % de sexo femenino. Se realizó una prueba T de Student para muestras independientes para valorar la relación entre la edad al diagnóstico y presencia de CAD al debut. Se obtuvo una diferencia de medias de -0,717 con un IC 95% (-2,28-0,85), con un p valor de 0,364. Por tanto, no se pudo relacionar una mayor prevalencia de debut con CAD en pacientes de menor edad al diagnóstico. Las características de los participantes se muestran en la Tabla 1. El tiempo de evolución medio de la enfermedad fue de 5,22 años (+/- 3,76 DE) (rango de 0,17 años a 14,9 años). La HbA1c media al diagnóstico fue de 10,62% (+/- 2,19 DE). La HbA1c media anual fue 6,32 % (+/- 1,77 DE). Un 65% de los participantes presentaron un valor de HbA1c media anual menor o igual a 7% considerándose un control óptimo. Cabe destacar que un 79,27 % de los participantes presentaron un valor de HbA1c media anual menor o igual a 7,5 %. Estratificando la cifra de HbA1c media anual por edades se obtuvo un valor de 6,81% (+/- 0,46 DE) de HbA1c para el grupo de pacientes menores de 12 años y un valor de 7,03% (+/- 0,72 DE) de HbA1c para el grupo de pacientes entre 12 y 16 años. Tabla 1. Descriptivo de la muestra Edad al diagnóstico (años) Peso al diagnóstico (kg) DE Peso Talla al diagnóstico (cm) DE Talla Tiempo evolución (años) Edad actual (años) HbA1c al diagnóstico (%) HbA1c anual (2018) (%) Media 6,47 24,89 -0,097 120,76 0,41 5,22 11,61 10,62 6,32 Mediana 6,08 22,15 -0,39 119,50 0,40 4,67 12,13 10,45 6,70 DE 3,19 11,99 1,39 22,36 1,57 3,76 3,56 2,19 1,77 Mínimo 1,08 9,10 -2,12 75,00 -2,27 0,17 2,42 5,20 5,85 Máximo 15,42 75,00 3,23 167,60 3,09 14,92 17,08 16,80 9,43 8 ANTECEDENTES FAMILIARES Tabla 2. Análisis descriptivo de los antecedentes familiares en la muestra ENFERMEDADES ASOCIADAS Un 9,76% presentaban hipotiroidismo primario autoinmune, un 2,44% hipertiroidismo primario autoinmune y un 8,54% enfermedad celiaca. Uno de los pacientes presentaba Síndrome de Down. COMPLICACIONES DE LA ENFERMEDAD Durante el año 2018, un 2,44% de los pacientes precisaron ingreso hospitalario, uno por hiperglucemia cetósica en contexto de infección y otro para reajuste de dosis por mal control domiciliario. Progenitores con diabetes tipo 1 o MODY. DM1: Un 7,3 % de los pacientes presentan al menos un progenitor con DM1, siendo el padre en el 50% de estos, la madre en el 33,3% y ambos en un 16,67 % MODY: Del total de casos de MODY, un 100% presentan un progenitor afecto por la enfermedad. Hermanos afectos de DM1 Un 3,66 % de los pacientes presentan un hermano con DM1 Diabetes gestacional materna Se encuentra que un 9,7 % de los pacientes presentan un antecedente de diabetes gestacional materno, siendo el 37,5 % de estos, tipo MODY. Enfermedades Autoinmunes en familiares de primer grado - Inmunodeficiencia - Enfermedad de Von Willebrand - Psoriasis - Atopia - Síndrome de Sjögren - Vitíligo - Patología tiroidea Un 20,73 % de los pacientes presentan al menos un familiar de primer grado afecto de una enfermedad de carácter autoinmune. En el 12,2% del total de pacientes la madre presenta hipotiroidismo autoinmune. Enfermedades Autoinmunes en familiares de segundo grado - Psoriasis - DM1 - Hipotiroidismo - Artritis Reumatoide - Colitis Ulcerosa - Enfermedad Celiaca Un 28% de los pacientes presentan al menos un familiar de segundo grado afecto de una enfermedad de carácter autoinmune. Un 18,3% presentan un antecedente de segundo grado de DM1 Antecedentes Familiares sin interés El 39% de los pacientes no presentan antecedentes familiares considerados de interés 15 Tratamientos En relación con la modalidad de tratamiento observada en la muestra, cabe destacar un predominio del uso de MDI (67,1%) frente a ISCI (33,9%), no existiendo una diferencia estadísticamente significativa en el control metabólico de ambas modalidades. Actualmente la ADA recomienda con un nivel de evidencia A que los pacientes con diabetes tipo 1 deben ser tratados con ISCI o MDI, observándose mínimas diferencias entre ambos tratamientos (una reducción de la HbA1c media del 0.30% en favor del ISCI) 31. Ya que las diferencias encontradas en el control metabólico (HbA1c) no son contundentes debemos considerar factores externos como la participación activa del paciente y de la familia en la enfermedad 32. Monitorización de glucosa intersticial Uno de los objetivos del estudio, fue valorar la repercusión que ha tenido en el control metabólico de los pacientes con diabetes tipo 1 la financiación de la MFG por el sistema público de salud a partir de junio de 2018. Previo a la financiación de estos sistemas hay que destacar que un porcentaje importante de las pacientes (34,1%) eran usuarios de sistemas de monitorización de glucosa (la mayoría MFG) sufragados por las familias. La financiación de la MFG supuso un incremento exponencial en su utilización, de tal forma que la práctica totalidad de la muestra (86,6%) a final del año lleva a cabo monitorización de glucosa, ascendiendo al 100% de los pacientes usuarios de sistema de infusión continua de glucosa. Se analizó si el uso extensivo de la monitorización de glucosa, a raíz de la financiación tuvo alguna repercusión en el control metabólico de los pacientes medido a través de los niveles de HbA1c para lo cual se dividió el periodo de estudio en dos semestres: primer semestre (previo a financiación de MFG) y segundo semestre (tras financiación de MFG). De forma global la HbA1c fue inferior en los pacientes con monitorización de glucosa respecto a los que no, aunque no fue estadísticamente significativo. En el 86,6% de la muestra (usuarios de monitorización) se observó una disminución estadísticamente significativa de la HbA1c media en el segundo semestre, pudiendo reflejar un efecto de la introducción masiva de la MFG tras su financiación. Esta teoría se puede ver respaldada al analizar los resultados de estudios recientes 33 en los que se observa que la introducción del sistema Flash en pacientes que previamente eran usuarios de monitorización con glucómetro mejora tanto la HbA1c como el tiempo en rango. Además, hay que destacar que estos pacientes también experimentan una mayor satisfacción con el sistema Flash. 16 Tanto aquellos pacientes que se autofinanciaban la monitorización en el primer semestre como aquellos que pasaron a usarlo de novo en el segundo semestre mostraron una mejora en la HbA1c respecto al primer semestre. El sistema Flash supone múltiples beneficios para el paciente con diabetes como la medición indolora de la glucemia o el archivo de los resultados durante 90 días (pudiendo analizar de forma retrospectiva el patrón de glucemia)34. Sin embargo, los estudios previos refieren que la ventaja que suponen estos sistemas se ve más asociada a la prevención de hipoglucemias más que a la mejora de la HbA1c. Por este motivo sería preciso contar con estos datos en nuestros pacientes. Otros estudios destacan la importancia de un proceso de entrenamiento para optimizar al máximo el sistema MFG. Al comparar durante 6 meses la HbA1c media entre un grupo usuario de sistema Flash y otro grupo en el que se asoció el sistema Flash a un programa educativo, se obtuvo que aquel grupo que participó en este programa educativo consiguió una HbA1c media menor, además de mejora del tiempo en rango e incluso una mayor satisfacción con el sistema de monitorización Flash (que puede suponer un incentivo para su uso) 35. Partiendo de la premisa de que la MFG supone un mejor control metabólico del paciente con diabetes se observa que el inicio de su financiación supone un factor añadido a esta mejora. Por tanto, cabe plantear si el hecho de que las familias no tenga que asumir el coste es el responsable de una mayor adherencia al sistema con un uso continuado del mismo, o si el hecho de la novedosa introducción ha supuesto una motivación extra en su utilización. Por lo que sería preciso evaluar la tendencia que muestran estos pacientes en un seguimiento posterior. CONCLUSIONES: • La gran mayoría de los pacientes de la muestra presentan el diagnóstico de diabetes tipo 1, siendo el resto de los tipos de diabetes minoritarios en nuestro medio. • Más de un 25% debuta con cetoacidosis, siendo un cuadro realmente grave, por lo que es importante conocer los signos y síntomas para un diagnóstico precoz. • La prevalencia de complicaciones en la muestra, tanto agudas como crónicas, es baja. Sin embargo, para realizar un estudio de las complicaciones a largo plazo se debería tomar una muestra en un rango de edad de entre 20 y 40 años, puesto que en el rango de edades en las que se ha realizado este estudio no es esperable su aparición. • No se encontraron diferencias en cuanto al control metabólico entre pacientes en tratamiento con MDI y pacientes con ISCI. 17 • El control metabólico de la muestra puede considerarse bueno al presentar el 79,27% una HbA1c inferior a 7,5%. No obstante, en fases sucesivas del estudio, será necesario incorporar nuevos parámetros como tiempo en rango y variabilidad glucémica para definir el control metabólico. • El grado de implantación de los sistemas de monitorización de glucosa es elevado, especialmente en el segundo semestre (86,6%) tras la financiación del sistema de MFG por el sistema público de Salud. • La financiación del sistema de MFG en el segundo semestre supuso una mejora en el control metabólico de los pacientes de la muestra. BIBLIOGRAFÍA 1. World Health Organization. Informe mundial sobre la diabetes. World Rep Diabetes [Internet]. 2016 [citado 29 May 2019];1–84. Disponible en: http://apps.who.int/iris/bitstream/handle/10665/204877/WHO_NMH_NVI_16.3_spa.pdf;js essionid=1AFA3092C18FAC2DFDC2003A10CDE536?sequence=1 2. Díaz Naya L, Delgado Álvarez E. Diabetes mellitus. Criterios diagnósticos y clasificación. Epidemiología. Etiopatogenia. Evaluación inicial del paciente con diabetes. Medicine. 2016; 12(17): 935-946. 3. Cheon CK. Understanding of type 1 diabetes mellitus: What we know and where we go. Korean J Pediatr. 2018; 61:307-314. 4. Oriola J. Diabetes monogénicas: Caso clínico de diabetes con debut a los 24 años y con numerosos antecedentes familiares. Ed Cont Lab Clín. 2013-2014; 18:1218. 5. Hattersley AT, Greeley SAW, Polak M, Rubio-Cabezas O, Njølstad PR, Mlynarski W, et al. ISPAD Clinical Practice Consensus Guidelines 2018: The diagnosis and management of monogenic diabetes in children and adolescents. Pediatr Diabetes. 2018; 19:47–63. 6. Nadeau KJ, Anderson BJ, Berg EG, Chiang JL, Chou H, Copeland KC, et al. Youth-onset type 2 diabetes consensus report: Current status, challenges, and priorities. Diabetes Care. 2016; 39(9): 1635-1642. 7. Bolli GB, Kerr D, Thomas R, Torlone E, Sola-Gazagnes A, Vitacolonna E, et al. Comparison of a multiple daily insulin injection regimen (basal once-daily glargine plus mealtime lispro) and continuous subcutaneous insulin infusion (lispro) in type 1 diabetes: A randomized open parallel multicenter study. Diabetes Care. 2009; 32(7):1170-1176. 8. Delgado Gómez M. ¿Qué podemos esperar del control de la variabilidad glucémica? Av en Diabetol. 2014; 30:63-71 18 9. DiMeglio LA, Acerini CL, Codner E, Craig ME, Hofer SE, Pillay K, et al. ISPAD Clinical Practice Consensus Guidelines 2018: Glycemic control targets and glucose monitoring for children, adolescents, and young adults with diabetes. Pediatr Diabetes. 2018; 19:105-114. 10. American Diabetes Association. Diabetes Care: Standards of Medical Care in Diabetes—2018. Diabetes Care. 2018; 41(suppl 1): s13-s27 11. Cardona Hernández R. Sistemas de monitorización continua de glucosa. FD [Internet]. 2016 [citado 30 May 2019]. Disponible en: https://www.fundaciondiabetes.org/general/articulo/173/sistemas-demonitorizacion-continua-de-glucosa 12. FDA.gov [Internet]. Estados Unidos: FDA; 2018 [actualizado 27 Mar 2018, citado 29 mayo 2019]. Disponible en: https://www.fda.gov/news-events/pressannouncements/fda-authorizes-first-fully-interoperable-continuous-glucosemonitoring-system-streamlines-review. 13. Damas Fuentes R, Dominguez Lantigua P, Majuelos Aicart L, Damas Fuentes M. Avances en la medición de glucosa: del glucómetro tradicional al sistema flash. PAM 2017; 41(402):360-363. 14. Insulclock.com [Internet]. España: Insulclock; 2018 [actualizado sept 2019, citado 31 mayo 2019]. Disponible en: https://insulclock.com/donde-se-financia-elfreestyle-libre-de-abbott/. 15. ADM: Asociación Diabetes Madrid [Internet]. Madrid: ADM;2018 [actualizado 20 jun 2018, citado 31 mayo 2019]. Disponible en: https://diabetesmadrid.org/quees-el-nightscout/ 16. Pihoker C, Gilliam LK, Ellard S, Dabelea D, Davis C, Dolan LM, et al. Prevalence, characteristics and clinical diagnosis of maturity onset diabetes of the young due to mutations in HNF1A, HNF4A, and glucokinase: Results from the SEARCH for diabetes in Youth. J Clin Endocrinol Metab. 2013; 98(10):4055-62 17. Kleinberger JW, et al. Monogenic diabetes in overweight and obese youth diagnosed with type 2 diabetes: the TODAY clinical trial. Genet Med. 2018; 20 (6): 583-590 18. Jensen ET, Dabelea D. Type 2 Diabetes in Youth: New Lessons from the SEARCH Study. Current Diabetes Reports. 2018; 18(36):1-7. 19. Barrio Castellanos R. Actualización de la diabetes tipo 1 en la edad pediátrica. AEPap (ed.). 2016; 369-77. 20. Bahíllo Curieses MP, Hermoso López F, García Fernández JA, Ochoa Sangrador C, Rodrigo Palacios J, De La Torre Santos SI, et al. Epidemiología de la diabetes 19 tipo 1 en menores de 15 años en las provincias de Castilla y León. An Pediatr. 2006; 8:369-373. 21. Wolfsdorf JI, Glaser N, Agus M, Fritsch M, Hanas R, Rewers A, et al. ISPAD Clinical Practice Consensus Guidelines 2018: Diabetic ketoacidosis and the hyperglycemic hyperosmolar state. Pediatr Diabetes. 2018; 19(Suppl. 27):155177. 22. Jawaid A, Sohaila A, Mohammad N, Rabbani U. Frequency, clinical characteristics, biochemical findings and outcomes of DKA at the onset of type-1 DM in young children and adolescents living in a developing countryA n experience from a pediatric emergency department. J Pediatr Endocrinol Metab. 2019; 32(2):115-119. 23. Barreiro SC, Rigual MR, Lozano GB, Siguero JPL, Pelegrín BG, Val MPR, et al. Epidemiología de la diabetes mellitus tipo 1 en menores de 15 años en España. An Pediatr. 2014; 81(3): 189.e1-189.e12 24. Dabelea D, Rewers A, Stafford JM, Standiford DA, Lawrence JM, Saydah S, et al. Trends in the prevalence of ketoacidosis at diabetes diagnosis: the SEARCH for diabetes in youth study. Pediatrics. 2014;133: e938-e945 25. Szypowska A, Ramotowska A, Grzechnik-Gryziak M, Szypowski W, Pasierb A, Piechowiak K. High frequency of diabetic ketoacidosis in children with newly diagnosed type 1 diabetes. J Diabetes Res. 2016;1-5 26. Crone J, Rami B, Huber WD, Granditsch G, Schober E. Prevalence of celiac disease and follow-up of EMA in children and adolescents with type 1 diabetes mellitus. J Pediatr Gastroenterol Nutr. 2003; 37(1):67-71. 27. M. Loredana Marcovecchio, R. Neil Dalton, D. Daneman, J. Deanfield, .T.W. Jones, H.Andrew W. Neil, et al. (AdDIT study group). A new strategy for vascular complications in young people with type 1 diabetes mellitus. Nature Reviews, Endocrinology (2019); Avaiable on: https://doi.org/10.1038/s41574-019-0198-2 28. Donaghue KC, Marcovecchio ML, Wadwa RP, Chew EY, Wong TY, Calliari LE, et al. ISPAD Clinical Practice Consensus Guidelines 2018: Microvascular and macrovascular complications in children and adolescents. Pediatr Diabetes. 2018; 19 (Suppl. 27): 262–274 29. David Rodbard, MD. State of Type 1 Diabetes Care in the United States in 20162018 from T1D Exchange Registry Data. ATTD. 2019; 21(2):62-65 30. A. Prieto-Tenreiro, R. Vallar-Taibo, M. PazosCosuelo, M. González-Rodríguez, F. Casanueva y J.M. García-López. Beneficios de la terapia con infusión subcutánea continua de insulina en pacientes diabéticos tipo 1 que presentan variabilidad glucémica. Endocrinol Nutr. 2012; 59(4):246-253. 20 31. American Diabetes Association. Diabetes Care: Standards of Medical Care in Diabetes—2018. Diabetes Care. 2018; 41 (Suppl. 1): s126-s128 32. J.C. Blair, A. Mckay, C. Ridyard, K. Thornborough, E. Bedson, M. Peak, et al. Continuous subcutaneous insulin infusion versus multiple daily injection regimens in children and young people at diagnosis of type 1 diabetes: pragmatic randomised controlled trial and economic evaluation. BMJ 2019; (365): l1226. 33. Leelarathna L, Wilmot EG. Flash forward: a review of flash glucose monitoring. Diabetic Medicine. 2018; 35:472-482. 34. Schipfer M, Albrecht C, Ehrmann D, Haak T, Kulzer B, Hermanns N. Makes FLASH the difference between the intervention group and the treatment-as-usual group in an evaluation study of a structured education and treatment programme for flash glucose monitoring devices in people with diabetes on intensive insulin therapy: Trials. 2018; 19:91. 35. Hermanns N, Ehrmann D, Schipfer M, Kröger J, Haak T, Kulzer B. The impact of a structured education and treatment programme (FLASH) for people with diabetes using a flash sensor-based glucose monitoring system: Results of a randomized controlled trial. Diabetes Res Clin Pract. 2019; 150:111-121. 21 ANEXOS: Anexo 1. Variables recogidas del Sistema Informático de Gestión de Informes 1. Edad al diagnóstico 2. Edad actual 3. Peso y talla con sus correspondientes percentiles y DE en el momento del diagnóstico 4. Tiempo de evolución de la enfermedad hasta el momento actual 5. Antecedentes Familiares de interés: Pacientes con diabetes en la familia, antecedentes de enfermedades autoinmunes. 6. Enfermedades Asociadas: Enfermedad Celiaca y patología tiroidea. 7. Sintomatología al diagnóstico y presencia o no de cetoacidosis diabética 8. Tipo de diabetes y anticuerpos: Tipo 1A, 1B o MODY. Anticuerpos IA2, GAD o IAA. 9. Ingresos o complicaciones en relación con la enfermedad en el último año: Ingresos por descompensación diabética en contexto de infecciones, hipo o hiperglucemias. 10. HbA1c al diagnóstico 11. HbA1c media en el primer semestre de 2018 y HbA1c media en el segundo semestre de 2018 12. Tipo de tratamiento: Modalidad (MDI o ISCI) y utilización del Sistema de Calculador de bolo. 13. Monitorización de glucosa: SI (Continua o Flash) o NO 14. Presencia de complicaciones crónicas.