在标准化条件下（包括饮食、运动和压力因素），对健康年轻人进行连续血糖监测（CGM-HYPE研究）：一项探索性临床试验

《PLOS Digital Health》：Continuous Glucose Monitoring under standardised conditions regarding diet, exercise and stress in Healthy Young People (CGM-HYPE study): An exploratory clinical trial

　　连续血糖监测（CGM）在健康成年人中的应用研究表明，饮食、运动和压力等因素对血糖动态有显著影响。通过14天CGM数据采集（FreeStyle Libre3?），分析了10名健康年轻受试者在高碳水饮食、有氧/无氧运动及社会压力测试（TSST）下的血糖响应，采用AUC、峰值血糖、葡萄糖波动及葡萄糖恢复时间（GRTB）等指标。结果显示，高碳水饮食（如披萨）导致最大血糖峰值（147.93±19.14 mg/dL）和葡萄糖波动最大，无氧运动血糖波动（28.7±21.46 mg/dL）显著高于有氧运动（8.8±4.91 mg/dL），压力测试使血糖显著升高（p=0.0113）。研究提出GRTB作为量化血糖恢复的新指标，并证实CGM在非糖尿病人群中的健康监测潜力。

　　本研究探讨了连续血糖监测（CGM）在健康成年人中对日常生活中生活方式因素（如饮食、运动和压力）引起的血糖反应的描述能力。随着CGM技术的发展，它已从早期的简单传感器演变为一种能够持续监测血糖水平的先进设备。这种技术可以实时记录血糖变化，并且在运动、睡眠等情况下仍能提供有效数据，而无需抽取血液样本。CGM不仅在糖尿病管理中发挥重要作用，也在非糖尿病人群中被用于健康生活方式的监控。然而，目前的CGM数据解读方式主要依赖于整体数据的统计分析，缺乏对个体对特定刺激（如饮食、运动或压力）的反应进行细致描述的指标。

为了弥补这一不足，本研究引入了新的指标，包括面积下曲线（AUC）、最大血糖值（c_max）、达到最大值所需时间（t_max）、血糖波动（glucose excursion）以及血糖恢复时间（GRTB）。这些指标能够更准确地捕捉个体对不同生活方式因素的反应，为健康人群提供参考数据。此外，研究还通过标准化的干预措施，包括饮食、运动和心理社会压力测试（TSST），评估了这些因素对血糖水平的影响。结果显示，高碳水化合物饮食（如披萨）对血糖的提升最为显著，而无氧运动（如骑行）引起的血糖波动则比有氧运动更为明显。心理社会压力测试虽然对血糖的影响幅度较小，但其变化趋势仍然显著，表明压力对血糖调节具有一定的影响。

在研究过程中，参与者佩戴了CGM设备（FreeStyle Libre3?）14天，并在每次干预前后记录了他们的饮食、运动和主观压力感受。这些干预措施包括两次早餐挑战（一次含额外膳食纤维，一次不含）、两次午餐挑战以及一次有氧和无氧运动挑战。研究发现，无论挑战类型如何，参与者对CGM设备的使用体验良好，认为其操作简便、数据准确且有助于改善健康行为。此外，参与者在14天内报告了较高的生活质量评分，表明CGM在日常生活中具有较高的接受度和实用性。

研究还发现，GRTB作为衡量个体血糖恢复能力的指标，对评估身体维持血糖稳定的能力具有重要意义。然而，由于血糖波动较大，部分情况下无法准确计算GRTB，因此在分析中对这些情况进行了排除。这可能会影响结果的全面性，但考虑到样本量较小以及研究的探索性质，这一做法仍具有合理性。未来的研究可以考虑延长观察时间，以提高GRTB的测量准确性。

此外，研究中还涉及了心理社会压力测试（TSST）的实施。TSST通过模拟社交评估威胁和不可控性，诱导参与者产生心理压力。测试期间，参与者的唾液皮质醇水平显著升高，表明压力确实影响了体内激素水平。然而，TSST控制组的数据较少，因此分析主要集中在测试组的60分钟内。尽管如此，研究仍提供了关于心理压力对血糖影响的重要信息，为未来的压力管理研究提供了参考。

研究结果表明，CGM不仅可以用于糖尿病管理，还能够作为健康人群生活方式监测的有效工具。通过引入新的分析方法，研究人员能够更全面地了解个体对不同刺激的反应模式。这为个性化健康管理提供了新的思路，也为未来研究在更大样本中验证这些发现奠定了基础。同时，研究也指出了CGM在健康人群中应用的局限性，包括样本量较小、主观报告可能存在偏差等问题。因此，未来的研究需要进一步优化数据收集方法，以提高结果的代表性和可靠性。

本研究的创新之处在于首次在健康年轻人群中使用CGM技术，系统地评估了心理社会压力对血糖水平的影响。这一发现不仅有助于理解压力与血糖调节之间的关系，也为探索压力管理策略提供了科学依据。此外，研究还强调了CGM在日常健康监测中的潜在价值，尤其是在帮助人们更好地了解自身血糖反应、调整饮食和运动习惯方面。通过提供具体的血糖反应数据，CGM可以帮助个体识别自身对特定生活方式因素的敏感性，从而制定更加个性化的健康管理方案。

总体而言，本研究为健康人群提供了重要的参考数据，展示了CGM在监测日常血糖波动方面的潜力。通过引入新的分析指标，研究人员能够更精确地描述个体对不同刺激的反应，这不仅有助于提高健康监测的准确性，也为未来的个性化健康管理提供了新的方向。尽管研究存在一定的局限性，如样本量较小和部分数据缺失，但其探索性的研究设计和科学的分析方法为后续研究提供了重要的基础。未来的研究可以进一步扩大样本规模，增加更多变量，以全面评估CGM在健康人群中的应用价值，并推动其在日常健康监测中的广泛应用。