持续葡萄糖监测在非糖尿病人群中应用的研究进展2025
持续葡萄糖监测(continuousglucosemonitoring,CGM)能较全面
反映人体全天糖的水平及波动变化，有助于及时呈现降糖药物的治疗效
果，指导调整治疗方案，已较广泛应用于1型和2型糖尿病人群的糖管
理［「2］。虽然CGM最初是为糖尿病患者研发的，但近年来，其在非
糖尿病人群中的应用也逐渐受到关注。CGM在这一领域的研究主要集中
在作为非糖尿病人群的健康教育工具，提供饮食、运动等生活方式指导。
此外，也有研究关注CGM在糖尿病前期的筛查评估、特定疾病的糖管
理等方面的应用。随着研究的深入和技术的不断进步，CGM在非糖尿病
人群中的应用前景将更加广阔。为此，本文总结了CGM在非糖尿病人群
中的临床研究进展。
一、健康人群CGM指标的正常参考范围
准确定义“正常”是判断“异常”的关键，故CGM正常参考值的建立是
科学应用和合理解释该技术的重要科学问题之一。早年已有多项国内外研
究针对该问题进行探讨［3,4,5］。2009年，Zhou等［4］利用回顾性
CGM系统对全国10家医院的434名糖耐量正常者进行连续3d的监测，
结果发现正常人群的24h平均糖水平为(58±06)mmol/L,糖
高于78mmol/L及低于39mmol/L的时间占比均值分别为41%和
24%O随后，多项国外研究应用CGM对糖正常人群进行监测，发现其
平均糖水平为50-64mmol/L,糖在39-78mmol/L内时间为
87%~974%,糖变异系数(coefficientofvariation,CV)为
14%~20%【6,7,8,9,10,11,12,13］。然而，值得注意的是，目前仍缺乏
基于长期前瞻性的随访结果和大样本的自然人群调查数据建立CGM正常
参考值的研究。
近年来，有学者致力于应用CGM技术建立非糖尿病人群的大型生物数据
库，进一步探究了该人群的CGM数据特征，并探索了该人群糖与其他
生理指标间的关联。Keshet等［14］在2019—2022年期间收集7104
名40-70岁的健康成年人的CGM数据，并计算葡萄糖在目标范围内时
间(timeinrange,TIR)、平均糖波动幅度(meanamplitudeof
glycemicexcursion,MAGE)、CV、J指数、低糖指数、高糖指
数等CGM指标，发现上述指标均随着年龄增加而发生显著变化；其中，
MAGE变化最大，每年增长0007mmol/L,提示CGM技术或可用于
捕捉健康人群随衰老而发生的糖代谢变化。此外，该研究还发现，低糖
指数与颈动脉内膜中膜厚度呈正相关，J指数与眼底成像中的分形维数显
著相关。
以上研究为未来CGM在非糖尿病人群中的研究和临床应用提供参考，并
进一步揭示了糖与其他生理指标之间的潜在规律。未来可进一步探究健
康人群CGM测得的糖指标与长期健康结局之间的关系。
二、CGM应用于糖尿病前期人群的筛查
早期识别糖尿病前期人群或有机会通过早期干预缓解或逆转疾病的进一
步进展，故对糖尿病前期进行筛查十分重要。2024年美国糖尿病学会发
布的糖尿病医学诊疗标准推荐使用空腹糖(fastingplasmaglucose,
FPG)75g口服葡萄糖耐量试验(oralglucosetolerancetest,OGTT)
和糖化红蛋白(glycatedhemoglobinAic,HbAlc)来诊断糖尿病前
期。然而上述检测方法均有其局限性。既往研究表明，在第一次FPG结
果均正常的人群中,约40%的受试者根据后续进一步的糖监测结果可被
诊断为糖尿病前期［15］；而OGTT操作复杂，且重复性较差；HbAlc
易受其他因素影响，如红蛋白病、肝肾疾病状态等可通过影响红细胞生
成和寿命或干扰检测方法来影响HbAlc的浓度。此外，传统糖监测