Vers un calcul simplifié des glucides dans le diabète de type 1

Le calcul des glucides est une tâche incontournable du quotidien des personnes qui vivent avec le diabète de type 1 (DT1). Elle est en effet essentielle pour déterminer la dose d’insuline à administrer au moment du repas à l’aide d’un ratio insuline-glucides (p. ex., si le ratio est de 1 unité pour 10 g de glucides, un repas contenant 50 g de glucides nécessitera 5 unités d’insuline). Ce dernier est propre à chaque personne et peut être différent pour chaque repas.

En plus de permettre de déterminer de façon précise la dose d’insuline nécessaire pour le repas, le calcul des glucides permet également de favoriser l’atteinte des cibles glycémiques, et de profiter d’une plus grande flexibilité alimentaire. 

Une tâche complexe

Cependant, le calcul des glucides est un processus fastidieux qui requiert de la précision et une connaissance approfondie des aliments étant une source de glucides, des étiquettes alimentaires, ainsi que de l’impact de certains nutriments sur la glycémie. Une étude menée en 2012 montrait en effet que la marge d’erreur dans le calcul des glucides chez des personnes vivant avec le DT1 était d’environ 21 %. De plus, certaines situations peuvent compliquer davantage ce calcul comme l’absence d’informations sur les valeurs nutritionnelles ou les repas pris au restaurant. 

Bien que le calcul des glucides soit depuis longtemps l’un des aspects les plus complexes et exigeants de la vie avec le DT1, certaines avancées technologiques et recherches récentes laissent entrevoir la possibilité d’alléger ce fardeau.

Faciliter le calcul grâce aux technologies et aux outils numériques

Parmi les différentes technologies et outils numériques visant à simplifier le calcul des glucides, on trouve des applications mobiles dédiées à cette tâche. Ces applications permettent d’accéder à des bases de données alimentaires complètes, de saisir les aliments consommés et d’obtenir rapidement une estimation des glucides. Certaines applications (p. ex., SNAQ) offrent même des fonctionnalités avancées telles que la reconnaissance d’image pour faciliter l’identification des aliments et le calcul des glucides. Il faut cependant garder à l’esprit que les données obtenues peuvent être plus ou moins fiables et que, si l’application vient d’un autre pays, la valeur nutritive des aliments n’est pas toujours identique aux produits vendus au Canada. Cela dit, elles sont pratiques et disponibles en tout temps sur votre téléphone.

De plus, les technologies telles que les lecteurs de glycémie en continu (comme Guardian, Dexcom, FreeStyle Libre) permettent de suivre en temps réel la glycémie et d’obtenir des informations précieuses pour comprendre l’effet des aliments sur la glycémie. Certains de ces dispositifs peuvent même être associés à des pompes à insuline, appelées systèmes de boucle fermée hybrides ou « pancréas artificiels ». Ces systèmes, tels que Tandem Control IQ et Medtronic 780G par exemple, utilisent un algorithme pour ajuster l’administration d’insuline tout au long de la journée en fonction de la glycémie afin de minimiser les glycémies trop élevées ou trop basses. 

Bien que ces technologies ne simplifient pas directement le calcul des glucides, elles permettent de mieux comprendre l’impact des repas sur la glycémie et offrent un ajustement automatique de l’insuline pour faciliter la gestion glycémique.

À la recherche d’un calcul des glucides simplifié

Si les pancréas artificiels ont démontré leurs bienfaits pour la gestion de la glycémie et la qualité de vie, la gestion de la glycémie après le repas demeure cependant toujours un enjeu. Ces systèmes dépendent en effet de la capacité de l’utilisateur à compter et à saisir avec précision les glucides consommés. 

De nombreuses études ont été menées depuis des années pour simplifier le calcul des glucides et/ou améliorer la gestion de la glycémie après les repas (p. ex., en ajoutant des injections d’Amyline). Certaines ont tenté de laisser la pompe ajuster automatiquement l’insuline lors d’un repas en se basant sur les mesures du capteur de la glycémie en continu seulement, sans que l’utilisateur ait à indiquer qu’il mange ou ce qu’il mange. Cependant, cette approche donnait lieu à d’importantes hyperglycémies après le repas et ne s’est donc pas avérée efficace. 

Une étude publiée en 2023 met en évidence une autre façon de simplifier le calcul des glucides : l’estimation de la taille des repas. Si cette méthode a déjà été étudiée précédemment, cette étude est la première à avoir comparé son efficacité avec le calcul « traditionnel » des glucides, chez 30 participants vivant avec le DT1 et utilisant un pancréas artificiel.

Cette approche alternative consiste simplement à déterminer si le contenu en glucides du repas est faible (moins de 30 g), moyen (30 à 60 g), élevé (60 à 90 g) ou très élevé (plus de 90 g). La pompe se charge ensuite de déterminer le bolus selon cette estimation.

L’étude mesurait le temps passé dans la plage cible à différents moments de la journée (la nuit par rapport au jour) ainsi que le temps passé en hypo et en hyperglycémie.

Les résultats de l’étude montrent que le temps passé dans, au-dessus et en dessous de la plage cible était similaire avec les deux approches avec cependant un peu plus de glycémies élevées avec la méthode simplifiée. Ces résultats sont encourageants, car ils suggèrent qu’une approche plus simple du calcul des glucides pourrait être envisagée à l’aide des pancréas artificiels, offrant ainsi une solution pratique et moins contraignante pour les personnes vivant avec le DT1 qui bénéficient de ces technologies.

En résumé, les avancées technologiques telles que les applications mobiles et les systèmes de boucle fermée hybrides, combinées à des méthodes simplifiées de calcul des glucides, offrent de nouvelles perspectives pour simplifier la gestion du DT1 et améliorer la qualité de vie des personnes concernées.

Références :

• Brazeau, A-S. et al. (2013). Carbohydrate counting accuracy and blood glucose variability in adults with type 1 diabetes. Diabetes research and clinical practice vol. 99(1): 19-23. doi:10.1016/j.diabres.2012.10.024
• Gingras, V. et al. (2018). The challenges of achieving postprandial glucose control using closed-loop systems in patients with type 1 diabetes. Diabetes, obesity & metabolism vol. 20(2): 245-256. doi:10.1111/dom.13052
• El-Khatib FH, et al. (2010). A bihormonal closed-loop artificial pancreas for type 1 diabetes. Sci Transl Med,2(27):ra27. doi: 10.1126/scitranslmed.3000619
• Dovc K. et al. (2020). Faster compared with standard insulin aspart during day- and-night fully closed-loop insulin therapy in type 1 diabetes: a double-blind randomized crossover trial. Diabetes Care, 43:29–36 
• Haidar, Ahmad et al. (2023). A Randomized Crossover Trial to Compare Automated Insulin Delivery (the Artificial Pancreas) With Carbohydrate Counting or Simplified Qualitative Meal-Size Estimation in Type 1 Diabetes. Diabetes care, dc222297.  doi:10.2337/dc22-2297