• Non ci sono risultati.

AUC media iperglicemia

-0,49

0,02 *

Anno accademico 2013/2014 Pag. 47

8. DISCUSSIONE

La relazione tra DMT1 e sonno è stata di recente studiata ed in merito alla età pediatrica i dati sono ancora piuttosto scarsi; tuttavia da essi emerge come una relazione tra diabete e alterazioni del sonno nel bambino possa realmente sussistere. In bambini affetti da DMT1 è stata osservata (29,30) una correlazione tra risvegli notturni e variazioni rapide dei valori di glicemia. Inoltre, è stata riportata la presenza di una tendenza complessiva alla riduzione del tempo totale di sonno, con difficoltà all’addormentamento e una riduzione dell’efficienza del sonno (29).

Recentemente, in pazienti diabetici con scarso controllo glicemico, è stata dimostrata la presenza di un’alterazione dell’asse ipotalamo-ipofisi-surrene, con ipersecrezione di glucocorticoidi (33), associata a eccessiva frammentazione del sonno notturno (34). Infatti le variazioni glicemiche e l’iperinsulinemia, tipiche del diabete mellito, conducono a una risposta allo “stress”, che compromette la continuità del sonno notturno, la sua qualità e la sua architettura.

I dati del presente studio dimostrano, in accordo con quanto riportato da altri (29,30), una relazione tra alterazioni glicemiche e qualità del sonno. In particolare, i soggetti con DMT1A hanno un’efficienza del sonno significativamente inferiore rispetto ai controlli. Questo parametro, cioè il rapporto tra tempo di sonno effettivo e tempo trascorso a letto, è stato utilizzato in diversi studi come espressione della qualità del sonno. Inoltre, è presente una significativa riduzione della percentuale di sonno profondo dei soggetti con DMT1A rispetto ai controlli. Come precedentemente detto il sonno profondo risulta di importanza fondamentale nel recupero metabolico

Anno accademico 2013/2014 Pag. 48 particolarmente nell’ambito dei neuro mediatori; quindi la carenza di sonno profondo può associarsi a sonnolenza diurna e pregiudicare il controllo glicemico attraverso il rilascio di citochine infiammatorie inibenti l’uptake di glucosio, ed aumentando la secrezione di ormoni contro regolatori (35).

Nell’ambito dei pazienti è stata eseguita l’analisi multivariata confrontando le diverse variabili espressione del controllo glicemico e della qualità del sonno; anche in questo caso una condizione di scarso controllo glicemico viene significativamente associata ad alterazioni del sonno.

Nella specifico, la percentuale di tempo in iperglicemia correla significativamente e inversamente con l’efficienza sonno e i minuti di sonno profondo: cioè maggiore il tempo con valori glicemici elevati e minore sono l’efficienza sonno e la quantità di tempo trascorso con sonno profondo.

Altra relazione statisticamente significativa, ma diretta, risulta quella tra il tempo trascorso in ipoglicemia con l’efficienza sonno e i minuti di sonno profondo; tale aspetto risulta rilevante non solo perché conferma la relazione tra diabete ed alterazioni del sonno, ma pone il paziente diabetico in una situazione di pericolo, contribuendo ad una condizione di ipoglicemia severa nel bambino. A questo proposito alcuni recenti studi (50,51) hanno suggerito come il sonno inibisca la risposta ormonale controregolatoria all’ipoglicemia.

Inoltre il nostro studio ha evidenziato una relazione inversa statisticamente significativa tra il valore medio della glicemia notturna e tutti i parametri relativi alla valutazione del sonno, evidenziando come non solo le alterazioni rapide dei valori

Anno accademico 2013/2014 Pag. 49 glicemici come già documentato in letteratura (29, 30), ma anche il valore assoluto possa giocare un ruolo determinante nel causare alterazioni del sonno.

Interessante notare come le relazioni statisticamente significative tra quantità/qualità del sonno e andamento glicemico facciano riferimento ai dati inerenti la seconda fascia oraria della notte (3:00 – 6:00), mentre nella prima fascia oraria della notte (23:00 – 3:00) questa relazione non sussiste in maniera significativa. Ciò potrebbe essere imputabile al cosiddetto ‘’effetto alba’’, una condizione di iperglicemia che si verifica nelle prime ore del mattino dovuta all’attivazione di ormoni contro regolatori, tra i quali sembra avere un ruolo importante il GH, come dimostrato da alcuni studi (52).

Infine, le alterazioni del sonno rilevate nel presente studio determinano una maggiore variabilità delle escursioni glicemiche: l’efficienza sonno e il sonno profondo, sia in termini percentuali che in valore assoluto, sono significativamente e inversamente correlati con l’AUC media settimanale relativa all’iperglicemia. Quest’ultima associazione è rilevante, in quanto recenti studi hanno evidenziato come l’AUC media sia un importante indice del profilo glicemico del paziente diabetico: Salardi e collaboratori (53) hanno dimostrato che i livelli di HbA1c correlano significativamente e direttamente con l’AUC media calcolata su 3 giorni, sia considerata complessivamente, sia suddivisa in fasce in base ai valori, come mostrato nella [Tab. IX].

Anno accademico 2013/2014 Pag. 50 [Tab. IX] Correlazioni tra l’AUC media calcolata su 3 giorni e i livelli di HbA1c (53)

Quindi l’AUC media rappresenta, in misura maggiore rispetto ai singoli valori glicemici dell’automonitoraggio, un determinante fondamentale del controllo glicemico del paziente diabetico, misurato dai livelli di HbA1c, che monitorano il rischio di sviluppare complicanze a lungo termine dovute al diabete. Ovviamente, oltre agli effetti delle alterazioni del sonno, nell’AUC media dobbiamo considerare anche l’influenza di altri fattori, come l’aderenza alla terapia insulinica, e fattori comportamentali, come l’alimentazione, l’attività fisica, le situazioni di stress, che possono ulteriormente modificare l’ampiezza delle escursioni glicemiche.

L’utilizzazione di un valore medio settimanale di AUC quindi, riducendo l’effetto di tali fattori, potrebbe spiegare la correlazione tra i parametri della qualità del sonno e l’ampiezza delle escursioni glicemiche.

Anche se è ipotizzabile che un’alterazione della qualità del sonno possa influenzare negativamente il controllo glicemico del giorno successivo, il presente lavoro di tesi non ha permesso di trarre conclusioni definitive a riguardo.

Anno accademico 2013/2014 Pag. 51

8. CONCLUSIONI

Il presente studio evidenzia una correlazione tra scarso controllo glico-metabolico e alterazioni della qualità del sonno in soggetti diabetici in età pediatrica. L’efficienza del sonno e la percentuale di sonno profondo risultano significativamente ridotti nei diabetici rispetto ai soggetti sani.

L’efficienza del sonno, utilizzato come espressione della qualità del sonno, e i minuti di sonno profondo, responsabile di un riposo maggiormente ristoratore, sono negativamente influenzati sia dal tempo notturno trascorso in iperglicemia, sia dai valori della glicemia notturna.

Inoltre, l’associazione tra efficienza del sonno, minuti di sonno profondo e ipoglicemia risulta interessante anche alla luce del potenziale pericolo a cui il paziente diabetico viene esposto in tale situazione.

Infine, nei pazienti diabetici è stato osservato un sonno maggiormente disturbato, rispetto ai soggetti sani, caratterizzato dalla presenza di una maggiore frammentazione, in parte potenzialmente imputabile alla presenza di risvegli dovuti alla necessità di urinare in seguito alla presenza di un’iperglicemia marcata.

I dati emersi dal presente lavoro di tesi risultano essere in linea con quanto evidenziato dai pochi studi presenti in letteratura in età evolutiva.

La ricerca futura dovrà meglio chiarire i meccanismi attraverso i quali il diabete e le variazioni glicemiche possono influenzare il ciclo sonno-veglia e viceversa, cercando di interrompere questo circolo vizioso. Infatti, uno scarso controllo metabolico e le variazioni glicemiche conducono ad un cattivo riposo notturno in termini di durata e qualità, il quale a sua volta causa sonnolenza diurna e pregiudica il controllo

Anno accademico 2013/2014 Pag. 52 metabolico attraverso l’incremento del livello di ormoni controregolatori, responsabili di insulino-resistenza ed intolleranza al glucosio, aggravando ulteriormente le escursioni glicemiche, come dimostrato dalla correlazione significativa tra alterazioni del sonno e AUC media settimanale.

La valutazione del sonno dovrebbe quindi essere parte integrante dell’inquadramento diagnostico del giovane diabetico e la sua ottimizzazione dovrebbe rappresentare un altro target terapeutico volto al miglioramento del controllo glico-metabolico.

L’utilizzo dell’holter glicemico e dell’holter motorio-metabolico, pur non potendo quest’ultimo sostituire un polisonnigrafo, rende possibile la valutazione dell’efficienza del sonno, fornendo anche un’indicazione sulla sua qualità, in relazione alle variazioni glicemiche.

Nell’ambito dell’inquadramento diagnostico del paziente diabetico sarebbe auspicabile valutare le abitudini rispetto al sonno, la presenza di sonnolenza, le caratteristiche del sonno, come dormire poco e ingerire un elevato numero di calorie. Infatti, un sonno disturbato, cattive abitudini di sonno e sonnolenza diurna possono influenzare i pazienti nella fase di veglia non solo dal punto di vista delle funzioni cognitive e psicologiche e delle performance intellettuali e scolastiche, ma anche dal punto di visita del controllo glico-metabolico.

Da qui l’importanza anche di una terapia educazionale/comportamentale e della collaborazione tra pediatra diabetologo, neuropediatra e personale scolastico.

Uno stile di vita sano, con una scelta appropriata dei cibi e con il regolare svolgimento di attività fisica, associato a un sonno di buona qualità e durata possono ottimizzare il controllo metabolico in pazienti con DMT1A.

Anno accademico 2013/2014 Pag. 53 Uno stile di vita sano, infatti, riduce l’attivazione del sistema nervoso simpatico regolando la secrezione degli ormoni controregolatori, dell’insulina, della leptina e delle citochine proinfiammatorie.

Inoltre, la diagnosi ed il trattamento dei disturbi del sonno, come la presenza di apnee notturne, potrebbero potenzialmente aumentare la qualità della vita e migliorare il controllo metabolico nel pazienti con diabete tipo 1A.

D’altro canto, il miglioramento del controllo glico-metabolico, può migliorare la qualità del sonno, rinforzando un circolo virtuoso tra qualità della vita, sonno e controllo glico-metabolico.

Anno accademico 2013/2014 Pag. 55

10. ABBREVIAZIONI

DMT1A

Diabete mellito tipo 1A

CVD

Malattia cardiovascolare

PSG

Polisonnografia

CGM

Monitoraggio continuo glucosio

HPA

Asse ipotalamo-ipofisi-surrene

EEG

Elettroencefalografia

EMG

Elettromiografia

ECG

Elettrocardiogramma

REM

Rapid eye movement

NREM

Non-rapid eye movement

N1

Stadio 1 del sonno

N2

Stadio 2 del sonno

N3

Stadio 3 del sonno

SWS

Sonno a onde lente

DKA

Chetoacidosi diabetica

Anno accademico 2013/2014 Pag. 57

9. BIBLIOGRAFIA

(1) Alemzadeh R., Ali O., Type 1 Diabetes Mellitus in: Kliegman R.M., Stanton B.F., Schorn N.F., St. Geme J.W., Behrman R.E., Nelson Textbook of Pediatrics, 19th ed., Saunders 2011: 1969 – 1990.

2) Salvatoni A., Bai A., Bianchi G., Federico G. et al. Intrafamilial spread of enterovirus infections at the clinical onset of type 1 diabetes. Pediatric Diabetes 2013; 14: 407- 416.

3) Craig M.E., Hattersley A., Donaghue K.C. Definition, epidemiology and Classification of diabetes in children and adolescents. Pediatric Diabetes 2009; 10 (Suppl. 12): 3 – 12.

4) Devendra D., Liu E., Eisenbarth G.S.. Type 1 diabetes: recent developments. BMJ 2004; 328: 750 – 754.

5) Lammi N., Karvonen M., Tuemilehto J. Do microbes have a casual role in type 1 diabetes? Med Sci Monit 2005; 11: RA63 – 69.

6) American Diabetes Association. Diagnosis and classification of Diabetes Mellitus. Diabetes Care January 2012, 35:S64-S71.

Anno accademico 2013/2014 Pag. 58 7) Jarvisalo M.J., Lehtimaki T., Raitakari O.T. Determinants of arterial nitrate- mediated dilatation in children, role of oxidized low-density lipoprotein, endothelial function and carotid intima media thickness. Circulation 2004; 109: 2885 – 2889.

8) Daneman D. Type 1 Diabetes. Lancet 2006; 367: 847 – 858.

9) Pyorala K., LaaKso M., UUsitupa M. Diabetes and atherosclerosis: an epidemiologic view. Diabetes Metab Rev 1987; 3: 463 – 524

10) Garcia M.J., McNamara P.M., Gordon T. et al. Morbidity and mortality in diabetics in the Framingham population : sixteen year follow up study. Diabetes 1974; 23: 105 – 111.

11) Jarvisalo M.J., Jartti L., Nanto-Salonen K. et al. Increased aortic intima media thickness. A marker of preclinical atherosclerosis in high risk children. Circulation 2001; 104: 2943 – 2947.

12) Chokroverty S., An overview of normal sleep, in: Chokroverty S., Sleep Disorders Medicine, 3rd ed., Sanders 2009: 5-21.

13) Hastings Hagenauer M., and Lee T.M., Adolescent sleep patterns in humans and laboratory animals. Hormones and Behavior 64 (2013): 270-279.

Anno accademico 2013/2014 Pag. 59 14) Ohayon M.M., Carskadon M.A., Guilleminault M.D. et al. Meta-Analysis of quantitative sleep parameters from childhood to old age in healthy individuals: developing normative sleep values across the human lifespan. Sleep 2004; 27: 1255- 1273.

15) Nam, Sang Ook. Normal Sleep in Children and Adolescents. Journal of the Korean Child Neurology Society 19.2 (2011): 67-75.

16) Yin Zhu, Chun-Ting Au, Hugh S. Lam et al. Sleep architecture in school-aged children with primary snoring. Sleep Med 2014; 15: 303 – 308.

17) Terzano M.G., Palomba V., Rossi M., Parrino L., Gli effetti polisonnografici dei farmaci ipnotici. Noos 2004; 2: 67 – 90.

18) Iglowstein I., Jenni O.G., Molinari L. et al. Sleep duration from infancy to adolescence: reference value and generational trends. Pediatrics 2003; 111: 302 – 307.

19) Sheldom S.H., Sleep in infants and children. Sleep Medicine 2002; 99 -103.

20) Galland B.C., Taylor B.J., Elder D.E. et al. Normal sleep patterns in infants and children: a systematic review of observational studies. Sleep Med Rev 2012; 16: 213 – 222.

Anno accademico 2013/2014 Pag. 60 21) Henderson J.M., France K.G., Owens J.L., et al. Sleeping through the night : the consolidation of self-regulated sleep across the first year of life. Pediatrics 2010; 126: 1081 – 1087.

22) Sadeh A. Abrief screening questionnaire for infant sleep problems: validation and findings for an internet sample. Pediatrics 2004; 113: 570 – 577.

23) Galland BC, Kennedy GJ, Mitchell EA et al. Algorithms for using an activity- based accelerometer for identification of infant sleep-wake states during nap studies. Sleep Med 2012; 13: 743 – 751.20)

24) Owens J.A., Sleep Medicine in: Kliegman R.M., Stanton B.F., Schorn N.F., St. Geme J.W., Behrman R.E., Nelson Textbook of Pediatrics, 19th ed., Saunders 2011: 1969 – 1990.

25) Scher A., Infant sleep at 10 mo of age as a window to cognitive development. Early Hum Dev 2005; 81: 289 – 292.

26) Touchette E., Petit D., Seguin J.R. et al. Associations between sleep duration patterns and behavioural/cognitive functioning at school entry. Sleep 2007; 30: 1213 – 1219.

27) Gregory A.M., Caspi A., Moffitt T.E. et al. Sleep problems in childhood predict neuropsychological functioning in adolescents. Pediatrics 2009; 123: 1171 – 1176.

Anno accademico 2013/2014 Pag. 61 28) Montplaisir J., Touchette E., Petit D. et al. Short sleep duration and risk of obesity in early childhood – a longitudinal study. Sleep 2007; 30: A101 – 102.

29) Pillar G., Schuscheim G., Weiss R. et al. Interactions between hypoglycaemia and sleep architecture in children with type 1 diabetes mellitus. J Pediatr 2003; 142: 163 – 168.

30) Villa M.P., Multari G., Montesano M. et al. Sleep apnea in children with diabetes mellitus: effect of glycemic control. Diabetologia 2000; 43: 696 – 702.

31) Leproult R., Copinshi G., Buxton O. et al. Sleep loss results in an elevation of cortisol level the next evening. Sleep 1997;20: 865 – 870.

32) Chan O., Inouye K., Riddel M.C. et al. Diabetes and the hypotalamo-pituitary- adrenal (HPA) axis. Minerva Endocrinol 2003; 28: 87 – 102.

33) Balbo M., Leproult R., Van Cauter E. Impact of sleep anf its disturbances on hypotalamo-pituitary-adrenal axis activity. Int J Endocrinol 2010; 1 – 16.

34) Jauch-Chara K., Schmid S.M., Hallschmid M. et al. Altered neuroendocrine sleep architecture in patients with type1 diabetes. Diabetes Care 2008; 31: 1183 – 1188.

Anno accademico 2013/2014 Pag. 62 35) Vgontzas A.M., Papanicolau D.A., Bixler E.O. et al. Sleep apnea and daytime sleepness and fatigue: relation to visceral obesity, insulin-resistance and hypercytokinemia. J Clin Endocrinol Metab 2000; 85: 1151.

36) Barone M.T., Menna-Barreto L., Diabetes and sleep: a complex cause-and-effect relationship. Diabetes research and clinical practice 2011; 91: 129-137.

37) Cole T.J., Faith M.S., Pietrobelli A. and Heo M., What is the best measure of adiposity change in growing children: BMI, BMI %, BMI z-score or BMI centile? European Journal of Clinical Nutrition (2005) 59, 419–425.

38) Buckingham B.A., Kollman C., Beck R. et al. Evaluation of factors affecting CGMS calibration. Diabetes Technol Ther. 2006; 8: 318-325.

39) Hirsch I.B., Armstrong D., Bergenstal R.M. et al. Clinical application of emerging sensor technologies in diabetes management: consensus guidelines for continuos glucose monitoring (CGM). Diabetes Technol Ther. 2008; 10: 232- 244.

40) Tamborlane W.V., Beck R.W., Bode B.W. et al. Continuous glucose monitoring and intensive treatment of type 1 diabetes. N Engl J Med. 2008; 359: 1464-1476.

41) Blevins T.C., Bode B.W., Garg S.K. et al. Continuous glucose monitoring task force. Endocr Pract 2010; 16: 730-745.

Anno accademico 2013/2014 Pag. 63 42) Hammond P.J., Amiel S.A., Dayan C.M. et al. ABCD position statement on continuos glucose monitoring : use of glucose sensing in outpatient clinical diabetes care. Pract Diab Int 2010; Vol 27: No 2.

43) De Feo P., Di Loreto C., Ranchelli A. et al. Alternative indicators of metabolic control. Diabetes Research and Clinical practice 2006; 74: S72-S76.

44) Sharif M.M., Bahammam A.S. Sleep estimatinon using bodymedia’s sensewear armband in patiens with obstructive sleep apnea. Annals of Thoracic Medicine 2013; 53-57.

45) Malavolti M., Pietrobelli A., Dugoni M. et al. A new device for measuring daily total energy expenditure (TEE) in free living individuals. International Journal of Body Composition research 2005; 3:63.

46) St.-Onge M., Mignault D., Allison D.B. et al. Evaluation of a portable device to measure daily energy expenditure in free-living adults. Am J Clin Nutr 2007; 85: 742-749.

47) Jakicic J.M., Marcus M., Gallagher K.I., et al. Evaluation of the SenseWear Pro Armband™ to Assess Energy Expenditure during Exercise. Med Sci Sports Exerc. 2004; 36: 897-904 .

Anno accademico 2013/2014 Pag. 64 48) Malavolti M., Pietrobelli A., Dugoni M. et al. A new device for measuring resting energy expenditure (REE) in healthy subjects. Nutrition, Metabolism and Cardiovascular Diseases 2007; 338-343.

49) Galland B.C., Kennedy G.J., Mitchell E.A. et al. Algorithms for using an activity-based accelerometer for identification of infant sleep-wake states during nap studies. Sleep Med 2012; 13: 743 – 751.

50) Jones T.W., Porter P., Sherwin R.S. et al. Decreased epinephrine responses to hypoglicemia during sleep. NEJM 1998; 338: 1657 – 1662.

51) Matyka K.A., Crowne E.C., Havel P.J. et al. Conterregulation during spontaneous nocturnal hypoglicemia in prepubertal children with type1 diabetes. Diabetes Care 1999; 22: 1144 – 1150.

52) Porcellati F., Lucidi P., Bolli G.B., Fanelli C.G., Thirty years of research on the dawn phenomenon: lessons to optimize blood glucose control in diabetes.

Diabetes Care. 2013 Dec;36(12):3860-2.

53) Salardi S., Zucchini S., Santoni R. et al. The glucose area under the profiles obtained with continuous glucose monitoring system relationships with HbA(lc) in pediatric type 1 diabetic patients. Diabetes Care 2002; 25 (10):1840-4.

Anno accademico 2013/2014 Pag. 66

12. RINGRAZIAMENTI

In queste pagine colgo l'occasione di ringraziare tutte le persone che mi sono state vicine nel raggiungimento di questo traguardo.

Desidero ringraziare il Professore Giovanni Federico, relatore di questa tesi, per la grande professionalità e disponibilità dimostratemi, e per tutto l’aiuto fornito durante la realizzazione; ringrazio anche la dott.ssa Laura Gnesi, con la quale ho condiviso questo interessante studio durante questi mesi.

Ringrazio la dott.ssa Benedetta Marchi, per la gentilezza e la cortesia avute nei miei confronti, e per avermi costantemente guidato nella raccolta dei dati; e ringrazio anche l’infermiera Caterina Di Donato per la sua cordialità.

Ringrazio la mia famiglia, che è sempre stata il mio punto di riferimento: mia madre Lucia, il guardiano della mia anima, mio padre Rocco, che esattamente 30 anni fa ha vissuto la mia stessa fortissima emozione, e mia sorella Alessandra, che ha condiviso con me questi tre anni di convivenza . Li ringrazio, insieme a tutti i miei parenti, per tutti i valori che mi hanno trasmesso e perché con grande sostegno mi hanno permesso di raggiungere questo importante obiettivo: mi hanno saputo incoraggiare soprattutto nei momenti in cui credevo di non farcela e lo hanno saputo fare attraverso le parole e i gesti.

Ringrazio i miei amici in particolar modo Ivano, Peppe, e Grazia e che mi hanno regalato dei bei momenti di svago e mi sono stati vicini in questi anni, e tutti gli altri che hanno reso il periodo universitario trascorso a Pisa un’esperienza di vita unica e importante.

Anno accademico 2013/2014 Pag. 67 Ringrazio tutti i miei colleghi di corso, soprattutto Valerio, instancabile compagno di studio di innumerevoli esami, e il dott. Daniele, per il prezioso supporto nella realizzazione della presentazione, e tutti gli altri per il bel tempo trascorso insieme in questi anni di Università.

E il grazie più sentito va a tutti i bambini: il nostro compito è dare sempre il massimo per rendere più sopportabili le vostre sofferenze, per riuscire a strappare qualche sorriso, perché sono quelli i riconoscimenti più importanti del nostro lavoro, sono quelli che ci riempiono il cuore che ci fanno capire di aver preso la strada giusta e che ci incoraggiano ad andare avanti.

Documenti correlati