CGM 究竟能告诉你哪些关于当前健康状况的信息？
对于糖尿病患者而言，持续葡萄糖监测（CGM）已被证实是个性化管理的有力工具。其中规模最大、质量最高的一项研究——针对156名1型糖尿病成人患者的随机对照试验——发现，与标准指尖采血检测相比，使用带有可选警报功能的间歇性扫描CGM在24周内可使糖化血红蛋白（HbA1c）多降低0.5个百分点，并且每天在70–180 mg/dL的目标血糖范围内多停留130分钟[3]。另一项针对2型糖尿病和糖尿病前期的研究显示，将CGM与个性化数字健康指导相结合，持续8周后，血糖波动最大者的HbA1c从7.39%降至6.82%[2]。这些都是真实且具有临床意义的改善。
对于非糖尿病患者，持续葡萄糖监测（CGM）仍能提供有用的个性化反馈，但效果不那么显著。一项针对1300多名非糖尿病用户使用集成CGM应用程序的真实世界分析显示，与记录较少的人相比，更频繁记录饮食的人处于健康血糖范围（70–140 mg/dL）的时间更长，且最高血糖值更低[1]。同一项研究还表明，BMI较高的人群平均血糖更高且处于目标范围内的时间更短，这说明CGM能帮助人们——即使未被诊断为糖尿病——直观了解自身体重和饮食习惯对血糖的影响[1]。
有哪些局限——这些数据真的可信吗？
CGM的准确度足以支持日常决策，但并非完美无缺。一项针对成年糖尿病患者使用Dexcom G7传感器的大型准确性研究显示，手臂佩戴位置的绝对相对差平均值（MARD）——即传感器读数与实验室参考值之间的偏差指标——为8.2%，表明平均误差较小[5]。然而，另一项让2型糖尿病患者同时佩戴两种不同CGM传感器的研究发现，两种传感器的平均血糖值可能相差13 mg/dL，而血糖达标时间百分比则可能相差8个百分点[7]。这意味着，根据您使用的传感器不同，个性化建议也可能随之改变。
另一个局限是：人们往往在初期使用后便停止使用CGM。一项针对某CGM集成应用超过7600名用户的大规模分析显示，仅30%的用户完成了两次或以上的传感器佩戴周期（每次28天以上），且一旦取下传感器，食物记录行为便急剧减少[4]。这表明，持续参与——而不仅仅是技术本身——是获取长期个性化建议的主要障碍。同一研究发现，基线血糖较高的人佩戴传感器时间更长，但记录食物的频率更低，这暗示被动监测与主动行为追踪可能需要不同的激励策略[4]。
谁最受益于基于CGM的建议？
证据明确显示，糖尿病或糖尿病前期人群获益最大。在针对1型糖尿病的随机试验中，持续血糖监测组糖化血红蛋白水平下降0.5%，且每日血糖达标时间增加130分钟[3]。而在2型糖尿病及糖尿病前期患者中，血糖变异性最高（波动最剧烈）的人群改善最为显著——经过8周持续血糖监测联合健康指导后，其糖化血红蛋白水平降低0.57%[2]。即便在糖原贮积症等罕见代谢疾病中，持续血糖监测也帮助临床医生制定个性化饮食调整方案，使接受随访监测的全部10名患者低血糖持续时间均有所缩短[9]。
对于非糖尿病患者而言，其益处较为有限且不确定性更高。一项包含盲法持续葡萄糖监测（CGM）的工作场所健康筛查研究发现，糖尿病前期患者的平均血糖水平高于正常参考人群，且血糖达标时间更短，这表明CGM能够识别出可能通过生活方式干预获益的高危个体[6]。然而，一项针对45项基于CGM的2型糖尿病个性化营养研究的范围综述指出，尽管该方法展现出潜力，但现有证据在方法论上缺乏一致性，且仅有少数研究测量了行为或长期结局[8]。因此，如果你身体健康且仅出于好奇，CGM能提供有趣的数据，但据此获得的个性化建议可能尚未得到充分证据支持。
关于这些来源
该答案基于9篇经同行评审的研究构建而成——发表于2020年至2026年间，其中5篇为2024年及以后发表，3篇发表于Q1期刊，累计被引301次——这些研究是从12篇通过质量筛选的文献中选出的最具相关性的成果，而12篇文献又源自从超过5亿篇论文数据库中检索到的79篇论文。
本文引用的文献
984-P：探索Dexcom持续血糖监测系统与Levels代谢健康应用饮食记录功能对无糖尿病真实世界队列中不同BMI类别血糖结局及行为的影响
在一项针对1,304名非糖尿病患者的真实世界研究中，参与者使用Dexcom动态血糖监测仪和饮食记录应用程序。结果显示，饮食记录频率高于中位数的人群，其血糖处于目标范围内的时间更长，且血糖峰值更低；而体重指数较高的人群，平均血糖水平更高，且血糖达标时间更短[1]。
实时持续葡萄糖监测与个性化数字健康指导对2型糖尿病及糖尿病前期患者血糖控制及生活方式的影响。
在一项针对110名2型糖尿病或糖尿病前期患者的前瞻性队列研究中，经过8周的持续葡萄糖监测（CGM）结合个性化数字健康指导，血糖变异性最高组的糖化血红蛋白（HbA1c）从7.39%降至6.82%，同时体力活动和饮食习惯得到改善[2]。
间歇性扫描式持续葡萄糖监测用于1型糖尿病
在一项针对156名糖化血红蛋白水平较高的1型糖尿病成人患者的随机对照试验中，使用可选警报式间歇扫描持续葡萄糖监测（CGM）的患者，其糖化血红蛋白水平比采用指尖采血检测的患者多降低0.5个百分点，并且在24周内每天处于目标血糖范围的时间增加了130分钟[3]。
真实世界Vively应用用户中持续葡萄糖监测用于个性化营养的回顾性观察研究
在一项针对7647名连续血糖监测（CGM）集成应用用户的回顾性研究中，仅30%的人完成了两次或以上的传感器佩戴周期（每次28天以上），且传感器移除后食物记录量急剧下降。基线血糖水平较高者佩戴CGM时间更长，但食物记录次数更少[4]。
Dexcom G7持续葡萄糖监测系统在成人糖尿病患者中的准确性与安全性
在一项针对316名成年糖尿病患者的多中心研究中，Dexcom G7持续血糖监测系统在上臂佩戴时的平均绝对相对差（MARD）为8.2%，腹部佩戴时为9.1%，且未出现严重不良事件[5]。
82-LB：将持续葡萄糖监测（CGM）纳入试点工作场所健康筛查，以提供个性化血糖谱
在一项针对207名员工的试点工作场所健康筛查中（85%的人拥有至少4天的持续血糖监测数据），盲法持续血糖监测发现了7例此前未确诊的2型糖尿病和24例糖尿病前期病例，且与正常样本相比，糖尿病前期患者的平均血糖水平更高，血糖达标时间更短[9]。
连续血糖监测指标中的个体内变异与传感器间变异。
在一项针对172名未使用胰岛素的2型糖尿病成年人的二次分析中，同时佩戴两种不同的连续血糖监测（CGM）传感器，其平均血糖值的相关系数为r=0.86，但两者平均相差13 mg/dL，且个体在3个月内的变异性较大（关键指标的个体内变异系数约为14–20%）[10]。
持续血糖监测与个性化营养在2型糖尿病中的应用——一项范围综述。
一项针对45项基于持续血糖监测（CGM）的2型糖尿病个性化营养研究的范围综述发现，干预措施包括CGM指导的营养方案、人工智能辅助预测及远程健康指导，但结果指标大多局限于糖化血红蛋白（HbA1c）和血糖达标时间，涉及行为或长期评估的研究较少[11]。
肝糖原贮积症的个体化管理：持续葡萄糖监测的作用。
在一项针对20名肝糖原贮积症患儿的干预前后研究中，基于持续血糖监测（CGM）指导的饮食调整使所有接受随访监测的10名患者的低血糖持续时间缩短，并在生长和代谢指标方面有所改善[12]。