¿POR QUÉ LA DATA DE MI SENSOR (MCG) NO ES IGUAL A MI MEDICIÓN DE GLUCOSA EN SANGRE?
Es común que la información proporcionada por un Monitor Continuo de Glucosa (CGM por sus siglas en inglés) pueda diferir de las mediciones puntuales de glucosa en sangre obtenidas mediante pruebas de glucosa tradicionales, como los medidores de glucosa en sangre. Lo primero que tienes que saber es que es normal que esta data sea inconsistente o diferente. Antes de alarmarte, estresarte o ir corriendo a cambiar tu sensor, tómate un par de minutos para leer este blog.
Hay varias razones por las que esta diferencia podría ocurrir y aunque sabemos que esto pueda generarte dudas sobre la certeza de esta información, queremos compartirte varios estudios que mencionan que puede haber hasta un 25% de diferencia de data dependiendo el método y otros factores como:
1. Retraso en la medición:
Los CGM a menudo tienen un pequeño retraso en la medición en comparación con las pruebas de glucosa en sangre. La glucosa en el líquido intersticial (el líquido entre las células) puede tardar unos minutos en reflejar los niveles de glucosa en sangre. Esto puede resultar en discrepancias temporales entre las dos mediciones.
2. Calibración y precisión:
Los CGM deben calibrarse con mediciones de glucosa en sangre para aumentar su precisión. Si no se calibran correctamente, puede haber discrepancias en los valores mostrados. Además, los CGM pueden tener cierto margen de error inherente debido a la tecnología de medición utilizada.
3. Diferencias entre la sangre y el líquido intersticial:
La glucosa en sangre y la glucosa en el líquido intersticial no siempre están en perfecta sincronización. Los niveles de glucosa en sangre pueden cambiar más rápidamente en respuesta a la comida, la actividad física o la insulina, mientras que los CGM pueden tardar un poco en reflejar esos cambios.
4. Variedad en la ubicación del sensor:
Los CGM se colocan en diferentes áreas del cuerpo, y las lecturas pueden variar según la ubicación. Algunas áreas pueden mostrar lecturas de glucosa que difieren de otras áreas debido a diferencias en el flujo sanguíneo y otros factores. La recomendación ideal es que utilices tu sensor en la parte de más grasa de tu brazo Busca un lugar donde sea cómodo moverte y no te moleste la vestimenta. (Lee más sobre cómo cuidar tu sensor aquí).
5. Cambios en el flujo sanguíneo:
Si hay cambios en el flujo sanguíneo en la zona donde se encuentra el sensor del CGM, esto puede afectar las mediciones.
6. Diferencias en la calibración y el muestreo:
Las pruebas de glucosa en sangre se realizan en un solo momento en un solo lugar, mientras que los CGM realizan mediciones continuas en el tiempo y el espacio. Esto puede dar lugar a diferencias debido a la variabilidad natural de los niveles de glucosa.
7. Errores técnicos o de dispositivo:
Los CGM no son perfectos. Son dispositivos tecnológicos y pueden estar sujetos a errores técnicos o problemas de calibración.
Ahora bien, es importante que tomes en cuenta que si eres una persona sana que no tiene un diagnóstico médico, la interpretación de las diferencias en los datos de tu CGM depende de tus objetivos y contexto específico. Si no tienes preocupaciones médicas inmediatas relacionadas a la glucosa, las discrepancias en los datos de tu CGM podrían no ser tan críticas. Aquí hay algunos puntos a considerar:
1. Patrones generales:
En una persona sana, los patrones generales de los niveles de glucosa son más importantes que las lecturas individuales precisas. Si tus lecturas de CGM muestran una tendencia constante de niveles de glucosa dentro de un rango saludable, es más significativo que una pequeña discrepancia ocasional.
2. Respuestas a la alimentación y la actividad:
Si las discrepancias entre las lecturas del CGM y las pruebas de glucosa en sangre son consistentes y predecibles, podrían estar relacionadas con la forma en que tu cuerpo responde a la comida y la actividad física. Esto puede ser útil si estás interesado en optimizar tus elecciones dietéticas, de ejercicio, sueño y manejo del estrés.
3. Ajuste personalizado:
Si estás utilizando el CGM como parte de tu enfoque de biohacking para comprender mejor cómo tu cuerpo responde a diferentes factores, como alimentos específicos, ejercicios y hábitos de sueño, las diferencias en los datos van a brindarte información valiosa para realizar ajustes personalizados en tu estilo de vida.
4. Autoconocimiento y experimentación:
Si estás curioso acerca de cómo ciertos factores afectan tus niveles de glucosa y estás dispuesto a experimentar con diferentes enfoques, las discrepancias en los datos podrían ser parte de tu proceso de autoconocimiento y optimización personal.
5. Conversación con profesionales de la salud:
Aunque eres una persona sana, puede ser útil compartir tus datos de CGM y las discrepancias con un profesional de la salud. Pueden brindarte información valiosa y consejos sobre cómo interpretar y utilizar los datos de manera efectiva.
Recuerda que lo que nos interesa desde Habits es que puedas visualizar tus tendencias y patrones de comportamiento, para que puedas optimizar tu estilo de vida y mejorar tu salud.