這是一份根據演講者原音逐字稿為主軸，並融合簡報（Slides）細節進行擴充與強化的「二合一」詳細演講逐字手稿。內容已編修為流暢的繁體中文，保留了講者的語氣、邏輯、幽默感以及所有的臨床數據，並以底線標示出僅存在於簡報上的延伸資訊與精確數值。

第一部分：配備自動化胰島素給藥系統之新型感測器的真實世界效能分析 (Performance of a newly introduced sensor with AID system: A real-world analysis)

主持人 (Moshe)： （會議開場）我們有請第一位講者 Viral 上台。他將為我們講解配備自動化胰島素給藥（AID）系統之新型感測器的效能，以及真實世界數據的分析。Viral，請開始你的演講。

講者 (Viral N. Shah, MD)： 大家早安，Moshe 早安，Tade 早安，各位早安。 非常感謝能有這個機會，在早上 7 點 45 分站在這裡為大家演講。如果我在演講中犯了什麼錯，那絕對是因為我的咖啡因還沒發揮作用，請大家多多包涵。（看到簡報畫面出現）好的，現在我看到簡報了，我鬆了一口氣。剛才 Moshe 說這個時段沒有 Q&A 問答時間，但如果大家有任何問題，演講結束後我會在現場為大家解答。

利益衝突聲明 (Disclosures)

這是我的利益衝突聲明。其中與本次簡報相關的研究贊助包含了 NovoNordisk、Dexcom、Eli Lilly、Medtronic 等，擔任顧問或講者的機構則包含 Abbott、Tandem Diabetes Care 等。

MiniMed 780G 系統與感測器相容性 (Sensor Compatibility)

我們都知道，Medtronic（現在稱為 MiniMed）的 780G 是一個自動化胰島素給藥系統 (AID system)，或者你也可以稱之為進階混合閉環系統。目前該系統可與三種感測器相容：

Instinct 感測器與 FreeStyle Libre 3 Plus 非常相似，但它是專門為了與 780G 連線而設計的。Instinct 感測器是由 Abbott Diabetes Care 獨家製造，採用與 FSL3+ 相同的感測化學技術與演算法，獲 FDA 批准與 CE 認證，可配戴長達 15 天，預計於 2025 年 12 月推出。而 G4S 感測器同樣獲 FDA 批准與 CE 認證，可配戴 7 天，已於 2023 年 4 月推出。 在本次的研究中，我們主要聚焦於這兩種感測器，請記住我們在此並不會討論 Simplera。我們關注的是 G4S 與 Instinct。

研究目標 (Aims)

本研究的目標有兩個：

研究方法 (Methods)

我們的研究方法非常簡單。我們分析了 CareLink 系統上的數據，CareLink 是 Medtronic 的資料入口網站，所有資料都儲存在這裡。我們擷取了同意分享資料的真實世界美國 780G 使用者的數據。對於每種感測器，我們至少分析 30 天的配戴資料，如果資料允許，我們最多會分析到 90 天的感測器數據。

就如同我前面提到的兩個目標，首先，我會向大家展示 Instinct 感測器在血糖結果上的效能（並會依據年齡層以及是否採用最佳設定進行分層分析）；接著，我會展示從 G4S 轉換到 Instinct 的結果比較。

結果一：Instinct 感測器使用者的血糖結果 (Glycemic Outcomes)

這部分是 Instinct 感測器搭配 780G 的整體使用者數據（美國數據，目前不包含歐洲）。 在涵蓋了 N=13967 位總使用者的分析中：

接著，我們來看那些採用了**「建議最佳設定 (Recommended Optimal Settings, ROS)」**的使用者表現（N=5640）。最佳設定指的是兩件事：血糖目標設定為 100 mg/dL，以及主動胰島素作用時間 (Active Insulin Time, AIT) 設定為 2 小時。

依年齡層的分析： 我們對這部分其實很熟悉，但如果依年齡層來分析數據，成年人的表現理所當然地會優於孩童（尤其是青少年）。

結果二：從 G4S 轉換至 Instinct 感測器的結果 (Outcomes After Switching)

這是有趣的部分：當使用者原本使用 G4S，現在轉換成由 Abbott 製造、專為 Medtronic 設計的 Instinct 感測器（N=4364），會發生什麼事？

這說明了一件事：更換至 Instinct 感測器所帶來的 TIR 改善，絕大部分是源自於 TITR（嚴格目標範圍內時間）的提升。

潛在原因分析：為何會產生改善？

為什麼會有這樣的改善？我們試著進行了更深入的探討：

總結來說： 因為感測器配戴時間拉長，使用者平均每天多出了大約 2 小時停留在自動化模式，這賦予了系統更多進行微小自動校正 (autocorrections) 的機會，進而帶來了更好的血糖結果。

結論與臨床啟示 (Conclusion)

為我的演講作個總結。這項真實世界分析非常明確地證實了：

我認為這個結果非常有趣，因為學界一直對於不同感測器之間的差異（例如感測器偏差 bias）存在諸多爭論。我今天不打算深入討論感測器偏差的細節，但我認為當我們談論到**「自動化胰島素給藥 (AID) 系統」時，「系統/演算法本身」的決定性遠大於「感測器」** (the system matters the more, the sensor matters less)。也就是說，只要搭配了強大的自動化給藥演算法，即便使用不同的感測器，你依然能達到期望的臨床結果。

即將發表的隨機對照試驗 (RCT)： 你可能會說，這項研究的限制在於它終究是「真實世界數據」，我們無法完全掌握使用者的背景資訊與操作行為。如果你期待看到隨機對照試驗 (RCT) 的結果，歡迎參加星期六（最後一天）的議程。 （該議程為：Oral Presentation 10, Hall 113, 13:35-15:15 PM。由 Maya Laron Hirsh 等人發表的隨機交叉試驗，探討 Simplera Sync 與 Instinct 感測器在 780G 系統上的安全性、有效性與可互換性，將證明兩者的臨床等效性）。 我在此先給大家賣個關子：我們在這裡看到的真實世界趨勢，你們將在該 RCT 結果中看到完全相同的結論。

我的演講就到這裡結束，我用的時間遠比大會給我的 15 分鐘還要少。感謝 MiniMed (包含參與的 780G 使用者、美國醫療人員以及生物統計團隊) 給我這個機會，讓我在短時間內處理並分析這些數據。非常感謝大家早起聆聽。

主持人 (Moshe)： 謝謝你，謝謝。我們原本還滿擔心時間掌控的問題，所以一開始決定不開放問答，但 Viral 表現得極為出色，掌控得非常好，也許我們在最後還能留點時間交流。