連續血糖監測衍生指標與 HbA1c 之間的關係：MiniMed 780G 系統關鍵試驗探討

開場與背景介紹

非常感謝各位。我們接下來的演講主題是：在搭配 Simplera Sync 感測器的 MiniMed 780G 系統關鍵試驗中，連續血糖監測 (CGM) 衍生指標與糖化血色素 (HbA1c) 之間的關係。**本研究發表於 2026 年 3 月 11 日至 14 日在巴塞隆納舉辦的第 19 屆先進糖尿病科技與治療國際研討會 (ATTD)。**演講者是來自美國的 Jian Shen。

大家早安。非常榮幸能來到 ATTD 研討會。正如我們所體認到的，糖尿病科技的進步日新月異，我們每年參與研討會都能感受到發展速度越來越快。今天，我想帶領大家深入探討 SUCCESS （即 SUCCEED） 關鍵臨床試驗的內部細節，並探討連續血糖監測 (CGM) 所衍生的指標（例如目標範圍內時間 Time in Range, TIR 以及血糖管理指標 GMI），與我們所習慣的標準 HbA1c 測量方法之間該如何比較。

昨天我們聆聽了 Shelvin 醫師和 Bergensal 醫師之間關於 HbA1c 與 CGM 衍生指標的精彩辯論。我們都同意，釐清這些指標之間的關係，對於我們理解這些新科技帶來的血糖數據以及如何解讀這些數據，是絕對基礎且不可或缺的。然而，讓我感到有趣的是，儘管我們總是希望能將事情簡化，但坦白說，我們必須承認這其中的關聯其實非常複雜，遠比我們原本期望的還要複雜得多。

這是一份我的利益衝突聲明：我目前是 MiniMed 的員工。

探討 HbA1c 與 CGM 衍生指標的關聯性

關於 HbA1c 與 CGM 衍生指標（如 TIR 和 GMI）之間的對話與討論，尤其是在不同的自動胰島素給藥 (AID) 系統中，這些指標之間的對應關係（即探討 HbA1c 是否約略等同於 %TIR，以及 HbA1c 是否約略等同於 GMI）在近期受到了學界的質疑與探討（參考文獻：Di Molfetta S 等人，2026 年；Hansen, KW，2025 年）。

因此，這項特定研究的目的，就是要分析搭載 Simplera 感測器的 780G 系統 （其系統演算法包含了由以色列 DreaMed Diabetes 所開發的技術） 在 SUCCESS (SUCCEED) 臨床試驗中的數據。我想我們在這裡將會發現一些有用的資訊，幫助我們在某種程度上釐清這種關係，找出這些指標在哪個時間點能夠完美契合，又在哪個時間點實際上會產生分歧。能與各位分享我們所發現的結果，將是一件非常有趣的事情。

比較不同血糖指標的優劣與定位

這是一份試圖捕捉這些指標之間差異、優勢與劣勢的表格。當然，沒有任何一個指標是完美的，但我們正試圖善用這些我們已經使用了很長時間的傳統指標，同時思考我們希望過渡到什麼樣的新指標。

當我們在思考這些不同的指標時，我把它們看作是同一個故事中的三種不同特徵；或者，你也可以把它們想像成同一個家庭裡的三兄弟或三姊妹，他們對於所觀察到的事物都有著各自不同的視角。

因此，我認為作為科學家或研究人員，我們的部分責任與工作就是要去理解：它們何時是一致的？何時又是不一致的？以及這些數字對正在使用這些指標的患者或醫師來說，究竟代表著什麼實際意義？

數值對應關係與研究數據解析

這是一篇由 Roy Beck 曾經發表過的一份文獻，其中談到了 HbA1c (%)、GMI (平均血糖) 與 %TIR 之間錯綜複雜的關係（Beck RW 等人發表於《糖尿病科學與科技期刊》 J Diabetes Sci Technol. 2019 年）。這份研究得出了一個核心結論：「對於一個給定的 %TIR 或是 %TIR 的變化量，實際上會對應到一個範圍非常廣泛的可能 HbA1c 數值。」

從研究中的迴歸圖表可以觀察到，TIR 70-180 (%) 與 A1c (%) 呈現負相關的線性迴歸（截距為 9.65，斜率為 -0.041，RMS 為 0.49）；而平均血糖與 A1c 則呈現正相關（截距為 3.30，斜率為 0.024，RMS 為 0.45）。

如果我們進一步看這份試驗資料中針對給定 TIR 數值的 A1C 預估表，在比較基準期 (Baseline, N=455) 與第六個月 (Month 6, N=545) 的數據時，我們能精確地看到指標間的轉換推估。以基準期資料為例，轉換方程式為 A1C = 10.31 - 0.048 x TIR (RMS=0.67)；而第六個月的方程式則微調為 A1C = 9.65 - 0.041 x TIR (RMS=0.49)。具體應用在臨床目標上，當患者的 TIR 達到 70% 的及格標準時，在基準期模型中預估的 A1c 為 7.0% (95% CI: 5.6-8.3)，而在第六個月的模型中預估的 A1c 則下降至 6.8% (95% CI: 5.8-7.8)。這些廣泛的信賴區間確切地說明了我們無法單靠單一指標來完全替代另一個指標，也呼應了前面提到多維度評估的重要性。