Variabilidad glucémica: ¿qué no revela la hemoglobina glucosilada sobre el riesgo clínico?

Autores/as

  • Clayton Bonani Novais Must Universit
  • Ana Carla Gomes Rosa Universidade Anhanguera-UNIDERP
  • Nathalia Przybylek Becker

DOI:

https://doi.org/10.5281/zenodo.23287133

Palabras clave:

Diabetes Mellitus, Hemoglobina Glucosilada, Monitorización Continua de la Glucosa, Variabilidad Glucémica

Resumen

Introducción: La hemoglobina glucosilada (HbA1c) se utiliza ampliamente para evaluar el control glucémico, pero no caracteriza completamente las fluctuaciones de las concentraciones de glucosa ni la aparición de episodios de hipoglucemia e hiperglucemia. Objetivo: Analizar la evidencia científica sobre la variabilidad glucémica, su relación con la HbA1c y sus implicaciones para la evaluación del riesgo clínico en pacientes con diabetes mellitus. Métodos: Se propuso una revisión integrativa de la literatura para sintetizar estudios originales, revisiones sistemáticas, metanálisis y guías clínicas sobre variabilidad glucémica y monitorización continua de la glucosa. Resultados: La literatura de referencia indica que los indicadores de tiempo en rango, tiempo por debajo del rango, tiempo por encima del rango y coeficiente de variación glucémica complementan la HbA1c, al permitir caracterizar los patrones de fluctuación e identificar episodios glucémicos clínicamente relevantes. Sin embargo, la contribución pronóstica independiente de la variabilidad glucémica a los resultados clínicos a largo plazo sigue siendo incierta. Conclusión: La integración de la HbA1c con las métricas de monitorización continua de la glucosa puede ampliar la evaluación del control metabólico y favorecer la individualización del tratamiento. No obstante, estos indicadores deben interpretarse considerando el contexto clínico y las limitaciones de la evidencia disponible.

Biografía del autor/a

Clayton Bonani Novais, Must Universit

Gestor Hospitalar. Mestrado em Gestão em Saúde.

Ana Carla Gomes Rosa, Universidade Anhanguera-UNIDERP

Graduanda em Medicina . Doutorado em Saúde e Desenvolvimento na Região Centro-oeste, UFMS.

Nathalia Przybylek Becker

Médica.

Citas

1. Karczewski D, Karczewski T, Olsen M. Glycated hemoglobin and prediabetes: a systematic review of HbA1c thresholds for type

2 diabetes prevention. J Clin Med. 2026;15(12):4690. doi:10.3390/jcm15124690. 2. Andreadi A, Andreadi S, Todaro F, Cerilli M, Lodeserto P, Pinto G, et al. Glycemic variability and continuous glucose monitoring in occupational health: a narrative review of emerging evidence and potential applications in working populations. Healthcare (Basel). 2026;14(13):1979. doi:10.3390/healthcare14131979.

3. Williams E Jr, Rand C, Ayers A, Ho C, Dunova A, Klonoff D, et al. The evolving landscape of continuous glucose monitoring metrics in type 1 diabetes: narrative literature review. JMIR Diabetes. 2026;11:e92455. doi:10.2196/92455.

4. Fehér MD, Ilea CDN, Vesa CM, Venter AC, Birsan SD, Ghitea TC, et al. Glycemic status and glycemic variability related to mortality and morbidity in critically ill diabetic and non-diabetic patients: prospective doi:10.3390/clinpract16080145. observational study. Clin Pract. 2026;16(8):145.

5. Yapanis M, James S, Craig ME, O'Neal D, Ekinci EI. Complications of diabetes and metrics of glycemic management derived from continuous glucose monitoring. J Clin Endocrinol Metab. 2022;107(6):e2221-e2236. doi:10.1210/clinem/dgac034.

6. Lazar S, Ionita I, Reurean-Pintilei D, Timar R, Luca SA, Timar B. To what extent is HbA1c associated with glycemic variability in patients with type 1 diabetes? A retrospective, noninterventional study. J Clin Med. 2024;13(2):450. doi:10.3390/jcm13020450.

7. Bhargava S, Mahato K, Manocha A, Kankra M, Singla P, Sharma A, et al. Interpreting HbA1c in presence of deficiency anemias. Indian J Clin Biochem. 2021;36(3):360-4. doi:10.1007/s12291-020 00896-4.

8. Agmon O, Sigawi T, Ilan Y. The constrained disorder principle: a novel framework for understanding glycemic variability and optimizing diabetes management. Endocr Metab Sci. 2025; [volume and article number to confirm]. doi:10.1016/j.endmts.2025.100262.

9. Fatulla P, Imberg H, Sterner Isaksson S, Hirsch IB, Mårtensson J, Liljebäck H, et al. Evaluating the adequacy of coefficient of variation and standard deviation as metrics of glucose variability in type 1 diabetes based on data from the GOLD and SILVER trials. Diabetes Technol Ther. 2025;27(8):606 12. doi:10.1089/dia.2024.0540.

10. Urakami T, Terada H, Tanabe S, Mine Y, Aoki M, Aoki R, et al. Clinical significance of coefficient of variation in continuous glucose monitoring for glycemic management in children and adolescents with type 1 diabetes. J Diabetes Investig. 2024;15(11):1669-74. doi:10.1111/jdi.14303. International Journal of Health and Surgical Research (IJHSR) Brazil, v.2, n.10, p.17-28, 2026. 27 ISSN 3086-2574

11. Ohara M, Takahashi N, Takehana N, Osaka N, Sugita H, Terasaki M, et al. Association of glycemic variability with oxidative stress and AGE accumulation in type 2 diabetes. Sci Rep. 2025;16(1):2055. doi:10.1038/s41598-025-31845-x.

12. Yoo JH, Kim JH. Time in range from continuous glucose monitoring: a novel metric for glycemic control. Diabetes Metab J. 2020;44(6):828-39. doi:10.4093/dmj.2020.0257.

13. Pi L, Zheng Y, Shi X, Wang Z, Zhou Z. Using point-of-care HbA1c to facilitate the identification of diabetes and abnormal glucose regulation in primary healthcare settings. Front Public Health. 2023;11:1078361. doi:10.3389/fpubh.2023.1078361.

14. Guo QY, Lu B, Guo ZH, Feng ZQ, Yuan YY, Jin XG, et al. Continuous glucose monitoring defined time-in-range is associated with sudomotor dysfunction in type 2 diabetes. World J Diabetes. 2020;11(11):489-500. doi:10.4239/wjd.v11.i11.489.

15. Al Hayek A, Al Mashali M, Al Dawish MA. Evaluation of glycemia risk index and continuous glucose monitoring-derived metrics in type 1 diabetes: a real-world observational study. J Diabetes Metab Disord. 2025;24(1):59. doi:10.1007/s40200-025-01569-w.

16. Canha D, Choudhary P, Cosson E, Banu I, Barraud S, Valéro R, et al. Time below range alone is insufficient to identify severe hypoglycaemia risk in type 1 diabetes: the critical role of hypoglycaemia awareness: results from the SFDT1 study. Diabetologia. 2025;68(12):2719-31. doi:10.1007/s00125 025-06536-x.

17. De Meulemeester J, Charleer S, Visser MM, De Block C, Mathieu C, Gillard P. The association of chronic complications with time in tight range and time in range in people with type 1 diabetes: a retrospective cross-sectional doi:10.1007/s00125-024-06171-y. real-world study. Diabetologia. 2024;67(8):1527-35.

18. Miller EM. Using continuous glucose monitoring in clinical practice. Clin Diabetes. 2020;38(5):429-38. doi:10.2337/cd20-0043.

19. Sager-La Ganga C, Arranz-Martin JA, Jiménez-Díaz J, Hernando-Alday I, Navas-Moreno V, Fandiño García MDM, et al. The GMI/HbA1c ratio does not independently predict diabetic retinopathy in adults with type 1 diabetes. Sci Rep. 2025;15(1):35825. doi:10.1038/s41598-025-19705-0.

20. Bernardi FA, Alves D, Crepaldi N, Yamada DB, Lima VC, Rijo R. Data quality in health research: integrative literature review. J Med Internet Res. 2023;25:e41446. doi:10.2196/41446.

Publicado

2026-10-11

Cómo citar

Novais, C. B., Rosa, A. C. G., & Becker, N. P. (2026). Variabilidad glucémica: ¿qué no revela la hemoglobina glucosilada sobre el riesgo clínico? . International Journal of Health and Surgical Research, 2(10), 17–28. https://doi.org/10.5281/zenodo.23287133