連續血糖監測（Continuous Glucose Monitoring, CGM）的臨床應用，已從傳統血糖控制與低血糖監測，逐漸延伸至心血管、腎臟及代謝風險評估。糖心腎症候群（Cardiovascular-Kidney-Metabolic Syndrome, CKM Syndrome）強調肥胖、糖尿病、慢性腎臟病與心血管疾病之間的密切關係。近年四篇研究分別探討 CGM 在早期代謝風險、全因死亡率、腎臟疾病惡化及進階 CKM 症候群中的臨床意義。這些研究顯示，目標範圍內時間比例（TIR）、血糖變異係數（CV）及高血糖負荷，可能提供 HbA1c 之外的預後相關資訊。
糖心腎症候群（CKM Syndrome）：從血糖控制走向整體器官保護
過去糖尿病、高血壓、慢性腎臟病與心血管疾病經常分別治療。然而，這些疾病具有共同的病理機轉，包括胰島素阻抗、脂肪組織功能異常、慢性發炎與血管內皮功能障礙。
美國心臟學會（AHA）於 2023 年提出 CKM Syndrome，2026 年 AHA、ACC、ADA 與 ASN 進一步發布整合性臨床指引。[1]
糖心腎症候群分為五個階段：
| 分期 | 主要特徵 |
|---|---|
| Stage 0 | 無明顯 CKM 危險因子 |
| Stage 1 | 肥胖、脂肪功能異常或糖尿病前期 |
| Stage 2 | 糖尿病、高血壓或部分 CKD 等危險因子 |
| Stage 3 | 亞臨床心血管疾病、極高風險 CKD 或很高的預測 CVD 風險 |
| Stage 4 | 已存在臨床心血管疾病 |
糖心腎症候群分期反映整體心腎代謝風險，不能單純依據 HbA1c 或 eGFR 判定。CKM Stage 3 也不等同於 CKD Stage 3。
為什麼 HbA1c 不夠？CGM 提供哪些資訊？
HbA1c 反映過去約 2–3 個月的平均血糖，但無法完整呈現餐後高血糖、夜間低血糖與血糖波動。
CGM 能持續記錄血糖變化，提供下列指標：
| 指標 | 臨床意義 |
|---|---|
| TIR | 血糖介於 70–180 mg/dL 的時間比例 |
| TAR | 高血糖暴露程度 |
| TBR | 低血糖暴露程度 |
| CV | 血糖變異係數，反映血糖穩定性 |
| GMI | 依 CGM 平均血糖推算的血糖管理指標 |
2026 年 ADA 指引建議，多數非懷孕成人糖尿病患者可參考 TIR >70%、TBR（<70 mg/dL）<4%、CV ≤36% 等目標，並依年齡、共病與低血糖風險個別化調整。[2][3]
CKM Stage 0–1：CGM 能發現早期代謝風險嗎？
2026 年《Diabetes Care》發表 Framingham Heart Study 分析，納入 1,356 位沒有已知糖尿病或心血管疾病的成年人，使用 Dexcom G6 Pro 監測最長約 10 天。[4]
研究發現，血糖高於 140 mg/dL 的時間比例（高血糖負荷），與高血壓、血脂異常及預測心血管風險具有相關性。
高血糖負荷每增加一個標準差（15.4 個百分點）：
- 高血壓與血脂異常的勝算增加約 21%–26%。
- PREVENT 模型估算的 10 年心血管疾病風險相對增加約 2%。
其中，21%–26% 指的是勝算（Odds）增加，並非實際發病機率增加相同幅度；2% 也屬於預測風險差異，而非實際心血管事件。
研究並發現，部分傳統血糖檢驗正常或僅輕微異常的受試者，可能呈現不同的 CGM 血糖表型。
臨床意義：CGM 可能協助辨識早期血糖代謝差異，但本研究屬於橫斷面研究，無法證明因果關係。
CKM Stage 2：TIR 與五年全因死亡率
2025 年《Diabetes Care》研究分析美國退伍軍人醫療體系中 2,752 位糖尿病患者，探討 CGM 指標與五年全因死亡率的關聯。[5]
在六個月 Landmark 分析中，共納入 2,665 人，記錄 368 件死亡事件。
經校正相關危險因子與 HbA1c 後：
- TIR 每增加一個標準差：HR 0.77（95% CI 0.66–0.90）。
- CV 每增加一個標準差：HR 1.17（95% CI 1.04–1.32）。
代表較高 TIR 與較低死亡危險率相關，而較大的血糖波動則與較高死亡危險率相關。
研究也發現 HbA1c 與死亡危險率呈現 J 型關係，最低估計危險率位置約為 7.8%。
但研究族群多為中高齡退伍軍人，不能將 7.8% 視為所有糖尿病患者的最佳 HbA1c 目標。
臨床意義：TIR 與 CV 可能提供 HbA1c 之外的預後資訊。但 HR 0.77 並不代表透過治療提高 TIR，就能證明死亡風險降低 23%。觀察性研究無法直接建立因果關係。
CKM Stage 3：CGM 與腎臟疾病惡化
2025 年《Diabetes & Metabolism》發表一項回溯性世代研究，納入 1,274 位第 2 型糖尿病患者，分析約三天的 CGM 資料與後續腎臟結局，中位追蹤時間為 923 天。[6]
研究將 TIR 分為三組：
- 低 TIR：≤57.99%。
- 中 TIR：>57.99% 至 79.75%。
- 高 TIR：>79.75%。
經多變項校正後，高 TIR 組相較於低 TIR 組：
| 研究結局 | HR（95% CI） |
|---|---|
| CKD 惡化 | 0.62（0.40–0.98） |
| 白蛋白尿惡化 | 0.72（0.54–0.96） |
| 全因死亡或 MACE 合併結局 | 0.53（0.37–0.75） |
這些結果分別對應約 38%、28% 與 47% 較低的相對危險率。研究也觀察到較高 CV 與不良腎臟結局存在關聯，但其部分連續變項分析的單位標示不一致，需進一步勘誤。
臨床意義：短期 CGM 的 TIR 可能提供額外的腎臟預後資訊，但不能證明提高 TIR 就能延緩 CKD，也不能取代 eGFR、UACR 等標準評估。此外，本研究並未依 CKM Stage 3 專門收案。此處將研究對應至 Stage 3，是為了說明其腎臟風險評估的潛在價值。對糖尿病合併 CKD 患者，仍須整合血糖、血壓、血脂與白蛋白尿管理，並依適應症評估 SGLT2 抑制劑、具心腎保護實證的 GLP-1 相關治療、ACEI/ARB 及 Finerenone 等藥物。
CKM Stage 3–4：TIR 與進階 CKM 症候群
2026 年《Diabetes, Obesity and Metabolism》研究納入 2,497 位 60 歲以上第 2 型糖尿病患者，使用 Medtronic iPro2 監測。[7]
研究依據 2023 年 AHA 分期，將 CKM Stage 3–4 定義為進階 CKM 症候群，約占整體研究族群的 65%。
研究發現：
- TIR 每下降一個標準差，進階 CKM 的 OR 為 1.28（95% CI 1.16–1.42）。
- 相較於 TIR >70%，TIR 50%–70% 的進階 CKM 勝算較高，OR 為 1.40（95% CI 1.12–1.75）。
值得注意的是，CV、SD 與 MAGE 並未顯示穩健的獨立相關性。
臨床意義：TIR 可能反映高齡糖尿病患者的整體 CKM 疾病負擔，但本研究屬於橫斷面研究，無法證明提高 TIR 可以逆轉 CKM 分期。高齡患者仍應依衰弱程度、共病與低血糖風險設定個別化目標，不能一律追求 TIR >70%。
四篇研究的整體比較
| CKM 階段 | 研究 | 核心發現 |
|---|---|---|
| Stage 0–1 | Bakhshi 2026 | 高血糖負荷與代謝危險因子相關 |
| Stage 2 | Okuno 2025 | TIR、CV 與全因死亡率相關 |
| Stage 3 | Zhang 2025 | 較高 TIR 與較低腎臟惡化危險率相關 |
| Stage 3–4 | Su 2026 | 較低 TIR 與較高進階 CKM 勝算相關 |
四篇研究呈現 CGM 從血糖管理延伸至心腎代謝風險研究的方向。
但這些研究並非依本文的 CKM 階段分別收案，且均屬觀察性研究。研究中的 HR、OR 只能反映統計關聯，不能直接解讀為治療介入的效果。
CGM 在臨床上應如何使用？
依據 2026 年 ADA 指引，CGM 可應用於使用胰島素、容易造成低血糖藥物，或其他可能從連續血糖監測獲益的糖尿病患者。[2]
特別適合評估 HbA1c 未達標、血糖波動明顯、夜間低血糖、飲食與運動反應，以及藥物調整前後的血糖變化。
約 10–14 天、有效資料至少 70% 的 CGM 紀錄，可提供有價值的血糖型態資訊，但應搭配臨床背景與後續衛教判讀。[3]
對 CKM 患者而言，CGM 是血糖管理與風險評估的輔助工具，心腎保護仍須建立在完整的危險因子控制與實證治療之上。
總結：從 Glucose Control 走向 CKM Protection
CGM 的價值已逐漸從血糖監控，擴展至血糖變異、代謝風險與長期預後的研究。
目前證據支持四項重要方向：
- 早期辨識： CGM 可能補充傳統 HbA1c 未呈現的血糖代謝資訊。
- 精準管理： TIR、TBR 與 CV 能協助評估血糖控制品質與安全性。
- 風險相關性： TIR 與死亡率、腎臟惡化及進階 CKM 疾病負擔具有統計關聯。
- 整合照護： CGM 應結合生活型態調整及具有心腎保護實證的治療。
未來仍需要更多介入性研究，確認 CGM 引導的個人化管理，能否真正減少心血管事件、腎臟疾病惡化及死亡風險。
從血糖控制走向心腎代謝健康，是 CGM 值得持續發展的臨床方向。
參考文獻
[1] 2026 AHA/ACC/ADA/ASN Guideline for the Prevention, Detection, Evaluation, and Management of Cardiovascular-Kidney-Metabolic Syndrome. J Am Coll Cardiol. 2026.
[2] ADA. Diabetes Technology: Standards of Care in Diabetes—2026. Diabetes Care. 2026.
[3] ADA. Glycemic Goals, Hypoglycemia, and Hyperglycemic Crises: Standards of Care in Diabetes—2026. Diabetes Care. 2026.
[4] Bakhshi B, et al. Beyond Traditional Glycemic Measures: CGM Glycemic Profiles Reveal Associations With Cardiometabolic Risk in Individuals Without Diabetes. Diabetes Care. 2026.
[5] Okuno T, et al. Continuous Glucose Monitoring Metrics Predict All-Cause Mortality in Diabetes: A Real-world Long-term Study. Diabetes Care. 2025;48:1794–1802.
[6] Zhang Q, et al. Continuous glucose monitoring-derived time in range and CV are associated with elevated risk of adverse kidney outcomes for patients with type 2 diabetes. Diabetes Metab. 2025;51:101616.
[7] Su H, et al. Association Between Time in Range and Advanced Cardiovascular-Kidney-Metabolic Syndrome in Older Adults With Type 2 Diabetes. Diabetes Obes Metab. 2026;28:9265–9274.
本文整理自 2026 年 11 月 8 日中華民國糖尿病衛教學會「精準管理代謝健康：CGM 在 CKM Syndrome 的實際應用」演講，並參考相關研究與臨床指引。 本文僅供醫學知識與衛教參考，實際檢查與治療應依個別病況由醫師評估。
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