Incorporating sex-specific factors in diabetes research and treatment is essential for advancing precision medicine. There are critical gaps in understanding and applying sex-related differences. Female-specific diabetes pathophysiology manifests in three major areas: life cycle phases (including puberty, pregnancy, and menopause), lifestyle factors (such as responses to nutrition and physical activity), and insulin pharmacology. These elements significantly affect insulin sensitivity and glycemic control in women, yet are frequently underrepresented or ignored in both research and clinical practice. Greater research and clinical focus across these domains is needed to better understand and address sex-based differences in diabetes. Identifying and filling evidence gaps will support more systematic and effective care.

Hintergrund: Gestationsdiabetes mellitus (GDM) ist mit einem erhöhten Risiko für spätere kardiovaskuläre Erkrankungen assoziiert. Unabhängig davon zeigen Frauen eine höhere Mortalität in Bezug auf kardiovaskuläre Erkrankungen als Männer. Vor diesem Hintergrund spielt die frühzeitige Erkennung von spezifischen Risikofaktoren in Bezug auf kardiovaskuläre Erkrankungen eine zentrale Rolle. Somit wurde die Intima-Media-Dicke der A. carotis (CIMT) bei Frauen nach diagnostiziertem (Z.n.) Gestationsdiabetes mellitus (GDM) analysiert.

Hintergrund: Im Jahr 2019 wiesen ca. 16% der Lebendgeburten eine Hyperglykämie während der Schwangerschaft auf, ca. 84% davon fielen auf einen Gestationsdiabetes mellitus (GDM). GDM ist mit ungünstigen Schwangerschafts- und Geburtsoutcomes bei Mutter und Kind assoziiert.

Hintergrund: Im Jahr 2019 wiesen ca. 16% der Lebendgeburten eine Hyperglykämie während der Schwangerschaft auf, ca. 84% davon fielen auf einen Gestationsdiabetes mellitus (GDM). GDM ist mit ungünstigen Schwangerschafts- und Geburtsoutcomes bei Mutter und Kind assoziiert. Da eine nicht ausreichende Schlafdauer ebenfalls einen Einfluss auf ungünstige Schwangerschaftsoutcomes haben kann, haben wir die Assoziation zwischen einer kurzen Schlafdauer während der Schwangerschaft und der Diagnose GDM analysiert.

Fragestellung: Für das Selbstmanagement bei Diabetes mellitus sind mHealth-Apps heute etabliert und bieten verschiedene Funktionen der Unterstützung. Welche Verbreitung haben diese mHealth-Apps, welche Funktionen bieten sie und welche Entwicklungstendenzen zeichnen sich ab? Eine Analyse des mHealth-App-Angebots zeigt aktuelle Antworten und aktuelle Entwicklungen auf.

Hintergrund Welche Auswirkungen hatten die Lockdown-Maßnahmen im Rahmen der Corona-Pandemie auf die Versorgung von Menschen mit Diabetes mellitus Typ 1 (DMI) und Diabetes mellitus Typ 2 (DMII) [1]? Eine Meta-Analyse zeigt nähere Einblicke in die weltweite Versorgungslage von DMI und DMII unter Lockdown-Bedingungen im Rahmen der Pandemie.

Fragestellung Mit Blick auf die steigende Zahl von Diabetespatienten weltweit [1], spielt das individuelle Diabetes-Management unter Berücksichtigung der jeweiligen individuellen Umstände eines Patienten sowohl für die Patienten selbst als auch für die Behandler eine zentrale Rolle. Um ein individualisiertes System zur automatischen Insulindosierung (AID) zu realisieren, ist es wesentlich, den patientenindividuellen Gesundheitszustand präzise und in Echtzeit zu ermitteln.

Fragestellung mHealth Apps spielen für das Selbstmanagement bei Diabetes mellitus eine zentrale Rolle. Wir haben in den letzten Jahren regelmäßig die Sichtweise des Patienten eingenommen und das Angebot der App-Shops analysiert, um so Bedarf und Nutzungsweise der Patienten differenzierter zu verstehen [1] [2] [3] [4] [5] [6] [7]. Welche Aufgaben übernehmen mHealth-Apps im Rahmen des Diabetesmanagements im Jahr 2023?

Hintergrund Es gibt eindeutige Hinweise darauf, dass Gestationsdiabetes mellitus (GDM) eng mit einer erhöhten Inzidenz und einem schwerwiegenden Verlauf von COVID-19 assoziiert ist. Es gibt auch Hinweise darauf, dass COVID-19 die Blutzuckerstoffwechsellage während der Schwangerschaft beeinflusst, mit Auswirkungen auf Mutter und Kind. Um den Einfluss von COVID-19 auf den GDM noch besser verstehen zu können, wurden Komorbiditäten und Aspekte des Managements von GDM vor und während der Pandemie vergleichend analysiert. Telemetrische Interventionen wurden in diesem Kontext ebenfalls untersucht.

Hintergrund Die Prävalenz des Gestationsdiabetes mellitus (GDM) liegt in Deutschland aktuell bei 5,1% bis 13,2% - Tendenz steigend [1]. Die ebenfalls zunehmende Digitalisierung stellt zum Beispiel mit Hilfe von mHealth-Apps neue Ansätze des Managements bei GDM dar. Das Ziel dieser Meta-Analyse ist die Untersuchung der klinischen Wirksamkeit von mHealth-Apps auf das Management des GDMs.

Hintergrund Gemäß der International Diabetes Federation (IDF) ist eine von sechs Lebendgeburten von Gestationsdiabetes mellitus (GDM) betroffen [1]. GDM ist eine der häufigsten Schwangerschaftskomplikationen und eng assoziiert mit negativen kurz- und langfristigen Outcomes für Mutter und Kind. Gleichzeitig bieten digitale Anwendungsfelder neue Optionen des GDM-Managements. Vor diesem Hintergrund wurde die klinische Wirksamkeit telemetrischer Interventionen wichtiger mütterlicher und kindlicher Outcomes bei GDM-Patientinnen analysiert [2] [3].

Background Gestational diabetes mellitus (GDM) is one of the most common pregnancy complications globally. Environmental risk factors may lead to increased glucose levels and GDM, which in turn may affect not only the health of the mother but assuming hypotheses of "fetal programming", also the health of the offspring. In addition to traditional GDM risk factors, the evidence is growing that environmental influences might affect the development of GDM. We conducted a systematic review analyzing the association between several environmental health risk factors in pregnancy, including climate factors, chemicals and metals, and GDM. Methods We performed a systematic literature search in Medline (PubMed), EMBASE, CINAHL, Cochrane Library and Web of Science Core Collection databases for research articles published until March 2021. Epidemiological human and animal model studies that examined GDM as an outcome and / or glycemic outcomes and at least one environmental risk factor for GDM were included. Results Of n = 91 studies, we classified n = 28 air pollution, n = 18 persistent organic pollutants (POP), n = 11 arsenic, n = 9 phthalate n = 8 bisphenol A (BPA), n = 8 seasonality, n = 6 cadmium and n = 5 ambient temperature studies. In total, we identified two animal model studies. Whilst we found clear evidence for an association between GDM and air pollution, ambient temperature, season, cadmium, arsenic, POPs and phthalates, the findings regarding phenols were rather inconsistent. There were clear associations between adverse glycemic outcomes and air pollution, ambient temperature, season, POPs, phenols, and phthalates. Findings regarding cadmium and arsenic were heterogeneous ( n = 2 publications in each case). Conclusions Environmental risk factors are important to consider in the management and prevention of GDM. In view of mechanisms of fetal programming, the environmental risk factors investigated may impair the health of mother and offspring in the short and long term. Further research is needed.

Hintergrund Gestationsdiabetes mellitus (GDM) ist weltweit eine der häufigsten Schwangerschaftskomplikationen und mit negativen Kurz- und Langzeitoutcomes für Mutter und Kind assoziiert. Da bestimmte Umwelteinflüsse auch Einfluss auf die Glukosestoffwechsellage nehmen können, mehren sich die Hinweise, dass spezifische Umwelteinflüsse auch als Risikofaktoren in Bezug auf einen GDM betrachtet werden können [1]. Vor diesem Hintergrund wurden spezifische Interaktionen zwischen spezifischen Umwelt- und Klimaeinflüssen, Chemikalien sowie Metallen und GDM analysiert.

Hintergrund Derzeit leiden wir zum einen unter einer zunehmenden Diabetes-Pandemie und zum anderen unter der SARS-CoV-2-Pandemie. Schwangere Frauen und Frauen, bei denen eine diabetische Schwangerschaft diagnostiziert wurde, gehören zum Risikokollektiv in Bezug auf eine COVID-19-Erkrankung. Klinische Auswirkungen sowie das komplexe Zusammenspiel von Diabetes und SARS-CoV-2 sind derzeit noch weitgehend unbekannt. Vor diesem Hintergrund wurden pathophysiologische Mechanismen, klinische Ergebnisse, Screening- und Managementansätze von SARS-CoV-2 im Rahmen diabetischer Schwangerschaften analysiert [1].