Vor allem vor dem Schlafengehen wird für viele Menschen mit Diabetes wichtig, nicht nur den aktuellen Glukosewert zu kennen, sondern auch zukünftige Entwicklungen besser einzuschätzen1–3. Moderne CGM-Technologien zeigen deshalb nicht nur den Wert und die Tendenz im Moment, sondern unterstützen auch mit präzisen Vorhersagefunktionen, die über einen Trendpfeil hinausgehen.1, 4 Das kann den Alltag mit Diabetes spürbar verändern: von reaktiv zu proaktiv, von unsicher zu planungssicher. Accu-Chek® SmartGuide CGM unterstützt dabei als kombiniertes System aus Sensor, App und Vorhersagen für bis zu 7 Stunden über Nacht.4
Mehr Ruhe im Schlaf
Gerade nachts können Unterzuckerungen eine große Belastung sein.2, 3 Die 7-Stunden-Risikoeinschätzung des Accu-Chek®; SmartGuide CGM kann unterstützen, fundiertere Entscheidungen zu treffen, und die Anzahl nächtlicher Hypos um etwa 20 % zu senken.1, 5 So haben Menschen mit Diabetes die Möglichkeit, gelassener ein- und durchzuschlafen, ohne dauerhaft durch Fehlalarme geweckt zu werden.1
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Ihr Blick in die Zukunft
mit Accu-Chek® SmartGuide
Einfach den Sensor am Oberarm anbringen und 60 Minuten warten. Danach liefert das System 14 Tage lang alle 5 Minuten Glukosewerte direkt in die Accu-Chek® SmartGuide App.6 Mit der Predict App kommt zum aktuellen Überblick ein Einblick der nächsten 30 Min., 2 Std. und 7 Std. über Nacht hinzu.4 Zusammen mit verlässlichen Alarmen bei Hypo- oder Hyperglykämien entsteht ein System, das Unsicherheiten verringern und mehr Gelassenheit in die Nacht bringen kann.1, 4
Quellen:
1.Glatzer T et al. (2024). Clinical Usage and Potential Benefits of a Continuous Glucose Monitoring Predict App. J Diabetes Sci Technol. 18(5): 1009–13.
Eichenlaub M et al. (2024). Characteristics of Nocturnal Hypoglycaemic Events and Their Impact on Glycaemia. J Diabetes Sci Technol. 18(5): 1035–43.
Mitter M et al. (2025). Nocturnal Hypoglycemia: Characterization with Continuous Glucose Monitoring in a Real-World Setting. Diabetes Technology and Therapeutics. 27(11): 890–98.
Herrero P et al. (2024). Enhancing the Capabilities of Continuous Glucose Monitoring With a Predictive App. J Diabetes Sci Technol. 18(5): 1014–26.
Bogaarts G et al. (2026). Control of nocturnal hypoglycemia by CGM-based AI-enabled nocturnal hypoglycemia prediction: A retrospective analysis of real-world data. Diabetes Research and Clinical Practice. 234: 1131-88.
Mader JK et al. (2024). Performance of a Novel Continuous Glucose Monitoring Device in People With Diabetes. J Diabetes Sci Technol. 18(5):