Precisão dos CGMs no Exercício e o Paradoxo Sensor-Desfecho

Os monitores contínuos de glicose podem fazer um treino parecer mensurável até o miligrama. Mas o dispositivo que fornece alertas, setas de tendência e um fluxo ininterrupto de números não é necessariamente o que mede a glicose com maior precisão durante o exercício.

A única comparação controlada e direta durante o exercício encontrou menor erro bruto do sensor com CGM de leitura intermitente (isCGM) do que com CGM em tempo real (rtCGM) em adultos com diabetes tipo 1. Ainda assim, um estudo de mundo real muito maior encontrou melhores desfechos glicêmicos gerais entre usuários de rtCGM. A aparente contradição importa porque um CGM é tanto um dispositivo de medição quanto um dispositivo que altera comportamentos. Essas funções estão relacionadas, mas não são a mesma função.

Durante o ciclismo, o sensor de leitura apresentou menor erro

Em uma análise secundária do estudo ULTRAFLEXI-1, 22 adultos com diabetes tipo 1 usaram simultaneamente um isCGM FreeStyle Libre 1 e um rtCGM Dexcom G6 durante um protocolo padronizado de 60 minutos de ciclismo de intensidade moderada. Os pesquisadores compararam ambos os sensores com medidas de glicose capilar coletadas ao longo do protocolo.

Esse desenho de uso simultâneo é o principal ponto forte do estudo. Cada pessoa se exercitou nas mesmas condições enquanto usava ambos os sistemas, o que reduz os problemas habituais de comparar pessoas, treinos, níveis de condicionamento físico, padrões de glicose e sessões de sensor diferentes.

Ao longo do período de exercício, o Libre 1 apresentou diferença relativa absoluta mediana (MedARD) de 11,6% (intervalo interquartil de 5,6% a 19,6%), em comparação com 14,6% (IQR de 7,0% a 23,8%) para o Dexcom G6. A diferença foi estatisticamente significativa (p<0,0001). Uma MedARD menor significa que as leituras do sensor estavam, em média, mais próximas dos valores de referência capilares.

A diferença aumentou abaixo de 70 mg/dL, faixa em que uma leitura incorreta pode levar a uma decisão terapêutica inadequada. A MedARD do isCGM foi de 27,0% (IQR de 17,0% a 34,6%), em comparação com 39,2% (IQR de 31,8% a 46,8%) para o rtCGM — uma diferença absoluta de 12,2 pontos percentuais (p=0,0001). Na faixa de 70 a 180 mg/dL, os valores foram 12,8% para o isCGM e 16,1% para o rtCGM (p<0,0001). Acima de 180 mg/dL, a diferença diminuiu para 8,0% versus 9,5% (p=0,0064).

Esses resultados questionam uma suposição comum: atualizações mais frequentes no visor e processamento preditivo não produzem automaticamente leituras mais precisas do sensor quando a glicose está mudando durante exercício aeróbico.

A precisão durante o exercício é apenas uma parte do desempenho do dispositivo

O achado durante o exercício não significa que o isCGM produza melhores desfechos no diabetes. Um estudo de coorte nacional de 2025 acompanhou 7.786 pessoas com diabetes tipo 1 por 24 meses e constatou que usuários de rtCGM tiveram maiores reduções de HbA1c e menor variabilidade glicêmica do que usuários de isCGM. O resultado se manteve em adultos e crianças.

Esta foi uma coorte observacional, não um ensaio randomizado de dispositivos. Portanto, não pode provar que o próprio rtCGM causou os melhores desfechos; os usuários podem ter diferido quanto ao acesso ao tratamento, à educação, à tecnologia de insulina ou a outros fatores. Ainda assim, seu tamanho e período de acompanhamento fazem dele uma evidência contrária importante ao pequeno estudo de precisão durante o exercício.

Uma explicação plausível é que alertas e dados visíveis mudam o que as pessoas fazem. Em um ensaio randomizado de 2023 com adultos com diabetes tipo 1, 273 participantes foram designados na proporção de 2:1 para monitoramento FreeStyle Libre não cego ou cego. Em 12 semanas, apenas o grupo não cego apresentou aumento significativo no tempo na faixa-alvo. A classe física do sensor era a mesma; o acesso às leituras de glicose diferia. Isso não isola especificamente os alertas preditivos durante o exercício, mas mostra que visualizar dados pode melhorar o manejo da glicose independentemente da precisão bruta de um sensor.

Portanto, o rtCGM pode se sair melhor na vida diária mesmo que uma leitura de isCGM fique mais próxima de um valor capilar durante um treino específico. Um alerta útil que leva à ingestão de carboidratos antes do desenvolvimento de uma hipoglicemia pode importar mais ao longo de 24 horas do que uma diferença modesta na precisão pontual. Os estudos disponíveis sustentam essa explicação, mas não a comprovam como o único motivo do resultado da coorte.

Dispositivos mais novos mostram um padrão semelhante em repouso, com ressalvas

O estudo de exercício usou hardware mais antigo: Dexcom G6 e FreeStyle Libre 1. Isso limita qualquer tentativa de escolher entre produtos atuais com base em seus resultados. No entanto, uma comparação separada de uso paralelo em repouso encontrou uma direção semelhante com sistemas mais novos. Em 55 participantes, a comparação de precisão pontual de 2024 relatou uma MARD de 8,9% para o FreeStyle Libre 3 e de 13,6% para o Dexcom G7 (p<0,0001). O Libre 3 também teve 91,4% das leituras pareadas dentro de ±20 mg/dL da referência, em comparação com 78,6% para o G7.

MARD e MedARD são medidas relacionadas de precisão, mas não são desfechos intercambiáveis. Mais importante ainda, o estudo dos dispositivos mais novos foi realizado em repouso, não durante o exercício. Ele sustenta a possibilidade de que o padrão de precisão se estenda entre gerações, mas não responde se G7 e Libre 3 se comportam da mesma forma durante ciclismo, treino intervalado, musculação ou esportes com contato e movimento rápido. A comparação também teve um contexto próximo ao fabricante, portanto uma replicação independente aumentaria a confiança.

O exercício torna todo CGM mais difícil de interpretar

Os CGMs medem a glicose no líquido intersticial, e não diretamente no sangue. Durante o exercício, as leituras intersticiais podem ficar defasadas em relação às mudanças na glicose sanguínea. Alterações no fluxo sanguíneo, na perfusão tecidual, na hidratação e na pressão sobre o local do sensor podem afetar ainda mais a precisão. A análise do ULTRAFLEXI-1 documentou a diferença de desempenho; ela não isolou por que o sistema rtCGM apresentou maior erro.

Esse mecanismo ausente importa. É tentador atribuir isso à suavização algorítmica ou à previsão, mas o estudo não testou essa explicação. Ele também não identificou uma taxa de mudança da glicose a partir da qual qualquer um dos sistemas se torna suficientemente enganoso para induzir a ação errada. Nenhuma comparação publicada durante o exercício forneceu dados de precisão estratificados por taxa de mudança para essas classes de CGM.

Uma diferença de precisão estatisticamente significativa não é automaticamente uma diferença clinicamente importante para todo usuário ou todo treino.

O que isso significa para atletas sem diabetes

As leituras de CGM podem captar mudanças fisiológicas reais em pessoas sem diabetes. Uma revisão sistemática e metanálise de 2026 de 23 estudos, incluindo 18 ensaios randomizados e 408 participantes sem diabetes, constatou que o exercício reduziu a glicose média em 24 horas em 0,17 mmol/L e a amplitude média da excursão glicêmica em 0,27 mmol/L. Uma revisão sistemática de 2025 também encontrou interesse crescente em CGM como feedback de estilo de vida para prevenção cardiovascular, ao mesmo tempo que concluiu que as evidências sobre desfechos cardiovasculares em adultos saudáveis continuam escassas.

Nenhuma das revisões estabelece que uma classe de CGM seja mais precisa durante o exercício em atletas saudáveis. Nenhum estudo publicado de precisão durante o exercício comparando diretamente rtCGM e isCGM testou uma população sem diabetes. A grande diferença de erro abaixo de 70 mg/dL no estudo de ciclismo com diabetes tipo 1 também pode ter relevância limitada para praticantes saudáveis, que não costumam atingir essa faixa durante atividade aeróbica típica.

Para um usuário sem diabetes, o resultado mais relevante é a diferença de 3,3 pontos percentuais na MedARD na faixa de 70 a 180 mg/dL durante o protocolo de ciclismo. Ela foi estatisticamente significativa, mas sua importância prática para o horário das refeições, decisões de treino ou saúde a longo prazo permanece incerta.

O veredito prático

Para atletas com diabetes tipo 1, não se deve selecionar um CGM apenas com base nos números de precisão durante o exercício de um estudo com 22 pessoas. O sistema isCGM produziu menor erro bruto do sensor durante ciclismo padronizado, especialmente em valores baixos de glicose, mas usuários de rtCGM tiveram melhores desfechos em 24 meses em uma coorte de mundo real muito maior. As evidências não dizem a nenhum atleta qual escolha produzirá decisões mais seguras ao longo do treino e no restante do dia.

Para biohackers sem diabetes, afirmações de que um CGM atual é definitivamente mais preciso durante o exercício se adiantam aos dados. O CGM pode mostrar dinâmicas relevantes da glicose, mas a comparação direta durante o exercício vem de diabetes tipo 1, dispositivos mais antigos e um protocolo de ciclismo. O estudo é um sinal confiável — não um guia de compra definitivo.