Tilbud
Sweat.no
Tema

Denne artikkelen kan inneholde affiliate-lenker.

Forskning
Kontinuerlig blodsukkermonitor (CGM-sensor) festet på overarmen

Blodsukkermonitorer endrer hvordan utøvere trener

Kontinuerlige blodsukkermonitorer (CGM), små sensorer som festes på overarmen og måler glukose døgnet rundt, har gått fra å være et medisinsk verktøy for diabetikere til å bli et populært treningshjelpemiddel. En ny stor gjennomgang av 93 studier viser at forskningen på CGM i treningssammenheng har eksplodert, men at feltet fortsatt mangler standardiserte retningslinjer for bruk blant friske utøvere.

Hva viser forskningen?

En omfattende scoping review publisert i tidsskriftet Sports i juli 2026 gjennomgikk 93 vitenskapelige publikasjoner om bruk av CGM i treningsstudier. Forskerne Leon Schwensfeier og Christian Brinkmann fant at hele 46,2 prosent av studiene allerede inkluderer friske, ikke-diabetiske deltakere, og at 7,5 prosent av deltakerne var idrettsutøvere. Abbott-sensorer (som FreeStyle Libre) dominerte med 40,9 prosent av studiene, etterfulgt av Medtronic (36,6 prosent) og Dexcom (26,9 prosent).

Gjennomgangen avdekket at akutte treningsstudier, der man ser på umiddelbare glukoseresponser under en enkelt treningsøkt, utgjorde 87,1 prosent av forskningen. Bare 12,9 prosent undersøkte langsiktige effekter av CGM-bruk over tid. De fleste studiene var små, med 40,9 prosent som inkluderte bare 10-14 deltakere. Forskerne konkluderte med at feltet trenger egne standardiserte retningslinjer for hvordan CGM-data skal rapporteres og tolkes i treningssammenheng, ettersom bare 58,1 prosent av studiene fulgte eksisterende konsensusanbefalinger for rapportering.

Et sentralt funn fra en tidligere studie i Sports Medicine viser at utholdenhetsutøvere har atypiske blodsukkermønstre. Eliteutøvere opprettholder normal gjennomsnittlig 24-timers glukose (5,5 mmol/L), men tilbringer betydelig mer tid utenfor normalområdet enn stillesittende personer, med hyppige episoder av både høyt og lavt blodsukker. Blodsukker over 10 mmol/L er vanlig etter utmattende tester hos utholdenhetsutøvere, noe som sjelden ses hos utrente.

Hva betyr dette i Norge?

Ifølge SSBs levekårsundersøkelse driver rundt 70 prosent av nordmenn med trening eller mosjon minst en gang i uken, og Norge har en sterk utholdenhetsidretts-tradisjon innen langrenn, løping og sykling. Helsedirektoratets anbefalinger for fysisk aktivitet understreker viktigheten av regelmessig trening, men gir ingen spesifikke råd om bruk av CGM for treningsoptimalisering.

I Norge er CGM-sensorer som FreeStyle Libre tilgjengelige på apotek uten resept for rundt 600-800 kroner per sensor (14 dagers bruk). Interessen for blodsukkermålere blant mosjonister har økt kraftig, men det er viktig å forstå at forskningsgrunnlaget for bruk blant friske er begrenset.

En bekymring forskerne trekker frem er risikoen for det de kaller «glucorexia» - en overdreven oppmerksomhet rundt små, klinisk irrelevante blodsukkersvingninger som kan utløse forstyrret spise-atferd selv hos psykisk friske utøvere. Helsedirektoratet har foreløpig ikke tatt stilling til CGM-bruk blant friske, men norske ernæringsfysiologer advarer mot å la tallene styre kostholdet uten faglig veiledning.

Hva sier annen forskning?

En reviewartikkel av Flockhart og Larsen ved Gymnastik- och idrottshögskolan i Stockholm, publisert i Sports Medicine, gir et viktig skandinavisk perspektiv. De fant at CGM-avlesninger fra interstitiell væske henger 10-15 minutter etter faktisk blodsukker etter måltider, og at nøyaktigheten reduseres ytterligere under trening. Ulike sensorplasseringer og individuell variasjon påvirker avlesningene betydelig. De peker også på at lavt blodsukker om natten kan være en markør for relativ energimangel i idrett (RED-S), noe som gjør CGM potensielt nyttig for å fange opp underernæring hos utøvere.

En gjennomgang fra Gatorade Sports Science Institute fra 2025 viser at omtrent 80 prosent av CGM-avlesninger hos utøvere faller innenfor 3,9-7,8 mmol/L, mens 17 prosent overstiger 7,8 mmol/L og 3 prosent faller under 3,9 mmol/L. Maskinlæringsmodeller kan nå forutsi individuelle måltidsresponser basert på personlige egenskaper og makronæringsstoffsammensetning, noe som åpner for skreddersydde ernæringsstrategier.

Slik kan du bruke dette

Nøkkelpunkter:

Kilder:

Publisert: 30.07.2026