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此前，研究人员提出数据驱动的代谢亚型预测1型糖尿病的死亡率。在这里，进一步分析了新的临床终点，并在额外追踪7年后重新对亚型进行了检测。近日，国际杂志 《Diabetologia》上在线发表一项关于数据驱动的代谢亚型预测1型糖尿病个体的未来不良事件的研究。
国家多中心FinnDiane研究组招募了1型糖尿病的芬兰人（2059名男性和1924名妇女，35岁以前的胰岛素治疗）。根据2008年以前发布的自组织图，参与者被分配到六种代谢亚型中的一种。将FinnDiane队列中的亚型特异性全因死亡率和心血管死亡率与整个芬兰人口的登记数据进行比较。糖尿病肾病和心血管终点事件发生率按医院记录估算。
晚期肾脏疾病亚型与肾脏疾病进展的最高发病率（每10年67.5％，p <0.001），缺血性心脏病（每10年26.4％，p <0.001）和全因死亡率（每10年41.5％ p <0.001）相关。
在所有亚型中，女性与男性相比死亡率较低，但女性标准化死亡率（SMR）较高。早期研究期间（1994-2007）与新时期（2008-2014年）之间的标准化死亡率差异难以区别。
代谢综合征亚型预测心血管死亡（男性SMR 11.0，妇女SMR 23.4，p <0.001），高HDL-胆固醇亚型的妇女也处于高心血管危险（SMR 16.3，p <0.001）。 低胆固醇或良好血糖控制亚型的男性没有显示较高的死亡率。
数据驱动的多变量代谢亚型同时预测多个临床终点的并发症负担的差异。 特别是具有代谢综合征的男性和具有高HDL-胆固醇的妇女应该被认为是1型糖尿病干预研究和公共卫生指南中的重要亚组。
原始出处：
Raija
LithoviusIiro ToppilaValma Harjutsalo,et al. Data-driven metabolic subtypes
predict future adverse events in individuals with type 1 diabetes.
本文系梅斯医学（MedSci）原创编译整理，转载需授权！
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