Data-driven metabolic subtypes predict future adverse events in individuals with type 1 diabetes - UTU Tutkimustietojärjestelmä

A1 Vertaisarvioitu alkuperäisartikkeli tieteellisessä lehdessä

Data-driven metabolic subtypes predict future adverse events in individuals with type 1 diabetes

Tekijät: Raija Lithovius, Iiro Toppila, Valma Harjutsalo, Carol Forsblom, Per-Henrik Groop, Ville-Petteri Mäkinen; on behalf of the FinnDiane Study Group

Julkaisuvuosi: 2017

Journal: Diabetologia

Vuosikerta: 60

Numero: 7

Aloitussivu: 1234

Lopetussivu: 1243

Sivujen määrä: 10

ISSN: 0012-186X

DOI: https://doi.org/10.1007/s00125-017-4273-8

Tiivistelmä

Conclusions/interpretation

Data-driven multivariable metabolic subtypes predicted the divergence of complication burden across multiple clinical endpoints simultaneously. In particular, men with the metabolic syndrome and women with high HDL-cholesterol should be recognised as important subgroups in interventional studies and public health guidelines on type 1 diabetes.