Modern aspects of detection and monitoring of preclinical stages of type 1 diabetes mellitus in children

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

Type 1 diabetes mellitus (DM1) is one of the most common endocrine diseases in children. DM1 develops as a result of the interaction of a predisposing genetic background and epigenetic factors. Identification of patients at risk of developing DM1 is the key to developing strategies to prevent the development of the disease. Autoantibody-based screening provides information on the current DM1 stage, the time before the risk of developing stage 3 DM1. The introduction of screening for DM1 has potential benefits, namely, a decrease in the development of diabetic ketoacidosis, a decrease in stress on the part of parents and children when making a diagnosis, and the possibility of better psychological adaptation.

About the authors

Tatyana V. Varlamova

Petrozavodsk State University

Author for correspondence.
Email: varlamova@sampo.ru
ORCID iD: 0000-0001-5617-8893
Scopus Author ID: 58819203900

Cand. Sci. (Med.), Associate Professor, Medical Institute named after prof. A.P. Zilber

Russian Federation, Petrozavodsk

N. N. Vezikova

Petrozavodsk State University

Email: varlamova@sampo.ru
ORCID iD: 0000-0002-8901-3363
Scopus Author ID: 6505871479
Russian Federation, Petrozavodsk

References

  1. Ogle G.D., James S., Dabelea D., et al. Global estimates of incidence of type 1 diabetes in children and adolescents: Results from the International Diabetes Federation Atlas, 10th edition. Diab Res Clin Pract. 2022;183:109083. doi: 10.1016/j.diabres.2021.109083.
  2. Knip M., Simell O. Environmental triggers of type 1 diabetes. Cold Spring Harb Perspect Med. 2012;2(7):a007690. doi: 10.1101/cshperspect.a007690.
  3. Knip M. Type 1 diabetes in Finland: past, present, and future. Lancet. Diab Endocrinol. 2021;9(5):259–60. doi: 10.1016/S2213-8587(21)00074-7.
  4. Лаптев Д.Н., Безлепкина О.В., Шешко Е.Л. и др. Основные эпидемиологические показатели сахарного диабета 1 типа у детей в Российской Федерации за 2014–2023 гг. Проблемы эндокринологии. 2024;70(5):76–83. [Laptev D.N., Bezlepkin O.V., Sheshko E.L., et al. The main epidemiological indicators of type 1 diabetes mellitus in children in the Russian Federation for 2014–2023. Problems of Endocrinology. 2024;70(5):76–83. (In Russ.)]. doi: 10.14341/probl13515.
  5. Pociot F., Lernmark A. Genetic risk factors for type 1 diabetes. Lancet. 2016;387:2331–9. doi: 10.1016/S0140-6736(16)30582-7.
  6. Simmons K.M., Sims E.K. Screening and Prevention of Type 1 Diabetes: Where Are We? J Clin Endocrinol Metab. 2023;108:3067–79. doi: 10.1210/clinem/dgad328.
  7. Кураева Т.Л., Титович Е.В., Прокофьев С.А. и др. Генетические и иммунологические технологии определения риска развития сахарного диабета 1 типа. Перспективы предупреждения болезни. Пособие для врачей. Под ред. акад. РАН и РАМН И.И. Дедова. М., 2011. 24 с. Kuraeva T.L., Titovich E.V., Prokofiev S.A., et al. Genetic and immunological technologies for determining the risk of developing type 1 diabetes mellitus. Prospects for disease prevention. A manual for doctors. Ed. by Academician of the Russian Academy of Sciences and Russian Academy of Medical Sciences I.I. Dedov. Moscow, 2011. 24 p. (In Russ.)].
  8. Morran M.P., Omenn G.S., Pietropaolo M. Immunology and genetics of type 1 diabetes. Mt Sinai J Med. 2008;75(4):314–27. doi: 10.1002/msj.20052.
  9. Peet A., Kool P., Ilonen J., et al for the DIABIMMUNE Study Group. Birth weight in newborn infants with different diabetes-associated HLA genotypes in three neighbouring countries: Finland, Estonia and Russian Karelia. Diab Metab Res Rev. 2012;28:455–61. doi: 10.1002/dmrr.2303.
  10. Primavera M., Giannini C., Chiarelli F. Prediction and prevention of type 1 diabetes. Front Endocrinol (lausanne). Front Endocrinol (Lausanne). 2020;11:248. doi: 10.3389/fendo.2020.00248.
  11. Ziegler A.G., Rewers M., Simell O., et al. Seroconversion to Multiple Islet Autoantibodies and Risk of Progression to Diabetes in Children. JAMA. 2013;309(23):2473–9. doi: 10.1001/jama.2013.6285.
  12. Insel R.A., Dunne J.L., Atkinson M.A., et al. Staging presymptomatic type 1 diabetes: a scientific statement of JDRF, the Endocrine Society, and the American Diabetes Association. Diab Care. 2015;38(10):1964–74. doi: 10.2337/dc15-1419.
  13. Parkkola A., Härkönen Т., et al. Extended Family History of Type 1 Diabetes and Phenotype and Genotype of Newly Diagnosed Children. Diab Care. 2013;36(2):348–54. doi: 10.2337/dc12-0445.
  14. Maahs D.M., Nancy A. West et al. Epidemiology of type 1 diabetes. Endocrinol Metab Clin North Am. 2010;39(3):481–97. doi: 10.1016/j.ecl.2010.05.011.
  15. Bonifacio E. Predicting type 1 diabetes using biomarkers. Diab Care. 2015;38(6):989–96.
  16. Glaser N., Fritsch M., Priyambada L., et al. ISPAD clinical practice consensus guidelines 2022: Diabetic ketoacidosis and hyperglycemic hyperosmolar state. Pediatr Diab. 2022;23(7):835–56. doi: 10.1111/pedi.13406.
  17. Gagnum V., Stene L.C., et al. Causes of death in childhood-onset Type 1 diabetes: long-term follow-up. Diab Med. 2017;34(1):56–63. doi: 10.1111/dme.13114.
  18. Ramphul K., Joynauth J. An Update on the Incidence and Burden of Diabetic Ketoacidosis in the U.S Diab Care. 2020;43(12):e196–7. doi: 10.2337/dc20-1258.
  19. Wasag D.R., Gregory J.W., Dayan C., Harvey J.N., on behalf of the Brecon Group. Excess all-cause mortality before age 30 in childhood onset type 1 diabetes: data from the Brecon Group Cohort in Wales. Arch Dis Child. 2018;103:44–8. doi: 10.1136/archdischild-2016-312581.
  20. Lawrence S.E., Cummings E.A., et al. Population-based study of incidence and risk factors for cerebral edema in pediatric diabetic ketoacidosis. J Pediatr. 2005;146:688–92. doi: 10.1016/j.jpeds.2004.12.041.
  21. Edge J.A., Jakes R.W., et al. The UK case-control study of cerebral oedema complicating diabetic ketoacidosis in children. Diabetol. 2006;49:2002–9. doi: 10.1007/s00125-006-0363-8.
  22. Curtis J.R., To T., Muirhead S., Cummings E., et al. Recent trends in hospitalization for diabetic ketoacidosis in Ontario children. Diab Care. 2002;25(9):1591–6. doi: 10.2337/diacare.25.9.1591.
  23. Poovazhagi V. World Risk factors for mortality in children with diabetic keto acidosis from developing countries. J Diab. 2014;5(6):932–8. doi: 10.4239/wjd.v5.i6.932.
  24. Myers S.R., Nicole S. Glaser et al. Frequency and Risk Factors of Acute Kidney Injury During Diabetic Ketoacidosis in Children and Association With Neurocognitive Outcomes. JAMA. Netw Open. 2020;3(12):e2025481.2020.25481. doi: 10.1001/jamanetworkopen.2020.25481.
  25. Hursh B.E., Rebecca R., al. Acute Kidney Injury in Children With Type 1 Diabetes Hospitalized for Diabetic Ketoacidosis. JAMA. Pediatr. 2017;171(5):e170020. doi: 10.1001/jamapediatrics.2017.002.
  26. Glaser N.S., Marcin J.P., et al. Correlation of clinical and biochemical findings with diabetic ketoacidosis-related cerebral edema in children using magnetic resonance diffusion-weighted imaging. J Pediatr. 2008;153(4):541–6. doi: 10.1016/j.jpeds.2008.04.048.
  27. de Wit M., Gajewska K.A., Goethals E.R., et al. ISPAD clinical practice consensus guidelines 2022: psychological care of children, adolescents and young adults with diabetes. Pediatr Diab. 2022;23:1373–89. doi: 10.1111/pedi.13428.
  28. Rechenberg K., Whittemore R., Grey M. Anxiety in youth with type 1 diabetes. J Pediatr Nurs. 2017;32:64–71. doi: 10.1016/j.pedn.2016.08.007.
  29. Smith L.B. Liu X., et al. Family adjustment to diabetes diagnosis in children: can participation in a study on type 1 diabetes genetic risk be helpful? Pediatr Diab. 2018;19:1025–33. doi: 10.1111/pedi.12674.
  30. Whittemore R., Jaser S., Chao A., et al. Psychological experience of parents of children with type 1 diabetes. Diab Educ. 2012;38:562–79. doi: 10.1177/0145721712445216.
  31. Bassi G., Mancinelli E., Di Riso D., Salcuni S. Parental stress, anxiety and depression symptoms associated with self-efficacy in paediatric type 1 diabetes: a literature review. Int J Environ Res Public Health. 2021;18:152. doi: 10.3390/ijerph18010152.
  32. Rawshani A., et al. Excess mortality andcardiovascular disease in young adults with type 1 diabetes in relation to age at onset: a nationwide, register-based cohort study. Lancet. 2018;392(10146):477–86. doi: 10.1016/S0140-6736(18)31506-X.
  33. Gaudieri P.A., Chen R., Greer T.F., Holmes C.S. Cognitive function in childrenwith type 1 diabetes: a meta-analysis. Diab Care. 2008;31(9):1892–7. doi: 10.2337/dc07-2132.
  34. Steffes M.W., et al. Beta-cell function and the development of diabetes-related complications in the diabetes control and complications trial. Diab Care. 2003;26(3):832–6. doi: 10.2337/diacare.26.3.832.
  35. Jeyam A., et al. Clinical Impact of Residual C-Peptide Secretion in Type 1 Diabetes on Glycemia and MicrovascularComplications. Diab Care. 2021;44(2):390–8. doi: 10.2337/dc20-0567.
  36. Hummel S., et al. Children diagnosed with presymptomatic type 1 diabetes through public health screening have milderdiabetes at clinical manifestation. Diabetol. 2023;66(9):1633–42. doi: 10.1007/s00125-023-05953-0.
  37. Sims E.K., et al. Screening for Type 1 Diabetes in the General Population: A Status Report and Perspective. Diabetes. 2022;71(4):610–23. doi: 10.2337/dbi20-0054.
  38. Ziegler A.G., Kick K., Bonifacio E., et al. Yield of a public health screening of children for islet autoantibodies in Bavaria, Germany. JAMA. 2020;323(4):339–51. doi: 10.1001/jama.2019.21565.
  39. Larsson H.E., Vehik K., et al. Reduced prevalence of diabetic ketoacidosis at diagnosis of type 1 diabetes in young children participating in longitudinal follow-up. Diab Care. 2011;34(11):2347–52. doi: 10.2337/dc11-1026.
  40. Barker J.M., et al. Clinical characteristics of children diagnosed with type 1 diabetes through intensive screening and follow-up. Diab Care. 2004; 27(6):1399–404. doi: 10.2337/diacare.27.6.1399.
  41. Besser R.E.J., Ng S.M., Gregory J.W., et al. General population screening for childhood type 1 diabetes: is it time for a UK strategy? Arch Dis Childhood. 2022;107:790–5. doi: 10.1136/archdischild-2021-321864.
  42. Haller M.J., et al. Karger 2024. ISPAD. Clinical Practice Consensus Guidelines. 2024. doi: 10.1159/000543035.
  43. Phillip M., Achenbach P., Addala A., et al. Consensus guidance for monitoring individuals with islet autoantibody-positive pre-stage 3 type 1 diabetes. Diabetol. 2024;67:1731–59. doi: 10.1007/s00125-024-06205-5.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download
2. Figure 1. Percentage of admissions of children with newly diagnosed type 1 diabetes with diabetic ketoacidosis in the Republic of Karelia (2020-2024)

Download (62KB)
Indexing metadata
3. Figure 2. Routing scheme for children and adolescents at risk for type 1 diabetes with an autoimmune reaction with the production of autoantibodies (AA) in the Republic of Karelia

Download (154KB)
Indexing metadata

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».