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Introducción
La diabetes mellitus ha ocupado, desde el año 2000, el primer lugar como causa de muerte general en nuestro país.1 El porcentaje de las muertes ocasionadas por esta enfermedad aumentó de 10.7% en 2000 a 14% en 2008. La prevalencia de diabetes ha incrementado en los últimos años: 7.5% en 1993,2 8.7% en 20003 y 14.4% en 2006;4 además, se ha vuelto más común en edades más tempranas.5
En la estrategia nacional para la prevención y el control del sobrepeso, la obesidad y la diabetes, se menciona que mediante un esquema proactivo de prevención con impacto a nivel nacional, el personal de las unidades de salud del primer nivel de atención incrementará el número de tamices a la población para detectar a las personas con prediabetes, con el propósito de comenzar una intervención efectiva que evite o retrase la aparición de la obesidad y la diabetes tipo 2, así como las complicaciones asociadas con esta enfermedad.6
De acuerdo con resultados de las encuestas nacionales de salud de 2000, 2006 y 2012, la detección de diabetes tipo 2 se incrementó en el año previo.7 Sin embargo, 17% de los entrevistados que acudieron en el año previo al levantamiento de la Encuesta Nacional de Salud y Nutrición (Ensanut) 2006, lo hicieron porque presentaban síntomas. El 70% de aquéllos sin diagnóstico médico previo de diabetes con niveles superiores a 126 mg/dl de glucemia en ayunas, en la Ensanut 2006,8 y 63%, en la Ensanut 2012, no acudió a realizarse una prueba de detección de diabetes en el último año.
Los casos con diabetes no diagnosticada identificados por la Ensanut 2006 tenían diversas comorbilidades que requerían atención médica, por ejemplo: obesidad (38%), obesidad abdominal (63.5%), diagnóstico médico previo de hipertensión arterial (27%), hipercolesterolemia (30%), hipertrigliceridemia (28%) y niveles bajos de HDL (50%). Estos datos muestran que el escrutinio de la diabetes no es llevado a cabo pese a la existencia de condiciones asociadas con la enfermedad; el diagnóstico no se realiza hasta la ocurrencia de síntomas.
La aparición de la hiperglucemia es un proceso asintomático que puede durar varios años.9 La consecuencia de no llevar a cabo el escrutinio es que la prevalencia de las complicaciones crónicas resulta mayor a la esperada para casos recién diagnosticados.10,11
Un score de riesgo adecuado es aquel que proporciona una estimación individual de riesgo con base en predicciones cercanas a lo observado, que distingue entre población de alto y bajo riesgo, y que puede ser aplicado a otra población.12 Las escalas de riesgo se basan en los principales factores de riesgo asociadas con la enfermedad en estudio. La edad, la historia familiar de diabetes, el índice de masa corporal y los niveles de glucosa, lípidos y tensión arterial son aspectos vinculados con la diabetes tipo 2.
A partir de estudios transversales y de cohorte, se han diseñado escalas de riesgo para predecir la diabetes incidente,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22 principalmente en poblaciones de Estados Unidos y Europa.13,14,15,16,17 Otras escalas, cuya información es obtenida sólo con cuestionarios autoaplicados, se han empleado para identificar o detectar a personas con prediabetes y diabetes no diagnosticada.23,24,25,26,27,28 Dado que los puntajes de riesgo han sido desarrollados en diferentes poblaciones, las diferencias observadas pueden ser atribuidas al contexto en cada una de ellas.
La escala de riesgo que se ha empleado en los servicios de salud en México durante los últimos años, denominada cuestionario de factores de riesgo,29 fue construida con base en el cuestionario de riesgo de diabetes de la Asociación Americana de Diabetes (ADA)23 y no ha sido validada en población mexicana.
Presentamos la metodología y resultados del desarrollo y validación de un score de riesgo estratificado por sexo para población mexicana. Éste puede obtenerse a partir de preguntas que personal de los servicios de salud puede hacer a los adultos o que éstos mismos pueden autoaplicarse para determinar si podrían tener prediabetes o diabetes, en cuyo caso deberán realizarse estudios de laboratorio para confirmar o descartar el diagnóstico.
Material y métodos
Éste es un análisis secundario del estudio de cohorte titulado “Creación de una cohorte representativa de la población del centro de México, que permita estimar la incidencia de las comorbilidades y las complicaciones del síndrome metabólico”, realizado por personal del departamento de Endocrinología y Metabolismo del Instituto Nacional de Ciencias Médicas y Nutrición Salvador Zubirán (INCMNSZ). El objetivo principal de dicho estudio fue medir la incidencia de diabetes tipo 2 en un periodo de seguimiento de tres años. La población que compone esta cohorte es población abierta y está compuesta por trabajadores del gobierno federal o empleados de compañías. El reclutamiento inició en septiembre de 2006 y finalizó en julio de 2009. A todos los participantes se les aplicó un cuestionario estandarizado que incluyó variables demográficas, historia personal y familiar de enfermedades crónicas degenerativas, actividad física y alimentación. Se obtuvieron medidas antropométricas y de tensión arterial. Se les aplicó la versión corta del cuestionario International Physical Activity Questionnaire (IPAQ),30 el recordatorio de consumo de alimentos de las últimas 24 horas y un cuestionario de frecuencia de alimentos de siete días. Asimismo, se analizaron los resultados de muestras séricas como perfil de lípidos, glucosa, insulina, apolipoproteína B y proteína C reactiva (PCR).
El protocolo original fue aprobado por el Comité Institucional de Investigación Biomédica en Humanos del INCMNSZ y cada participante firmó una carta de consentimiento informado. El protocolo de este análisis secundario de datos fue aprobado por el Comité de Ética en Investigación del Instituto Nacional de Salud Pública. La base de datos se analizó sin identificadores personales de los participantes; únicamente se les asignó folio para conservar su anonimato.
Población de estudio
A partir de la cohorte previamente descrita, se obtuvo información basal de 10 234 hombres y mujeres residentes del centro del país (Aguascalientes, Distrito Federal, Guanajuato, Morelos, Estado de México), con una edad de 18 años o más.
La población empleada para la validación externa estuvo compuesta por 9 732 adultos participantes de la Ensanut 2012, a quienes se les realizaron estudios de laboratorio en sangre. Éstos representan a 64.3 millones de adultos al emplear los ponderadores correspondientes.
Definición de variables
Dada la importancia de la diabetes y la relación que tiene con otras enfermedades consideradas como un problema de salud (obesidad, hipertensión o síndrome metabólico), en el presente trabajo las variables de interés fueron prediabetes y diabetes no diagnosticada:
Diabetes no diagnosticada: glucosa en ayuno mayor o igual a 126 mg/dl
Prediabetes: de acuerdo con la OMS,31 glucosa en ayuno de 110 a 125 mg/dl
Otras variables que fueron consideradas en el análisis fueron:
Inactividad física: a partir de la aplicación de la versión corta del IPAQ, se determinó como inactivo a quien obtuvo un resultado de “insuficientemente activo”; es decir, realizó menos de 150 minutos de actividad física moderada o severa, incluyendo caminata, a la semana.
Obesidad abdominal: de acuerdo con la ATPIII-AHA, una circunferencia de cintura mayor o igual a 102 cm en hombres y mayor o igual a 88 cm en mujeres. De acuerdo con la IDF, una circunferencia de cintura mayor o igual a 90 hombres y mayor o igual a 80 cm en mujeres.
Hipertensión: por diagnóstico médico previo, con tratamiento hipertensivo o tensión arterial sistólica mayor o igual a 140 mmHg o diastólica mayor o igual a 90 mmHg.
Prehipertensión: tensión arterial sistólica >=130 mmHg o diastólica >= 85 mmHg
Análisis estadístico
Se realizó análisis descriptivo de la población de estudio y de la proveniente de la Ensanut 2012 con el propósito de caracterizarlas. Posteriormente, se hizo análisis bivariado para identificar las variables asociadas con la variable dependiente (prediabetes o diabetes no diagnosticada; es decir, glucosa en ayuno >=110 mg/dl). Dentro de las variables independientes que se probaron se encuentran obesidad abdominal (de acuerdo con la IDF y con la ATPIII-AHA), pérdida de peso en los últimos tres meses, tabaquismo, horas frente a pantalla, dislipidemias, diabetes gestacional y kilocalorías consumidas.
Se obtuvieron diferentes modelos de regresión logística múltiple estratificadas por sexo, construidos a partir de variables previamente seleccionadas y que resultaron significativamente asociadas con la variable dependiente (p<0.05). Se probaron diferentes interacciones y no resultaron significativas (p<0.10). Los modelos finales fueron evaluados a través de sus residuos y su bondad de ajuste a través de la prueba de Hosmer-Lemeshow. A partir de los coeficientes de los modelos finales (uno para mujeres y otro para hombres) fue obtenido el score de riesgo, el peso asignado a cada variable, multiplicando el coeficiente por 10. Este procedimiento ha sido empleado en la construcción de scores semejantes.24,32,33,34
Los puntos de corte se obtuvieron empleando el índice Youden (sensibilidad + especificidad -1), tanto para variables continuas como para la suma del score final. Para cada modelo de score de riesgo (para detectar diabetes y para detectar prediabetes o diabetes), se calculó sensibilidad, especificidad, valor predictivo positivo, valor predictivo negativo, razón de verosimilitud positiva LR+ y negativa LR-, así como curvas del tipo receiver operating characteristic (ROC) para comparar su habilidad para detectar prediabetes o diabetes tipo 2. Se calculó y comparó el área bajo la curva (AUC) de cada score de riesgo.
El análisis con la información de la Ensanut 2012 se realizó tomando en consideración el diseño complejo de la encuesta y usando el ponderador correspondiente. Para el análisis se utilizó el software de STATA versión 13 (StataCorp LP).
Resultados
Para el diseño del score, se consideraron 10 234 adultos de 18 años o más de edad, que participaron en el estudio “Creación de una cohorte representativa de la población del centro de México que permita estimar la incidencia de las comorbilidades y las complicaciones del síndrome metabólico”, de los cuales 33.6% son hombres; la edad promedio fue de 42.4 años. La media del índice de masa corporal y de la circunferencia de cintura fue de 27.9 kg/m2 y 94 cm, respectivamente. La prevalencia de prediabetes fue de 12.3%, mientras que la de diabetes no diagnosticada, de 2.6%.
Con respecto a la submuestra de la Ensanut 2012, 46.7% son hombres y su edad promedio fue de 41.9 años. La media del índice de masa corporal y de la circunferencia de cintura fue de 28.3 kg/m2 y 93.5 cm, respectivamente. La prevalencia de prediabetes y diabetes no diagnosticada en esta población fue de 7.5 y 4.5%, respectivamente (cuadro I).
Cuadro I. Características de la población en la que se desarrolló el score (estudio de cohorte del INCMNSZ, 2006-2009) y de la población en la que se validó (Ensanut, 2012). México
| Variables | INCMNSZ (2006-2009) | Ensanut 2012 | ||
| N | 10 234 | n=9 732; N=64 298* | ||
| Hombres (%) | 33.6 | 46.7 | ||
| Edad (años) | 42.4 (0.108) | 41.9 (0.339) | ||
| IMC (Kg/m2) | 27.9 (0.092) | 28.3 (0.119) | ||
| C Cintura (cm) | 94.0 (0.152) | 93.5 (0.276) | ||
| TAS (mmHg) | 115.8 (0.179) | 122.1 (0.333) | ||
| TAD (mmHg) | 76.6 (0.119) | 78.8 (0.218) | ||
| Diagnóstico de hipertensión (%) | 17.3 | 15.9 | ||
| Físicamente inactivos (%) | 68.8 | 42.2 | ||
| Fumadores actuales (%) | 19.0 | 19.9 | ||
| Prediabéticos (%)‡ | 12.3 | 7.5 | ||
| Diabetes no diagnosticada (%)§ | 2.6 | 4.5 | ||
Para variables continuas se presentan medias y error estándar
* N datos ponderados expresados en miles
‡ Sin diagnóstico de diabetes y con glucosa en ayunas entre 110 y 125 mg/dl
§ Sin diagnóstico médico de diabetes y con glucosa en ayunas mayor o igual a 126 mg/dl
IMC: índice de masa corporal
TAS: tensión arterial sistólica
TAD: tensión arterial diastólica
INCMNSZ: Instituto Nacional de Ciencias Médicas y Nutrición Salvador Zubirán
Ensanut: Encuesta Nacional de Salud y Nutrición
En el cuadro II se presentan los resultados del modelo final de regresión logística múltiple para cada sexo, en donde se puede observar que el exceso de peso (sobrepeso [RM=2.04 (IC95% 1.18-3.54]) y obesidad (RM=3.49 [IC95% 1.94-6.27]) y la edad mayor o igual a 50 años (RM=2.80 [IC95% 2.03-3.88]) son las variables con mayor asociación y, por ende, mayor peso en el score de riesgo, en el caso de las mujeres. Mientras que, una cintura mayor o igual de 100 cm (RM=2.17 [IC95% 1.50-3.16]) y la edad mayor o igual a 50 años (RM=2.03 [IC95% 1.43-2.89]) tienen la mayor asociación con la presencia de diabetes o prediabetes no diagnosticada, y los mayores pesos en el score de riesgo, en los hombres.
Cuadro II. Variables asociadas con prediabetes o diabetes no diagnosticada a partir de modelos de regresión logística múltiple por sexo. Estudio de cohorte del INCMNSZ. México, 2006-2009
| Variables | Coeficiente | RM (IC95%) | Score de riesgo | |||||
| Mujeres | ||||||||
| Edad | 40-49 | 0.42 | 1.53 (1.09-2.14) | 4 | ||||
| >=50 | 1.03 | 2.80 (2.03-3.88) | 10 | |||||
| Hermanos/padres con diabetes | Sí | 0.29 | 1.34 (1.04-1.95) | 3 | ||||
| Cintura (cm) | >=93 cm | 0.47 | 1.60 (1.15-2.23) | 5 | ||||
| IMC | Sobrepeso | 0.71 | 2.04 (1.18-3.54) | 7 | ||||
| Obesidad | 1.25 | 3.49 (1.94-6.27) | 12 | |||||
| Hipertensión o prehipertensión | Sí | 0.41 | 1.51 (1.16-1.96) | 4 | ||||
| Físicamente inactivo | Sí | 0.36 | 1.42 (1.04-1.95) | 4 | ||||
| Hombres | ||||||||
| Edad | 40-49 | 0.64 | 1.89 (1.34-2.66) | 6 | ||||
| >=50 | 0.71 | 2.03 (1.43-2.89) | 7 | |||||
| Hermanos/padres con diabetes | Sí | 0.43 | 1.54 (1.16-2.05) | 4 | ||||
| Cintura (cm) | >=100 cm | 0.78 | 2.17 (1.50-3.16) | 8 | ||||
| IMC | Sobrepeso | 0.10 | 1.11 (0.65-1.87) | 1 | ||||
| Obesidad | 0.54 | 1.72 (0.95-3.11) | 5 | |||||
| Físicamente inactivo | Sí | 0.51 | 1.67 (1.21-2.29) | 5 | ||||
INCMNSZ: Instituto Nacional de Ciencias Médicas y Nutrición Salvador Zubirán
IMC: índice de masa corporal
En la segunda columna del cuadro III se presentan los valores del score empleado actualmente en las unidades médicas de primer nivel y, en la tercera y cuarta, el propuesto en este estudio. El rango del score actualmente usado en las unidades de primer contacto va entre 0 y 46 puntos. El rango del score propuesto va de 0 a 49 para las mujeres y de 0 a 36 para los hombres. El punto de corte para determinar si una persona tiene diabetes no diagnosticada con el score actual es de 10 o más y, con el score que aquí se propone, de 21 y más en las mujeres, y de 18 y más en los hombres. En la figura 1 pueden observarse los puntos de score que es posible obtener con los resultados de las variables que lo componen: edad, circunferencia de cintura, índice de masa corporal, actividad física y familiares con diabetes, tanto para mujeres como para hombres. Para las mujeres, se incluyen dos tablas, una para aquéllas sin hipertensión y otra para las que sí la tienen. Así, por ejemplo, una mujer no hipertensa, con familiares cercanos con diabetes, de más de 50 años, con una cintura de 90 centímetros, físicamente inactiva, tendrá 17 puntos, si tiene un peso normal y probablemente no tenga diabetes o prediabetes; mientras que, si tiene sobrepeso, tendrá 24 puntos y probablemente tenga diabetes o prediabetes. Mientras tanto, un hombre con las mismas características tendrá 16 y 17 puntos, si tiene un peso normal o sobrepeso, pero 21 puntos y probablemente diabetes o prediabetes, si tiene obesidad.
Cuadro III. Características del score de riesgo de la SSa y el propuesto en adultos mexicanos con el Estudio de cohorte del INCMNSZ. México, 2006-2009
| SSa | Score de riesgo propuesto | |||||||||
| Variables | Total | Mujeres | Hombres | |||||||
| Edad | 45-64 | 5 | 40-49 | 4 | 6 | |||||
| >=65 | 9 | >=50 | 10 | 7 | ||||||
| Hermanos/padres con diabetes | 2 | 3 | 4 | |||||||
| Cintura (cm) | M>=80/ H>=90 | 10 | M>=93/H>=100 | 5 | 8 | |||||
| IMC | Sobrepeso | 5 | Sobrepeso | 7 | 1 | |||||
| Obesidad | 10 | Obesidad | 12 | 5 | ||||||
| Hipertensión o pre-hipertensión | - | 4 | - | |||||||
| Físicamente inactivo | 5 | 4 | 5 | |||||||
| Rango | 0-46 | 0-49 | 0-36 | |||||||
| Punto de corte | >=10 | >=21 | >=18 | |||||||
SSa: Secretaría de Salud
INCMNSZ: Instituto Nacional de Ciencias Médicas y Nutrición Salvador Zubirán
IMC: índice de masa corporal
FDM: familiares con diabetes mellitus
INCMNSZ: Instituto Nacional de Ciencias Médicas y Nutrición Salvador Zubirán
Figura 1 Puntos del score para detectar adultos con prediabetes y diabetes no diagnosticada, de acuerdo con las variables incluidas en el modelo. Estudio de cohorte del IN CMNS Z. México, 2006-2009
A pesar de que el score actual tiene la mayor sensibilidad, el desempeño del score propuesto es mejor, tanto para detectar diabetes no diagnosticada como para detectar prediabetes. El score actual de la Secretaría de Salud (SSa) tiene un valor C discretamente por arriba de 0.5 tanto en la cohorte del INCMNSZ como con la Ensanut 2012. El porcentaje de clasificación correcta de dicho score, es bajo (desde 10.3%, para diabetes no diagnosticada en mujeres, hasta 17.7% para prediabetes o diabetes en hombres). El score propuesto tiene un valor C igual o mayor a 0.6 para la mayoría de los desenlaces. Además, clasifica correctamente desde 55.4% a las mujeres con diabetes no diagnosticada hasta 57.2% a las mujeres con prediabetes o diabetes. Los hombres con diabetes no diagnosticada son clasificados correctamente en 68.6% y con prediabetes o diabetes no diagnosticada, 69.9% (cuadro IV).
Cuadro IV. Desempeño del score de riesgo en adultos mexicanos por sexo. Estudio de cohorte del INCMNSZ, 2006-2009 y Ensanut, 2012. México
| Sen (%) | Esp (%) | VPP | VPN | LR+ | LR- | AUC | Corr Clasif (%) | |||||||||||
| Diabetes no diagnosticada (glucosa en ayuno >=126 mg/dl) | ||||||||||||||||||
| Cohorte INCMNSZ | ||||||||||||||||||
| Score SSa | Mujeres | 98.0 | 8.2 | 2.4 | 99.4 | 1.07 | 0.24 | 0.5311 | 10.3 | |||||||||
| Hombres | 95.7 | 11.7 | 3.0 | 99.0 | 1.08 | 0.37 | 0.5372 | 14.1 | ||||||||||
| Score de riesgo | Mujeres | 81.6 | 54.8 | 4.1 | 99.2 | 1.80 | 0.34 | 0.6819 | 55.4 | |||||||||
| Hombres | 53.2 | 69.1 | 4.8 | 98.0 | 1.72 | 0.68 | 0.6114 | 68.6 | ||||||||||
| Validación externa | ||||||||||||||||||
| Ensanut 2012 | ||||||||||||||||||
| Score SSa | Mujeres | 98.8 | 19.3 | 5.8 | 99.7 | 1.22 | 0.06 | 0.5905 | 23.1 | |||||||||
| Hombres | 92.0 | 43.7 | 6.8 | 99.2 | 1.64 | 0.18 | 0.6789 | 45.8 | ||||||||||
| Score de riesgo | Mujeres | 53.9 | 67.5 | 7.5 | 96.8 | 1.66 | 0.68 | 0.6069 | 66.8 | |||||||||
| Hombres | 41.7 | 84.9 | 11.0 | 97.0 | 2.76 | 0.69 | 0.6329 | 83.0 | ||||||||||
| Prediabetes o diabetes no diagnosticada (glucosa en ayuno >=110 mg/dl) | ||||||||||||||||||
| Cohorte INCMNSZ | ||||||||||||||||||
| Score SSa | Mujeres | 98.2 | 8.4 | 5.5 | 98.9 | 1.07 | 0.21 | 0.5332 | 13.0 | |||||||||
| Hombres | 96.4 | 12.1 | 7.2 | 97.9 | 1.10 | 0.30 | 0.5424 | 17.7 | ||||||||||
| Score de riesgo | Mujeres | 82.0 | 55.9 | 9.2 | 98.3 | 1.86 | 0.32 | 0.6895 | 57.2 | |||||||||
| Hombres | 60.9 | 70.6 | 13.0 | 96.2 | 2.07 | 0.55 | 0.6574 | 69.9 | ||||||||||
| Validación externa | ||||||||||||||||||
| Ensanut 2012 | ||||||||||||||||||
| Score SSa | Mujeres | 95.4 | 20.6 | 14.6 | 96.9 | 1.20 | 0.22 | 0.5801 | 29.9 | |||||||||
| Hombres | 85.2 | 45.3 | 14.6 | 96.6 | 1.56 | 0.33 | 0.6527 | 49.3 | ||||||||||
| Score de riesgo | Mujeres | 53.2 | 69.4 | 19.3 | 91.5 | 1.74 | 0.67 | 0.6130 | 67.4 | |||||||||
| Hombres | 33.6 | 85.6 | 20.3 | 92.2 | 2.34 | 0.78 | 0.5962 | 80.5 | ||||||||||
Sen: sensibilidad
Esp: especificidad
VPP: valor predictivo positivo
VPN: valor predictivo negativo
LR+: razón de verosimilitud positiva
LR-: razón de verosimilitud negativa
AUC: área bajo la curva
Corr Clasif: correctamente clasificados
INCMNSZ: Instituto Nacional de Ciencias Médicas y Nutrición Salvador Zubirán
Ensanut: Encuesta Nacional de Salud y Nutrición
SSa: Secretaría de Salud
Adicionalmente, con los datos del estudio de cohorte del INCMNSZ, se obtuvo el score Finnish Diabetes Risk Score (FINRISK),13 originalmente diseñado para obtener el riesgo de desarrollar diabetes y validado para detectar población con prediabetes y diabetes no diagnosticada con los puntos de corte 9 y 10.35,36,37 Al aplicar el punto de corte a los 10 puntos, se obtuvo una sensibilidad de 85.9%, una especificidad de 37.9% y un porcentaje de correctamente clasificados de 39.4% para detectar diabetes no diagnosticada, mientras que se obtuvo 84.9, 39.2 y 43.1%, respectivamente, para detectar prediabetes o diabetes no diagnosticada. Al aplicar el corte en 9 puntos, se obtuvo 88.7, 30.3, y 32.1, respectivamente, para detectar diabetes no diagnosticada, y 90.7, 31.6, y 36.5%, respectivamente, para detectar prediabetes o diabetes no diagnosticada.
Con respecto a la validación externa, en el cuadro IV pueden observarse los resultados que el score tuvo al ser aplicado a la población participante de la Ensanut 2012. Los porcentajes de las personas clasificadas correctamente fueron superiores a los obtenidos en la población del estudio del INCMNSZ, en ambos sexos. Por su parte, el área bajo la curva fue ligeramente menor en la población de la Ensanut 2012 que en la población del INCMNSZ, excepto en el caso de los hombres en el score propuesto en este documento para diabetes no diagnosticada (cuadro IV).
Discusión
El score propuesto, estratificado por sexo, tiene mejor desempeño que el que actualmente usa la Secretaría de Salud (SSa). Presenta una mayor especificidad, valor predictivo positivo, razón de verosimilitud positiva (LR+), área bajo la curva y porcentaje de clasificados correctamente. Sin embargo, el score actual tiene una sensibilidad superior: clasifica a 80% de todos los adultos mexicanos con riesgo positivo de tener diabetes, aunque sólo 20% de ellos presenta niveles de glucosa superiores a 110 mg/dl, lo que produce 85% de falsos positivos en mujeres y 67% en hombres. Lo anterior conlleva a referir a un gran número de personas a estudios de laboratorio innecesarios, lo que ocasiona un gasto de bolsillo excesivo. El score que proponemos califica en riesgo a 36% de las mujeres y a 16% de los hombres, de los cuales, 34% de las mujeres y 38% de los hombres presentaron niveles de glucosa compatibles con prediabetes o diabetes no diagnosticada. Este score tiene una mejor especificidad, con lo que el número de falsos positivos (30% en mujeres y 12% en hombres) se reduce y, por ende, los estudios de laboratorio innecesarios para confirmación del diagnóstico son menos. Se compararon las áreas bajo la curva para prediabetes y diabetes no diagnosticada obtenidas a partir del score de la SSa (0.53, IC95% 0.52-0.54 en mujeres y 0.54, IC95% 0.53-0.56 en hombres) y a partir del score que aquí se propone (0.68, IC95% 0.66-0.71 en mujeres y 0.61, IC95% 0.60-0.65 en hombres), y se encontró que son significativamente diferentes para ambos sexos (p=0.0001).
Al comparar el desempeño del score de riesgo que proponemos con otros scores para detectar diabetes no diagnosticada, se observaron resultados semejantes a los publicados por Baan y colaboradores26 (Se=78%, Sp=55%, AUC=0.68), resultados ligeramente inferiores a los obtenidos por Herman y colaboradores23 (Se=79%, Sp=65%, AUC=0.78), Glümer y colaboradores24 (Se=73%, Sp=74%, AUC=0.80), Ruige y colaboradores27 (Se=72%, Sp=56%, AUC=0.80) y Griffin y colaboradores28 (Se=77%, Sp=72%, AUC=0.80). Para detectar prediabetes y diabetes no diagnosticada se observaron resultados ligeramente inferiores a los obtenidos por Heikes y colaboradores25 (Se=88%, Sp=75%, AUC=0.85). Cada uno de estos score de riesgo ha sido desarrollado en poblaciones con características específicas. Para algunos se empleó regresión logística para la asignación de los pesos del score,24,25,26,27,28 mientras que otros fueron construidos como árboles de decisiones.23,25
Al calcular el FINRISK, obtuvimos un menor porcentaje de los correctamente clasificados que lo que encontramos al aplicar el score propuesto en este documento. Al comparar las áreas bajo la curva para prediabetes y diabetes no diagnosticada obtenidas a partir del score que proponemos (0.68, IC95% 0.66-0.71 en mujeres y 0.61, IC95% 0.60-0.65 en hombres) y el obtenido con el FINRISK (0.62 IC95% 0.59-0.65 en mujeres y 0.62 IC95% 0.57-0.68 en hombres), encontramos que son significativamente diferentes (p=0.04) para las mujeres, pero no para los hombres.
El gasto generado por la atención a la diabetes y a sus complicaciones es considerable, tanto para los sistemas de salud como para los enfermos y sus familias.38,39,40 Es fundamental para la aplicación de medidas preventivas la identificación de los sujetos con prediabetes o diabetes no diagnosticada, mediante scores autoaplicados o a partir de preguntas que personal de los servicios de salud pueden hacer. Si se determina que podrían tener prediabetes o diabetes, deberán realizarse estudios de laboratorio para confirmar o descartar el diagnóstico. Las acciones en medicina preventiva deberán enfocarse en aquellos sujetos con un resultado del score positivo para, con ello, retardar o evitar el desarrollo de diabetes tipo 2 y de sus complicaciones, así como contener el crecimiento de esta enfermedad en la población mexicana.
