Introducción: Los sistemas de monitorización continua flash de glucosa (FGM) facilitan el control glucémico de las personas con diabetes tipo 1 (DM1). Este estudio evalúa la relevancia de varios factores clínicos y socioeconómicos y desarrolla modelos estadísticos para predecir el control glucémico óptimo (CGO) tras la colocación de sistemas FGM.

Métodos: Estudiamos retrospectivamente a 1060 personas con DM1 (49,0% mujeres) procedentes de 3 centros, usuarias de sistemas FGM. Se registraron parámetros clínicos, años de enfermedad, hemoglobina glicada (HbA_1c) previa al inicio de FGM, presencia de complicaciones crónicas, dosis diaria de insulina/kg y la renta neta por persona (RNP) de la sección censal de cada individuo publicada por el Instituto Nacional de Estadística. El CGO se definió como un tiempo en rango > 70% con un tiempo por debajo 70 mg/dL < 4%. Se elaboraron diferentes modelos de regresión logística para predecir el CGO de la DM1 y se seleccionó el mejor a partir de todas las posibles ecuaciones, ajustándolo por el estadístico de Pearson y de Hosmer-Lemeshow. Se estudió la fiabilidad del modelo mediante validación externa utilizando la técnica de muestras partidas y de validación interna cruzada.

Resultados: De entre los 3.171 posibles modelos estudiados, el que constaba de las características predictoras más potentes incluyó: El mejor cuartil de RNP, odds ratio (OR) = 2,093, p = 0,002, la edad OR = 1,02 p < 0,001; años de duración de la DM1 OR = 0,971, p < 0,001), la HbA_1c previa a FGM OR = 0,793 p = 0,001, tabaquismo OR = 0,629 p = 0,048 e insulina/kg OR 0,076; p < 0,001). Con el modelo elegido se predijo correctamente el 71,8% de los casos con una especificidad del 65,2% una sensibilidad del 68,4%.

Conclusiones: Las características clínicas y socioeconómicas determinan las tasas de alcance del CGO en la DM1. El uso de modelos estadísticos puede ayudar a predecir de forma fiable la probabilidad de alcanzar CGO tras la colocación de un sistema FGM.