Diseño de un modelo multiparamétrico de riesgo de eventos microvasculares en el paciente diabético tipo 2 mediante regresión logística múltiple

Propósito del estudio.

Diseño de un modelo multiparamétrico de riesgo de eventos microvasculares en el paciente diabético tipo 2 mediante análisis de regresión logística múltiple que permita discriminar las variables asociadas a un mayor riesgo y los individuos más susceptibles de presentar este tipo de complicaciones.

Métodos usados

Estudio observacional analítico de 60 diabéticos tipo 2. Muestreo aleatorio sistematizado aplicando un análisis de regresión logística múltiple (programa JMP del SAS Institute).

Resultados

Perfil poblacional: edad media: 61,15 ± 10,69 años; sexo: 36 % hombres/64 % mujeres; índice de masa corporal (IMC): 30,5±5,03; índice cintura-cadera: 0,97±0,05; hipertensión arterial: 65 %; sistólica: 143,61±16mmHg; diastólica: 83,65 ± 10,67 mmHg; dislipidemias: 70 %; eventos microvasculares: 35 %; glucemia basal: 174,63±54,53 mg/dl; HbA1c: 6,56±1,61 %; colesterol: 222,61±51,37 mg/dl; triglicéridos: 184,93 ± 15,77 mg/dl; c-HDL: 49,03 ± 1 mg/dl; microalbuminuria: 16,6 %.

Diseño de un modelo de regresión logistica múltiple de eventos microvasculares, análisis de verosimilitud p < 0,0025. Están relacionadas en este modelo las siguientes variables ordenadas según su peso específico en la ecuación de riesgo: microalbuminuria, índice cintura-cadera, hipertensión arterial y glucemia basal.

Conclusiones

Se diseña un modelo multiparamétrico de riesgo de eventos microvasculares en el paciente diabético tipo 2 que considera como variables discriminativas asociadas a un mayor riesgo: indice cintura-cadera, hipertensión arterial, microalbuminuria y glucemia basal.

Purpose of the study

A design of a multiparametric risk model of microvascular events in the patient diabetic type 2 with arterial hypertension by means of analysis of multiple logistical regression that allows to discriminate against the variables associated to a bigger risk and the most susceptible individuals to present this type of complications. Used methods. An observational analytic study of 60 diabetic type 2. Systematized alcatory sampling, applying a multiple logistical regression analysis (JMP of the SAS Institute program).

Results

Populational profile: half age: 61.15 ± 10.69 years; sex: 64 % women; body mass index (JMC): 30.5 ± 5.03; waist to hip index (ICC): 0.97 ± 0.05; arterial hypertension (HTA): 65 %; systolic: 143.61 ± 16 mmHg; dyastolic: 83.65 ± 10.67 mmHg; dislipaemias: 70 %; microvascular events: 35 %; blood glucose: 174.63 ± 54.53 mg/dl; HbA1c: 6.56 ± 1.61 %; cholesterol: 222.61 ± 51.37 mg/dl; triglycerids: 184.93 ± 15.77 mg/dl; c-HDL: 49.03 ± 1 mg/dl; microalbuminuria: 16.66%.

A design of a multiple logistical regression model of microvascular events, likelihood ratio p < 0.002543. They are related in this model the following orderly variables according to their specific weight in the equation of risk: microalbuminuria, arterial hypertension, waist to hip index, blood glucose.

Conclusions

A multiparametric risk model of microvascular events is designed in the patient diabetic type 2 that considers these variables associated to a bigger risk: waist to hip index, arterial hypertension, microalbuminuria and blood glucose.