Predicción de diabetes mellitus basada en el índice triglicéridos y glucosa

Resumen

Introducción

En México la diabetes mellitus tipo 2 (DM2) presenta niveles epidemiológicos, con una tasa de prevalencia del 9,12% y con los índices de sobrepeso y obesidad más altos del mundo. Para superar esta situación se deben crear estrategias enfocadas en la identificación de sujetos en riesgo. El índice triglicéridos y glucosa (TyG) fue creado para la detección de la resistencia a la insulina, y recientemente se ha empleado en la predicción de diabetes mellitus. El objetivo del presente estudio fue determinar el poder predictivo del índice TyG en una cohorte de la Ciudad de México.

Métodos

Se seleccionaron 3.195 pacientes de una cohorte de pacientes del área de crónico degenerativos de los Centros de Salud de los Servicios de Salud Pública de la Ciudad de México. Se evaluó la capacidad del índice TyG en la predicción de diabetes calculado como: ln (triglicéridos en ayunas [mg/dl] × glucosa en ayunas [mg/dl]/2) después de un seguimiento de al menos 4,5 años. Se determinó una prueba Chi-squared automated interaction detector analysis, que fue corroborada por una prueba ROC.

Resultados

El valor del índice de TyG fue significativamente mayor para los pacientes que desarrollar DM2. Los valores de área bajo la curva = 0,934, intervalo de confianza (IC) 95% = 0,924-0,924. Obteniendo un punto de corte de 9,45 en mujeres; en hombres: DM AUC = 0.824, IC 95% = 0,824-0,873 punto de corte 9.12.

Conclusiones

El índice TyG es un buen marcador en la predicción de DM2 respaldado por la aplicación del algoritmo CHAID como herramienta útil para la predicción de DM2.

Abstract

Introduction

In Mexico, type 2 Diabetes mellitus (DM2) presents epidemiological levels with a prevalence rate of 9.12% and with the highest overweight and obesity rates worldwide. To overcome this situation, strategies must be created focused on the identification of subjects at risk. The Triglyceride and Glucose (TyG) index, was created for the detection of insulin resistance, has recently been used in the prediction of DM. The objective of the present study was to determine the predictive power of the TyG index in a cohort from Mexico City.

Methods

3195 patients were selected from a cohort of patients from the chronic degenerative area of the Health Centers of the Public Health Services of Mexico City. The ability of the TyG index in predicting diabetes was evaluated as: ln [Fasting triglycerides (mg/dl) x fasting glucose (mg/dl)/2]. after a follow-up of at least 4.5 years. A CHAID test was determined that was corroborated by a ROC test.

Results

the value of the TyG index was significantly higher for patients who develop DM2. Values of AUC = 0.934, 95% CI: 0.924-0.924. Obtaining a cut-off point of 9.45 in women; in men: DM2 AUC = 0.824, 95% CI: 0.824-0.873, and cut-off point 9.12.

Conclusions

The TyG index is a good marker in the prediction of DM2. The CHAID determination is a useful tool in the prediction of DM2.