Crean un modelo de predicción del desarrollo de la diabetes tipo 2 a partir de análisis de sangre rutinarios

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Archivo - Crean un modelo de preducción del desarrollo de la diabetes tipo 2 a partir de análisis de sangre rutinarios - INCLIVA - Archivo
Publicado: lunes, 3 octubre 2022 10:03

MADRID, 3 Oct. (EUROPA PRESS) -

El Instituto de Investigación Sanitaria INCLIVA, del Hospital Clínico de Valncia, ha creado un modelo de predicción de riesgo de desarrollar diabetes mellitus tipo 2 (DM2) partiendo de parámetros que se puedan obtener a partir de un análisis de sangre rutinario (niveles de glucosa basal y triglicéridos), y otros datos de los pacientes de fácil obtención como edad, sexo, peso y altura.

Se trata de una enfermedad que cada vez afecta a una mayor cantidad de personas y que, además de llevar asociadas muchas complicaciones, consume una gran parte de los recursos sanitarios. Por tanto, una identificación temprana de individuos susceptibles de desarrollar esta enfermedad permitiría, junto con la adopción de hábitos de vida saludable, retrasar o evitar la aparición de DM2.

Este trabajo, en el que ha participado cerca de 5.500 personas a las que se ha seguido durante 7,5 años, se ha realizado con los datos obtenidos del estudio 'Di@bet.es' y ha sido publicado recientemente en el 'European Journal of Internal Medicine'.

El mismo ha consistido en identificar variables utilizadas habitualmente y fácilmente obtenibles (como los niveles de glucosa y triglicéridos, que se pueden ver en un análisis rutinario de sangre, y la edad y el índice de masa corporal) a partir de las que poder predecir que una persona que no tiene DM2 pueda desarrollarla en el futuro y, de este modo, poder disponer de un sistema predictivo de sencilla aplicación en la clínica diaria para poder prevenir el desarrollo de DM2.

Los investigadores se han centrado en la identificación de factores que permiten conocer quiénes pueden desarrollar diabetes pese a que inicialmente no presenten un riesgo elevado, ya que estos supuestos representan hasta el 60 por ciento de los nuevos casos de DM2.

Con una selección de variables se generó un árbol de decisión utilizando el método estadístico CHAID (Chi-square Automatic Interaction Detector). Así, gracias a este método se vio que la combinación de los valores en ayunas de triglicéridos y glucosa, edad, sexo, e IMC permite clasificar correctamente el 93 por ciento de los participantes como DM2 o no.

De todos estos parámetros, el que tiene un efecto mayor es el de los niveles de glucosa en ayunas. Así, si una persona tiene más de 106 mg/dL de glucosa en ayunas su riesgo de desarrollar DM2 en el futuro es 13 veces mayor que en el resto. En cambio, en quienes tienen niveles de glucosa inferiores a este valor y que desarrollan DM2, (hasta el 65% de los nuevos casos), y que son aquellos más difíciles de predecir, utilizando otros parámetros tales como edad, IMC o niveles de triglicéridos se pueden identificar los casos de mayor riesgo.

Por ejemplo, pacientes con niveles de glucosa basal normales y bajos en los que no se esperaría el desarrollo de DM2 (92mg/dL) pero que tienen niveles elevados de TG 180mg/dL) tienen un riesgo de hasta 14 veces el riesgo de aquellos que tienen niveles más bajos.